MongoDB vs Deep Lake: 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. Esta publicação de blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: MongoDB e Deep Lake. 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, auxiliando 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 MongoDB vs Deep Lake, 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 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 modelos de linguagem grandes (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 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.
MongoDB é um banco de dados NoSQL que armazena dados em documentos semelhantes a JSON e Deep Lake é um data lake otimizado para embeddings vetoriais. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
MongoDB: O Básico
MongoDB Atlas Vector Search é um recurso que permite realizar buscas por similaridade vetorial em dados armazenados no MongoDB Atlas. Você pode indexar e consultar embeddings vetoriais de alta dimensionalidade junto com seus dados de documentos e fazer IA e aprendizado de máquina diretamente no banco de dados.
Em sua essência, o Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Isso cria um grafo multinível do espaço vetorial para que você possa realizar buscas de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão para busca vetorial em grande escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas de Vizinhos Mais Próximos Exatos (ENN), que priorizam a precisão em detrimento do desempenho para consultas de até 10.000 documentos.
Uma das grandes vantagens do Atlas Vector Search é sua integração com o modelo de documentos flexível do MongoDB. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento para poder pesquisar de forma mais contextual e precisa. Você pode consultar qualquer tipo de dado que possa ser incorporado em até 4096 dimensões. O Atlas Vector Search permite combinar pesquisas de similaridade vetorial com filtragem tradicional de documentos. Por exemplo, uma pesquisa semântica por produtos poderia ser filtrada por categoria, faixa de preço ou disponibilidade.
O Atlas Vector Search também oferece suporte à pesquisa híbrida, combinando pesquisa vetorial com pesquisa de texto completo para resultados mais granulares. Isso é diferente do Atlas Search, que é focado em pesquisa baseada em palavras-chave. A plataforma integra-se com serviços e ferramentas populares de IA para que você possa usá-la com modelos de embedding de provedores como OpenAI, VoyageAI e muitos outros listados no Hugging Face. Ela também oferece suporte a frameworks de código aberto como LangChain e LlamaIndex para criar aplicações que usam Large Language Models (LLMs).
Para garantir escalabilidade e desempenho, o MongoDB Atlas fornece Search Nodes, que fornece infraestrutura dedicada para workloads do Atlas Search e do Vector Search. Isso permite que você tenha recursos de computação otimizados e escalonamento independente das necessidades de pesquisa, para obter melhor desempenho em escala.
Ao ter esses recursos no ecossistema MongoDB, o Atlas Vector Search é uma solução completa para desenvolvedores que criam aplicações impulsionadas por IA, sistemas de recomendação ou recursos avançados de pesquisa. Não há necessidade de um banco de dados vetorial separado; você pode usar a escalabilidade e os ricos recursos do MongoDB junto com a pesquisa vetorial.
O que é Deep Lake? Uma visão geral
Deep Lake é um banco de dados especializado criado para lidar com dados vetoriais e multimídia—como imagens, áudio, vídeo e outros tipos não estruturados—amplamente usado em IA e aprendizado de máquina. Ele funciona tanto como um data lake quanto como um armazenamento vetorial:
- Como um Data Lake: O Deep Lake oferece suporte ao armazenamento e à organização de dados não estruturados (imagens, áudio, vídeos, texto e formatos como NIfTI para imagens médicas) em um formato com controle de versão. Essa configuração melhora o desempenho em tarefas de deep learning. Ele permite consultas rápidas e visualização de datasets, facilitando a criação de conjuntos de treinamento de alta qualidade para modelos de IA.
- Como um Armazenamento Vetorial: O Deep Lake foi projetado para armazenar e pesquisar embeddings vetoriais e metadados relacionados (por exemplo, texto, JSON, imagens). Os dados podem ser armazenados localmente, em seu ambiente de nuvem ou no armazenamento gerenciado do Deep Lake. Ele se integra perfeitamente com ferramentas como LangChain e LlamaIndex, simplificando o desenvolvimento de aplicações de Retrieval Augmented Generation (RAG).
O Deep Lake usa o índice Hierarchical Navigable Small World (HNSW), baseado no pacote Hnswlib com otimizações adicionais, para pesquisa Approximate Nearest Neighbor (ANN). Isso permite consultar mais de 35 milhões de embeddings em menos de 1 segundo. Recursos exclusivos incluem multithreading para criação mais rápida de índices e gerenciamento eficiente de memória para reduzir o uso de RAM.
Por padrão, o Deep Lake usa pesquisa linear de embeddings para datasets com até 100.000 linhas. Para datasets maiores, ele muda para ANN para equilibrar precisão e desempenho. A API permite que os usuários ajustem esse limite conforme necessário.
Embora o índice do Deep Lake não seja usado para pesquisas combinadas de atributos e vetores (que atualmente dependem de pesquisa linear), atualizações futuras abordarão essa limitação para melhorar ainda mais sua funcionalidade.
Deep Lake como um Armazenamento Vetorial: Deep Lake fornece uma solução robusta para armazenar e pesquisar embeddings vetoriais e seus metadados associados, incluindo texto, JSON, imagens, arquivos de áudio e vídeo. Você pode armazenar dados localmente, no seu ambiente de nuvem preferido ou no armazenamento gerenciado da Deep Lake. Deep Lake também oferece integração perfeita com ferramentas como LangChain e LlamaIndex, permitindo que desenvolvedores criem facilmente aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
Principais Diferenças
Ao escolher entre MongoDB e Deep Lake como uma ferramenta de busca vetorial, você precisa entender as diferenças. Ambos têm recursos exclusivos para diferentes casos de uso no mundo dos bancos de dados vetoriais. Vamos compará-los em várias áreas-chave para ajudar você a tomar uma decisão.
