Vespa vs Aerospike Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Vespa y Aerospike, 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 por 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 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 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.
Vespa es una base de datos vectorial creada específicamente. Aerospike es una base de datos NoSQL distribuida y escalable con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
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 elementos 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 los buscará 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 cuanto a cómo 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 funcionar bien incluso al manejar consultas complejas y muchos datos. Está diseñado para seguir funcionando sin problemas incluso cuando agregas datos nuevos o manejas muchas búsquedas al mismo tiempo. Esto lo hace ideal para aplicaciones grandes y reales que necesitan manejar mucho tráfico y datos.
Otra cosa interesante de Vespa es que puede escalar automáticamente para manejar más datos o tráfico. Puedes añadir 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 realizar 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 la convierte en una excelente opción para empresas que necesitan un sistema de búsqueda que pueda crecer con ellas con el tiempo.
Aerospike: Descripción general y tecnología principal
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en versión preliminar. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, por lo que puedes buscar los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros insertados o actualizados a un conjunto específico para que puedas supervisarlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación. Esto se hace en lotes y se distribuye entre todos los nodos AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster AVS y es escalable. El rendimiento de ingesta depende en gran medida de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento en la cola de indexación, AVS procesa el vector para la indexación, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres para ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación utiliza extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de instrucción única y múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “prehidratar” la caché del índice porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas contra la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para la búsqueda por similitud, de modo que pueda escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensionalidad.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
Vespa y Aerospike tienen enfoques diferentes para la búsqueda vectorial, lo que puede afectar el rendimiento y la eficiencia según el tipo de consultas que necesites ejecutar.
Vespa: Vespa admite múltiples tipos de búsqueda en un solo motor: búsqueda vectorial, búsqueda de texto y filtrado de datos estructurados. La búsqueda vectorial está altamente optimizada para tiempo real y gran escala. Vespa te permite indexar varios tipos de vectores (incluidos vectores basados en tensores) y recuperar elementos similares rápidamente. Utiliza algoritmos avanzados para buscar en estos vectores y admitir consultas complejas sobre datos de alta dimensionalidad.
Aerospike: La búsqueda vectorial de Aerospike se basa en la indexación Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Este es un algoritmo de búsqueda basado en grafos optimizado para datos de alta dimensionalidad, particularmente para la búsqueda de vecinos más cercanos. La búsqueda vectorial de Aerospike está en versión preliminar; está diseñada para aplicaciones en tiempo real, por lo que cualquier actualización de vectores es visible de inmediato para la búsqueda. Sin embargo, solo admite HNSW, por lo que puede no tener la variedad de algoritmos de búsqueda que tiene Vespa para casos de uso más específicos.
Tipos de datos
Cuando se trata de diferentes tipos de datos, ambos tienen flexibilidad, pero existen grandes diferencias en cómo manejan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Vespa: Vespa es muy flexible en el manejo de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Puede manejar múltiples tipos de datos en un solo documento, por lo que puedes combinar texto, valores numéricos y datos vectoriales. Puedes almacenar y buscar en diferentes tipos de datos en una sola consulta, por ejemplo, combinar búsqueda vectorial con filtrado estructurado (p. ej., rango de precios, fecha de publicación).
Aerospike: Como base de datos NoSQL, Aerospike está optimizada para el almacenamiento en tiempo real de datos estructurados y semiestructurados. Aunque ahora admite búsqueda vectorial, su enfoque principal está en escrituras rápidas y recuperación de datos estructurados. El modelo de datos de Aerospike es simple pero eficaz para aplicaciones de alto rendimiento. Para la búsqueda vectorial, necesitas gestionar los datos vectoriales como parte de los registros, pero no tiene la capacidad de Vespa para manejar diferentes tipos de datos en una sola consulta.
Escalabilidad y rendimiento
Tanto Vespa como Aerospike están diseñados para la escalabilidad, pero lo hacen de manera diferente.
Vespa: Vespa está diseñado para escalar en aplicaciones de gran escala y alto tráfico. Puede distribuir automáticamente datos y procesamiento entre múltiples nodos y ajustar dinámicamente la asignación de recursos. Esta función de autoescalado hace que Vespa sea una buena opción para empresas que esperan un alto crecimiento o cargas de tráfico fluctuantes.
Aerospike: Aerospike es conocido por su escalabilidad, especialmente para cargas de trabajo en tiempo real. Utiliza una arquitectura distribuida donde los datos se particionan entre nodos y tanto las lecturas como las escrituras están optimizadas para acceso de baja latencia. Pero el rendimiento de la búsqueda vectorial depende más de la configuración de la memoria y la capa de almacenamiento, lo que requiere una configuración cuidadosa para obtener el máximo rendimiento.
Flexibilidad y personalización
La personalización es clave al crear soluciones de búsqueda complejas, y ambos tienen diferentes niveles de flexibilidad.
Vespa: Vespa es muy flexible. Puedes definir esquemas complejos con campos personalizados, incluidos varios tipos de vectores. También puedes definir consultas potentes, incluida clasificación personalizada, filtrado y combinación de múltiples tipos de búsqueda (texto, vectorial, numérica, etc.). Esto hace que Vespa sea adecuado para aplicaciones que requieren modelado de datos complejo y personalización avanzada de búsqueda.
