Redis vs Vald: 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 se vuelve cada vez más importante. Redis y Vald 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, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensión, 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 los 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 IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales creadas 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 Vald es una base de datos vectorial creada específicamente. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Redis: descripción general y tecnología principal
Redis era conocido originalmente 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 se basa en 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 dimensión.
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 de metadatos específicos, por lo que es versátil para muchas aplicaciones impulsadas por IA.
La Biblioteca Vectorial de Redis proporciona una interfaz simple 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 caché semántica y gestión de sesiones. Esto facilita que los ingenieros de AI/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.
Vald: Descripción general y tecnología principal
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales realmente rápido. Está diseñada para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que tus necesidades aumentan. Lo interesante de Vald es que utiliza un algoritmo súper rápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores características de Vald es cómo maneja la indexación. Normalmente, cuando estás construyendo un índice, todo tiene que detenerse. Pero Vald es inteligente: distribuye el índice entre diferentes máquinas, por lo que las búsquedas pueden seguir ocurriendo incluso mientras el índice se está actualizando. Además, Vald hace copias de seguridad automáticamente de los datos de tu índice, así que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald se adapta muy bien a diferentes configuraciones. Puedes personalizar cómo entran y salen los datos, haciendo que funcione bien con gRPC. También está diseñado para ejecutarse sin problemas en la nube, por lo que puedes añadir fácilmente más potencia de cómputo o memoria cuando la necesites. Vald distribuye tus datos entre múltiples máquinas, lo que le ayuda a manejar enormes cantidades de información.
Otro truco interesante que tiene Vald es la replicación de índices. Almacena copias de cada índice en diferentes máquinas. Esto significa que si una máquina tiene un problema, tus búsquedas aún pueden funcionar bien. Vald equilibra automáticamente estas copias, así que no tienes que preocuparte por ello. Todo esto hace que Vald sea una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar entre toneladas de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave: Redis vs Vald para búsqueda vectorial
Al elegir entre Redis y Vald para búsqueda vectorial, tienes que considerar varias cosas. Ambas herramientas son excelentes para datos vectoriales, pero difieren en algunas áreas clave que impactarán tu proyecto. Comparemos Redis y Vald para ayudarte a decidir.
Metodología de búsqueda
Redis utiliza los algoritmos FLAT y HNSW para la búsqueda aproximada de vecinos más cercanos. Esto permite una búsqueda rápida y precisa en espacios vectoriales de alta dimensionalidad. Redis también admite búsqueda híbrida, combinando similitud vectorial con filtrado por atributos.
Vald utiliza el algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree). Este sirve para búsquedas rápidas de similitud en miles de millones de vectores. El enfoque de Vald está orientado a la velocidad y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos vectoriales.
Datos
Redis con la Biblioteca Vectorial puede manejar datos estructurados y no estructurados. Permite un diseño de esquemas flexible y admite consultas complejas que consideran tanto la similitud semántica como metadatos específicos. Esto hace que Redis sea bueno para muchos casos de uso de IA.
Vald está orientado a datos vectoriales a gran escala. Está diseñado para miles de millones de vectores. Vald está pensado para datos vectoriales puros, por lo que es bueno para proyectos que tratan principalmente sobre información vectorial de alta dimensionalidad.
Escalabilidad y rendimiento
Redis utiliza procesamiento en memoria para una ejecución rápida de consultas, lo cual es bueno para conjuntos de datos pequeños a medianos. Puede escalar verticalmente (añadiendo más recursos a una sola máquina) y horizontalmente (añadiendo más máquinas a un clúster).
Vald está diseñado para operaciones a gran escala. Utiliza indexación distribuida para poder distribuir datos entre múltiples máquinas. Esto permite que Vald maneje miles de millones de vectores y escale horizontalmente con facilidad. Vald puede seguir procesando búsquedas incluso durante las actualizaciones del índice, lo cual es una gran ventaja para sistemas de alta disponibilidad.
Flexibilidad y personalización
Redis tiene una interfaz simple para datos vectoriales y cuenta con funciones como consultas vectoriales personalizadas y extensiones relacionadas con LLM. Esto facilita integrar Redis en varios flujos de trabajo de IA, especialmente para procesamiento en tiempo real.
