OpenSearch vs Rockset: Selecionando o banco de dados certo para aplicações de GenAI
À medida que as aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de pesquisa vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta publicação do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de pesquisa vetorial: OpenSearch e Rockset. Cada um oferece recursos robustos para lidar com pesquisa vetorial, uma funcionalidade essencial para aplicações como mecanismos de recomendação, recuperação de imagens e pesquisa 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 Rockset, 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 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 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 Retrieval Augmented Generation (RAG), uma técnica que melhora o desempenho de large language models (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 desenvolvidos para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de pesquisa vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de pesquisa vetorial capazes de realizar pesquisas vetoriais em pequena escala.
OpenSearch é um conjunto open source de pesquisa e análise com pesquisa vetorial como complemento; Rockset é um banco de dados de pesquisa e análise em tempo real com pesquisa vetorial como complemento.
O que é OpenSearch? Uma Visão Geral
OpenSearch é um conjunto robusto, open-source, de pesquisa 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 bifurcação orientada pela comunidade a partir do Elasticsearch e do Kibana, este conjunto OpenSearch inclui o armazenamento de dados e mecanismo de busca OpenSearch, o OpenSearch Dashboards para visualização avançada de dados e o Data Prepper para coleta eficiente de dados no lado do servidor.
Construído sobre a base sólida do Apache Lucene, o OpenSearch permite pesquisas de texto completo (pesquisa 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 pesquisa para incluir pesquisa vetorial por meio de plugins adicionais, o que é essencial para criar aplicações orientadas por IA. O OpenSearch agora oferece suporte a uma variedade de métodos de pesquisa baseados em aprendizado de máquina, incluindo pesquisas lexicais tradicionais, vizinhos mais próximos k (k-NN), pesquisa semântica, pesquisa multimodal, pesquisa esparsa neural e modelos de pesquisa híbrida. Essas melhorias integram modelos neurais diretamente ao framework de pesquisa, permitindo a geração de embeddings em tempo real e a pesquisa no ponto de ingestão de dados. Essa integração não apenas simplifica processos, mas também melhora significativamente a relevância e a eficiência da pesquisa.
Atualizações recentes avançaram ainda mais a funcionalidade do OpenSearch, introduzindo recursos como pesquisa vetorial otimizada para disco, quantização binária e codificação de vetores em bytes em pesquisas k-NN. Essas adições, juntamente com melhorias no processamento de tarefas de aprendizado de máquina e no desempenho de consultas de pesquisa, reafirmam o OpenSearch como uma ferramenta de ponta para desenvolvedores e empresas que buscam aproveitar plenamente seus dados. Apoiado por uma comunidade dinâmica e colaborativa, o OpenSearch continua a evoluir, oferecendo uma plataforma de pesquisa e análise abrangente, escalável e adaptável que se destaca como uma escolha principal para desenvolvedores que precisam de recursos avançados de pesquisa em suas aplicações.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de pesquisa e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, por isso é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. O Rockset oferece suporte tanto à ingestão de dados em streaming quanto em lote, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alteração (CDC) em 1 a 2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é a Indexação Convergente construída sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, por isso é super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. O Rockset pode lidar com documentos de até 40 MB e suporta dimensionalidade vetorial de até 200.000, portanto é adequado para uma ampla gama de casos de uso de embeddings vetoriais.
O Rockset tem pesquisa vetorial integrada ao núcleo. Ele oferece suporte aos métodos de pesquisa K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. O Rockset é agnóstico em relação a algoritmos, então você pode escolher sua própria implementação de pesquisa. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de pesquisa KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para pesquisa vetorial é o Índice Convergente, que combina pesquisa, ANN, índices colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla gama de padrões de consulta imediatamente. O Rockset também oferece suporte à filtragem de metadados e à pesquisa híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode pesquisar em vários campos ANN, oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Comparando OpenSearch e Rockset: Principais diferenças para GenAI
Metodologia de pesquisa
OpenSearch avançou significativamente seus recursos de pesquisa, integrando o Apache Lucene a funcionalidades poderosas de pesquisa vetorial. Agora oferece suporte a uma variedade de métodos de pesquisa baseados em aprendizado de máquina, incluindo k-NN, pesquisa semântica e modelos híbridos. Essa integração permite aplicações sofisticadas, orientadas por IA, com geração de embeddings em tempo real e eficiência de pesquisa aprimorada, adequadas para lidar com conjuntos de dados diversos e grandes.
Rockset concentra-se em busca e análises em tempo real, com ênfase no tratamento de fluxos de dados de alta velocidade e feeds de captura de dados de alteração. Ele incorpora técnicas avançadas de indexação e consulta, como Converged Indexing, e oferece suporte a buscas KNN e ANN, usando um índice FAISS distribuído para busca vetorial. Isso o torna excepcionalmente apto a fornecer insights atualizados ao segundo para aplicações em tempo real.
Tratamento de Dados
OpenSearch gerencia efetivamente dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, oferecendo amplos recursos de processamento de dados que são continuamente aprimorados com recursos como busca vetorial otimizada para disco e quantização binária. Esses recursos permitem lidar com cenários de dados complexos e grandes volumes de dados com eficiência.
Rockset foi projetado para lidar com dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Ele se destaca em cenários nos quais os dados mudam com frequência, graças ao seu Converged Indexing mutável baseado em RocksDB, que permite atualizações in-place de vetores e metadados. Essa capacidade oferece suporte a uma ampla variedade de casos de uso de embedding vetorial, incluindo documentos de até 40 MB e dimensionalidade vetorial de até 200.000.
Escalabilidade e Desempenho
OpenSearch é altamente escalável, projetado para lidar com grandes conjuntos de dados em ambientes distribuídos. Suas melhorias mais recentes em busca vetorial e processamento de tarefas de machine learning aprimoram ainda mais seu desempenho para consultas complexas e grandes volumes de dados.