Aerospike: La flexibilidad de Aerospike se centra en el modelo de datos. Puedes definir campos vectoriales dentro de los registros y personalizar cómo se indexan y consultan. Pero en comparación con Vespa, las opciones de personalización de Aerospike para la lógica de búsqueda y clasificación son limitadas. Está optimizado para aplicaciones simples en tiempo real en lugar de consultas de búsqueda altamente personalizables.
Integración y ecosistema
La integración con otras herramientas y ecosistemas puede ser un factor importante al elegir entre estos dos.
Vespa: Vespa se integra con varias herramientas y frameworks, incluidas bibliotecas populares de aprendizaje automático y motores de búsqueda. Tiene soporte integrado para pipelines de datos complejos, por lo que es adecuado para casos de uso como motores de recomendación, búsqueda de imágenes y búsqueda de contenido a gran escala. También tiene APIs RESTful, por lo que la integración con sistemas externos es relativamente sencilla.
Aerospike: Aerospike está más centrado en el almacenamiento y la búsqueda de datos en tiempo real, por lo que se integra bien con aplicaciones que requieren acceso de baja latencia a grandes conjuntos de datos. Tiene conectores para ecosistemas populares, incluidos Python, Java y Go. Pero en comparación con Vespa, puede requerir más desarrollo personalizado para integrarse con frameworks de aprendizaje automático u otros sistemas de datos complejos.
Facilidad de uso
Para los desarrolladores, la curva de aprendizaje, la complejidad de configuración y el mantenimiento continuo son importantes.
Vespa: Vespa puede ser difícil de instalar y configurar, especialmente para quienes son nuevos en sistemas distribuidos o motores de búsqueda avanzados. Pero tiene documentación completa y una comunidad activa que puede ayudar con la configuración y la resolución de problemas. Una vez configurado, el sistema de consultas flexible y el autoescalado de Vespa hacen que el mantenimiento sea más manejable.
Aerospike: Aerospike suele ser más fácil de configurar y mantener, especialmente para desarrolladores familiarizados con bases de datos NoSQL. Su enfoque principal en el rendimiento en tiempo real lo convierte en una buena opción para proyectos que requieren velocidad sin mucha complejidad en la lógica de búsqueda. La funcionalidad de búsqueda vectorial, aunque útil, aún puede requerir más esfuerzo de configuración en comparación con las capacidades vectoriales completas de Vespa.
Costo
El costo es un factor importante al elegir entre estas dos, especialmente si planeas escalar rápido.
Vespa: Aunque Vespa funciona y escala bien, la estructura de costos puede variar según los recursos utilizados, especialmente al escalar horizontalmente. Como es de código abierto, no hay tarifas de licencia, pero los costos operativos (p. ej., hardware, instancias en la nube) y el mantenimiento pueden acumularse. También hay servicios administrados para Vespa que pueden generar costos adicionales.
Aerospike: Aerospike tiene un modelo de precios más sencillo con opciones para versiones de código abierto y empresariales. La versión empresarial tiene funciones avanzadas y soporte, lo cual es importante para aplicaciones de misión crítica. Al igual que con Vespa, escalar puede generar costos operativos, especialmente cuando la búsqueda vectorial se integra en entornos de alto rendimiento.
Funciones de seguridad
La seguridad siempre es una preocupación cuando se trabaja con datos sensibles, especialmente cuando se usan estas bases de datos en producción.
Vespa: Vespa tiene varias funciones de seguridad, incluida la autenticación y el control de acceso, pero necesitas configurar elementos adicionales para proteger los datos en tránsito y en reposo. Como las funciones de seguridad de código abierto están disponibles , puede que deban personalizarse según tus requisitos.
Aerospike: Aerospike tiene funciones de seguridad sólidas, incluida la autenticación, el cifrado en reposo y la comunicación segura mediante TLS. La versión empresarial también tiene capacidades de seguridad adicionales para cumplir con estándares como GDPR, por lo que es una buena opción para aplicaciones de alta seguridad.
Cuándo elegir cada una
Vespa: Vespa es para aplicaciones que necesitan búsqueda multimodal, combinando búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y filtrado de datos estructurados en una sola consulta. Usa Vespa para grandes sistemas de datos distribuidos que necesitan búsqueda en tiempo real, escalabilidad y personalización dinámica de consultas. Algunos ejemplos son motores de recomendación, búsqueda semántica de contenido o búsqueda avanzada de comercio electrónico donde intervienen múltiples tipos de datos y modelos de clasificación complejos.
Aerospike: Aerospike es para aplicaciones en tiempo real y de baja latencia que necesitan alto rendimiento y lógica de búsqueda simple. Es para escenarios donde la ingesta y recuperación de datos a alta velocidad es clave, como sistemas de transacciones financieras o plataformas de tecnología publicitaria. La búsqueda vectorial de Aerospike (aunque todavía está en vista previa) es para casos de uso que necesitan una búsqueda eficiente de vecinos más cercanos en datos estructurados o semiestructurados, siempre que la velocidad sea más importante que la personalización.
Resumen
Vespa y Aerospike son diferentes. Vespa es flexible, multimodal y escalable para aplicaciones ricas en datos; Aerospike es para tiempo real y es simple para cargas de trabajo de alta velocidad. La elección entre ellas depende de tu caso de uso, tipos de datos y el equilibrio entre complejidad de búsqueda y rendimiento. Piénsalo bien.
Lee esto para obtener una visión general de Vespa y Aerospike, pero para evaluarlas 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, realizar 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 Open-source VectorDBBench 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 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 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 en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en la Tabla de clasificación de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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