Metodologia de Busca
MongoDB Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Ele oferece suporte tanto à busca por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) quanto por Vizinhos Mais Próximos Exatos (ENN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão.
Deep Lake usa HNSW para busca ANN, com multithreading e otimizações de memória. Ele usa busca linear de embeddings para conjuntos de dados menores (até 100.000 linhas) e muda para ANN para conjuntos maiores, com a opção de ajustar esse limite.
Dados
MongoDB é excelente para lidar com dados estruturados e semiestruturados junto com embeddings vetoriais. Seu modelo flexível de documentos permite armazenar diferentes tipos de dados juntos, para que você possa pesquisar de forma mais contextual e precisa.
Deep Lake foi projetado para dados não estruturados, como imagens, áudio e vídeo, junto com embeddings vetoriais. Ele é um data lake e um armazenamento vetorial em um só, então é perfeito para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina com uso intensivo de multimídia.
Escalabilidade e Desempenho
MongoDB Atlas tem Nós de Busca dedicados para recursos computacionais otimizados e escalonamento independente de cargas de trabalho de busca. Isso significa desempenho em escala.
Deep Lake afirma consultar mais de 35 milhões de embeddings em menos de 1 segundo. Mas ele usa busca linear para busca combinada de atributos e vetores, o que pode não ser bom para todos os casos de uso.
Flexibilidade e Personalização
MongoDB permite combinar busca por similaridade vetorial com filtragem de documentos e busca de texto completo.
Deep Lake tem controle de versão para conjuntos de dados e permite personalizar limites de busca. Mas talvez não consiga combinar busca por atributos e vetores tanto quanto MongoDB.
Integração e Ecossistema
Ambos os sistemas se integram com serviços e ferramentas populares de IA. MongoDB funciona com modelos de embedding da OpenAI e VoyageAI e oferece suporte a LangChain e LlamaIndex.
Facilidade de Uso
MongoDB tem um ecossistema estabelecido, muita documentação e desenvolvedores estão familiarizados com ele. Se você já usa MongoDB, adicionar busca vetorial pode ser uma escolha óbvia.
A facilidade de uso do Deep Lake depende do seu caso de uso, especialmente se você estiver trabalhando com dados multimídia em aplicações de IA.
Custo
MongoDB Atlas é um serviço gerenciado com diferentes níveis de preço baseados no uso e nos recursos. Os custos aumentarão com a escala, mas você obtém uma solução totalmente gerenciada.
Deep Lake tem opções para armazenamento local, armazenamento em nuvem ou seu serviço gerenciado. A comparação de custos dependeria do seu uso e das suas necessidades de armazenamento.
Recursos de Segurança
MongoDB Atlas tem recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, autenticação e controle de acesso, construídos sobre seu modelo maduro de segurança de banco de dados.
Quando Usar Cada Um
MongoDB Atlas Vector Search é a melhor escolha quando você tem dados estruturados ou semiestruturados e precisa de recursos de busca vetorial. É perfeito para projetos nos quais você precisa combinar filtragem tradicional de documentos com buscas por similaridade vetorial, como recomendações avançadas de produtos ou plataformas de descoberta de conteúdo. MongoDB é ótimo quando você já está usando MongoDB para seu armazenamento de dados principal e quer adicionar busca vetorial sem introduzir um novo sistema. Sua capacidade de fazer buscas híbridas, combinando busca vetorial e de texto completo, o torna super útil para aplicações que precisam de resultados de busca sutis e cientes do contexto.
Deep Lake é a melhor escolha quando seu projeto envolve muitos dados multimídia não estruturados, como imagens, áudio e vídeo, especialmente em cenários de IA e machine learning. É perfeito para tarefas de visão computacional, processamento de áudio ou qualquer aplicação que exija controle de versão de grandes conjuntos de dados junto com recursos de busca vetorial. Deep Lake é forte quando pode ser tanto um data lake quanto um armazenamento vetorial, então é ótimo para equipes de pesquisa ou empresas que constroem modelos complexos de IA que precisam gerenciar e consultar grandes quantidades de dados multimídia de forma eficiente.
Conclusão
MongoDB Atlas Vector Search é uma escolha sólida para adicionar busca vetorial à sua infraestrutura MongoDB existente; ele oferece escalabilidade, consultas flexíveis e integração perfeita com dados estruturados. Deep Lake é ótimo para dados multimídia não estruturados; ele tem recursos especializados para fluxos de trabalho de IA e machine learning. Sua escolha entre eles deve ser guiada pelos seus tipos de dados, infraestrutura existente e o tipo de busca de que você precisa. Escolha MongoDB se você precisa de uma solução de propósito geral que combine busca tradicional e vetorial, especialmente se você já está no ecossistema MongoDB. Escolha Deep Lake se você está gerenciando e pesquisando grandes quantidades de dados multimídia em aplicações centradas em IA. Em última análise, trata-se de alinhar os pontos fortes da tecnologia às necessidades específicas e aos requisitos de desempenho do seu projeto.
Leia isto para obter uma visão geral de MongoDB e Deep Lake, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é 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 fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco 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 open-source 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 ajusta aos seus casos de uso. Com 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 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 bancos de dados vetoriais populares no Ranking do VectorDBBench.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre a avaliação de bancos de dados vetoriais.
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