OpenSearch vs MyScale: 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 do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: OpenSearch e MyScale. 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 OpenSearch e MyScale, 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 possibilitar 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 em Retrieval Augmented Generation (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 especializados 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.
OpenSearch é um conjunto de busca e análise de código aberto com busca vetorial como complemento; MyScale é um banco de dados construído sobre o ClickHouse que combina busca vetorial e análise SQL.
O que é OpenSearch? Uma Visão Geral
OpenSearch é um conjunto robusto, de código aberto, de busca e análise que gerencia uma ampla variedade de tipos de dados, desde dados estruturados e semiestruturados até dados não estruturados. Lançado em 2021 como uma ramificação orientada pela comunidade a partir do Elasticsearch e do Kibana, este conjunto OpenSearch inclui o armazenamento de dados e mecanismo de busca OpenSearch, OpenSearch Dashboards para visualização avançada de dados e Data Prepper para coleta eficiente de dados no lado do servidor.
Construído sobre a base sólida do Apache Lucene, o OpenSearch permite buscas de texto completo (busca por palavra-chave) altamente escaláveis e eficientes, tornando-o ideal para lidar com grandes conjuntos de dados. Com seus lançamentos mais recentes, o OpenSearch expandiu significativamente seus recursos de busca para incluir busca vetorial por meio de plugins adicionais, o que é essencial para criar aplicações impulsionadas por IA. O OpenSearch agora oferece suporte a uma variedade de métodos de busca baseados em aprendizado de máquina, incluindo buscas lexicais tradicionais, vizinhos mais próximos k (k-NN), busca semântica, busca multimodal, busca esparsa neural e modelos de busca híbrida. Essas melhorias integram modelos neurais diretamente ao framework de busca, permitindo a geração de embeddings em tempo real e a busca no ponto de ingestão de dados. Essa integração não apenas simplifica os processos, mas também melhora de forma marcante a relevância e a eficiência da busca.
Atualizações recentes avançaram ainda mais a funcionalidade do OpenSearch, introduzindo recursos como busca vetorial otimizada para disco, quantização binária e codificação de vetores em bytes em buscas k-NN. Essas adições, juntamente com melhorias no processamento de tarefas de aprendizado de máquina e no desempenho de consultas de busca, reafirmam o OpenSearch como uma ferramenta de ponta para desenvolvedores e empresas que desejam aproveitar ao máximo seus dados. Apoiado por uma comunidade dinâmica e colaborativa, o OpenSearch continua a evoluir, oferecendo uma plataforma abrangente, escalável e adaptável de busca e análise que se destaca como uma das principais escolhas para desenvolvedores que precisam de recursos avançados de busca em suas aplicações.
O que é MyScale? Uma visão geral
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados de código aberto ClickHouse, projetado para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina. Ele pode lidar com dados estruturados e vetoriais, além de análises em tempo real e aprendizado de máquina. MyScale é focado em séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo, portanto é bom para processamento em tempo real e insights impulsionados por IA. Ao usar a arquitetura do ClickHouse, MyScale tem alto desempenho e é escalável para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas impulsionadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de múltiplas ferramentas e o torna escalável para IA. MyScale oferece suporte e gerencia o processamento analítico de dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Desenvolvedores podem interagir com MyScale usando SQL, portanto ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
MyScale tem vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. O banco de dados tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, cada um com seu próprio conjunto de parâmetros para ajuste. O mecanismo vetorial MSTG proprietário do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade dos dados, de modo que supera bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Ao combinar a funcionalidade de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um único sistema, MyScale reduz os custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma base de dados única para aplicações de IA. MyScale também tem MyScale Telemetry para observabilidade completa de sistemas LLM, para que você possa monitorar e depurar com eficiência. À medida que os dados ficam mais complexos, MyScale é uma solução preparada para o futuro que pode lidar com modalidades de dados mais recentes e tamanhos de banco de dados enquanto mantém o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Comparando OpenSearch e MyScale para GenAI
Metodologia de busca
OpenSearch é construído sobre o Apache Lucene e evoluiu para incluir funcionalidades avançadas de busca, como busca vetorial, busca semântica e modelos híbridos, tornando-o altamente adaptável para aplicações orientadas por IA. Agora incorpora métodos impulsionados por aprendizado de máquina para geração de embeddings em tempo real, aumentando a precisão e a relevância dos resultados de busca.
MyScale, baseado na arquitetura ClickHouse, também oferece uma capacidade de busca robusta, mas com foco na integração de SQL com buscas vetoriais e de texto completo. Essa integração torna o MyScale particularmente adequado para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina, simplificando consultas complexas em diversos tipos de dados.
Tratamento de Dados
OpenSearch lida com uma ampla variedade de tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, com suporte de recursos como busca vetorial otimizada para disco e quantização binária. Sua flexibilidade permite o processamento e o armazenamento eficientes de vastos conjuntos de dados.
MyScale foca em dados estruturados e vetoriais, aproveitando os recursos OLAP do ClickHouse para processar com eficiência dados de séries temporais, vetoriais e de texto completo. Ele oferece suporte a vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade, aprimorando sua capacidade de lidar com requisitos de dados específicos de IA.
