MongoDB 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. Esta postagem do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: MongoDB e Vearch. 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 Vearch, 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 dimensão, 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 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.
MongoDB é um banco de dados NoSQL com busca vetorial como complemento. Vearch é um banco de dados vetorial criado especificamente 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 dimensão 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 Approximate Nearest Neighbor (ANN). É um equilíbrio entre velocidade e precisão para busca vetorial em grande escala. O Atlas Vector Search também oferece suporte a buscas 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 flexível de documentos 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 embeddings de até 4096 dimensões. O Atlas Vector Search permite combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem tradicional de documentos. Por exemplo, uma busca semântica por produtos poderia ser filtrada por categoria, faixa de preço ou disponibilidade.
O Atlas Vector Search também oferece suporte à busca híbrida, combinando busca vetorial com busca de texto completo para resultados mais granulares. Isso é diferente do Atlas Search, que é focado em busca baseada em palavras-chave. A plataforma integra-se 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 de código aberto como LangChain e LlamaIndex para criar aplicações que usam Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).
Para garantir escalabilidade e desempenho, o MongoDB Atlas fornece Search Nodes, que oferecem infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Search e do Vector Search. Isso permite que você tenha recursos de computação otimizados e escalonamento independente das necessidades de busca, 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 alimentadas por IA, sistemas de recomendação ou recursos avançados de busca. Não há necessidade de um banco de dados vetorial separado; você pode usar a escalabilidade e os ricos recursos do MongoDB junto com a busca vetorial.
O que é Vearch? O Básico
Vearch é uma ferramenta para desenvolvedores que criam aplicações de IA que precisam de buscas por similaridade rápidas e eficientes. É como um banco de dados turbinado, mas, em vez de armazenar dados comuns, ele foi criado para lidar com aqueles embeddings vetoriais complexos que impulsionam muita da tecnologia moderna de IA.
Uma das coisas mais interessantes sobre o Vearch é sua busca híbrida. Você pode pesquisar por vetores (pense em encontrar imagens ou textos semelhantes) e também filtrar por dados comuns, como números ou texto. Então você pode fazer buscas complexas como “encontre produtos como este, mas apenas na categoria eletrônicos e abaixo de US$ 500”. Ele também é rápido — estamos falando de pesquisar em um corpus de milhões de vetores em milissegundos.
O Vearch foi projetado para crescer com suas necessidades. Ele usa uma configuração em cluster, como uma equipe de computadores trabalhando juntos. Você tem diferentes tipos de nós (master, router e partition server) que cuidam de diferentes tarefas, desde gerenciar metadados até armazenar e computar dados. Isso permite que o Vearch escale horizontalmente e seja confiável conforme 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 tanto a versões CPU quanto GPU, para que você possa otimizar para seu hardware específico e caso de uso. Seja criando um sistema de recomendação, busca por imagens semelhantes ou qualquer aplicação de IA que precise de correspondência por similaridade rápida, o Vearch fornece as ferramentas para fazer isso acontecer de forma eficiente.
Principais Diferenças
Quando você está criando aplicações de IA que precisam de busca vetorial, duas ferramentas vêm à mente: MongoDB Atlas Vector Search e Vearch. Ambas são poderosas, mas têm algumas diferenças importantes que impactarão sua decisão. Vamos analisar como essas ferramentas se comparam em várias áreas-chave.
Metodologia de Busca
O MongoDB Atlas Vector Search usa o algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para indexar e pesquisar dados vetoriais. Ele cria um grafo multinível do espaço vetorial para buscas de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Ele também oferece suporte a buscas de Vizinhos Mais Próximos Exatos (ENN) para conjuntos de dados menores.
O Vearch, por outro lado, oferece flexibilidade nos métodos de indexação. Ele oferece suporte aos algoritmos IVFPQ e HNSW, então você tem mais opções para otimizar para o seu caso de uso.
Dados
O MongoDB Atlas Vector Search se destaca por sua integração com o modelo de documentos do MongoDB. Você pode armazenar embeddings vetoriais junto com outros dados do documento, para poder pesquisar com mais contexto e precisão. Isso é particularmente útil para aplicações que precisam combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem de documentos.
O Vearch também oferece suporte à busca híbrida, então você pode pesquisar por vetores e filtrar por dados comuns. Ele pode lidar com vários campos vetoriais em um único documento, o que é útil para estruturas de dados complexas.
Escalabilidade e Desempenho
O MongoDB Atlas tem Search Nodes dedicados para cargas de trabalho de Vector Search, para que você possa escalar a pesquisa de forma independente. Isso significa melhor desempenho em escala, especialmente para grandes conjuntos de dados.
