SingleStore vs Vald: cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar SingleStore 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 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 los 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 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 grandes modelos de lenguaje (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 creadas específicamente para este fin, 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.
SingleStore es un sistema de gestión de bases de datos SQL distribuido, relacional, con búsqueda vectorial como complemento, y Vald es una base de datos vectorial creada específicamente para este fin. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
SingleStore: Descripción general y tecnología principal
SingleStore ha hecho posible la búsqueda vectorial al incorporarla en la propia base de datos, por lo que no necesitas bases de datos vectoriales separadas en tu stack tecnológico. Los vectores pueden almacenarse en tablas de base de datos normales y buscarse con consultas SQL estándar. Por ejemplo, puedes buscar imágenes de productos similares mientras filtras por rango de precios o explorar embeddings de documentos limitando los resultados a departamentos específicos. El sistema admite tanto búsqueda semántica mediante FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ para índice vectorial, como producto punto y distancia euclidiana para coincidencia de similitud. Esto es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA, donde la coincidencia de similitud es rápida.
En esencia, SingleStore está diseñado para el rendimiento y la escala. La base de datos distribuye los datos entre varios nodos para que puedas gestionar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, puedes simplemente añadir más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas realizar varias consultas separadas. A diferencia de las bases de datos solo vectoriales, SingleStore te ofrece estas capacidades como parte de una base de datos completa para que puedas crear funciones de IA sin gestionar múltiples sistemas ni lidiar con transferencias de datos complejas.
Para la indexación vectorial, SingleStore tiene dos opciones. La primera es la búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN), que encuentra el conjunto exacto de los k vecinos más cercanos para un vector de consulta. Pero para conjuntos de datos muy grandes o alta concurrencia, SingleStore también admite la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) mediante indexación vectorial. La búsqueda ANN puede encontrar k vecinos cercanos mucho más rápido que la búsqueda kNN exacta, a veces por órdenes de magnitud. Hay una compensación entre velocidad y precisión: ANN es más rápida, pero puede no devolver el conjunto exacto de los k vecinos más cercanos. Para aplicaciones con miles de millones de vectores que necesitan tiempos de respuesta interactivos y no requieren precisión absoluta, la búsqueda ANN es el camino a seguir.
La implementación técnica de los índices vectoriales en SingleStore tiene requisitos específicos. Estos índices solo pueden crearse en tablas columnstore y deben crearse en una única columna que almacene los datos vectoriales. Actualmente, el sistema admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]); F32 es el único tipo de elemento admitido. Este enfoque estructurado hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones como la búsqueda semántica usando vectores de grandes modelos de lenguaje, generación aumentada por recuperación (RAG) para generación de texto enfocada y coincidencia de imágenes basada en embeddings vectoriales. Al combinar esto con funciones tradicionales de bases de datos, SingleStore permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA complejas usando sintaxis SQL, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento y la escala.
Vald: descripción general y tecnología principal
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales muy rápidamente. 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 superrápido 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 tus datos de índice, así que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald es excelente para adaptarse a diferentes configuraciones. Puedes personalizar cómo entran y salen los datos, lo que hace 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 lo 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 correctamente. Vald equilibra automáticamente estas copias, así que no tienes que preocuparte por ello. Todo esto convierte a Vald en una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar entre toneladas de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
SingleStore ofrece múltiples enfoques de búsqueda: vecinos más cercanos k exactos (kNN) y búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). El sistema admite múltiples tipos de índices vectoriales: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Puedes elegir entre producto punto y distancia euclidiana para la coincidencia de similitud. Vald adopta un enfoque centrado usando el algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree) como su mecanismo principal de búsqueda. Este algoritmo está diseñado para la búsqueda de similitud de alta velocidad en grandes conjuntos de datos vectoriales y es particularmente eficiente para la búsqueda vectorial pura.
