OpenSearch vs Vald: Escolhendo 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 para apoiar esses avanços não pode ser subestimada. Esta postagem do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: OpenSearch e Vald. Cada um oferece recursos robustos para lidar com busca vetorial, uma funcionalidade 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 Vald, 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 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 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.
OpenSearch é uma suíte de busca e análise de código aberto com busca vetorial como complemento; Vald é um mecanismo de busca de vetores densos.
O que é OpenSearch? Uma Visão Geral
OpenSearch é uma suíte robusta de busca e análise, de código aberto, que gerencia uma ampla variedade de tipos de dados, desde dados estruturados e semiestruturados até dados não estruturados. Lançada em 2021 como um fork orientado pela comunidade a partir do Elasticsearch e do Kibana, esta suíte 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 palavras-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 machine learning, incluindo buscas lexicais tradicionais, vizinhos mais próximos (k-NN), busca semântica, busca multimodal, busca neural esparsa e modelos de busca híbrida. Esses aprimoramentos integram modelos neurais diretamente ao framework de busca, permitindo a geração de embeddings em tempo real e a busca no momento da ingestão de dados. Essa integração não apenas simplifica os processos, mas também melhora significativamente 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 de bytes em buscas k-NN. Essas adições, juntamente com melhorias no processamento de tarefas de machine learning e no desempenho de consultas de busca, 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 busca e análise abrangente, escalável e adaptável, que se destaca como uma das principais escolhas para desenvolvedores que precisam de recursos avançados de busca em suas aplicações.
O que é Vald? Uma visão geral
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar em enormes quantidades de dados vetoriais com muita rapidez. Ela foi criada para lidar com bilhões de vetores e pode crescer facilmente conforme suas necessidades aumentam. O interessante sobre o Vald é que ele usa um algoritmo super-rápido chamado NGT para encontrar vetores semelhantes.
Uma das melhores funcionalidades do Vald é a forma como ele lida com a indexação. Normalmente, quando você está construindo um índice, tudo precisa parar. Mas o Vald é inteligente — ele distribui o índice por diferentes máquinas, para que as buscas 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 em se adaptar a diferentes configurações. Você pode personalizar como os dados entram e saem, fazendo com que 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 ajuda a lidar com enormes quantidades de informação.
Outro truque interessante do Vald é a replicação de índice. Ele armazena cópias de cada índice em diferentes máquinas. Isso significa que, se uma máquina tiver um problema, suas buscas ainda poderão 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 toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Comparando OpenSearch e Vald: principais diferenças para GenAI
Metodologia de busca
OpenSearch continua evoluindo seus recursos robustos de busca construídos sobre o Apache Lucene. Agora ele incorpora funcionalidades avançadas de busca vetorial juntamente com buscas tradicionais baseadas em texto, incluindo métodos baseados em machine learning como k-NN, buscas semânticas e multimodais. Esses aprimoramentos foram projetados para melhorar a relevância e a eficiência das buscas ao integrar modelos neurais diretamente ao framework de busca, permitindo a geração de embeddings em tempo real.
Vald utiliza um algoritmo de alto desempenho, NGT (Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data), para buscas de similaridade eficientes, tornando-o excepcionalmente rápido no tratamento de dados vetoriais. O Vald oferece suporte à indexação contínua mesmo enquanto as buscas estão em andamento, graças à sua natureza distribuída, que evita tempo de inatividade durante as atualizações de índice e melhora a eficiência geral da busca.
Tratamento de Dados
OpenSearch é versátil no gerenciamento de uma ampla variedade de tipos de dados, desde dados estruturados e semiestruturados até dados não estruturados. Suas atualizações mais recentes incluem busca vetorial otimizada para disco, quantização binária e codificação de vetores em bytes, o que aumenta significativamente sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficaz, tornando-o ideal para aplicações complexas orientadas por IA.
Vald é otimizado para lidar com volumes massivos de dados vetoriais de alta dimensionalidade, com foco em escalabilidade e desempenho em tempo real. Ele conta com replicação e balanceamento automáticos de índices em várias máquinas, garantindo alta disponibilidade e confiabilidade para lidar com bilhões de vetores.
Escalabilidade e Desempenho
OpenSearch é altamente escalável, oferecendo suporte a implantações em larga escala com facilidade. Sua arquitetura permite distribuir dados e processamento de forma eficiente entre vários nós, mantendo o desempenho mesmo sob cargas pesadas.
Vald oferece recursos excepcionais de escalabilidade, projetados para expandir de forma contínua à medida que as necessidades computacionais crescem. Sua arquitetura nativa da nuvem e o suporte à replicação de índices em vários nós garantem que ele possa lidar com extensos conjuntos de dados vetoriais com latência mínima.
Flexibilidade e Personalização
OpenSearch fornece amplas opções de personalização por meio de plugins e uma abordagem dinâmica de desenvolvimento de recursos impulsionada pela comunidade. Isso permite que os usuários adaptem o sistema aos seus requisitos específicos, aprimorando tanto a funcionalidade quanto a experiência do usuário.
