Vespa vs MyScale: 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 MyScale, 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 para 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) proporcionando conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, incluyendo:
- Bases de datos vectoriales especializadas 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 especializada. MyScale es una base de datos construida sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL 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 aspectos 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 más destacadas de Vespa es su capacidad para realizar búsqueda vectorial. Puedes añadir 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 con múltiples 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 construido para ser superrápido y eficiente. Utiliza su propio motor especial escrito en C++ para gestionar la memoria y realizar búsquedas, lo que le ayuda a rendir bien incluso al tratar con consultas complejas y muchos datos. Está diseñado para seguir funcionando sin problemas incluso cuando estás añadiendo nuevos datos o manejando muchas búsquedas al mismo tiempo. Esto lo hace ideal 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 una gran cantidad de 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.
¿Qué es MyScale? Descripción general y tecnología principal
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como analítica en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para el procesamiento en tiempo real y la obtención de insights impulsados por IA. Al usar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y lo hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos tanto estructurados como vectorizados en una sola plataforma utilizando una arquitectura de base de datos OLAP para operar con datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana (L2), producto interno (IP) y similitud del coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial MSTG propietario de MyScale utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en costo.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costos de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y analítica de datos conjuntas, así como una única base de datos para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de sistemas LLM, de modo que puedas monitorear y depurar de manera eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede manejar nuevas modalidades de datos y tamaños de bases de datos, al tiempo que mantiene el rendimiento de cómputo y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Elegir la solución de búsqueda vectorial adecuada es clave para el éxito de tu proyecto. Esta comparación analiza Vespa y MyScale, dos de los principales actores en el espacio de búsqueda vectorial, para ayudarte a tomar una decisión informada basada en tus necesidades.
Búsqueda
Vespa tiene un enfoque de búsqueda unificado, que combina búsqueda vectorial, búsqueda de texto y búsqueda de datos estructurados en un solo lugar. La búsqueda vectorial admite múltiples campos vectoriales por documento y manejo especializado de tensores para embeddings de documentos complejos. El motor de búsqueda utiliza un motor C++ personalizado para la gestión de memoria y el procesamiento de consultas.
MyScale adopta un enfoque diferente al construirse sobre ClickHouse. Integra la búsqueda vectorial directamente con SQL, con múltiples tipos de índices: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW. Admite métricas de distancia comunes: distancia euclidiana (L2), producto interno (IP), similitud del coseno. El motor vectorial MSTG de MyScale utiliza SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos.
Datos
Vespa puede manejar varios tipos de datos, desde números simples hasta estructuras complejas. Es excelente para manejar múltiples tipos de búsqueda al mismo tiempo, por lo que es adecuada para aplicaciones que necesitan combinar diferentes enfoques de búsqueda.
MyScale se centra en datos estructurados y vectoriales, con un fuerte énfasis en series temporales y análisis en tiempo real. Utiliza una arquitectura de base de datos OLAP para el procesamiento de datos vectorizado, de modo que los desarrolladores pueden trabajar tanto con datos estructurados como vectoriales utilizando consultas SQL familiares.
Rendimiento y escalabilidad
Vespa puede escalar automáticamente entre múltiples máquinas. El sistema distribuye las cargas de trabajo automáticamente y se adapta a los cambios en el volumen de datos y los patrones de tráfico. El escalado automático ayuda a optimizar el uso de recursos y los costos.
MyScale utiliza la arquitectura de alto rendimiento de ClickHouse para la escalabilidad. Su motor vectorial MSTG propietario afirma ofrecer mejor rendimiento y eficiencia de costos en comparación con las bases de datos vectoriales especializadas, especialmente al usar SSD NVMe.
Integración y experiencia del desarrollador
Vespa es una solución de búsqueda completa que puede manejar múltiples tipos de búsqueda sin herramientas adicionales. Pero no hay información sobre la integración con otros sistemas.
MyScale destaca por su enfoque SQL-first. Los desarrolladores familiarizados con SQL pueden empezar a trabajar con búsqueda vectorial sin aprender nuevos lenguajes de consulta. MyScale Telemetry para monitorizar y depurar sistemas LLM facilita el mantenimiento y la optimización de aplicaciones.
Infraestructura
El escalado automático y la distribución de cargas de trabajo de Vespa pueden ayudar a optimizar el uso de recursos y reducir los costos operativos. El sistema se adapta a los patrones de uso reales.
MyScale combina base de datos SQL, base de datos vectorial y búsqueda de texto completo en un solo sistema, lo que puede reducir los costos de infraestructura y mantenimiento. Su motor vectorial MSTG utiliza eficientemente los SSD NVMe, lo que también puede ayudar con el rendimiento de costos.
Cuándo elegir cada tecnología
Vespa brilla en aplicaciones que necesitan múltiples tipos de búsqueda funcionando juntos sin problemas, como plataformas de comercio electrónico que combinan búsqueda por similitud de productos, búsqueda de texto y filtros estructurados. Su escalado automático y su motor C++ personalizado lo hacen ideal para aplicaciones a gran escala en las que se necesita manejar consultas complejas en diferentes tipos de datos manteniendo un alto rendimiento.
MyScale funciona mejor para equipos que ya usan bases de datos SQL y quieren añadir capacidades de búsqueda vectorial sin aprender nuevos lenguajes de consulta. Es especialmente fuerte para aplicaciones que involucran datos de series temporales, análisis en tiempo real e insights impulsados por IA, especialmente cuando necesitas una monitorización detallada de tus sistemas LLM y quieres mantener tu stack tecnológico simple.
Conclusión
Tanto Vespa como MyScale ofrecen características atractivas para la búsqueda vectorial, pero toman caminos diferentes para llegar allí. La fortaleza de Vespa radica en su enfoque de búsqueda unificada, escalado automático y capacidad para manejar estructuras de documentos complejas con múltiples campos vectoriales. MyScale destaca por su enfoque SQL-first, opciones especializadas de indexación vectorial y herramientas de monitorización integradas para sistemas LLM. Tu elección debe alinearse con la experiencia de tu equipo, la infraestructura existente y los requisitos específicos de manejo de datos, rendimiento y escalabilidad. Considera ejecutar benchmarks con tus datos reales y patrones de uso antes de tomar una decisión final.
Lee esto para obtener una visión general de Vespa y MyScale, pero para evaluarlos 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 conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes de 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 comprometida 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 principales bases de datos vectoriales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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