Elasticsearch vs Vearch 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 no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Este post do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Elasticsearch e Vearch. Cada um oferece capacidades robustas 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, auxiliando na decisão de qual banco de dados se alinha melhor aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Elasticsearch vs Vearch, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de texto, as características 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, permitindo análise 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 melhora 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 criados especificamente 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. Vearch é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Elasticsearch: Visão Geral e Tecnologia Principal
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 preferida para aplicações pesadas e análise de logs. Elasticsearch permite pesquisar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente.
Elasticsearch foi criado para busca e análise, com recursos como busca aproximada, correspondência de frases e ranqueamento por relevância. Ele é ótimo para cenários em que consultas de busca complexas e recuperação de dados em tempo real são necessárias. Com o crescimento das aplicações de IA, Elasticsearch adicionou recursos de busca vetorial para que possa realizar busca por similaridade e busca semântica, o que é necessário 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 os dados em segmentos imutáveis que são mesclados periodicamente; os vetores são adicionados aos segmentos da mesma forma que outras estruturas de dados. O processo envolve armazenar vetores em buffer na memória no momento da indexação e, depois, serializar esses buffers como parte dos segmentos quando necessário. Os segmentos são mesclados periodicamente para otimização, e as buscas combinam resultados vetoriais em todos os segmentos.
Para a indexação vetorial, o Elasticsearch usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que cria um grafo no qual 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 o 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 a indexação concorrente e mantém consistência rigorosa 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 principais de busca vetorial, o Elasticsearch fornece recursos práticos de integração que o tornam super valioso. As buscas vetoriais podem ser combinadas com filtros tradicionais do Elasticsearch, de modo que 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.
O que é Vearch? Visão geral e tecnologia principal
Vearch é uma ferramenta para desenvolvedores que criam aplicações de IA que precisam de buscas de similaridade rápidas e eficientes. É como um banco de dados turbinado, mas, em vez de armazenar dados comuns, foi criado para lidar com aqueles embeddings vetoriais complicados que impulsionam grande parte da tecnologia moderna de IA.
Uma das coisas mais legais sobre o Vearch é sua busca híbrida. Você pode buscar por vetores (pense em encontrar imagens ou textos semelhantes) e também filtrar por dados comuns, como números ou texto. Assim, você pode fazer buscas complexas como “encontre produtos parecidos com este, mas apenas na categoria de eletrônicos e abaixo de US$ 500”. Também é rápido — estamos falando de buscar em um corpus de milhões de vetores em milissegundos.
O Vearch foi projetado para crescer com suas necessidades. Ele usa uma configuração de cluster, como uma equipe de computadores trabalhando em conjunto. Você tem diferentes tipos de nós (master, router e partition server) que lidam com diferentes tarefas, desde gerenciar metadados até armazenar e processar dados. Isso permite que o Vearch escale horizontalmente e seja confiável à medida que seus dados crescem. Você pode adicionar mais máquinas para lidar com mais dados ou tráfego sem esforço.
Para desenvolvedores, o Vearch tem alguns recursos interessantes que facilitam a vida. Você pode adicionar dados ao seu índice em tempo real, para que seus resultados de busca estejam sempre atualizados. Ele oferece suporte a múltiplos campos vetoriais em um único documento, o que é útil para dados complexos. Também há um SDK em Python para desenvolvimento e testes rápidos. O Vearch é flexível quanto aos métodos de indexação (IVFPQ e HNSW) e oferece suporte a versões tanto para CPU quanto para GPU, para que você possa otimizar para seu hardware e caso de uso específicos. Seja criando um sistema de recomendação, busca de imagens semelhantes ou qualquer app de IA que precise de correspondência rápida por similaridade, o Vearch oferece as ferramentas para fazer isso acontecer com eficiência.
Principais diferenças
Elasticsearch vs Vearch para busca vetorial: um guia para desenvolvedores
Ao escolher entre Elasticsearch e Vearch como ferramenta de busca vetorial, você precisa compará-los em várias dimensões. Ambos têm recursos de busca vetorial, mas atendem a necessidades diferentes e se destacam em cenários diferentes. Aqui está um resumo rápido para ajudar você a escolher a ferramenta certa para seu caso de uso.
Metodologia de Busca
Elasticsearch: O Elasticsearch usa busca vetorial com o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) por meio do Apache Lucene. O HNSW constrói um grafo onde vetores semelhantes são conectados, para que você possa pesquisar com eficiência. Ele suporta consultas híbridas, misturando buscas baseadas em vetores com filtros tradicionais baseados em palavras-chave, por isso é bom para aplicações que precisam de combinações complexas de consultas.
Vearch:O Vearch também suporta HNSW e IVFPQ (Inverted File with Product Quantization). O HNSW é bom para velocidade e precisão, o IVFPQ é bom para eficiência de memória, especialmente ao usar GPUs. O Vearch foi criado para aplicações de IA e foca fortemente em correspondência por similaridade entre embeddings vetoriais.
Tratamento de Dados
Elasticsearch: O Elasticsearch é projetado para dados estruturados e semiestruturados. Ele pode lidar com dados não estruturados (como texto e embeddings), mas tem suas raízes na busca de texto completo. Ele combina busca e análise com busca vetorial, por isso é bom para casos de uso híbridos.
Vearch: O Vearch é projetado para dados não estruturados, especificamente embeddings vetoriais. Ele suporta múltiplos campos vetoriais em um único documento, o que é útil para aplicações de IA nas quais entidades têm múltiplos embeddings (por exemplo, embeddings de texto e imagem). Ele também lida bem com atualizações em tempo real, portanto os resultados da busca ficam atualizados.
