OpenSearch 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 para apoiar esses avanços não pode ser subestimada. Esta publicação do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: OpenSearch 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 melhor se alinha aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos OpenSearch e 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 dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, os recursos 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, possibilitando 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) fornecendo 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 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; Vearch é um banco de dados vetorial desenvolvido especificamente para esse fim.
O que é OpenSearch? Uma Visão Geral
OpenSearch é uma suíte robusta, 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. Lançada em 2021 como uma bifurcação orientada 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 possibilita 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, k-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 otimiza 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 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 escolha de alto nível para desenvolvedores que precisam de recursos avançados de busca em suas aplicações.
O que é Vearch? Uma visão geral
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 grande parte da tecnologia moderna de IA.
Uma das coisas mais interessantes sobre o Vearch é sua busca híbrida. Você pode buscar por vetores (pense em encontrar imagens ou textos semelhantes) e também filtrar por dados comuns, como números ou texto. Assim, você pode fazer buscas complexas como “encontre produtos como este, mas apenas na categoria de eletrônicos e abaixo de US$ 500”. Ele também é rápido — estamos falando de buscar em um corpus de milhões de vetores em milissegundos.
O Vearch foi projetado para crescer de acordo com suas necessidades. Ele usa uma configuração em cluster, como uma equipe de computadores trabalhando em conjunto. Você tem diferentes tipos de nós (mestre, roteador e servidor de partição) que lidam com diferentes tarefas, desde gerenciar metadados até armazenar e computar dados. Isso permite que o Vearch escale horizontalmente e seja confiável à medida que 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 vários campos vetoriais em um único documento, o que é útil para dados complexos. Também há um SDK Python para desenvolvimento e testes rápidos. O Vearch é flexível com métodos de indexação (IVFPQ e HNSW) e oferece suporte a versões tanto para CPU quanto para GPU, para que você possa otimizar para seu hardware e caso de uso específicos. Seja criando um sistema de recomendação, busca por imagens semelhantes ou qualquer aplicativo de IA que precise de correspondência rápida por similaridade, o Vearch fornece as ferramentas para fazer isso acontecer com eficiência.
Comparando OpenSearch e Vearch: principais diferenças para GenAI
Metodologia de busca
OpenSearch agora incorpora recursos avançados de busca vetorial juntamente com sua busca tradicional baseada em texto, oferecendo suporte a uma variedade de métodos de busca baseados em machine learning, como k-NN, modelos de busca semântica e híbrida. Esses aprimoramentos permitem lidar de forma eficiente com aplicações impulsionadas por IA ao possibilitar a geração dinâmica de embeddings e consultas de busca sofisticadas diretamente integradas ao framework de busca.
Vearch é especializado em buscas de similaridade rápidas e eficientes para aplicações de IA, combinando filtragem de dados vetoriais e tradicionais em buscas híbridas. Isso permite capacidades de consulta complexas, como pesquisar em múltiplos campos vetoriais e escalares, otimizadas para a recuperação rápida de itens semelhantes com base em embeddings vetoriais.
Manipulação de Dados
OpenSearch gerencia uma ampla variedade de tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele está bem equipado para lidar com grandes conjuntos de dados com recursos como busca vetorial otimizada para disco e quantização binária, tornando-o altamente adaptável para diversas cargas de trabalho de busca e análise.
Vearch é otimizado para dados vetoriais, particularmente vetores de embedding usados em modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece suporte a estruturas de dados complexas, permitindo múltiplos campos vetoriais por documento e indexação de dados em tempo real, garantindo que o banco de dados permaneça atualizado e reflita os dados mais recentes.
Escalabilidade e Desempenho
OpenSearch é projetado para alta escalabilidade, lidando efetivamente com grandes conjuntos de dados por meio de computação distribuída e fornecendo melhorias que aprimoram tanto o desempenho de consultas de busca quanto o processamento de tarefas de aprendizado de máquina.
Vearch emprega uma arquitetura baseada em cluster com diferentes tipos de nós que lidam com funções específicas—master, router e partition server—o que permite escalar horizontalmente de forma eficiente à medida que as demandas de dados e consultas crescem. Ele oferece suporte a ambientes de CPU e GPU, aumentando sua adaptabilidade a várias configurações de hardware.
Flexibilidade e Personalização
OpenSearch oferece ampla personalização por meio de seus plugins e de uma comunidade de apoio que contribui continuamente para seu desenvolvimento. Isso garante que o OpenSearch possa ser adaptado para atender a necessidades específicas de aplicações e requisitos de integração.
Vearch fornece vários métodos de indexação e a flexibilidade para otimizar operações de busca com base em configurações de hardware. Ele oferece um SDK em Python para fácil integração aos fluxos de trabalho de desenvolvimento, tornando-o amigável para desenvolvedores no desenvolvimento rápido de aplicações.
