MongoDB 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 no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta postagem do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: MongoDB 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, 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 MongoDB 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, as características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo 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 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 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 com busca vetorial como complemento. Vald é um banco de dados vetorial criado para esse fim. Esta postagem 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 buscar dados vetoriais. Isso cria um grafo multinível do espaço vetorial para que você possa realizar buscas de Approximate Nearest Neighbor (ANN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão para busca vetorial em larga escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas de Exact Nearest Neighbors (ENN), que priorizam a precisão em vez do desempenho para consultas de até 10.000 documentos.
Uma das grandes vantagens do Atlas Vector Search é sua integração com o modelo de documento 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 se integra a 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 open-source 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 oferece infraestrutura dedicada para workloads do Atlas Search e 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 com 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 recursos avançados do MongoDB junto com a pesquisa vetorial.
Vald: O Básico
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar por enormes quantidades de dados vetoriais de forma realmente rápida. Ele foi criado para lidar com bilhões de vetores e pode crescer facilmente à medida que suas necessidades aumentam. O interessante sobre o Vald é que ele usa um algoritmo super-rápido chamado NGT para encontrar vetores similares.
Um dos melhores recursos do Vald é como ele lida com a indexação. Normalmente, quando você está criando um índice, tudo precisa parar. Mas o Vald é inteligente - ele distribui o índice entre diferentes máquinas, para que as pesquisas 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 ótimo 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 de computação ou memória quando precisar. O Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que o ajuda a lidar com enormes quantidades de informação.
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 pesquisas ainda podem funcionar bem. O Vald equilibra automaticamente essas cópias, então você não precisa se preocupar com isso. Tudo isso faz do Vald uma escolha sólida para desenvolvedores que precisam pesquisar por toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais Diferenças
Ao escolher entre MongoDB Atlas Vector Search e Vald para suas necessidades de pesquisa vetorial, você precisa entender as diferenças. Ambos oferecem tratamento poderoso de dados vetoriais, mas têm abordagens e pontos fortes diferentes. Vamos compará-los em várias áreas-chave para ajudar você a tomar uma decisão.
Metodologia de Pesquisa
O MongoDB 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 pesquisas de Approximate Nearest Neighbor (ANN). Ele também oferece suporte a pesquisas de Exact Nearest Neighbors (ENN) para conjuntos de dados menores.
O Vald usa o algoritmo NGT para pesquisas rápidas de similaridade vetorial. Ele foi projetado para lidar com bilhões de vetores.
Tratamento de Dados
MongoDB integra a busca vetorial com seu modelo de documentos flexível. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados de documentos e fazer buscas mais contextuais e precisas. Você pode combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem de documentos e até fazer buscas híbridas que mesclam busca vetorial e de texto completo.
Vald é focado em dados vetoriais e foi projetado para lidar com grandes quantidades deles. Embora possa não ter a mesma flexibilidade para dados não vetoriais que o MongoDB, sua busca vetorial pura é imbatível.
Escalabilidade e Desempenho
MongoDB Atlas tem Search Nodes dedicados para cargas de trabalho de Vector Search, para que você possa escalar os recursos de busca de forma independente dos seus dados e das suas necessidades de busca.
Vald foi projetado para ser escalável desde o início. Ele distribui a indexação por várias máquinas, para que você possa fazer buscas durante atualizações de índice. A arquitetura distribuída do Vald pode lidar com bilhões de vetores e escalar horizontalmente conforme necessário.
Flexibilidade e Personalização
O modelo de documentos do MongoDB é muito flexível em modelagem e consulta de dados. Você pode armazenar e consultar vetores de até 4096 dimensões e combinar buscas vetoriais com outros tipos de consulta.
Vald tem opções de personalização para entrada e saída de dados e bom suporte a gRPC. Embora possa não ter a mesma flexibilidade de modelagem de dados que o MongoDB, sua busca vetorial pura é imbatível.
Integração e Ecossistema
MongoDB Atlas Vector Search integra-se ao ecossistema mais amplo do MongoDB. Funciona bem com serviços e ferramentas populares de IA, incluindo modelos de embeddings da OpenAI e frameworks como LangChain e LlamaIndex.
Vald foi projetado para funcionar na nuvem e pode integrar-se a outros sistemas por meio de seus manipuladores de dados. Mas pode não ter um ecossistema tão grande quanto o MongoDB.
Facilidade de Uso
MongoDB tem documentação extensa e uma grande comunidade, então é mais fácil de aprender e usar. Se você já conhece MongoDB, adicionar busca vetorial pode ser uma escolha óbvia.
Vald é poderoso, mas pode ter uma curva de aprendizado mais íngreme, especialmente se você é novo em bancos de dados vetoriais. Mas ele é focado em busca vetorial, então pode ser mais simples para o seu caso de uso.
Custo
MongoDB Atlas é um serviço gerenciado, então simplifica as operações, mas pode custar mais. Os preços variam com base no seu uso e requisitos.
Vald é open-source, então é mais barato, mas você precisará considerar o custo de executar e manter a infraestrutura por conta própria.
Segurança
MongoDB Atlas tem recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, autenticação e controle de acesso granular, que se estendem à busca vetorial.
A segurança do Vald depende da sua implementação e da infraestrutura que você coloca ao seu redor.
Quando Usar Cada Um
Use MongoDB Atlas Vector Search quando você precisar de uma solução que combine busca vetorial com bancos de dados de documentos. É ótimo para aplicações que exigem buscas contextuais nas quais você precisa considerar tanto a similaridade vetorial quanto outros atributos do documento. MongoDB é bom quando você tem tipos de dados mistos, precisa fazer buscas híbridas ou quer aproveitar todo o ecossistema MongoDB. Use MongoDB quando estiver criando aplicações com IA, sistemas de recomendação ou recursos avançados de busca que precisam funcionar com seus dados existentes no MongoDB.
Vald é a escolha quando seu requisito principal é busca vetorial de alto desempenho em escala. É ótimo para aplicações que têm bilhões de vetores e precisam de buscas por similaridade rápidas e eficientes. Vald é bom quando você precisa de indexação contínua sem interromper as operações de busca ou quando precisa de um sistema que possa escalar horizontalmente em várias máquinas. Use Vald quando estiver criando mecanismos de busca de imagens ou vídeos em larga escala, sistemas de recomendação de conteúdo ou qualquer aplicação em que o desempenho de busca vetorial pura seja a principal prioridade.
Conclusão
MongoDB Atlas Vector Search é uma solução completa que combina busca vetorial com um banco de dados de documentos flexível e um ecossistema rico e opções de busca híbrida. Vald é uma busca vetorial de alto desempenho para escala massiva e indexação contínua. Sua escolha entre eles deve se basear no seu caso de uso, no tipo de dados com que você está trabalhando e nos seus requisitos de desempenho. Se você precisa de um banco de dados que possa lidar tanto com dados vetoriais quanto não vetoriais, com forte suporte de ecossistema, MongoDB pode ser o caminho a seguir. Se você está focado em busca vetorial de alta velocidade em escala e se sente confortável gerenciando sua própria infraestrutura, Vald pode ser a melhor escolha. Considere sua pilha tecnológica existente, a expertise da equipe e as necessidades futuras de escalabilidade ao decidir.
Leia isto para obter uma visão geral do MongoDB e do Vald, mas para avaliá-los você precisa fazer a avaliação 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 minucioso com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos 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 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 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 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 a avaliação de bancos de dados vetoriais.
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