Escalando la búsqueda para IA: cómo Milvus supera a OpenSearch
La búsqueda está evolucionando rápidamente, con bases de datos vectoriales como Milvus y la búsqueda vectorial desempeñando un papel fundamental en esta transformación. Si bien OpenSearch ha sido durante mucho tiempo una opción popular para la búsqueda y el análisis tradicionales, se centra principalmente en búsquedas basadas en palabras clave y estructuradas. En cambio, Milvus está diseñado específicamente para aplicaciones impulsadas por IA que dependen de la búsqueda vectorial, lo que permite realizar búsquedas de similitud rápidas y escalables en datos de alta dimensionalidad, como embeddings de texto, imágenes o contenido multimedia.
En esta publicación, exploraremos cómo Milvus no solo iguala a OpenSearch en áreas clave como la velocidad y la escalabilidad, sino que también lo supera con sus capacidades especializadas en búsqueda vectorial. Con todas estas capacidades integradas, Milvus ofrece una solución unificada que minimiza la necesidad de múltiples bases de datos, simplificando y optimizando la infraestructura para aplicaciones modernas de IA.
¿Qué es OpenSearch?
OpenSearch es un motor de búsqueda y análisis de código abierto derivado originalmente de Elasticsearch. Está diseñado principalmente para búsqueda de texto completo y análisis de logs, con capacidades adicionales para búsqueda vectorial como extensión**. Basado en una arquitectura distribuida, OpenSearch es escalable y ofrece búsqueda y análisis en tiempo real para datos estructurados y no estructurados. Admite un potente DSL de consultas (Domain Specific Language) e incluye funciones de aprendizaje automático para análisis avanzados. En esencia, OpenSearch utiliza índices invertidos, una tecnología que facilita búsquedas eficientes de texto completo al mapear términos a ubicaciones de documentos. Su funcionalidad de búsqueda vectorial se basa en este fundamento, lo que permite búsquedas de similitud en datos de alta dimensionalidad, como embeddings de texto y multimedia.
¿Qué es Milvus?
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para búsqueda vectorial escalable y de alto rendimiento, específicamente adaptada para aplicaciones de IA y datos a gran escala. Maneja y busca eficientemente vectores de alta dimensionalidad a escala de miles de millones, lo que la convierte en una excelente opción para sistemas impulsados por IA como la generación aumentada por recuperación (RAG), la búsqueda de imágenes y videos y los motores de recomendación.
Más allá de la búsqueda vectorial, Milvus ofrece una amplia gama de funcionalidades de búsqueda, incluida la búsqueda tradicional de texto completo, el filtrado escalar, la búsqueda híbrida, y capacidades de búsqueda multimodal. Este conjunto completo de funciones permite que Milvus satisfaga diversas necesidades de búsqueda, lo que la convierte en una plataforma versátil y escalable para aplicaciones impulsadas por IA e intensivas en datos.
Excelencia en búsqueda vectorial
- Milvus: Diseñado específicamente para búsqueda vectorial, admite múltiples métodos de indexación como HNSW, IVF_FLAT, DiskANN, CAGRA basado en GPU y más. Esta flexibilidad permite a los usuarios equilibrar velocidad, precisión y eficiencia de recursos según sus necesidades específicas, ya sea que estén construyendo un sistema RAG o aplicaciones tradicionales de aprendizaje automático.
- OpenSearch: Ofrece capacidades básicas de búsqueda vectorial, pero carece de la amplia gama de opciones de indexación de Milvus.
Capacidades de búsqueda tradicional
¡Pero espera, hay más! Milvus no se trata solo de vectores. También es bueno en:
- Búsqueda por palabras clave - te permite realizar búsquedas de texto tradicionales de forma similar a OpenSearch.
- Filtrado avanzado – para que puedas buscar resultados en campos escalares específicos, haciendo que tu búsqueda vectorial sea aún más rápida.
- Búsqueda por prefijo, sufijo e infijo – te da un control más preciso sobre las consultas de búsqueda.
