TiDB vs Deep Lake: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar TiDB y Deep Lake, 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, 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 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, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas 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.
TiDB es una base de datos tradicional con búsqueda vectorial como complemento y Deep Lake es un data lake optimizado para embeddings vectoriales. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
TiDB: descripción general y tecnología principal
TiDB, desarrollada por PingCAP, es una base de datos SQL distribuida y de código abierto que ofrece capacidades de procesamiento híbrido transaccional y analítico (HTAP). Es compatible con MySQL, lo que facilita su adopción para equipos que ya están familiarizados con el ecosistema MySQL. La arquitectura SQL distribuida de TiDB proporciona escalabilidad horizontal como las bases de datos NoSQL, al tiempo que conserva el modelo relacional de las bases de datos SQL, lo que la hace muy flexible para manejar cargas de trabajo tanto transaccionales como analíticas.
Una de las principales fortalezas de TiDB es su arquitectura HTAP, que le permite procesar cargas de trabajo transaccionales (OLTP) y analíticas (OLAP) en una sola base de datos, reduciendo la necesidad de sistemas separados. Además, la compatibilidad de TiDB con MySQL facilita su integración en entornos existentes que dependen de MySQL sin cambios significativos en el código de la aplicación. La base de datos también cuenta con auto-sharding, que distribuye automáticamente los datos entre nodos para mejorar el rendimiento de lectura y escritura mientras mantiene una consistencia sólida.
TiDB admite la búsqueda vectorial mediante la integración con bibliotecas y plugins externos, lo que permite una gestión y consulta eficientes de datos vectorizados. Esta función, combinada con la arquitectura HTAP de TiDB, la convierte en una opción versátil para empresas que necesitan capacidades de búsqueda vectorial junto con cargas de trabajo transaccionales y analíticas. La arquitectura distribuida de TiDB le permite manejar consultas vectoriales a gran escala una vez que las configuraciones necesarias están establecidas.
Aunque incluir funcionalidades de búsqueda vectorial en TiDB requiere configuración adicional, la compatibilidad SQL del sistema permite a los desarrolladores combinar la búsqueda vectorial con consultas relacionales tradicionales. Esta flexibilidad hace que TiDB sea adecuado para aplicaciones complejas que requieren tanto búsqueda vectorial como capacidades de base de datos relacional, ofreciendo una solución integral para diversas necesidades de gestión de datos.
DeepLake: Descripción general y tecnología principal
Deep Lake es una base de datos especializada creada para manejar datos vectoriales y multimedia, como imágenes, audio, video y otros tipos no estructurados, ampliamente utilizada en IA y aprendizaje automático. Funciona tanto como un data lake como un almacén vectorial:
- Como Data Lake: Deep Lake admite el almacenamiento y la organización de datos no estructurados (imágenes, audio, videos, texto y formatos como NIfTI para imágenes médicas) en un formato con control de versiones. Esta configuración mejora el rendimiento en tareas de aprendizaje profundo. Permite realizar consultas rápidas y visualizar conjuntos de datos, lo que facilita la creación de conjuntos de entrenamiento de alta calidad para modelos de IA.
- Como almacén vectorial: Deep Lake está diseñado para almacenar y buscar embeddings vectoriales y metadatos relacionados (por ejemplo, texto, JSON, imágenes). Los datos pueden almacenarse localmente, en su entorno de nube o en el almacenamiento administrado de Deep Lake. Se integra perfectamente con herramientas como LangChain y LlamaIndex, simplificando el desarrollo de aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).
Deep Lake utiliza el índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basado en el paquete Hnswlib con optimizaciones añadidas, para la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Esto permite consultar más de 35 millones de embeddings en menos de 1 segundo. Entre sus características únicas se incluyen el multithreading para una creación de índices más rápida y una gestión eficiente de la memoria para reducir el uso de RAM.
De forma predeterminada, Deep Lake utiliza búsqueda lineal de embeddings para conjuntos de datos con hasta 100.000 filas. Para conjuntos de datos más grandes, cambia a ANN para equilibrar precisión y rendimiento. La API permite a los usuarios ajustar este umbral según sea necesario.
Aunque el índice de Deep Lake no se utiliza para búsquedas combinadas de atributos y vectores (que actualmente dependen de la búsqueda lineal), las próximas actualizaciones abordarán esta limitación para mejorar aún más su funcionalidad.
Deep Lake como almacén vectorial: Deep Lake proporciona una solución robusta para almacenar y buscar embeddings vectoriales y sus metadatos asociados, incluidos texto, JSON, imágenes, audio y archivos de video. Puede almacenar datos localmente, en su entorno de nube preferido o en el almacenamiento administrado de Deep Lake. Deep Lake también ofrece una integración fluida con herramientas como LangChain y LlamaIndex, lo que permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
TiDB: TiDB admite la búsqueda vectorial mediante bibliotecas externas y plugins. Admite la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) con bibliotecas como Hnswlib o Faiss. Pero esta no es una función nativa y requiere configuración adicional, lo que puede no ser adecuado para usuarios que desean una solución lista para usar.
Deep Lake: Deep Lake utiliza el índice HNSW para la búsqueda ANN, optimizado para consultas de alta velocidad de embeddings a gran escala. Es nativo para aplicaciones basadas en vectores, por lo que requiere una configuración mínima para la búsqueda incluso en conjuntos de datos con más de 35 millones de embeddings.
