Redis vs. Weaviate
Compara Redis vs. Weaviate para cargas de trabajo de búsqueda vectorial. Queremos que elijas la base de datos vectorial más adecuada para tu caso de uso, incluso si no somos nosotros.
Las bases de datos vectoriales se han convertido en una pieza fundamental de la infraestructura de las aplicaciones modernas de IA, como la generación aumentada por recuperación(RAG), los agentes de IA, la búsqueda multimodal y semántica y los sistemas de recomendación en una amplia gama de sectores. La elección de la base de datos vectorial adecuada puede afectar directamente al rendimiento, la escalabilidad, el coste y la fiabilidad de estas aplicaciones.
Esta comparativa entre Redis y Weaviate está dirigida a ingenieros y equipos técnicos que estén evaluando bases de datos vectoriales para cargas de trabajo de producción reales. Aunque Redis y Weaviate admiten la capacidad de búsqueda vectorial básica, difieren significativamente en áreas como la arquitectura, la escalabilidad, el rendimiento, la fiabilidad y muchas otras. Estas diferencias suelen ser sutiles durante los primeros experimentos, pero se vuelven cada vez más importantes a medida que aumenta el volumen de datos, se diversifican las cargas de trabajo y los sistemas pasan de prototipo a producción.
El objetivo de esta guía no es simplemente enumerar las características, sino ayudarle a determinar qué sistema se ajusta mejor a su caso de uso específico, limitaciones y etapa de crecimiento, incluso si nuestro producto(Milvus / Zilliz Cloud) no es la elección final.
Redis vs Weaviate de un vistazo
No. Es una base de datos clave-valor en memoria con búsqueda vectorial como complemento.
Sí. Base de datos vectorial específica
Licencia Redis Source Available (RSAL)
Licencia BSD de 3 cláusulas
72,320
15,316
En local, en la nube
En local, en la nube, integrado
Redis es un almacén rápido de claves y valores en memoria, famoso por su rendimiento en tiempo real en el almacenamiento en caché y el procesamiento de datos. Su módulo Redisearch introduce funciones de búsqueda vectorial que permiten realizar consultas aproximadas a los vecinos más próximos para incrustaciones. Esto convierte a Redis en una excelente opción para aplicaciones basadas en IA que requieren una búsqueda vectorial de baja latencia junto con un almacenamiento de datos de alto rendimiento.
Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que simplifica el desarrollo de aplicaciones de IA. Combina el almacenamiento de objetos y vectores, lo que permite realizar búsquedas vectoriales eficientes con filtrado estructurado. Admite varios tipos de medios, como texto e imágenes, y proporciona búsquedas rápidas y de baja latencia basadas en propiedades semánticas.
Comparación de Redis y Weaviate Utilización de sus conjuntos de datos
No te fíes de la palabra de ningún vendedor: pruébalo tú mismo.
VectorDBBench es una herramienta de evaluación comparativa de código abierto creada específicamente para comparar bases de datos vectoriales en condiciones justas y reproducibles. Permite medir el rendimiento real ( latencia, rendimiento, recuperación, velocidad de indexación y comportamiento de escalado ) con las mismas cargas de trabajo en distintos sistemas o incluso con sus propios conjuntos de datos.
Esto hace que sea fácil ver cómo Redis y Weaviate se comportan realmente en la práctica, no sólo en los materiales de marketing. Todas las pruebas comparativas pueden reproducirse localmente, en su propio entorno, para que pueda validar los resultados importantes para su aplicación.
Echa un vistazo a la clasificación de VectorDBBench para conocer el rendimiento de las principales bases de datos vectoriales.
Por qué los equipos de más de 10.000 empresas se pasan a Milvus y Zilliz Cloud
La mayoría de las bases de datos vectoriales se ven bien en demostraciones o despliegues a pequeña escala, pero las lagunas aparecen en producción, cuando los conjuntos de datos crecen, las incrustaciones se actualizan con frecuencia y la latencia debe permanecer estable bajo tráfico real. Ahí es donde los equipos recurren a Milvus y Zilliz Cloud (servicio Milvus gestionado).
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto y alto rendimiento utilizada por más de 10.000 equipos empresariales de todo el mundo y en la que confía una gran comunidad de código abierto con 42K+ estrellas de GitHub. Gestiona de decenas de millones a decenas de miles de millones de vectores, inserciones y eliminaciones frecuentes y búsquedas híbridas (vector + palabra clave + metadatos + reordenación) sin reindexación perjudicial ni ajustes frágiles. El rendimiento se mantiene predecible a medida que evolucionan el volumen de datos, los patrones de consulta y la incrustación de modelos. Esta es la razón por la que Milvus se despliega ampliamente para RAG empresariales, agentes de IA, búsqueda semántica y multimodal y sistemas de recomendación, cargas de trabajo en las que la inestabilidad se hace visible de inmediato.
Zilliz Cloud ofrece la misma arquitectura Milvus como servicio gestionado, con un motor vectorial avanzado(Cardinal) para un mayor rendimiento, además de escalado elástico, alta disponibilidad, seguridad y cumplimiento de nivel empresarial, y despliegue global. Los equipos obtienen una fiabilidad lista para la producción sin tener que operar o cuidar la base de datos.
- Compare Milvus y Zilliz Cloud con cualquier otra base de datos vectorial
- Compara Milvus o Zilliz Cloud con VectorDBBench
The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."
