Weaviate vs MyScale: Elegir la base de datos vectorial adecuada para tus necesidades
A medida que avanzan la IA y las tecnologías basadas en datos, seleccionar una base de datos vectorial adecuada para tu aplicación se vuelve cada vez más importante. Weaviate y MyScale son dos opciones en este ámbito. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tu proyecto.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Weaviate 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 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 diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gestionado) y Weaviate
- 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.
Weaviate es una base de datos vectorial diseñada específicamente y MyScale es una base de datos tradicional con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Weaviate: descripción general y tecnología central
Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA. Ofrece capacidades integradas de búsqueda vectorial e híbrida, una integración sencilla con modelos de aprendizaje automático y un enfoque en la privacidad de los datos. Estas funciones tienen como objetivo ayudar a desarrolladores de distintos niveles de habilidad a crear, iterar y escalar aplicaciones de IA de manera más eficiente.
Una de las fortalezas de Weaviate es su búsqueda de similitud rápida y precisa. Utiliza indexación HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para permitir la búsqueda vectorial en grandes conjuntos de datos. Weaviate también admite la combinación de búsquedas vectoriales con filtros tradicionales, lo que permite consultas híbridas potentes que aprovechan tanto la similitud semántica como atributos de datos específicos.
Las características clave de Weaviate incluyen:
- Compresión PQ para almacenamiento y recuperación eficientes
- Búsqueda híbrida con un parámetro alfa para ajustar entre BM25 y búsqueda vectorial
- Plugins integrados para embeddings y reranking, que facilitan el desarrollo
Weaviate es un punto de entrada para que los desarrolladores prueben la búsqueda vectorial. Ofrece un enfoque amigable para desarrolladores con una configuración sencilla y APIs bien documentadas. La profunda integración con el ecosistema GenAI lo hace adecuado para proyectos pequeños o trabajos de prueba de concepto. El público objetivo de Weaviate son ingenieros de software que crean aplicaciones de IA, ingenieros de datos que trabajan con grandes conjuntos de datos y científicos de datos que implementan modelos de aprendizaje automático. Weaviate simplifica la búsqueda semántica, los sistemas de recomendación, la clasificación de contenido y otras funciones de IA.
Weaviate está diseñado para escalar horizontalmente, por lo que puede manejar grandes conjuntos de datos y altas cargas de consultas distribuyendo datos entre múltiples nodos en un clúster. Admite datos multimodales, funciona con varios tipos de datos (texto, imágenes, audio, video) según los módulos de vectorización utilizados. Weaviate proporciona APIs RESTful y GraphQL para ofrecer flexibilidad en la forma en que los desarrolladores interactúan con la base de datos.
Sin embargo, para entornos de producción a gran escala, hay varias consideraciones que tener en cuenta:
- Funciones de seguridad de nivel empresarial limitadas
- Posibles desafíos de escalabilidad con conjuntos de datos de múltiples miles de millones de vectores
- Gestión manual requerida para las opciones de almacenamiento por niveles recién lanzadas
- El escalado horizontal requiere asistencia de ingenieros de Weaviate y no puede realizarse automáticamente
Este último punto es particularmente destacable, ya que significa que las organizaciones deben planificar con anticipación y asignar tiempo para las operaciones de escalado, asegurándose de no acercarse a los límites de su sistema sin la preparación adecuada.
MyScale: Descripción general y tecnología
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, análisis en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es buena 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 la búsqueda vectorial, la búsqueda de texto completo y las 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 la 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 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 propietario MSTG de MyScale usa SSDs NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste.
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 costes de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y análisis de datos conjuntos y una única base de datos para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de los sistemas LLM, de modo que puedes supervisar 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 mientras mantiene el rendimiento computacional y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Al elegir una herramienta de búsqueda vectorial, es importante comprender las diferencias entre Weaviate y MyScale. Esta comparación ayudará a desarrolladores e ingenieros a tomar una decisión informada.
Metodología de búsqueda
Weaviate utiliza indexación HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para búsquedas de similitud rápidas y precisas. Admite consultas híbridas, que combinan búsquedas vectoriales con filtros tradicionales. Esto permite búsquedas flexibles tanto por similitud semántica como por atributos de datos específicos.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud. Cuenta con métricas de distancia comunes como la distancia euclidiana, el producto interno y la similitud coseno. MyScale tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW. Cada algoritmo tiene parámetros ajustables, por lo que puedes personalizarlo para tu caso de uso.
Datos
Weaviate es bueno para manejar datos estructurados y semiestructurados. Admite datos multimodales y puede trabajar con diferentes tipos de datos: texto, imágenes, audio, video, dependiendo de los módulos de vectorización utilizados.
MyScale está diseñado para manejar tanto datos estructurados como vectoriales. Es una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema. Este enfoque unificado permite consultas y análisis conjuntos de datos y una única base de datos para aplicaciones de IA.
Escalabilidad y rendimiento
Weaviate es escalable horizontalmente, distribuyendo datos entre múltiples nodos en un clúster. Pero puede tener dificultades con conjuntos de datos de vectores de miles de millones, y el escalado horizontal requiere la ayuda de ingenieros de Weaviate.
