Elasticsearch vs Vald Selecionando o banco de dados certo para aplicações de GenAI
À medida que as aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial para apoiar esses avanços não pode ser subestimada. Esta postagem do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Elasticsearch e Vald. Cada um oferece recursos robustos para lidar com busca vetorial, um recurso essencial para aplicações como mecanismos de recomendação, recuperação de imagens e busca semântica. Nosso objetivo é fornecer a desenvolvedores e engenheiros uma comparação clara, ajudando na decisão de qual banco de dados melhor se alinha aos seus requisitos específicos.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos Elasticsearch vs Vald, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente para armazenar e consultar vetores de alta dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, possibilitando análises e recuperação de dados mais avançadas.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que aprimora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Há muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais desenvolvidos para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de busca vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Elasticsearch é um mecanismo de busca baseado no Apache Lucene com busca vetorial como complemento. Vald é um banco de dados vetorial desenvolvido para esse fim. Esta postagem compara seus recursos de busca vetorial.
Elasticsearch: Visão geral e tecnologia central
Elasticsearch é um mecanismo de busca de código aberto construído sobre a biblioteca Apache Lucene. Ele é conhecido por indexação em tempo real e busca de texto completo, por isso é uma opção de busca recorrente para aplicações pesadas e análise de logs. Elasticsearch permite pesquisar e analisar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.
Elasticsearch foi criado para busca e análise, com recursos como busca aproximada, correspondência de frases e classificação por relevância. Ele é excelente para cenários em que consultas de busca complexas e recuperação de dados em tempo real são necessárias. Com o avanço das aplicações de IA, Elasticsearch adicionou recursos de busca vetorial para poder realizar busca por similaridade e busca semântica, necessárias para casos de uso de IA como reconhecimento de imagens, recuperação de documentos e IA generativa.
Busca vetorial
A busca vetorial é integrada ao Elasticsearch por meio do Apache Lucene. O Lucene organiza dados em segmentos imutáveis que são mesclados periodicamente; vetores são adicionados aos segmentos da mesma forma que outras estruturas de dados. O processo envolve armazenar vetores em buffer na memória durante a indexação e, então, serializar esses buffers como parte dos segmentos quando necessário. Os segmentos são mesclados periodicamente para otimização, e as buscas combinam ocorrências vetoriais em todos os segmentos.
Para indexação vetorial, o Elasticsearch usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que cria um grafo onde vetores semelhantes são conectados entre si. Ele é escolhido por sua simplicidade, forte desempenho em benchmarks e capacidade de lidar com atualizações incrementais sem exigir retreinamento completo do índice. O sistema realiza buscas vetoriais normalmente em dezenas ou centenas de milissegundos, muito mais rápido do que abordagens de força bruta.
A arquitetura técnica do Elasticsearch é um de seus maiores pontos fortes. O sistema oferece suporte a buscas sem bloqueio mesmo durante indexação concorrente e mantém consistência estrita entre diferentes campos ao atualizar documentos. Portanto, se você atualizar campos vetoriais e de palavras-chave, as buscas verão ou todos os valores antigos ou todos os valores novos; a consistência dos dados é garantida. Embora o sistema possa escalar além da RAM disponível, o desempenho é otimizado quando os dados vetoriais cabem na memória.
Além dos recursos centrais de busca vetorial, o Elasticsearch fornece recursos práticos de integração que o tornam extremamente valioso. Buscas vetoriais podem ser combinadas com filtros tradicionais do Elasticsearch, então você pode fazer busca híbrida que mistura similaridade vetorial com resultados de busca de texto completo. A busca vetorial é totalmente compatível com os recursos de segurança, agregações e ordenação de índice do Elasticsearch, portanto é uma solução completa para casos de uso modernos de busca.
Vald: Visão geral e tecnologia central
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar enormes quantidades de dados vetoriais de forma muito rápida. Ele foi criado para lidar com bilhões de vetores e pode crescer facilmente conforme suas necessidades aumentam. O interessante do Vald é que ele usa um algoritmo super-rápido chamado NGT para encontrar vetores semelhantes.
Um dos melhores recursos do Vald é como ele lida com a indexação. Normalmente, quando você está construindo um índice, tudo precisa parar. Mas o Vald é inteligente: ele distribui o índice por diferentes máquinas, para que as buscas possam continuar acontecendo mesmo enquanto o índice está sendo atualizado. Além disso, o Vald faz backup automaticamente dos seus dados de índice, então você não precisa se preocupar em perder tudo se algo der errado.
O Vald é excelente para se adaptar a diferentes configurações. Você pode personalizar como os dados entram e saem, fazendo com que ele funcione bem com gRPC. Ele também foi criado para rodar sem problemas na nuvem, então você pode adicionar facilmente mais poder computacional ou memória quando precisar. O Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que o ajuda a lidar com enormes quantidades de informações.
