Redis vs Rockset: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus necesidades
A medida que avanzan la IA y las tecnologías basadas en datos, seleccionar una base de datos vectorial adecuada para tu aplicación es cada vez más importante. Redis y Rockset son dos opciones en este ámbito. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tu proyecto.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Redis y Vald, primero exploremos el concepto de las 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, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos de 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, incluidos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestionado) y Weaviate
- 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.
Redis es una base de datos en memoria con búsqueda vectorial como complemento y Rockset es una base de datos de búsqueda y analítica. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Redis: descripción general y tecnología central
Redis era originalmente conocido por su almacenamiento de datos en memoria y ha añadido capacidades de búsqueda vectorial a través de Redis Vector Library, que ahora forma parte de Redis Stack. Esto permite a Redis realizar búsquedas de similitud vectorial manteniendo su velocidad y rendimiento.
La búsqueda vectorial en Redis está construida sobre su infraestructura existente, utilizando procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas. Redis utiliza los algoritmos FLAT y HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos, lo que permite una búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensionalidad.
Una de las principales fortalezas de la búsqueda vectorial de Redis es que puede combinar la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado tradicional sobre otros atributos. Esta búsqueda híbrida permite a los desarrolladores crear consultas complejas que consideran tanto la similitud semántica como criterios específicos de metadatos, por lo que es versátil para muchas aplicaciones impulsadas por IA.
La biblioteca de vectores de Redis proporciona una interfaz sencilla para que los desarrolladores trabajen con datos vectoriales en Redis. Tiene funciones como diseño de esquemas flexible, consultas vectoriales personalizadas y extensiones para tareas relacionadas con LLM como almacenamiento en caché semántico y gestión de sesiones. Esto facilita que los ingenieros de IA/ML y los científicos de datos integren Redis en su flujo de trabajo de IA, especialmente para el procesamiento y la recuperación de datos en tiempo real.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis 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 información al segundo. Rockset admite tanto la ingesta de datos en streaming como por lotes, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las funciones clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos, por lo que es súper 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 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 escalabilidad. Rockset es agnóstico respecto al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre los 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 búsqueda, ANN, índices 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 de 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 consulta.
Diferencias clave: Redis vs Rockset para búsqueda vectorial
Al elegir entre Redis y Rockset para búsqueda vectorial, debes entender las diferencias. Ambos son potentes, pero tienen fortalezas distintas para diferentes casos de uso. Comparémoslos en varias áreas clave para ayudarte a tomar una decisión.
Metodología de búsqueda
Redis utiliza algoritmos FLAT y HNSW para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos. Esto es rápido y preciso, especialmente para espacios vectoriales de alta dimensionalidad. Redis es bueno combinando la búsqueda por similitud vectorial con el filtrado por atributos, permite consultas complejas.
Rockset admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN). Utiliza un índice FAISS distribuido para escalabilidad y es agnóstico respecto al algoritmo. Puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos de Rockset puede alternar entre KNN y ANN para obtener el mejor rendimiento.
Datos
Redis, un almacén de datos en memoria, ahora tiene capacidades de búsqueda vectorial a través de su Vector Library. Es bueno con datos en tiempo real y puede manejar tipos de datos estructurados y no estructurados.
Rockset está diseñado para búsqueda y análisis en tiempo real sobre datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Puede ingerir y procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios en tiempo real, por lo que es adecuado para aplicaciones que necesitan información al segundo.
Escalabilidad y rendimiento
Redis utiliza procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas, lo cual es bueno para aplicaciones que necesitan respuestas de baja latencia. Puede escalar horizontalmente para grandes conjuntos de datos.
Rockset utiliza una arquitectura distribuida y Converged Indexing para escalabilidad. Puede manejar documentos de hasta 40MB y dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales.
Flexibilidad y personalización
Redis tiene un esquema flexible y consultas vectoriales personalizadas. Tiene extensiones para tareas relacionadas con LLM, como caché semántico y gestión de sesiones, lo cual es bueno para flujos de trabajo de IA/ML.