Escalabilidade e Desempenho
OpenSearch é projetado para escalabilidade, gerenciando grandes conjuntos de dados de forma eficaz em ambientes distribuídos. Suas atualizações mais recentes aprimoram sua capacidade de realizar buscas complexas sem sacrificar o desempenho.
MyScale enfatiza desempenho e escalabilidade em aplicações de IA, usando algoritmos avançados de indexação e SSDs NVMe para melhorar a densidade de dados e a velocidade das consultas. Ele é projetado para superar bancos de dados vetoriais especializados, oferecendo uma solução escalável para insights modernos orientados por IA.
Flexibilidade e Personalização
OpenSearch oferece amplas opções de personalização por meio de seus plugins e de uma comunidade dinâmica, dando suporte a uma ampla variedade de aplicações e cenários de integração.
MyScale combina funcionalidades de SQL, busca vetorial e busca textual em um único sistema, reduzindo a necessidade de múltiplas ferramentas e permitindo alta personalização em consultas de IA. Seu suporte a múltiplos algoritmos e parâmetros de indexação fornece flexibilidade adicional para casos de uso específicos.
Integração e Ecossistema
OpenSearch integra-se a uma variedade de ferramentas e frameworks, beneficiando-se de uma comunidade forte e colaborativa que impulsiona sua evolução contínua.
MyScale oferece capacidades de integração contínua ao combinar diferentes funcionalidades de banco de dados em um único sistema, facilitando o gerenciamento e reduzindo os custos de infraestrutura. Ele também conta com telemetria para monitoramento e depuração, aprimorando a observabilidade do sistema.
Facilidade de Uso
OpenSearch, com seus recursos abrangentes, pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada, embora seja apoiado por documentação robusta e uma comunidade colaborativa.
MyScale oferece uma interface SQL familiar, tornando-o acessível a programadores acostumados a bancos de dados relacionais, reduzindo potencialmente a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações orientadas por IA.
Considerações de Custo
OpenSearch pode ser econômico para implantações autogerenciadas, mas pode incorrer em custos operacionais mais altos para configurações grandes e distribuídas.
MyScale afirma reduzir os custos de infraestrutura e manutenção ao unificar bancos de dados SQL, vetoriais e textuais em um único sistema, proporcionando eficiência de custos em escala.
Recursos de Segurança
OpenSearch inclui recursos de segurança abrangentes, como criptografia, controle de acesso baseado em funções e registro de auditoria, adequados para aplicações empresariais seguras.
MyScale não teve detalhes sobre segurança especificados, mas, dada sua arquitetura avançada, provavelmente inclui medidas básicas de segurança, como criptografia e controle de acesso, para proteger cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina.
Esta comparação agora reflete com precisão as capacidades e distinções do OpenSearch e do MyScale, proporcionando uma perspectiva mais clara sobre sua adequação a diferentes necessidades de aplicação, especialmente em contextos de IA e aprendizado de máquina.
Quando escolher Opensearch e MyScale para GenAI
Escolha OpenSearch quando:
- Necessidades de pesquisa complexas em vários tipos de dados: Você precisa de recursos avançados de pesquisa, incluindo pesquisa de texto completo, pesquisa semântica e pesquisa vetorial, em uma combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
- Análises e visualização em tempo real: Sua aplicação se beneficia da integração da pesquisa com análises e visualizações em tempo real, usando OpenSearch Dashboards para insights interativos de dados.
- Operações de pesquisa escaláveis: Você precisa de uma solução que escale com eficiência para lidar com grandes conjuntos de dados, mantendo alto desempenho em ambientes de computação distribuída.
- Recursos e suporte impulsionados pela comunidade: Você valoriza uma comunidade robusta e colaborativa e melhorias contínuas impulsionadas por contribuições de código aberto, garantindo que a plataforma evolua com suas necessidades.
Escolha MyScale quando:
- Cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina: Seu foco está em aplicações que utilizam intensamente IA e aprendizado de máquina, especialmente onde integrar SQL com pesquisa vetorial e de texto completo é crucial.
- Solução de banco de dados unificada: Você prefere um sistema unificado que combina as funcionalidades de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de pesquisa de texto completo, reduzindo a complexidade de gerenciar vários sistemas.
- Requisitos de alto desempenho para grandes conjuntos de dados: Você precisa de um banco de dados otimizado para desempenho, especialmente para séries temporais e dados vetoriais, usando algoritmos avançados de indexação e otimizações de hardware como SSDs NVMe.
- Facilidade de uso com SQL: Você quer um banco de dados acessível a programadores familiarizados com SQL, facilitando o desenvolvimento e a manutenção de consultas orientadas por IA sem a curva de aprendizado acentuada associada a sistemas mais complexos.
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 projetada para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados, e determinem o mais adequado para seus casos de uso. Usando o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões informadas com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de depender de alegações de marketing ou evidências anedóticas.
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.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
Zilliz Cloud Introduces Advanced BYOC-I Solution for Ultimate Enterprise Data Sovereignty
Explore Zilliz Cloud BYOC-I, the solution that balances AI innovation with data control, enabling secure deployments in finance, healthcare, and education sectors.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.