Vespa vs Rockset: 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 Rockset, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensión, 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 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 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 completamente 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. Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis 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 varios tipos de búsquedas a la vez. Es excelente para la búsqueda vectorial, la búsqueda de texto y la 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 distintos 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 con 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 superrápido 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 agregas nuevos datos o manejas muchas búsquedas al mismo tiempo. Esto lo hace excelente 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 distribuirá automáticamente el trabajo entre ellas. Esto significa que tu sistema de búsqueda puede crecer a medida que crecen tus necesidades, sin que tengas que realizar una 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.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es excelente para aplicaciones que necesitan información al segundo. Rockset admite tanto la ingesta de datos en streaming como en bloque, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos modificados (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos, por lo que es muy eficiente para escenarios en los que los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para la escalabilidad. Rockset es agnóstico al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre los métodos de búsqueda KNN y ANN para un rendimiento óptimo.
Lo único de Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia gama de patrones de consulta desde el primer momento. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y tiene APIs SQL y REST para la interfaz de consulta.
Diferencias clave
Al elegir entre Vespa y Rockset para búsqueda vectorial, necesitas entender cómo cada uno maneja diferentes aspectos de la búsqueda y la gestión de datos. Comparémoslos en áreas clave para ayudarte a decidir.
Búsqueda y rendimiento
Vespa tiene un motor de búsqueda basado en C++ que combina búsqueda vectorial, de texto y de datos estructurados en una sola consulta. Esto significa que puedes ejecutar consultas complejas que mezclan diferentes tipos de búsqueda sin penalización de rendimiento. Para la búsqueda vectorial, específicamente, Vespa admite múltiples campos vectoriales por documento y tensores de alta dimensionalidad.
Rockset adopta un enfoque diferente con su sistema Converged Indexing construido sobre RocksDB. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN) con un índice FAISS distribuido para escalar. La búsqueda vectorial de Rockset admite hasta 200,000 dimensiones y tiene un optimizador que elige entre KNN y ANN según la consulta.
Gestión y actualizaciones de datos
Vespa maneja actualizaciones de datos en tiempo real. Su arquitectura permite actualizaciones continuas mientras se mantiene el rendimiento de búsqueda. Puedes actualizar tanto embeddings vectoriales como metadatos sin reconstruir índices.
Rockset está diseñado para el procesamiento de datos en tiempo real con una latencia de ingesta de 1-2 segundos. Su base RocksDB mutable permite actualizaciones rápidas de vectores y metadatos. El sistema puede manejar documentos de hasta 40MB de tamaño, por lo que es adecuado para varios tipos de datos.
Escalado y arquitectura
Vespa utiliza auto-sharding y replicación para distribuir datos entre nodos. Puedes añadir nodos a tu clúster y Vespa reequilibrará los datos por ti. Este escalado horizontal mantiene el rendimiento a medida que tus datos crecen.
La arquitectura distribuida de Rockset reparte el cómputo por todo el clúster. El Índice Convergente combina múltiples tipos de índices (búsqueda, ANN, columnar, fila) en un solo sistema para que puedas consultar diferentes patrones.
Integración y APIs
Vespa tiene APIs REST y personalizadas para la integración. Cuenta con bibliotecas cliente para lenguajes de programación populares y admite plugins personalizados para extensibilidad.
Rockset tiene APIs SQL y REST, por lo que es accesible para equipos familiarizados con SQL. Se integra bien con fuentes de datos en streaming y admite feeds de captura de datos de cambios (CDC).
Cuándo elegir cada uno
Elige Vespa cuando necesites búsqueda de vectores, texto y datos estructurados a escala. Es para sistemas de producción que necesitan servicio en tiempo real, combinaciones de consultas complejas y control preciso sobre el ranking y la relevancia. Vespa es excelente para casos de uso como sistemas de recomendación, búsqueda de productos, descubrimiento de contenido y aplicaciones de IA donde necesitas combinar la búsqueda tradicional con la similitud vectorial. El autoalojamiento es perfecto para empresas que necesitan control total sobre su infraestructura y tienen la experiencia técnica para gestionarla.
Rockset es la mejor opción cuando necesitas procesamiento de datos en tiempo real y búsqueda vectorial sin sobrecarga operativa. Es excelente para aplicaciones que necesitan ingesta rápida de datos, actualizaciones frecuentes de vectores y metadatos, y consultas basadas en SQL. Rockset es perfecto para análisis en tiempo real, aplicaciones impulsadas por eventos y escenarios en los que necesitas combinar la búsqueda vectorial con flujos de datos en vivo. El servicio gestionado es excelente para equipos que quieren crear aplicaciones, no gestionar infraestructura.
Resumen
Tanto Vespa como Rockset tienen una sólida búsqueda vectorial, pero destacan en áreas diferentes. Vespa es excelente con la búsqueda unificada, mucha personalización y consultas multimodales complejas a escala. Rockset es excelente con el procesamiento de datos en tiempo real, SQL y un servicio gestionado que reduce la sobrecarga operativa. Tu elección entre los dos debe alinearse con tus requisitos en torno a la frescura de los datos, la complejidad de las consultas, los recursos operativos y las necesidades de escalado. Ten en cuenta la experiencia de tu equipo, la infraestructura existente, el presupuesto y el mantenimiento a largo plazo al tomar tu decisión.
Lee esto para obtener una visión general de Vespa y Rockset, 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, 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 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 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 conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Recursos adicionales sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
AI Agents Are Quietly Transforming E-Commerce — Here’s How
Discover how AI agents transform e-commerce with autonomous decision-making, enhanced product discovery, and vector search capabilities for today's retailers.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.