Pinecone vs Rockset: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA evolucionan, no se puede subestimar 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 Rockset. 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 proporcionar a los desarrolladores e ingenieros una comparación clara, ayudándoles a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Pinecone vs Rockset, 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 de 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 IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellas:
- Bases de datos vectoriales creadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente 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 creada específicamente y Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis con búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Pinecone: Lo básico
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 espacios de nombres permiten dividir registros dentro de un índice para consultas más rápidas y multitenencia. Pinecone también admite filtrado de metadatos, por lo que puedes agregar contexto a cada registro y filtrar los resultados de búsqueda para mejorar la velocidad y la relevancia.
La oferta sin servidor 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 tiene un proceso de recuperación en dos etapas con reranking usando 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.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y analítica en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es excelente para aplicaciones que necesitan insights al segundo. Rockset admite tanto ingesta de datos en streaming como en lote, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos modificados (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos, por lo que es sumamente eficiente para escenarios donde los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales.
Rockset tiene la búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para la escalabilidad. Rockset es agnóstico al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costes puede elegir dinámicamente entre métodos de búsqueda KNN y ANN para un rendimiento óptimo.
Lo que hace único a Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia gama de patrones de consulta desde el primer momento. Rockset también admite filtrado por metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y tiene APIs SQL y REST para la interfaz de consultas.
Diferencias clave
Al elegir entre Pinecone y Rockset para la búsqueda vectorial, necesitas comprender las diferencias. Ambos son potentes, pero tienen enfoques distintos que pueden ajustarse a diferentes casos de uso. Comparémoslos en varias áreas clave para ayudarte a tomar una decisión.
Metodología de búsqueda
Pinecone utiliza una técnica de indexación personalizada para la búsqueda vectorial. Admite actualizaciones en tiempo real y funciona con múltiples modelos de machine learning. Pinecone tiene una recuperación en dos etapas con reranking, lo que puede mejorar la precisión de la búsqueda.
Rockset, por otro lado, utiliza un enfoque de Converged Indexing construido sobre RocksDB. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos. Rockset admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), con un índice FAISS distribuido para la escalabilidad.
Datos
Pinecone está diseñado para embeddings vectoriales y metadatos asociados. Funciona bien con datos no estructurados que se han convertido en representaciones vectoriales.
Rockset puede manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Admite documentos de hasta 40MB y dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para varios tipos de datos.
Escalabilidad y rendimiento
Pinecone tiene autoescalado y puede manejar miles de millones de vectores. La arquitectura sin servidor gestiona la infraestructura, por lo que puedes escalar fácilmente.
Rockset está diseñado para búsqueda y análisis en tiempo real, procesa flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios en 1-2 segundos. Su arquitectura distribuida permite el escalado horizontal para grandes conjuntos de datos.
Flexibilidad y personalización
Pinecone cuenta con namespaces para dividir registros dentro de un índice, lo que puede ser útil para multitenencia u organización de datos. También admite filtrado por metadatos y búsqueda híbrida, embeddings vectoriales densos y dispersos.
Rockset ofrece más flexibilidad en términos de modelado de datos y patrones de consulta. Converged Index admite muchos tipos de consultas de forma nativa. Rockset es independiente del algoritmo, por lo que los usuarios tienen más control sobre la implementación de búsqueda.
Integración y ecosistema
Pinecone se integra con frameworks populares de machine learning y admite varios lenguajes. Aloja modelos preentrenados para generación de vectores y reranking.
Rockset cuenta con APIs SQL y REST para consultas, por lo que es accesible para muchos desarrolladores. También admite ingesta de datos en streaming y captura de datos de cambios, lo cual es útil para aplicaciones en tiempo real.
Facilidad de uso
El servicio gestionado de Pinecone implica menos carga operativa para ti. Serverless y la ingesta eficiente de datos (por ejemplo, desde almacenamiento de objetos) simplifican la gestión de bases de datos.
La interfaz SQL de Rockset resulta familiar para desarrolladores con experiencia en bases de datos. Pero su conjunto de funciones más amplio puede requerir una curva de aprendizaje más pronunciada para algunos usuarios.
Coste
Los precios de Pinecone se basan en el número de vectores almacenados y consultas realizadas. Serverless puede ser rentable para muchos casos de uso, especialmente con funciones como la ingesta eficiente de datos desde almacenamiento de objetos.
Los precios de Rockset se basan en computación y almacenamiento. Aunque es más flexible, puede requerir más gestión de recursos para optimizar costes.
Funciones de seguridad
Tanto Pinecone como Rockset cuentan con funciones de seguridad estándar del sector: cifrado en reposo y en tránsito, autenticación, control de acceso. Los detalles de implementación pueden variar, así que consulta su documentación para obtener la información más reciente.
Cuándo elegir
Pinecone es la mejor opción cuando tu enfoque principal es la búsqueda vectorial para aplicaciones de machine learning, especialmente búsqueda semántica a gran escala o sistemas de recomendación. Es excelente cuando necesitas gestionar miles de millones de vectores de manera eficiente con actualizaciones en tiempo real y consultas de baja latencia. El servicio gestionado de Pinecone es perfecto para equipos que quieren crear aplicaciones de IA sin preocuparse por la infraestructura subyacente. También es excelente para proyectos que necesitan desplegarse rápidamente y tener una carga operativa mínima, con integración con frameworks populares de machine learning y modelos preentrenados para generación de vectores y reranking.
Rockset es excelente para casos de uso que requieren análisis en tiempo real y consultas complejas en múltiples tipos de datos, incluidos, entre otros, la búsqueda vectorial. Es perfecto para aplicaciones que necesitan ingerir, indexar y consultar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en tiempo real. La flexibilidad de Rockset para manejar diferentes patrones de consulta y su compatibilidad con flujos de eventos de alta velocidad lo hacen excelente para escenarios donde los datos cambian con frecuencia y los insights al segundo son críticos. Su interfaz SQL y compatibilidad con joins y agregaciones complejas junto con búsqueda vectorial lo convierten en una excelente opción para equipos que crean aplicaciones intensivas en datos que van más allá de las búsquedas simples de similitud vectorial.
Conclusión
Pinecone es excelente por su enfoque en la búsqueda vectorial, una solución escalable y gestionada para aplicaciones de IA. Es bueno con datos vectoriales a gran escala, actualizaciones en tiempo real y flujos de trabajo de machine learning. Rockset es excelente por su versatilidad, admite múltiples tipos de datos y patrones de consulta y aun así cuenta con búsqueda vectorial. La indexación y consulta en tiempo real y la analítica compleja lo convierten en una herramienta potente para aplicaciones intensivas en datos. Elige entre Pinecone y Rockset según tu caso de uso, los datos con los que trabajas y tus requisitos de rendimiento. Considera la escala de tus datos vectoriales, la complejidad de tus consultas, la necesidad de analítica en tiempo real y la experiencia de tu equipo en gestión de bases de datos. Alinea esos factores con las fortalezas de cada tecnología y tomarás la decisión correcta para tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de Pinecone y Rockset, pero para evaluarlos necesitas hacerlo según 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, realizar benchmarks exhaustivos con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes de 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) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajusta 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 cuenta con 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 con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más utilizadas en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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