Manejo de datos e integración
SingleStore es único en el sentido de que integra la búsqueda vectorial dentro de una base de datos SQL. Esto significa que puedes combinar la búsqueda vectorial con consultas SQL, almacenar vectores en tablas de base de datos normales y aplicar filtros SQL a los resultados de búsqueda vectorial. Este enfoque unificado reduce el stack tecnológico al eliminar la necesidad de una base de datos vectorial separada. Vald maneja los datos de forma diferente; se centra únicamente en operaciones vectoriales. Proporciona controladores personalizados de entrada/salida de datos y soporte de integración con gRPC, por lo que es adecuado para aplicaciones que tratan principalmente con datos vectoriales y necesitan capacidades especializadas de búsqueda vectorial.
Escalabilidad y rendimiento
Ambos sistemas tienen características de escalabilidad, pero las abordan de manera diferente. SingleStore distribuye los datos entre múltiples nodos; puedes añadir nodos para escalar la capacidad. El sistema combina operaciones vectoriales y SQL en consultas distribuidas, pero requiere una configuración específica de tablas columnstore. La arquitectura de escalabilidad de Vald incluye la construcción de índices distribuidos entre máquinas, copia de seguridad automática de datos de índices y replicación de índices. Puede seguir procesando búsquedas durante las actualizaciones de índices y cuenta con balanceo de carga automático para mantener el rendimiento a medida que creces. El diseño preparado para la nube facilita escalar el cómputo y la memoria según sea necesario.
Aplicaciones prácticas
SingleStore es bueno para aplicaciones que necesitan tanto operaciones tradicionales de base de datos como búsqueda vectorial. Es excelente para sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA que necesitan datos estructurados junto con operaciones vectoriales. Los casos de uso comunes son la búsqueda semántica usando vectores de modelos de lenguaje grandes y la generación aumentada por recuperación para generación de texto enfocada. Vald es bueno para búsqueda vectorial pura a escala. Su arquitectura es especialmente adecuada para aplicaciones que necesitan indexación continua sin tiempo de inactividad y conmutación por error integrada mediante replicación de índices.
Consideraciones de implementación
La elección entre SingleStore y Vald a menudo se reduce a los requisitos de tu proyecto. SingleStore podría ser la mejor opción si ya estás familiarizado con SQL y necesitas combinar operaciones tradicionales de base de datos con búsqueda vectorial. El enfoque basado en SQL reduce la curva de aprendizaje y simplifica la arquitectura general. Vald podría ser más adecuado para proyectos que se centran únicamente en la búsqueda vectorial, especialmente aquellos que requieren alta disponibilidad y conmutación por error automática. Su enfoque especializado en operaciones vectoriales ofrece mejor rendimiento para casos de uso de búsqueda vectorial pura.
Cuándo elegir SingleStore
Elige SingleStore cuando necesites combinar operaciones tradicionales de base de datos con búsqueda vectorial, quieras sintaxis SQL y quieras aplicaciones que manejen tanto datos estructurados como operaciones vectoriales en un solo sistema.
Cuándo elegir Vald
Selecciona Vald cuando tu enfoque principal sean las operaciones de búsqueda vectorial pura, necesites indexación continua sin tiempo de inactividad, necesites conmutación por error integrada mediante replicación de índices o quieras una herramienta especializada para operaciones vectoriales.
Conclusión
SingleStore es excelente para SQL y operaciones combinadas de base de datos vectoriales-tradicionales para aplicaciones complejas que necesitan ambas. Vald es excelente para escenarios de búsqueda vectorial pura con su enfoque especializado y alta disponibilidad. Tu elección debe basarse en si necesitas una base de datos integrada con capacidades vectoriales (SingleStore) o un sistema dedicado de búsqueda vectorial (Vald), así como en la experiencia de tu equipo y tu stack tecnológico existente.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Vald, pero para evaluarlos necesitas 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 la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, un benchmarking exhaustivo con tus propios conjuntos de datos 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) usando sus propios conjuntos de datos 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 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 benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más populares en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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