Além do PGVector: Quando seu banco de dados vetorial precisa de um upgrade de Fórmula 1

Postgres, um pilar do mundo dos bancos de dados relacionais, tem servido fielmente aos desenvolvedores por mais de 28 anos. Com a introdução de sua extensão pgvector, o Postgres deu passos para oferecer suporte a incorporações vetoriais, oferecendo um ponto de entrada conveniente para uma busca por similaridade vetorial básica.

No entanto, embora o pgvector forneça um ponto de partida prático, ele ainda fica aquém em comparação com bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim, como o Milvus, especialmente ao lidar com aplicações em larga escala e requisitos de busca complexos. Depender apenas do Postgres com pgvector para cargas de trabalho exigentes de busca vetorial é como tentar participar de uma corrida de Fórmula 1 com um sedã familiar turbinado — é um avanço, mas simplesmente não foi construído para esse nível de competição.

À medida que as aplicações de IA explodem em popularidade, os desenvolvedores estão enfrentando dores de crescimento. O que começa como uma solução conveniente com pgvector rapidamente se torna um gargalo frustrante à medida que os dados crescem e os requisitos de busca se tornam mais sofisticados. A qualidade da busca diminui, as atualizações de índice se arrastam, e a frustração aumenta enquanto você luta para atender às demandas da sua aplicação.

Este blog explora por que o Postgres, com seu complemento de busca vetorial, pgvector, funciona bem para projetos menores e casos de uso mais simples, mas atinge seus limites para busca vetorial em larga escala. Também discutiremos por que bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim, como o Milvus, são indispensáveis para enfrentar os desafios únicos deste campo em rápida evolução.

O gargalo do Postgres e do Pgvector

Você pode ver o Postgres como um sedã; ele existe há anos e funciona, mas não permitirá que você seja extremamente rápido. Embora pgvector adicione armazenamento vetorial e capacidades básicas de busca por similaridade ao Postgres, ele herda limitações fundamentais:

• Desempenho em escala: o pgvector oferece suporte a apenas dois métodos de indexação: HNSW e IVF_FLAT. Embora o HNSW seja um algoritmo popular, ele vem com trade-offs significativos, incluindo longos tempos de indexação e maiores requisitos de memória. Por outro lado, o IVF_FLAT oferece uma construção de índice mais rápida, mas tem dificuldade para manter o desempenho das consultas à medida que o conjunto de dados escala. A falta de suporte a índices em disco, como DiskANN, ou a tipos de índice baseados em GPU limita ainda mais seu desempenho e flexibilidade ao lidar com conjuntos de dados em larga escala.
• Incorporações de alta dimensionalidade: o Pgvector não consegue lidar com incorporações vetoriais de alta dimensionalidade devido a restrições arquiteturais. Ele depende de páginas fixas de 8KB para armazenamento de dados, restringindo fundamentalmente o número de dimensões que um vetor pode acomodar. Como cada dimensão requer 4 bytes para armazenar um float e os metadados também ocupam espaço, indexar vetores de alta dimensionalidade efetivamente se torna impossível. Em contraste, bancos de dados criados especificamente para esse fim, como o Milvus, são projetados para lidar facilmente com incorporações de alta dimensionalidade. Embora existam soluções alternativas no pgvector, como quantização, elas geralmente exigem comprometer a precisão.
• Falta de recursos avançados: o pgvector carece do conjunto abrangente de recursos fornecido por bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim. Por exemplo, o Milvus oferece suporte a busca avançada com filtragem de metadados, uma gama mais ampla de métricas de distância além de L2 e produto interno, busca híbrida esparsa e densa, e até busca de texto completo (disponível no Milvus 2.5).
• Desafios de escalabilidade: escalar o pgvector para lidar com grandes conjuntos de dados e altas cargas de consulta não é trivial. Muitas vezes, exige esforço substancial para implementar sharding e gerenciar índices em vários nós, introduzindo complexidade adicional e sobrecarga operacional. Bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim são projetados com a escalabilidade em mente, oferecendo desempenho contínuo mesmo à medida que os conjuntos de dados e as demandas de consulta crescem.

Milvus: A Fórmula 1

Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto projetado desde o início para atender às demandas específicas da busca por similaridade vetorial em escala. Pense nele como um carro de Fórmula 1, meticulosamente projetado para velocidade e desempenho no mundo de alto risco dos dados vetoriais.