Dai Tongjie
CTO
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
Milvus has dramatically facilitated the MMU team in building various business systems and effectively supports our rapid business growth. Thanks to the Milvus team for developing such a fantastic vector database with stable vector search capabilities and rich functionalities."
The MMU team
Shopee
We plan to expand the use of Milvus in different fields like content moderation and restriction and customized video services. BIGO and Milvus working together will benefit both businesses and I look forward to Milvus and its community to keep growing and prosper."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."
Saumil Patel
the Senior Data Scientist from Ivy.ai
We've gained so much from the Milvus community that we decided to contribute features like "hot reload," which have also benefited our internal operations."
Dennis Zhao
AI Infrastructure Lead at SmartNews
Milvus delivers unparalleled performance and flexibility, integrating seamlessly with leading vector index libraries like Faiss. Its intuitive API and robust solutions for high availability make it an indispensable tool in our APK security efforts."
Wei Huang
Senior Research Engineer
Milvus consistently outperformed Weaviate, emphasizing the indexing time for scenario S9, closely resembling the FARFETCH product catalog's dimensions."
PEDRO MOREIRA COSTA
Applied Scientist
When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do."
Jack Fischer
Co-founder & CTO at Credal AI
I can set up Milvus for scale in an hour, not overthinking it, and have a clear architecture path forward to grow my use case much larger without having to redo everything."
Zen Yui
Co-founder & CTO at Troop
Milvus has not only streamlined but also remarkably expedited the retrieval of millions of semantic vectors, showcasing a nearly tenfold improvement compared to our previous experience with other vector similarity search engines."
Tingting Wang
NLP Algorithm Engineer at Sohu
Milvus searches tens of millions of vectors in milliseconds, providing optimal performance while keeping development costs low and resource consumption minimal. "
Yu Fang
AI scientist at Mozat
When it comes to vector databases, Milvus has impressed us with its performance and scalability, meeting our stringent criteria for handling our AI use case backlog."
Toby Yu
Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions
Milvus-powered vector search has been running steadily in our recommendation systems, providing high performance and allowing us more flexibility in selecting models and algorithms."
VIPSHOP Search Service Team
VIPSHOP
During batch ingestion tests, Milvus demonstrated that it could complete an entire collection dump into the database at speeds 5-10 times faster than competitors."
Toby Yu
Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions
Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "
Ben Kramer
Co-founder & CTO of Monterey AI
When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."
Alex Alexander
Co-founder & CEO of Picdmo Inc.
You can think of LlamaIndex as a black box around your data and LLM."
Jerry Liu
Co-founder and CEO of LlamaIndex
Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "
Sean Thielen
CTO @ MindStudio
Reliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "
Michal Oglodek
CTO of Ivy.ai
Even with numerous concurrent searches, we didn’t notice any slowdown in search speed with Milvus."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
We need an indexing technology that can handle complex search requirements and generative models, reduce training costs, improve update efficiency, and adapt flexibly to evolving data and query needs."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
I really like how Milvus' hybrid search allowed me to blend semantic and keyword search, which is crucial in a domain as technical and complex as EU policy."
Alessandro Saccoia
Co-Founder @ Veridien.ai
Milvus is renowned as one of the most advanced vector database platforms for AI applications. Rakuten Symphony engineers identified the Milvus Vector Database - an open source database which is horizontally scalable - as their platform of choice for LLM use and developing and maintaining AI applications."
Rakuten Symphony Engineering Team
Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users."
Yann Lemonnier
ML Engineer
Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."
Sangarshanan Veera
Senior Software Engineer at Beatoven.ai
Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."
Celine Lightfoot
CTO of Beni
As our business has expanded, the demands on our vector database have increased. We need a solution that minimizes operational costs, offers elastic scaling capabilities to manage vast amounts of vector data and unexpected traffic surges, provides faster vector search speeds, and ensures a high service level agreement (SLA)."
Chenhui Li
Tech Lead at Shulex
I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "
Sam Butler
Director of Machine Learning @ Dopple.AI
When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."
Shengyi Pan
CTO of Shulex
The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."
Dai Tongjie
CTO
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
Cómo migrar a Milvus/Zilliz
Migrar a Milvus o Zilliz Cloud es sencillo. Puede importar datos de Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL, etc. mediante herramientas integradas que automatizan la extracción y la carga.
Para las cargas de trabajo de producción, ofrecemos migración sin tiempo de inactividad con sincronización de datos en tiempo real. Muchos equipos reducen sus costes de infraestructura vectorial hasta en un 50 % tras el cambio, al tiempo que obtienen un rendimiento más rápido y un escalado más predecible.
Empezar a migrar a Milvus/Zilliz ahora
¿Listo para migrar tus datos no estructurados y vectoriales? Tanto si migras desde Elasticsearch, Pinecone u otra base de datos, Zilliz te lo pone fácil.
No se fíe sólo de nuestra palabra
Zilliz es nombrado líder en el informe Forrester Wave™ sobre bases de datos vectoriales
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SOC 2 Type II
Security and organizational controls for cloud providers.
ISO/ICE 27001
Global standard for information security management systems.
GDPR
Privacy protections for EU and EEA data.
HIPAA
U.S privacy regulation safeguarding health information.
Consulte nuestro Centro de Confianza para saber cómo Zilliz cumple las normas más estrictas de seguridad y conformidad.
Comparar Redis con otros
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.