Pinecone vs Myscale: Selección de la base de datos adecuada para aplicaciones GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, no se puede exagerar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: Pinecone y Myscale. Cada una proporciona capacidades sólidas para gestionar la búsqueda vectorial, una función esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es ofrecer a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que ayude a decidir qué base de datos se ajusta mejor a sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Pinecone vs Myscale, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensionalidad, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, permitiendo un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestionado)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Pinecone es una base de datos vectorial diseñada específicamente y MyScale es una base de datos basada en ClickHouse que combina búsqueda vectorial y analítica SQL. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Pinecone: Conceptos básicos
Pinecone es un SaaS creado para la búsqueda vectorial en aplicaciones de aprendizaje automático. Como servicio gestionado, Pinecone se encarga de la infraestructura para que puedas centrarte en crear aplicaciones, no bases de datos. Es una plataforma escalable para almacenar y consultar grandes cantidades de embeddings vectoriales para tareas como la búsqueda semántica y los sistemas de recomendación.
Las características clave de Pinecone incluyen actualizaciones en tiempo real, compatibilidad con modelos de aprendizaje automático y una técnica de indexación propietaria que hace que la búsqueda vectorial sea rápida incluso con miles de millones de vectores. Los namespaces permiten dividir registros dentro de un índice para consultas más rápidas y multitenencia. Pinecone también admite filtrado de metadatos, por lo que puedes añadir contexto a cada registro y filtrar los resultados de búsqueda para mayor velocidad y relevancia.
La oferta serverless de Pinecone facilita la gestión de bases de datos e incluye métodos eficientes de ingesta de datos. Una de las funciones es la capacidad de importar datos desde almacenamiento de objetos, lo cual es muy rentable para la ingesta de datos a gran escala. Esto utiliza una operación asíncrona de larga duración para importar e indexar datos almacenados como archivos Parquet.
Para mejorar la búsqueda, Pinecone aloja el modelo multilanguage-e5-large para la generación de vectores y cuenta con un proceso de recuperación en dos etapas con reranking utilizando el modelo bge-reranker-v2-m3. Pinecone también admite búsqueda híbrida, que combina embeddings vectoriales densos y dispersos para equilibrar la comprensión semántica con la coincidencia de palabras clave. Con integración en frameworks populares de machine learning, soporte para múltiples idiomas y autoescalado, Pinecone es una solución completa para la búsqueda vectorial en aplicaciones de IA, con rendimiento y facilidad de uso.
¿Qué es MyScale? Lo básico
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de datos open source ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y machine learning. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como analítica en tiempo real y machine learning. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para el procesamiento en tiempo real y los insights impulsados por IA. Al usar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y lo hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma utilizando arquitectura de base de datos OLAP para operar sobre datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana (L2), producto interno (IP) y similitud coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial propietario MSTG de MyScale utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costes de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y analítica de datos conjuntas, así como una base de datos única para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de sistemas LLM, de modo que puedas monitorizar y depurar de forma eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede manejar modalidades de datos más recientes y tamaños de bases de datos mayores, manteniendo el rendimiento computacional y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Al elegir una herramienta de búsqueda vectorial, los desarrolladores e ingenieros deben considerar muchas cosas. Comparemos Pinecone y MyScale en áreas clave para ayudarte a elegir la adecuada para tu proyecto.
Metodología de búsqueda
Pinecone cuenta con una técnica de indexación propietaria para una búsqueda vectorial rápida incluso con miles de millones de vectores. Admite actualizaciones en tiempo real y recuperación en dos etapas con reranking.
MyScale, construido sobre ClickHouse, tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana, producto interno y similitud coseno. MyScale tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW.
Datos
Pinecone se centra en embeddings vectoriales y admite filtrado de metadatos. Puedes añadir contexto a cada registro y filtrar los resultados de búsqueda.
MyScale gestiona tanto datos estructurados como vectoriales, series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo. Puede procesar tanto datos estructurados como vectorizados en una única plataforma utilizando una arquitectura de base de datos OLAP.
Escalabilidad y rendimiento
Pinecone se escala automáticamente y está diseñado para la búsqueda vectorial a gran escala. Su oferta serverless simplifica la gestión de bases de datos.
MyScale utiliza la arquitectura de ClickHouse para ofrecer alto rendimiento y escalabilidad. Su motor vectorial propietario MSTG utiliza SSD NVMe para aumentar la densidad de datos y potencialmente supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste.
Flexibilidad y personalización
Pinecone tiene namespaces para dividir registros dentro de un índice para consultas más rápidas y multitenencia. Admite búsqueda híbrida, embeddings vectoriales densos y dispersos.
MyScale ofrece flexibilidad mediante múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud. Los usuarios pueden ajustar los algoritmos de indexación a su caso de uso.
Integración y ecosistema
Pinecone se integra con frameworks de ML populares y múltiples lenguajes de programación.
MyScale es una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema. Este enfoque unificado permite consultas y análisis conjuntos de datos.
Facilidad de uso
Pinecone es un servicio gestionado que se encarga de la infraestructura, para que puedas centrarte en crear tu aplicación. Tiene métodos eficientes de ingesta de datos, incluida la importación de datos desde almacenamiento de objetos.
MyScale es SQL nativo, por lo que resulta accesible para programadores familiarizados con bases de datos relacionales. Esto puede simplificar las consultas impulsadas por IA al tener búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema.
Coste
La oferta serverless de Pinecone y sus métodos eficientes de ingesta de datos pueden ayudar con los costes. Importar datos desde almacenamiento de objetos puede ser rentable para la ingesta de datos a gran escala.
El enfoque unificado de MyScale puede reducir los costes de infraestructura y mantenimiento al tener múltiples funcionalidades en un solo sistema. Su motor vectorial MSTG afirma superar y ser más rentable que las bases de datos vectoriales especializadas.
Lee esto para obtener una visión general de Pinecone y Myscale, pero para evaluarlos debes hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para comparar bases de datos vectoriales. Al final, una evaluación comparativa exhaustiva con tus propios datasets y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) utilizando sus propios datasets y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
VectorDBBench está escrito en Python y licenciado bajo la licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus características y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios datasets.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales convencionales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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