SingleStore vs Vespa: 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 Vespa, 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 la 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 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, relacional y distribuido con búsqueda vectorial como complemento, y Vespa es una base de datos vectorial creada específicamente. 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 la búsqueda semántica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT y HNSW_PQ para el índice vectorial, como el producto punto y la distancia euclidiana para la coincidencia por similitud. Esto es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA, donde la coincidencia por similitud es rápida.
En esencia, SingleStore está diseñado para el rendimiento y la escala. La base de datos distribuye los datos entre múltiples nodos para que puedas manejar operaciones de datos vectoriales a gran escala. A medida que tus datos crecen, simplemente puedes agregar más nodos y listo. El procesador de consultas puede combinar la búsqueda vectorial con operaciones SQL, por lo que no necesitas hacer múltiples 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 la opción adecuada.
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 sola columna que almacene los datos vectoriales. Actualmente, el sistema admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]); F32 es el único tipo de elemento compatible. Este enfoque estructurado hace que SingleStore sea excelente para aplicaciones como la búsqueda semántica usando vectores de modelos de lenguaje grandes, la generación aumentada por recuperación (RAG) para generación de texto enfocada y la 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 mientras mantienen el rendimiento y la escala.
Vespa: Descripción general y tecnología principal
Vespa es un potente motor de búsqueda y base de datos vectorial que puede manejar múltiples tipos de búsquedas a la vez. Es excelente en búsqueda vectorial, búsqueda de texto y búsqueda en datos estructurados. Esto significa que puedes usarlo para encontrar elementos similares (como imágenes o productos), buscar palabras específicas en texto y filtrar resultados según cosas como fechas o números, todo de una sola vez. Vespa es flexible y puede trabajar con diferentes tipos de datos, desde números simples hasta estructuras complejas.
Una de las características destacadas de Vespa es su capacidad para realizar búsqueda vectorial. Puedes agregar cualquier número de campos vectoriales a tus documentos, y Vespa buscará en ellos rápidamente. Incluso puede manejar tipos especiales de vectores llamados tensores, que son útiles para representar cosas como embeddings de documentos de varias partes. Vespa es inteligente en la forma en que almacena y busca estos vectores, por lo que puede manejar cantidades realmente grandes de datos sin ralentizarse.
Vespa está diseñado para ser súper rápido y eficiente. Usa su propio motor especial escrito en C++ para gestionar la memoria y realizar búsquedas, lo que le ayuda a rendir bien incluso cuando trabaja con consultas complejas y muchos datos. Está diseñado para seguir funcionando sin problemas incluso cuando estás agregando nuevos datos o gestionando muchas búsquedas al mismo tiempo. Esto lo hace excelente para aplicaciones grandes del mundo real que necesitan manejar mucho tráfico y datos.
Otra cosa interesante de Vespa es que puede escalar automáticamente para manejar más datos o tráfico. Puedes agregar más computadoras a tu configuración de Vespa, y automáticamente distribuirá el trabajo entre ellas. Esto significa que tu sistema de búsqueda puede crecer a medida que crecen tus necesidades, sin que tengas que hacer mucha configuración complicada. Vespa incluso puede ajustarse automáticamente para manejar cambios en la cantidad de datos o tráfico que tienes, lo que puede ayudar a ahorrar costos. Esto lo convierte en una excelente opción para empresas que necesitan un sistema de búsqueda que pueda crecer con ellas con el tiempo.
Diferencias clave
Metodología y capacidades de búsqueda
SingleStore realiza búsqueda vectorial directamente en el motor de base de datos y ofrece tanto búsqueda exacta de k vecinos más cercanos (kNN) como búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Admite múltiples tipos de índices: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ, y producto punto y distancia euclidiana para la coincidencia por similitud.
Vespa realiza búsqueda vectorial + búsqueda de texto + consultas de datos estructurados en un solo motor. Esta búsqueda unificada permite a los desarrolladores realizar múltiples tipos de búsquedas a la vez, lo que puede ser muy útil para aplicaciones complejas.
Manejo y almacenamiento de datos
SingleStore es un sistema de base de datos completo; los vectores se almacenan en tablas de base de datos normales. Actualmente, admite el formato Vector Type(dimensions[, F32]); F32 es el único tipo de elemento admitido. Los vectores deben almacenarse en tablas columnstore, con índices creados en columnas individuales que contienen datos vectoriales.