Vald oferece ingestão e saída de dados personalizáveis, com suporte a várias configurações e integrações, especialmente com gRPC para transmissão eficiente de dados. Sua arquitetura flexível é adequada para diversas configurações operacionais, especialmente em ambientes de nuvem.
Integração e Ecossistema
OpenSearch conta com um ecossistema abrangente de integrações que inclui ferramentas avançadas de visualização de dados e recursos de coleta de dados no lado do servidor. Seu suporte da comunidade e atualizações contínuas fazem dele uma plataforma robusta para desenvolvedores.
Vald foi criado para se integrar bem a infraestruturas modernas de nuvem, oferecendo recursos que complementam sua natureza distribuída. Ele é particularmente habilidoso na integração com sistemas que exigem processamento de dados vetoriais escalável e de alta taxa de transferência.
Facilidade de Uso
OpenSearch tem uma curva de aprendizado moderada devido às suas extensas funcionalidades, mas conta com o suporte de uma comunidade ativa e documentação abrangente, auxiliando na adoção e na solução de problemas.
Vald foi projetado para ser eficiente e confiável no gerenciamento de buscas vetoriais, embora exija alguma familiaridade com sua arquitetura específica e com as tecnologias subjacentes, como Kubernetes e NGT, para uso ideal.
Considerações de Custo
OpenSearch, como uma solução de código aberto, pode ser econômico, embora implantações maiores possam gerar custos significativos relacionados à escalabilidade e ao gerenciamento em ambientes de nuvem.
O design do Vald reduz os custos de infraestrutura e manutenção ao gerenciar recursos de forma eficiente e automatizar muitos aspectos do tratamento de dados e do gerenciamento de índices, oferecendo potencialmente economia de custos em implantações em larga escala.
Recursos de Segurança
OpenSearch inclui medidas de segurança robustas, como criptografia, controle de acesso baseado em funções e registro de auditoria, garantindo a integridade dos dados e a conformidade com padrões do setor.
Vald provavelmente incorpora práticas fundamentais de segurança típicas de aplicações nativas da nuvem, embora detalhes específicos, como criptografia e controle de acesso, não tenham sido detalhados.
Quando escolher OpenSearch e Vald para GenAI
A escolha entre OpenSearch e Vald depende das necessidades específicas da sua aplicação, particularmente em termos dos tipos de dados que você está gerenciando e das funcionalidades de busca de que precisa. Aqui está um guia direto sobre quando optar por cada um com base em seus pontos fortes:
Escolha OpenSearch para GenAI quando:
- Recursos avançados de busca de texto são necessários: Sua aplicação exige funcionalidades sofisticadas de busca de texto completo, incluindo buscas semânticas, por palavras-chave e multimodais. O OpenSearch é ideal para cenários em que consultas e análises complexas baseadas em texto são críticas.
- Análises e visualização em tempo real: Você precisa de um sistema que não apenas lide com busca, mas também forneça ferramentas poderosas para análises em tempo real e visualização de dados. Os OpenSearch Dashboards são particularmente úteis para monitorar, analisar e representar visualmente dados e métricas de busca.
- Tipos de dados diversos: Sua aplicação lida com uma combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A flexibilidade do OpenSearch para lidar com vários formatos de dados o torna adequado para aplicações que exigem uma ampla capacidade de ingestão de dados.
- Plataforma escalável e completa: Você está procurando uma plataforma robusta e escalável de busca e análises, com uma comunidade forte e suporte contínuo de desenvolvimento. O OpenSearch oferece amplo suporte a plugins e personalização, tornando-o adaptável a requisitos em evolução.
Escolha Vald para GenAI quando:
- Busca vetorial de alto desempenho: Sua aplicação exige especificamente gerenciar e pesquisar grandes volumes de dados vetoriais de alta dimensionalidade, como imagens ou padrões complexos, em que a busca por similaridade é mais crítica do que a busca por palavras-chave ou de texto completo.
- Escalabilidade com grandes conjuntos de dados vetoriais: Você precisa de um sistema que possa escalar com eficiência à medida que seu conjunto de dados cresce. O Vald foi projetado para lidar com bilhões de vetores e fornece escalabilidade automática, tornando-o adequado para aplicações que preveem rápido crescimento no volume de dados.
- Gerenciamento eficiente de recursos: Sua configuração exige uma solução que minimize o uso de recursos enquanto mantém alto throughput e baixa latência nas operações de busca vetorial. O design cloud-native do Vald e seus mecanismos eficientes de indexação proporcionam escalabilidade com boa relação custo-benefício.
- Indexação e atualizações em tempo real: Sua aplicação exige que o índice de busca seja atualizado em tempo real sem tempo de inatividade. O Vald oferece suporte à indexação contínua mesmo durante o processamento de consultas de busca, o que é crucial para conjuntos de dados dinâmicos nos quais novos dados são adicionados com frequência.
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 exigem 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 banco de dados vetorial, 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.
O 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 bancos de dados vetoriais mainstream no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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