Esto significa que puedes consolidar tanto las operaciones de búsqueda vectorial como las tradicionales en un solo sistema, simplificando tu stack tecnológico. ✨
El poder de la búsqueda híbrida
Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Milvus va más allá de la búsqueda vectorial pura al integrar capacidades de búsqueda tradicional y vectorial. Este enfoque híbrido permite consultas más matizadas y conscientes del contexto que combinan búsquedas basadas en palabras clave y en similitud. Al aprovechar las fortalezas de ambos métodos, Milvus proporciona resultados más precisos y relevantes, mejorando la experiencia del usuario y ofreciendo mejores resultados para aplicaciones que requieren recuperación y análisis de datos complejos.
Escalabilidad y rendimiento
Como se ha visto últimamente en el mundo de la IA, la escalabilidad no es solo algo deseable – es imprescindible. Milvus, al haber sido construido desde cero pensando en un sistema distribuido, te permite operar a escala. Ya sea que estés manejando millones o miles de millones de puntos de datos, Milvus puede escalar horizontalmente para satisfacer tus necesidades. Además, con optimizaciones tanto para CPU como para GPU, puedes usar el hardware que mejor se adapte a tus necesidades y presupuesto.
Migrar de OpenSearch a Milvus: un ejemplo práctico
Escenario: Imagina una empresa con una gran base de conocimiento interna que contiene documentos sobre sus productos, servicios y procedimientos. Quieren hacer que esta información sea interactiva, así que deciden crear una aplicación RAG para acceder e interactuar eficazmente con sus datos.
Prueba de concepto (PoC): El equipo de ingeniería implementa inicialmente la búsqueda semántica utilizando OpenSearch como motor. Esta PoC demuestra resultados prometedores, permitiendo a los usuarios recuperar información relevante basada en sus consultas en lenguaje natural.
Surgen limitaciones: Aunque la PoC demuestra resultados prometedores, los comentarios de los usuarios revelan que la precisión de la búsqueda empieza a degradarse a medida que:
- Aumenta la ambigüedad en las consultas, lo que lleva a respuestas irrelevantes o vagas.
- La base de conocimiento crece en tamaño y complejidad, llevando los límites de escalabilidad de OpenSearch para la búsqueda vectorial.
Mejoras de Milvus para la aplicación RAG:
Para abordar las limitaciones identificadas y mejorar la experiencia del usuario, el equipo de ingeniería decidió integrar Milvus en su aplicación RAG:
- Búsqueda híbrida: Milvus permite la integración de la búsqueda híbrida con una mejor conciencia contextual mediante el uso de búsqueda por palabras clave junto con el significado semántico.
- Escalabilidad: La arquitectura distribuida de Milvus permite que la aplicación RAG maneje la creciente base de conocimiento sin esfuerzo mientras mantiene un rendimiento de búsqueda óptimo.
Resultados: Al reemplazar OpenSearch con Milvus en su aplicación RAG, la empresa observa una mejora significativa en la relevancia de las respuestas y la satisfacción del usuario. Los empleados ahora pueden encontrar rápidamente la información que necesitan, lo que conduce a una mayor productividad y una mejor toma de decisiones en varios departamentos.
Conclusión
Aunque OpenSearch sigue siendo una solución robusta y versátil para muchas necesidades de búsqueda y análisis, Milvus surge como una alternativa convincente, especialmente para organizaciones centradas en aplicaciones de IA y aprendizaje automático.
Milvus no solo iguala muchas de las capacidades de búsqueda tradicionales de OpenSearch, sino que también sobresale en operaciones vectoriales, ofreciendo una combinación única de funciones que atienden las necesidades en evolución de las aplicaciones modernas basadas en datos.
A medida que seguimos ampliando los límites de la IA y el big data, herramientas como Milvus, que conectan las tecnologías tradicionales con las de vanguardia, se vuelven cada vez más valiosas. Ya seas una startup que desarrolla una solución impulsada por IA o una empresa que busca actualizar su infraestructura de búsqueda, Milvus ofrece una potente combinación de capacidades diseñadas para satisfacer estas demandas de manera eficiente.
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