O Vearch tem uma configuração de cluster com diferentes tipos de nós (master, router e partition server) lidando com diferentes tarefas. Essa arquitetura permite que o Vearch escale horizontalmente à medida que seus dados crescem, e você pode adicionar mais máquinas para lidar com mais dados ou tráfego.
Flexibilidade e Personalização
O MongoDB Atlas Vector Search pode consultar quaisquer dados que possam ser incorporados em até 4096 dimensões. Ele também oferece suporte à combinação de buscas por similaridade vetorial com filtragem de documentos e busca de texto completo.
O Vearch oferece flexibilidade nos métodos de indexação e oferece suporte a versões para CPU e GPU, para que você possa otimizar para seu hardware e caso de uso.
Integração e Ecossistema
O MongoDB Atlas Vector Search se integra a serviços e ferramentas populares de IA. Ele funciona com modelos de embedding da OpenAI e VoyageAI e oferece suporte ao LangChain e ao LlamaIndex para criar aplicações com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).
O Vearch tem um SDK Python para desenvolvimento e testes rápidos, mas não há informações sobre sua integração com outras ferramentas ou frameworks de IA neste contexto.
Facilidade de Uso
O MongoDB Atlas Vector Search se beneficia por fazer parte do ecossistema MongoDB, com o qual muitos desenvolvedores já estão familiarizados, então isso pode reduzir a curva de aprendizado para equipes que já usam MongoDB.
O Vearch tem indexação em tempo real e um SDK Python, o que torna o desenvolvimento e os testes mais fáceis, mas sua arquitetura distribuída exige mais conhecimento de configuração e manutenção.
Custo
O MongoDB Atlas é um serviço gerenciado, então simplifica as operações, mas pode custar mais dependendo do seu uso.
O Vearch é open source, então pode reduzir custos diretos, mas exige mais investimento em infraestrutura e gerenciamento.
Segurança
O MongoDB Atlas provavelmente tem os recursos robustos de segurança do MongoDB, incluindo criptografia, autenticação e controle de acesso.
A segurança do Vearch fica por sua conta.
Quando usar o MongoDB Atlas Vector Search
Use o MongoDB Atlas Vector Search quando você tiver dados complexos, baseados em documentos, que precisem tanto de consultas tradicionais quanto de busca vetorial. Ele é perfeito para aplicações que precisam combinar buscas por similaridade vetorial com filtragem de documentos, como sistemas avançados de recomendação de produtos ou plataformas de descoberta de conteúdo. Se você já está usando MongoDB para seus dados e quer adicionar busca com IA sem introduzir um banco de dados vetorial separado, o Atlas Vector Search é uma integração perfeita. Ele também é uma boa opção para projetos que precisam de integração estreita com serviços e ferramentas populares de IA, pois oferece suporte a modelos de embedding de vários provedores e funciona bem com LangChain e LlamaIndex.
Quando usar o Vearch
O Vearch é bom quando você precisa de mais controle sobre os métodos de indexação e a otimização de hardware. Ele é perfeito para projetos que precisam de indexação em tempo real e conseguem lidar com múltiplos campos vetoriais em um único documento. Se você está criando uma aplicação que precisa escalar horizontalmente para lidar com enormes quantidades de dados vetoriais, a arquitetura baseada em cluster do Vearch pode ser uma boa opção. Ele também é bom para desenvolvedores que querem a flexibilidade de escolher entre implementações em CPU e GPU com base na sua configuração de hardware. O Vearch também pode ser a melhor opção para equipes que preferem soluções open-source e querem mais controle sobre sua infraestrutura de busca vetorial.
Resumo
Tanto o MongoDB Atlas Vector Search quanto o Vearch são ótimas soluções de busca vetorial, mas para necessidades diferentes. O MongoDB Atlas Vector Search é bom para integrar busca vetorial com dados baseados em documentos e é um serviço gerenciado dentro do ecossistema MongoDB. O Vearch é bom pela flexibilidade nos métodos de indexação, otimização de hardware e arquitetura escalável. Sua escolha entre esses dois deve se basear no seu caso de uso, infraestrutura existente, requisitos de desempenho e expertise da equipe. Considere a complexidade dos dados, as necessidades de escalabilidade, os requisitos de integração e se você quer um serviço gerenciado ou uma solução open-source que possa personalizar bastante.
Leia isto para obter uma visão geral do MongoDB 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 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, mas diferentes, para busca 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 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 o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de afirmações de marketing ou boatos.
O 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench a partir do seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho nos seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais mais usados no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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