Datos
TiDB: TiDB es eficaz con datos estructurados y semiestructurados. Admite cargas de trabajo híbridas transaccionales y analíticas (HTAP), por lo que puede realizar OLTP y OLAP al mismo tiempo. Puede gestionar datos vectoriales mediante plugins, pero su enfoque principal está en los datos relacionales.
Deep Lake: Deep Lake está optimizado para datos no estructurados y multimedia, imágenes, videos, texto. Combina control de versiones y base de datos vectorial, por lo que es adecuado para aplicaciones de aprendizaje profundo e IA que manejan datos diversos y complejos.
Escalabilidad
TiDB: La arquitectura distribuida y el auto-sharding de TiDB pueden escalar horizontalmente entre nodos, manejar grandes datos y cargas de trabajo de manera eficiente. Pero escalar la búsqueda vectorial depende de las bibliotecas externas utilizadas.
Deep Lake: Deep Lake está diseñado para un alto rendimiento con datos no estructurados. Su implementación de ANN está altamente optimizada, y características como el multihilo y la creación de índices eficiente en memoria garantizan el rendimiento a escala.
Flexibilidad y personalización
TiDB: La compatibilidad SQL de TiDB permite mucha personalización mediante consultas relacionales, combinando operaciones SQL tradicionales con búsqueda vectorial. Esto es útil para aplicaciones complejas que mezclan datos estructurados y vectoriales.
Deep Lake: Deep Lake tiene una API integrable para búsqueda, visualización y versionado de datasets. No tiene búsqueda combinada de atributos y vectores lista para usar, pero estamos trabajando en ello.
Integración y ecosistema
TiDB: TiDB se integra bien con el ecosistema basado en MySQL y muchas herramientas de datos. Su compatibilidad con MySQL facilita el uso para desarrolladores que están familiarizados con los RDBMS tradicionales.
Deep Lake: Deep Lake se integra con frameworks de aprendizaje automático como PyTorch, TensorFlow y herramientas como LangChain y LlamaIndex. Estas integraciones lo hacen muy adecuado para flujos de trabajo de IA y RAG.
Facilidad de uso
TiDB: La configuración de TiDB es relativamente sencilla si estás familiarizado con MySQL. Pero agregar capacidad de búsqueda vectorial requiere configuración adicional de plugins externos, lo que puede añadir complejidad al despliegue.
Deep Lake: La API de Deep Lake es amigable para desarrolladores, con documentación clara. Su enfoque en flujos de trabajo de aprendizaje automático significa que se requiere una configuración mínima para comenzar con la búsqueda vectorial.
Precios
TiDB: El costo de TiDB depende de la infraestructura en la que se ejecuta y de la escala del despliegue. Puede haber un costo adicional por plugins de búsqueda vectorial.
Deep Lake: Deep Lake ofrece almacenamiento y búsqueda gestionados, lo que puede simplificar la planificación de costos. Pero ejecutarlo en un entorno local o en la nube incurrirá en costos basados en los requisitos de almacenamiento y computación.
Seguridad
TiDB: TiDB tiene características de seguridad robustas, incluyendo cifrado, autenticación y control de acceso adecuados para empresas.
Deep Lake: Deep Lake tiene cifrado para el almacenamiento de datos y control de acceso basado en roles. Su servicio gestionado incluye configuración de seguridad predeterminada, pero puede variar según el despliegue local.
Cuándo elegir TiDB
TiDB es una buena opción para equipos que necesitan una base de datos de procesamiento transaccional y analítico híbrido (HTAP) con SQL sólido. Como es compatible con MySQL, es una elección natural para equipos que ya usan sistemas basados en MySQL. Usa TiDB si tu carga de trabajo tiene datos estructurados o semiestructurados a gran escala con búsqueda vectorial, especialmente cuando necesitas integrar consultas relacionales con búsqueda vectorial. Su arquitectura distribuida y auto-sharding garantizan el rendimiento para aplicaciones transaccionales y analíticas en sistemas escalados horizontalmente.
Cuándo elegir Deep Lake
Deep Lake es bueno para proyectos de IA y aprendizaje automático que tienen muchos datos no estructurados, como imágenes, audio y video. Su soporte nativo para embeddings vectoriales y su integración con frameworks de ML como PyTorch y TensorFlow lo hacen una buena opción para crear aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) y gestionar datasets multimedia. Si necesitas búsqueda de vecinos más cercanos aproximada (ANN) de alta velocidad con configuración mínima y soporte para datasets complejos con control de versiones, Deep Lake es la solución más simple y eficiente.
Conclusión
TiDB es una base de datos distribuida compatible con SQL para datos estructurados y para combinar consultas relacionales con búsqueda vectorial, adecuada para cargas de trabajo híbridas en la empresa. Deep Lake es para datos no estructurados y una plataforma fácil de usar para desarrolladores en flujos de trabajo de AI/ML y aplicaciones basadas en vectores. Elige entre ellas según tu caso de uso, el tipo de datos que tengas y los requisitos de rendimiento de tus aplicaciones. Cada una tiene sus propias fortalezas, así que elige la que se ajuste a las necesidades principales de tu proyecto.
Lee esto para obtener una visión general de TiDB y Deep Lake, pero para evaluarlas necesitas hacerlo según 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 datasets y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes 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 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) utilizando sus propios datasets 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 tiene 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 con tus propios datasets.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales más utilizadas en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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