Vespa tiene más flexibilidad en la representación de datos; puedes tener cualquier número de campos vectoriales por documento. Puede manejar tensores, por lo que es adecuado para estructuras de datos complejas como embeddings de documentos de varias partes. Esta flexibilidad se extiende al manejo de tipos de datos más allá de solo vectores.
Escalabilidad y rendimiento
Ambos sistemas abordan la escalabilidad de manera diferente:
SingleStore tiene una arquitectura distribuida en la que los datos se reparten entre varios nodos. A medida que los datos crecen, agregas más nodos y la capacidad aumenta. El procesador de consultas combina la búsqueda vectorial con operaciones SQL, sin necesidad de consultas separadas.
Vespa tiene un motor en C++ para la gestión de memoria y las operaciones de búsqueda. Distribuye cargas de trabajo entre nodos y se ajusta a los cambios en el volumen de datos o los patrones de tráfico. Este escalado automático ayuda a optimizar el uso de recursos y potencialmente reducir costos.
Integración y uso
SingleStore realiza búsquedas vectoriales con sintaxis SQL estándar, por lo que los desarrolladores familiarizados con SQL pueden usarlo. Puedes combinar operaciones vectoriales con consultas tradicionales de base de datos usando comandos SQL estándar. Es muy útil para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y chatbots de IA.
Vespa tiene un motor de búsqueda que puede realizar varios tipos de búsqueda a la vez. Aunque la documentación no especifica la sintaxis de consulta, puede realizar diferentes tipos de búsqueda en una sola consulta, por lo que debe tener una interfaz de consulta unificada.
Compensaciones de rendimiento
La búsqueda ANN de SingleStore puede ser mucho más rápida que la búsqueda kNN exacta, a veces por órdenes de magnitud. Pero esto implica menor precisión: una compensación que vale la pena para aplicaciones que necesitan tiempos de respuesta interactivos con miles de millones de vectores.
El motor en C++ de Vespa optimiza el rendimiento con consultas complejas y altos volúmenes de datos. Su rendimiento se mantiene durante operaciones concurrentes como actualizaciones de datos y búsquedas, por lo que es bueno para aplicaciones de alto tráfico.
Cuándo elegir SingleStore
SingleStore es mejor cuando la compatibilidad con SQL y la búsqueda vectorial exacta son lo más importante. Es perfecto para empresas que crean aplicaciones impulsadas por IA que necesitan integrarse con bases de datos SQL existentes, especialmente al crear motores de recomendación, sistemas de reconocimiento de imágenes o chatbots de IA que requieren coincidencia vectorial exacta. Es para equipos que quieren conservar sus flujos de trabajo SQL y agregar búsqueda vectorial, y para aplicaciones que necesitan búsqueda de vecinos más cercanos tanto exacta como aproximada.
Cuándo elegir Vespa
Vespa es mejor cuando necesitas combinar diferentes tipos de búsquedas. Es para proyectos que necesitan búsqueda unificada de vectores, texto y datos estructurados, especialmente cuando se trabaja con estructuras de datos complejas como embeddings de documentos de varias partes. A las empresas que quieren un sistema que pueda escalar y optimizar recursos sin intervención humana les encantará la infraestructura autoajustable de Vespa, por lo que es perfecto para aplicaciones que crecen con tráfico variable.
Reflexiones finales
Todo se reduce a tus requisitos técnicos y a tu organización. SingleStore es excelente para la integración con SQL y la búsqueda vectorial exacta, un entorno familiar para equipos con experiencia en SQL. Vespa es excelente para la búsqueda unificada y el escalado automático, perfecto para aplicaciones complejas de búsqueda multimodal. Considera la experiencia de tu equipo, la infraestructura existente, las necesidades de escalado y los casos de uso al tomar tu decisión. Ambos tienen una búsqueda vectorial robusta, pero diferentes enfoques de implementación y escalado, por lo que uno se adapta mejor a cada tipo de proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de SingleStore y Vespa, 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 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 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 adapte 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 licenciado 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 aprender más sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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