Outro truque interessante que o Vald tem é a replicação de índice. Ele armazena cópias de cada índice em diferentes máquinas. Isso significa que, se uma máquina tiver um problema, suas buscas ainda podem funcionar bem. O Vald equilibra automaticamente essas cópias, então você não precisa se preocupar com isso. Tudo isso torna o Vald uma escolha sólida para desenvolvedores que precisam pesquisar toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais diferenças
Ao escolher entre Elasticsearch e Vald para busca vetorial, sua escolha dependerá do seu caso de uso. Vamos compará-los nas áreas que mais importam para equipes de engenharia.
Tecnologia central de busca
O Elasticsearch usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca vetorial. O HNSW cria um grafo conectando vetores semelhantes, tornando as buscas mais rápidas e eficientes. As buscas são em milissegundos, com forte consistência entre atualizações de campos.
O Vald adota uma abordagem diferente, usando o algoritmo NGT para busca de similaridade vetorial. Ele é projetado para bilhões de vetores, com a arquitetura focada em operações vetoriais.
Gerenciamento de dados e indexação
O Elasticsearch é bom em lidar com dados. Ele combina pesquisa de texto completo com recursos vetoriais, para que você possa combinar buscas por similaridade vetorial com filtros de palavras-chave. O sistema usa segmentos imutáveis para organização dos dados, mesclando-os periodicamente para otimização.
O Vald é focado em indexação distribuída. Seu principal recurso é a capacidade de atualizar índices em várias máquinas sem interromper as buscas. Isso significa que você pode pesquisar enquanto atualiza seus dados, o que é muito útil para aplicações que precisam estar sempre disponíveis.
Integração e Casos de Uso
O Elasticsearch é bom se você precisa tanto de pesquisa tradicional quanto de pesquisa vetorial. Sua pesquisa vetorial se integra bem aos recursos existentes do Elasticsearch, como segurança, agregações e ordenação de índices. Se você já usa Elasticsearch ou precisa de uma solução completa de pesquisa, então o Elasticsearch é uma boa escolha.
O Vald é para integração de pesquisa vetorial por meio de gRPC. Ele é criado para a nuvem e focado em operações vetoriais. Se sua principal necessidade é pesquisa vetorial pura em escala, então a especialização do Vald pode ser mais adequada.
Escalabilidade e Confiabilidade
O Elasticsearch é melhor quando os dados vetoriais cabem na memória, mas pode escalar além da RAM. Ele é consistente durante atualizações e oferece suporte a operações concorrentes sem bloqueio.
O Vald usa replicação de índices entre máquinas para confiabilidade. Ele gerencia a distribuição e o balanceamento de dados automaticamente, por isso é resiliente a falhas de máquinas. Essa arquitetura é boa para operações vetoriais em larga escala.
Quando Escolher Elasticsearch vs Vald
Elasticsearch: Para Necessidades de Pesquisa Combinada
O Elasticsearch é melhor quando você precisa de uma solução completa de pesquisa que lide tanto com pesquisa tradicional quanto vetorial. É a escolha certa se seu aplicativo precisa de pesquisa de texto, consultas de dados estruturados e pesquisa por similaridade vetorial tudo junto. A plataforma é boa para empresas que já usam o ELK Stack para logging ou pesquisa, precisam de forte consistência de dados ou querem combinar pesquisa vetorial com filtragem de texto. Exemplos são plataformas de e-commerce que usam similaridade de imagens com filtros de texto, sistemas de recomendação de conteúdo que misturam pesquisa semântica e por palavras-chave ou sistemas de recuperação de documentos que precisam tanto de embeddings vetoriais quanto de pesquisa de texto completo.
Vald: Para Pesquisa Vetorial Pura em Escala
O Vald é a melhor escolha quando você precisa lidar com enormes quantidades de dados vetoriais de forma eficiente. Ele é criado para aplicações que precisam de pesquisa por similaridade vetorial pura em escala, especialmente quando a indexação contínua é crítica. O Vald é bom para cenários em que você tem bilhões de vetores, precisa atualizar índices sem tempo de inatividade ou quer um sistema que lide automaticamente com operações distribuídas e failovers. Isso é bom para pesquisa de similaridade de imagens em larga escala, mecanismos de recomendação em tempo real ou qualquer aplicação em que operações vetoriais sejam o principal requisito.
Conclusão
A escolha entre Elasticsearch e Vald é sua. O Elasticsearch é uma plataforma completa que combina pesquisa tradicional com recursos vetoriais, por isso é bom para aplicações que precisam de ambos. O Vald é uma solução especializada para pesquisa vetorial pura em escala, com fortes capacidades distribuídas. Sua escolha deve se basear em se você precisa de uma plataforma de pesquisa com recursos vetoriais (Elasticsearch) ou de uma solução de pesquisa vetorial (Vald). Considere sua infraestrutura existente, a escala das operações vetoriais de que você precisa e se você precisa de mais recursos de pesquisa além da similaridade vetorial.
Leia isto para obter uma visão geral do Elasticsearch e do Vald, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para pesquisa vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench Open-source para Avaliar e Comparar Bancos de Dados Vetoriais por Conta Própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se adapta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real dos bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações de marketing ou boatos.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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