El Converged Index de Rockset combina búsqueda, ANN, índices columnares y de filas para que pueda manejar varios patrones de consulta desde el primer momento. Admite modelos multimodales y tiene APIs tanto SQL como REST para consultar.
Integración y ecosistema
Redis tiene un gran ecosistema y se integra bien con muchas herramientas y frameworks, especialmente en caché y procesamiento de datos en tiempo real.
Rockset es para analítica y búsqueda en tiempo real, y tiene integraciones sólidas para streaming de datos y sistemas de captura de datos de cambios. Su interfaz SQL resulta familiar para muchos desarrolladores y analistas de datos.
Facilidad de uso
Redis es conocido por ser amigable para los desarrolladores, fácil de configurar y operar. Pero optimizarlo para casos de uso complejos requiere un conocimiento más profundo de sus componentes internos.
Rockset simplifica las operaciones de datos complejas con su interfaz SQL y la inferencia automática de esquemas. Su servicio gestionado reduce la sobrecarga operativa.
Costo
Redis puede ser rentable para algunos casos de uso, especialmente cuando se utiliza su procesamiento en memoria para escenarios de alto rendimiento. Pero escalar la memoria puede aumentar los costos.
Los precios de Rockset se basan en el uso de cómputo y almacenamiento. Su capacidad para manejar actualizaciones de manera eficiente y la ejecución optimizada de consultas pueden ahorrar costos para algunas cargas de trabajo.
Seguridad
Tanto Redis como Rockset tienen funciones de seguridad robustas, cifrado, autenticación y control de acceso. Considera los requisitos de seguridad de tu aplicación y la familiaridad de tu equipo con el modelo de seguridad de cada sistema.
Cuándo elegir cada tecnología
Cuándo usar Redis
Redis es ideal para aplicaciones que necesitan operaciones de búsqueda vectorial de latencia ultrabaja, especialmente con datos en tiempo real. Es excelente para escenarios en los que necesitas combinar búsqueda por similitud vectorial con filtrado por atributos, como sistemas de recomendación, coincidencia de contenido o búsqueda por similitud de imágenes. Redis es bueno para casos de uso que se benefician del procesamiento en memoria, como gestión de sesiones, caché y analítica en tiempo real. Usa Redis cuando la velocidad sea tu prioridad y tus datos quepan en memoria o puedan distribuirse en un clúster.
Cuándo usar Rockset
Rockset es ideal para aplicaciones que necesitan búsqueda y analítica en tiempo real sobre datos cambiantes, especialmente cuando tienes una mezcla de tipos de datos estructurados y no estructurados. Es excelente para casos de uso que requieren consultas complejas en múltiples tipos de datos, incluidos embeddings vectoriales. Usa Rockset cuando necesites buscar vectores junto con búsqueda de texto completo, agregaciones o joins en grandes conjuntos de datos. También es bueno para escenarios en los que necesitas ingerir y consultar flujos de datos de alta velocidad en tiempo real, como analítica de logs, análisis del comportamiento de usuarios o procesamiento de datos de IoT.
Resumen
Redis es rápido en memoria y en búsqueda híbrida, excelente para aplicaciones en tiempo real de baja latencia. Rockset es bueno para manejar múltiples tipos de datos y consultas complejas en tiempo real, con sólida analítica junto con búsqueda vectorial. Tu elección entre ambos debe basarse en tus requisitos: tipos de datos, complejidad de consultas, latencia y escalabilidad. Usa Redis para velocidad y modelos de datos simples, Rockset para datos complejos y cambiantes con analítica. En última instancia, todo se trata de alinear la tecnología con las necesidades y objetivos de rendimiento de tu proyecto.
Si bien este artículo proporciona una descripción general de Redis y Rockset, es clave evaluar estas bases de datos según tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarks exhaustivos con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, pero distintos, 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 evaluación comparativa de código abierto diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales, como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado), utilizando sus propios conjuntos de datos y determinar cuál es el más adecuado para sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de la base de datos vectorial, en lugar de depender de afirmaciones de marketing o pruebas anecdóticas.
VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con licencia 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 funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de evaluación comparativa u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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