Integração e Ecossistema
OpenSearch tem um amplo ecossistema de integração, suportado por inúmeras ferramentas para visualização de dados, logging e coleta de dados no lado do servidor. Sua evolução contínua é sustentada por uma comunidade dinâmica e colaborativa.
Vearch integra-se bem com stacks modernos de desenvolvimento de IA, oferecendo recursos como indexação em tempo real e suporte a múltiplos campos vetoriais, que são cruciais para desenvolvedores que constroem aplicações sofisticadas de IA.
Facilidade de Uso
OpenSearch pode ter uma curva de aprendizado ligeiramente mais acentuada devido às suas funcionalidades extensas, mas é bem apoiado por documentação abrangente e uma comunidade ativa.
Vearch, com seu SDK em Python e foco em aplicações de IA, é adaptado para ser fácil de usar para desenvolvedores que trabalham no espaço de IA, fornecendo ferramentas e recursos que simplificam o desenvolvimento de aplicações de busca orientadas por IA.
Considerações de Custo
OpenSearch, como uma plataforma de código aberto, pode ser econômico, embora os custos operacionais possam variar amplamente com base no tamanho e na complexidade da implantação.
Vearch é projetado para usar recursos de forma eficiente, potencialmente oferecendo economia de custos em implantações em larga escala, especialmente ao aproveitar sua capacidade de escalar sob demanda em ambientes de CPU e GPU.
Recursos de Segurança
OpenSearch oferece recursos de segurança robustos, incluindo criptografia, controle de acesso baseado em funções e trilhas de auditoria, garantindo a integridade dos dados e a conformidade.
Vearch tem detalhes de segurança menos especificados, mas provavelmente incorpora práticas de segurança padrão para proteger dados dentro de sua arquitetura distribuída.
Quando escolher OpenSearch e Vearch para GenAI
Escolha OpenSearch para GenAI quando:
- Necessidades Abrangentes de Busca e Análise: Você precisa de uma plataforma robusta que possa lidar com busca de texto completo, consultas complexas e análises em uma ampla variedade de tipos de dados—estruturados, semiestruturados e não estruturados. O OpenSearch é ideal para ambientes em que insights profundos e interação com dados por meio de busca são cruciais.
- Visualização de Dados em Tempo Real: Seu projeto exige recursos avançados de visualização de dados integrados diretamente à funcionalidade de busca. O OpenSearch Dashboards o torna uma excelente escolha para monitorar, analisar e visualizar dados em tempo real.
- Escalabilidade com Recursos Avançados de Busca: Você precisa de um sistema que escale com eficiência enquanto oferece funcionalidades avançadas de busca, incluindo busca vetorial e métodos de busca aprimorados por aprendizado de máquina. A capacidade do OpenSearch de lidar com grandes conjuntos de dados com buscas otimizadas para disco e seu suporte dinâmico da comunidade o tornam uma opção versátil para conjuntos de dados crescentes e complexos.
- Aplicações Multiuso: Sua aplicação não é focada exclusivamente em dados vetoriais, mas requer um mecanismo de busca poderoso que possa integrar múltiplas capacidades de processamento de dados e busca em uma única plataforma.
Escolha Vearch para GenAI quando:
- Busca de Similaridade Orientada por IA: Sua aplicação gira especificamente em torno de buscas de similaridade rápidas e eficientes, como em sistemas de recomendação ou sistemas de recuperação de imagens. O Vearch é otimizado para lidar com grandes volumes de dados vetoriais, tornando-o particularmente eficaz para aplicações que dependem fortemente de buscas de similaridade.
- Requisitos de Busca Híbrida: Você precisa realizar buscas complexas que combinem similaridade vetorial com filtros de dados tradicionais. O Vearch oferece suporte a buscas híbridas que podem filtrar por vetores e campos escalares simultaneamente, ideal para consultas refinadas como "encontrar itens semelhantes a este, mas com atributos específicos."
- Escalabilidade em Aplicações de IA: Sua aplicação requer um banco de dados que possa escalar dinamicamente à medida que os dados vetoriais e os volumes de consulta crescem. A configuração baseada em cluster do Vearch e o suporte para ambientes com CPU e GPU o tornam altamente escalável e eficiente para lidar com conjuntos massivos de dados vetoriais.
- Amigável ao Desenvolvedor para Desenvolvimento Rápido de IA: Você valoriza ciclos de desenvolvimento rápidos e requer um sistema que seja fácil de integrar e usar em fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA. O SDK Python do Vearch e as opções flexíveis de indexação atendem especificamente a desenvolvedores que trabalham com IA e aprendizado de máquina, simplificando a integração e a manutenção de dados 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 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 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.
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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench em 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 mais conhecidos no Ranking do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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