Rockset oferece escalabilidade em tempo real e foi construído para gerenciar com eficiência alta velocidade de dados por meio de sua infraestrutura inovadora de indexação e consulta. Sua capacidade de escolher dinamicamente entre metodologias de busca com base na otimização de desempenho o torna altamente escalável e eficiente para análises em tempo real.
Flexibilidade e Personalização
OpenSearch oferece amplas opções de personalização por meio de seus plugins e de sua natureza open-source, permitindo que os desenvolvedores adaptem extensivamente o sistema para atender aos seus requisitos específicos.
Rockset também oferece flexibilidade significativa, especialmente em operações de dados em tempo real. Ele oferece suporte a múltiplos campos vetoriais e capacidades de busca híbrida, e seu otimizador baseado em custo melhora o desempenho das consultas ao selecionar de forma inteligente os caminhos de consulta mais eficientes.
Integração e Ecossistema
OpenSearch se beneficia de uma comunidade ampla e solidária, integrando-se bem a várias ferramentas e plataformas, especialmente aquelas projetadas para visualização de dados e análise de logs.
Rockset integra-se perfeitamente a várias fontes de dados tanto para ingestão de dados em streaming quanto em massa. Suas APIs SQL e REST facilitam a integração com outros sistemas, tornando-o compatível com uma ampla variedade de aplicações e fluxos de trabalho.
Facilidade de Uso
OpenSearch continua a evoluir, apoiado por documentação abrangente e uma comunidade que ajuda a reduzir sua curva de aprendizado, apesar de suas capacidades sofisticadas.
Rockset enfatiza a facilidade de uso em cenários de dados em tempo real, apoiado por documentação detalhada e recursos amigáveis para desenvolvedores, como um SDK Python, que simplifica a integração e o uso em aplicações orientadas por IA.
Considerações de Custo
OpenSearch pode ser econômico para implantações autogerenciadas, mas pode incorrer em custos mais altos em implantações maiores baseadas em nuvem devido à sua ampla funcionalidade.
Rockset, por ser totalmente gerenciado, geralmente envolve custos operacionais mais altos, mas oferece economias significativas em sobrecarga de gerenciamento e tempo de implantação, especialmente em cenários de análises em tempo real.
Recursos de Segurança
OpenSearch inclui medidas de segurança robustas, como criptografia, controle de acesso baseado em funções e trilhas de auditoria, adequadas para proteger dados sensíveis e garantir conformidade.
Rockset também incorpora práticas de segurança fortes, embora detalhes como criptografia e controle de acesso não tenham sido detalhados, ele provavelmente adere aos padrões do setor para garantir a segurança dos dados em seu ambiente de análises em tempo real.
Quando escolher OpenSearch e Rockset para GenAI
Decidir quando escolher OpenSearch em vez de Rockset depende em grande parte das suas necessidades específicas, particularmente no que diz respeito à natureza dos seus dados, aos requisitos em tempo real das suas aplicações e à complexidade das suas necessidades de busca e consulta.
Escolha OpenSearch para GenAI quando:
- Necessidades de busca complexas: Você precisa de recursos de busca sofisticados em vários tipos de dados, incluindo buscas de texto completo, semânticas, vetoriais e híbridas. OpenSearch é ideal para aplicações que exigem consultas complexas e funcionalidades de busca extensivas incorporadas em grandes conjuntos de dados.
- Gerenciamento de dados diversificados: Seu sistema precisa lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados dentro de uma única plataforma. A flexibilidade do OpenSearch o torna adequado para ambientes onde a ingestão e o processamento de dados variados são críticos.
- Escalabilidade com personalização: Você está procurando uma solução que ofereça tanto escalabilidade horizontal quanto amplas opções de personalização por meio de plugins e contribuições da comunidade. OpenSearch é adequado para organizações que desejam adaptar seu mecanismo de busca e análise a casos de uso específicos ou integrá-lo profundamente aos sistemas existentes.
- Visualização avançada de dados: Você precisa de ferramentas integradas de análise e visualização de dados para exploração aprofundada de dados e insights em tempo real. OpenSearch Dashboards fornece uma interface poderosa para visualizar e interagir com dados.
Escolha Rockset para GenAI quando:
- Requisitos de análise em tempo real: Sua aplicação exige recursos ultrarrápidos de ingestão e consulta de dados para análises em tempo real. Rockset é otimizado para cenários que exigem insights imediatos a partir de dados em streaming, feeds de captura de alterações de dados ou respostas rápidas a consultas.
- Tratamento eficiente de dados de alta velocidade: Você lida com fluxos de eventos de alta velocidade ou precisa de um sistema que possa processar e indexar dados quase instantaneamente. A indexação em tempo real do Rockset e sua capacidade de lidar com atualizações frequentes de dados o tornam altamente eficaz para ambientes de dados dinâmicos.
- Necessidades de consulta híbrida: Você precisa de um sistema que possa realizar buscas híbridas complexas combinando filtragem vetorial e tradicional de dados. A indexação convergente do Rockset e seu otimizador de consultas sofisticado são adaptados para aplicações que combinam busca vetorial com consultas SQL, proporcionando flexibilidade e eficiência.
- Escalabilidade nativa em nuvem: Você prefere uma solução totalmente gerenciada e nativa em nuvem que escale automaticamente sem sobrecarga operacional significativa. A arquitetura do Rockset foi projetada para escalar dinamicamente em ambientes de nuvem, tornando-o ideal para empresas que precisam escalar rapidamente com base na demanda.
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 comprometida 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 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 avaliação de bancos de dados vetoriais.
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