MyScale, construido sobre ClickHouse, está diseñado para un alto rendimiento y escalabilidad. Su motor vectorial propietario MSTG utiliza SSD NVMe para aumentar la densidad de datos y potencialmente superar a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en coste. La arquitectura de MyScale puede manejar grandes conjuntos de datos y altas cargas de consultas.
Flexibilidad y personalización
Weaviate ofrece flexibilidad mediante búsquedas híbridas y múltiples tipos de datos. Tiene APIs RESTful y GraphQL, por lo que los desarrolladores tienen opciones para interactuar con la base de datos.
MyScale cuenta con soporte SQL nativo, búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto simplifica las consultas y reduce la necesidad de múltiples herramientas. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale usando SQL, por lo que resulta familiar para los programadores que conocen las bases de datos relacionales.
Integración y ecosistema
Weaviate forma parte del ecosistema GenAI y es adecuado para el desarrollo de aplicaciones de IA. Tiene plugins integrados para embeddings y reranking que simplifican el proceso de desarrollo.
MyScale se centra en la integración entre diferentes tipos de datos dentro de su propio sistema. Tiene MyScale Telemetry para la observabilidad completa de sistemas LLM, de modo que puedes monitorizar y depurar tus aplicaciones de IA.
Facilidad de uso
Weaviate es amigable para desarrolladores, con una configuración sencilla y APIs bien documentadas. Es bueno para proyectos más pequeños o trabajos de PoC.
Las consultas SQL de MyScale pueden resultar familiares para desarrolladores con experiencia en SQL. Pero los muchos algoritmos de indexación y opciones de ajuste pueden requerir algo más de aprendizaje para optimizar.
Coste
Ambos son de código abierto en su núcleo, pero los costes operativos difieren. Weaviate puede tener problemas de escalabilidad con conjuntos de datos muy grandes, y eso puede conducir a costes más altos en algunos casos. MyScale afirma reducir los costes de infraestructura y mantenimiento al tener múltiples funcionalidades de base de datos en un solo sistema.
Funciones de seguridad
Weaviate no tiene seguridad de nivel empresarial.
Cuándo elegir cada uno
Weaviate es bueno para proyectos que necesitan búsquedas de similitud rápidas y consultas híbridas que combinan búsquedas vectoriales con filtros. Es excelente para aplicaciones de IA que necesitan una configuración e iteración rápidas, especialmente para búsqueda semántica, sistemas de recomendación o clasificación de contenido. Weaviate es bueno para datos multimodales (texto, imágenes, audio, video) y proyectos más pequeños o PoC en IA y aprendizaje automático. Es amigable para desarrolladores y forma parte del ecosistema GenAI, por lo que es perfecto para equipos que quieren añadir búsqueda vectorial sin necesidad de ser expertos en bases de datos.
MyScale es bueno para proyectos que necesitan una forma unificada de gestionar datos estructurados, datos vectoriales y búsqueda de texto completo en un solo sistema. Es excelente para aplicaciones que necesitan procesamiento en tiempo real e información impulsada por IA a partir de datos complejos. El soporte SQL nativo de MyScale lo hace perfecto para equipos con experiencia en SQL, de modo que puedas añadir búsqueda vectorial a tus estructuras de consulta familiares. Sus funciones de escalabilidad y rendimiento son especialmente buenas para grandes conjuntos de datos, por lo que es excelente para aplicaciones de nivel empresarial que necesitan analítica de alto rendimiento y cargas de trabajo de aprendizaje automático. MyScale también es bueno para proyectos que necesitan observabilidad completa de sistemas LLM.
Conclusión
Weaviate es bueno para un enfoque fácil de usar de la búsqueda vectorial, con búsquedas rápidas de similitud, consultas híbridas e integración sencilla con ecosistemas de IA. Es excelente para datos multimodales y tiene una baja barrera de entrada. MyScale es bueno para unificar datos estructurados, datos vectoriales y búsqueda de texto completo en un sistema altamente escalable con una interfaz SQL y funciones avanzadas de rendimiento para aplicaciones complejas de IA y analítica de nivel empresarial. Al elegir entre ambos, considera tus casos de uso, tipos de datos y requisitos de rendimiento. Weaviate podría ser bueno para equipos que quieren una implementación rápida y flexibilidad con diferentes tipos de datos; MyScale podría ser mejor para organizaciones que necesitan una solución completa basada en SQL para procesamiento de datos a gran escala y analítica impulsada por IA. Tu decisión debe alinearse con la experiencia de tu equipo, la naturaleza de tus datos y tus requisitos de escalabilidad a largo plazo.
Aunque este artículo proporciona una visión general de Weaviate y MyScale, es clave evaluar estas bases de datos según tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarking exhaustivo con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes, aunque distintos, 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 diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y determinar el más adecuado para sus casos de uso. Usando VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de la base de datos vectorial, en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
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 benchmarking 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 obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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