Escalabilidade e Desempenho
Elasticsearch: O Elasticsearch escala horizontalmente entre clusters e tem bom desempenho quando os dados vetoriais cabem na memória. Ele lida com grandes conjuntos de dados segmentando os dados e mesclando-os periodicamente, mas o desempenho degrada se as consultas excederem a RAM disponível.
Vearch: A arquitetura do Vearch é projetada para escalabilidade. Ele usa um design baseado em cluster com funções de nós dedicadas—master, router e partition servers. Isso permite que o Vearch escale de forma suave à medida que os dados ou o tráfego crescem, e nós específicos podem lidar com operações vetoriais computacionalmente intensivas. O suporte a GPU também está disponível para cargas de trabalho de IA exigentes.
Flexibilidade e Personalização
Elasticsearch: O Elasticsearch é bom em combinar busca vetorial com seus recursos maduros de busca de texto completo. Você pode filtrar e ordenar resultados usando campos tradicionais enquanto realiza correspondência por similaridade vetorial. Ele também suporta agregações e buscas híbridas, por isso é bom para vários modelos de dados.
Vearch: O Vearch é altamente personalizável para casos de uso orientados por IA, como sistemas de recomendação e buscas multimídia. Ele tem indexação em tempo real e suporta computação em CPU e GPU, para que você possa ajustar o desempenho com base no seu hardware. Ele também suporta múltiplos métodos de indexação vetorial, então você tem outra camada de flexibilidade.
Integração e Ecossistema
Elasticsearch: Como uma ferramenta madura, o Elasticsearch se integra bem a muitos ecossistemas e frameworks, incluindo Kibana para visualização e Logstash para ingestão de dados. Ele é compatível com seus fluxos de trabalho existentes, por isso é uma escolha mais segura se você já usa seu ecossistema.
Vearch: O Vearch é menos maduro, mas mais especializado. Seu SDK Python facilita a integração em pipelines de IA, especialmente para aplicações de machine learning e deep learning. Ele não tem o ecossistema mais amplo do Elasticsearch, mas é focado em aplicações de IA, por isso é bom para sistemas intensivos em embeddings.
Facilidade de Uso
Elasticsearch: O Elasticsearch é fácil de usar se você já estiver familiarizado com seu ecossistema. Mas seus recursos de busca vetorial são relativamente novos, então talvez você precise configurá-los e ter algum conhecimento especializado. Sua documentação e suporte da comunidade são uma grande vantagem.
Vearch: O Vearch é mais simples para casos de uso de IA pronto para uso. Seu SDK Python e a indexação em tempo real facilitam para desenvolvedores trabalharem com embeddings. Mas seu ecossistema é mais restrito, e o menor suporte da comunidade pode ser um desafio para alguns.
Considerações de Custo
Elasticsearch: O custo depende do tamanho do seu cluster e do volume de dados. Serviços gerenciados de Elasticsearch podem agregar conveniência, mas aumentam o custo. Também pode exigir mais memória para um desempenho ideal de busca vetorial, o que aumentará o custo.
Vearch: O Vearch foi projetado para aplicações de IA em larga escala. Seu suporte a GPU pode aumentar o custo de hardware, mas proporciona um ganho significativo de desempenho. Dependendo do seu caso de uso, isso pode oferecer melhor custo-benefício para aplicações centradas em IA.
Recursos de Segurança
Elasticsearch: O Elasticsearch tem recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, autenticação e controle de acesso. Todos são integrados ao seu núcleo e aos serviços gerenciados, portanto está em conformidade com os padrões de segurança empresariais.
Vearch: O Vearch tem menos recursos de segurança prontos para uso, mas oferece suporte a autenticação básica e controle de acesso. Para aplicações que exigem segurança avançada, você precisará implementar camadas adicionais manualmente.
Quando Escolher Elasticsearch
O Elasticsearch é indicado para casos de uso que combinam busca vetorial com busca tradicional e análises em big data. É ótimo para cenários de busca híbrida em que você precisa combinar busca de texto completo, filtragem por palavras-chave e consultas de similaridade vetorial. Se você já usa o Elasticsearch para análise de logs, busca em e-commerce ou busca empresarial e quer aproveitar seu ecossistema robusto, escalabilidade e integrações, então é uma boa escolha. Se você precisa de consultas complexas, ranqueamento por relevância ou compatibilidade com Kibana e Logstash, então o Elasticsearch é uma aposta segura.
Quando Escolher Vearch
O Vearch é indicado para aplicações orientadas por IA que dependem fortemente de embeddings vetoriais, como mecanismos de recomendação, busca por similaridade de imagens e casos de uso de IA generativa. Ele foi projetado para dados vetoriais não estruturados e é ótimo para indexação em tempo real e desempenho acelerado por GPU. O Vearch pode lidar com vários campos vetoriais por documento e oferece suporte a diversos métodos de indexação, portanto é perfeito para modelos de dados complexos em IA. Se você está focado em busca multimídia ou aplicações centradas em embeddings com necessidades de escalabilidade, então o Vearch é a solução para você.
Resumo
Elasticsearch e Vearch são ambos bons para busca vetorial, mas por razões diferentes. O Elasticsearch é versátil, tem um ecossistema e capacidades de busca híbrida, então é uma aposta segura para cargas de trabalho de busca tradicionais e emergentes. O Vearch é otimizado para aplicações de IA e realiza busca por similaridade rápida e eficiente para casos de uso intensivos em embeddings. Escolha entre esses dois com base no seu caso de uso, tipo de dados e requisitos de desempenho para que a tecnologia se ajuste aos objetivos do seu projeto.
Leia isto para obter uma visão geral do Elasticsearch e do Vearch, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking rigoroso com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de Código Aberto 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 banco de dados vetorial, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se encaixa em seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de alegações de marketing ou boatos.
VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 no GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios datasets.
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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