Vald permite personalizar los procesos de entrada y salida de datos para que sea compatible con gRPC. Está diseñado para funcionar en entornos en la nube y tiene flexibilidad en la asignación de recursos. La arquitectura de Vald permite una fácil personalización del proceso de búsqueda y la integración con otros sistemas.
Integración y Ecosistema
Redis tiene un gran ecosistema y se integra con muchas herramientas y frameworks. La búsqueda vectorial forma parte de Redis Stack, por lo que puede combinarse fácilmente con otras funciones de Redis como el almacenamiento en caché y la mensajería pub/sub.
Vald está diseñado para funcionar en entornos en la nube y se integra con Kubernetes. Dado que está centrado en la búsqueda vectorial, podría requerir herramientas adicionales para otras necesidades de gestión de datos.
Facilidad de Uso
Redis tiene mucha documentación y una gran comunidad, por lo que es más fácil de aprender y usar. Redis Vector Library tiene una interfaz sencilla para operaciones vectoriales.
Vald tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, especialmente para desarrolladores que no están familiarizados con sistemas distribuidos. Pero su documentación es completa y está centrada en operaciones de búsqueda vectorial.
Coste
Redis puede ser rentable para conjuntos de datos más pequeños que caben en memoria. Pero a medida que crece el tamaño de los datos, el coste de la RAM puede crecer exponencialmente.
La naturaleza distribuida de Vald puede ser más rentable para conjuntos de datos muy grandes, ya que puede usar hardware convencional de forma eficiente. Pero gestionar un sistema distribuido añade complejidad operativa y costes potenciales.
Seguridad
Redis tiene varias funciones de seguridad, incluyendo cifrado, control de acceso y autenticación. También admite SSL/TLS para una comunicación segura.
Vald, al estar diseñado para entornos en la nube, tiene funciones para un despliegue seguro en clústeres de Kubernetes. Pero puede que sea necesario implementar funciones de seguridad específicas a nivel de infraestructura.
Cuándo Elegir Cada Tecnología
Cuándo Elegir Redis
Redis es excelente para proyectos que necesitan manejo de datos con búsqueda vectorial. Es perfecto para aplicaciones que necesitan procesamiento en tiempo real, búsqueda híbrida (similitud vectorial + filtrado por atributos) e integración con otras operaciones de datos como el almacenamiento en caché. Redis es bueno para conjuntos de datos pequeños y medianos que caben en memoria y para proyectos que necesitan manejar tanto estructuras de datos tradicionales como operaciones vectoriales. También es bueno para equipos que ya usan Redis o que buscan una solución con un ecosistema rico y una gran comunidad.
Cuándo Elegir Vald
Vald es mejor para proyectos con conjuntos de datos vectoriales masivos, especialmente aquellos con miles de millones de vectores. Es perfecto para aplicaciones que necesitan búsqueda de similitud de alta velocidad a escala, como sistemas de recomendación a gran escala, plataformas de reconocimiento de imágenes o cualquier servicio impulsado por IA que trabaje con enormes cantidades de datos vectoriales. Vald es bueno para entornos nativos de la nube y proyectos que pueden beneficiarse de su arquitectura distribuida. Elige Vald cuando necesites disponibilidad continua durante las actualizaciones de índices, manejo de datos de alta dimensionalidad y capacidad de escalar tu búsqueda vectorial horizontalmente a medida que crecen tus datos.
Conclusión
Redis es una navaja suiza que combina búsqueda vectorial con muchas estructuras y operaciones de datos, perfecto para diversas aplicaciones en tiempo real con un tamaño de datos moderado. Vald es excelente para conjuntos de datos vectoriales masivos con búsqueda de alta velocidad y escalabilidad. Tu elección entre estos dos debe basarse en tus necesidades: volumen de datos, complejidad de búsqueda, requisitos de integración y escalabilidad. Elige Redis para operaciones versátiles centradas en memoria con búsqueda vectorial y Vald para búsqueda vectorial pura a escala masiva. En última instancia, la elección correcta depende de qué tan bien encaje la tecnología con los requisitos de tu proyecto y la experiencia de tu equipo.
Si bien este artículo ofrece una visión general de Redis y Vald, es clave evaluar estas bases de datos en función de 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, aunque distintos, de 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 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 evidencia anecdótica.
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 funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios conjuntos de datos.
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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