Veja como o Milvus supera o Postgres com pgvector:

• Busca extremamente rápida: O Milvus oferece suporte a 11 algoritmos de indexação de última geração, incluindo FLAT, HNSW, DiskANN, CAGRA e aceleração por GPU, para entregar desempenho de busca incomparável, mesmo com dezenas de bilhões de vetores.
• Escalabilidade sem esforço: O Milvus tem uma arquitetura distribuída e nativa do Kubernetes. Ele permite escalonamento horizontal contínuo, permitindo que você lide com conjuntos de dados massivos e alto throughput de consultas sem as complexidades do particionamento manual.
• Conjunto abrangente de recursos: O Milvus oferece um conjunto abrangente de recursos, incluindo filtragem de metadados, suporte a várias métricas de distância, busca de texto completo, busca híbrida e opções flexíveis de indexação para adaptar sua estratégia de busca às suas necessidades específicas.
• Otimizado para o futuro dos dados: O Milvus foi projetado para lidar com a escala e a complexidade do volume cada vez maior de dados não estruturados representados como vetores, tornando-se a solução ideal para a próxima geração de aplicações de IA.
• Inovação contínua: Assim como uma equipe de Fórmula 1 constantemente amplia os limites do desempenho, o Milvus está em constante evolução com algoritmos de indexação de ponta, suporte a aceleração por hardware e otimizações impulsionadas por aprendizado de máquina.

Fazendo a escolha certa: quando usar o quê

Embora o Postgres com pgvector talvez não seja um carro de Fórmula 1, ele ainda tem seu lugar na garagem. Vamos explorar quando usar cada solução:

Escolha pgvector quando:

• Você está construindo uma prova de conceito ou MVP com conjuntos de dados pequenos a médios.
• Suas necessidades de busca vetorial são simples e não exigem filtragem complexa.
• Seus modelos de embedding produzem vetores com dimensões abaixo dos limites de tamanho de página do Postgres.
• Você precisa de conformidade ACID e fortes garantias transacionais.

Escolha Milvus quando:

• Você está trabalhando com conjuntos de dados em larga escala (milhões a bilhões de vetores).
• Você precisa de embeddings de alta dimensionalidade além das limitações do pgvector.
• O desempenho das consultas é crítico para a sua aplicação.
• Você requer recursos avançados, como diversas opções de indexação ou aceleração por GPU.
• Você antecipa crescimento rápido e precisa de uma solução que escale horizontalmente.

Movendo seus vetores para o Milvus com nosso serviço de migração

Se você está usando PGVector e está enfrentando problemas, oferecemos uma ferramenta de migração de código aberto chamada VTS (abreviação de Vector Transport Service) para ajudar você a mover seus vetores e dados não estruturados para o Milvus ou seu serviço gerenciado no Zilliz Cloud.

Construído sobre o Apache Seatunnel, o VTS oferece:

• Conectores ricos e extensíveis
• Processamento unificado de stream e em lote para sincronização em tempo real e importações em lote offline
• Suporte a snapshots distribuídos para consistência de dados
• Alto desempenho, baixa latência e escalabilidade
• Monitoramento em tempo real e gerenciamento visual

Além do pgvector, VTS oferece suporte à migração de dados vetoriais de várias fontes, incluindo Elasticsearch, Pinecone, Qdrant e Tencent Cloud VDB, para bancos de dados vetoriais desenvolvidos especificamente, como Milvus. Ele também permite a migração vetorial perfeita entre o Milvus de código aberto e o Zilliz Cloud, em ambos os sentidos.

Para simplificar o processo de migração, o VTS lida automaticamente com a conversão de esquemas, eliminando a necessidade de configuração complexa e esforços de desenvolvimento. Em 2025, o VTS expandirá seus recursos para oferecer suporte à migração de dados de fontes adicionais, como MongoDB e Weaviate. Versões futuras também introduzirão a capacidade de gerar embeddings vetoriais em tempo real, permitindo que dados não estruturados sejam facilmente convertidos e portados para bancos de dados vetoriais para busca aproximada de vizinhos mais próximos (ANN) acelerada. Fique atento a essas atualizações empolgantes!

Como o VTS funciona

O Caminho à Frente

O cenário dos bancos de dados vetoriais continua a evoluir junto com o rápido avanço das tecnologias de IA. Embora o pgvector forneça um ponto de entrada conveniente, as demandas de aplicações de IA em escala de produção frequentemente exigem soluções desenvolvidas especificamente.

A escolha entre pgvector e Milvus representa mais do que apenas uma decisão técnica. É um investimento estratégico na escalabilidade futura da sua aplicação. Assim como uma equipe de Fórmula 1 seleciona seus equipamentos com base nos requisitos de desempenho, as organizações devem avaliar suas necessidades de busca vetorial em relação à sua trajetória de crescimento.

Com ferramentas como o VTS simplificando o processo de migração, as empresas podem fazer a transição com confiança de seus recursos de busca vetorial quando seus requisitos superarem os recursos do pgvector. Seja arquitetando novas aplicações ou escalando as existentes, a consideração antecipada dos requisitos de busca vetorial pode evitar dívida técnica e garantir crescimento sustentável.

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