pgvector vs MyScale: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Suas Necessidades
À medida que as tecnologias de IA e orientadas por dados avançam, selecionar um banco de dados vetorial adequado para sua aplicação está se tornando cada vez mais importante. pgvector e MyScale são duas opções nesse espaço. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a tomar uma decisão informada para seu projeto.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos pgvector 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 textos, 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 análises 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 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 criados para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado) e Weaviate
- 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.
pgvector é um banco de dados tradicional com recursos de busca vetorial como complemento. MyScale é um banco de dados construído sobre ClickHouse que combina busca vetorial e análise SQL com recursos adicionais de busca vetorial. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
pgvector: Visão geral e tecnologia central
pgvector é uma extensão para PostgreSQL que adiciona suporte a operações vetoriais. Ela permite que os usuários armazenem e consultem embeddings vetoriais diretamente em seu banco de dados PostgreSQL, oferecendo recursos de busca por similaridade vetorial sem a necessidade de um banco de dados vetorial separado.
Os principais recursos do pgvector incluem:
- Suporte para busca exata e aproximada de vizinhos mais próximos
- Integração com os mecanismos de indexação do PostgreSQL
- Capacidade de realizar operações vetoriais como adição e subtração
- Suporte a várias métricas de distância (euclidiana, cosseno, produto interno)
Por padrão, pgvector emprega busca exata de vizinhos mais próximos, o que garante recall perfeito, mas pode ser mais lento para grandes conjuntos de dados. Para otimizar o desempenho, pgvector oferece a opção de criar índices para busca aproximada de vizinhos mais próximos. Essa abordagem troca um pouco de precisão por uma velocidade significativamente melhorada, o que muitas vezes é uma compensação que vale a pena em muitas aplicações do mundo real.
É importante observar que adicionar um índice aproximado pode alterar os resultados das suas consultas. Isso é diferente dos índices de banco de dados típicos, que não afetam os resultados reais retornados. Os dois tipos de índices aproximados suportados pelo pgvector são:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introduzido na versão 0.5.0 do pgvector, o HNSW é conhecido por seu alto desempenho e pela qualidade dos resultados. Ele constrói uma estrutura de grafo em várias camadas que permite uma travessia rápida durante as buscas.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Este método divide o espaço vetorial em clusters. Durante uma busca, ele primeiro identifica os clusters mais relevantes e depois realiza uma busca exata dentro desses clusters. Isso pode acelerar significativamente as buscas em grandes conjuntos de dados.
A escolha entre esses tipos de índice depende do seu caso de uso específico, considerando fatores como tamanho do conjunto de dados, velocidade de consulta necessária e o trade-off aceitável em precisão. O HNSW geralmente oferece melhor desempenho, mas pode usar mais memória, enquanto o IVFFlat pode ser mais eficiente em termos de memória, mas pode ser um pouco mais lento ou menos preciso em alguns casos.
Ao implementar o pgvector no seu projeto, tente experimentar ambos os tipos de índice e seus parâmetros para encontrar a configuração ideal para suas necessidades específicas. Esse processo de ajuste fino pode impactar o desempenho e a precisão das suas operações de busca vetorial.
Quer aprender como começar a usar o pgvector? Confira este tutorial!
O que é MyScale? Visão geral e tecnologia principal
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados open source ClickHouse, projetado para workloads de IA e machine learning. Ele pode lidar com dados estruturados e vetoriais, além de análises em tempo real e machine learning. O MyScale é focado em séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo, por isso é bom para processamento em tempo real e insights orientados por IA. Ao usar a arquitetura do ClickHouse, o MyScale é de alto desempenho e escalável para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas orientadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de várias ferramentas e o torna escalável para IA. O 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 o MyScale usando SQL, tornando-o acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
O MyScale tem vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade para suportar diferentes casos de uso. Ele suporta 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 ajustar. O mecanismo vetorial proprietário MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados, portanto 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, o MyScale reduz os custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma única base de dados para aplicações de IA. O 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, o MyScale é uma solução preparada para o futuro que pode lidar com novas modalidades de dados e tamanhos de banco de dados, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Metodologia de busca
pgvector oferece indexação HNSW e IVFFlat com métricas de distância padrão (euclidiana, cosseno, produto interno). MyScale oferece mais opções, incluindo MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, com suporte às mesmas métricas de distância.
Tratamento de Dados
pgvector herda os recursos relacionais do PostgreSQL para gerenciamento de dados estruturados. MyScale combina vetores, dados estruturados e busca de texto completo usando arquitetura OLAP.
Escalabilidade e Desempenho
pgvector funciona melhor com conjuntos de dados moderados, exigindo ajustes para escalas maiores. O mecanismo MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para maior densidade de dados e afirma ter melhor desempenho do que bancos de dados vetoriais especializados.
Flexibilidade e Personalização
pgvector depende da flexibilidade de consultas do PostgreSQL. MyScale oferece personalização em SQL e vários algoritmos de indexação com parâmetros ajustáveis.
Integração e Ecossistema
pgvector se integra a implantações e ferramentas PostgreSQL existentes. MyScale oferece suporte nativo a SQL e ferramentas de telemetria para monitoramento de sistemas LLM.
Facilidade de Uso
pgvector é simples para usuários de PostgreSQL. A interface SQL do MyScale o torna acessível para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais.
Quando Escolher pgvector
Escolha pgvector quando você já usa PostgreSQL, precisa de recursos básicos de busca vetorial, deseja evitar gerenciar vários bancos de dados e trabalha com conjuntos de dados de tamanho moderado que não exigem escalabilidade complexa ou operações vetoriais avançadas.
Quando Escolher MyScale
Escolha MyScale quando você precisa de opções avançadas de indexação vetorial, recursos combinados de busca vetorial e de texto completo, escalabilidade de alto desempenho para grandes conjuntos de dados, monitoramento integrado para sistemas LLM, ou planeja lidar com tipos de dados complexos que exigem operações de consulta sofisticadas.
Conclusão
pgvector se destaca ao fornecer recursos de busca vetorial em ambientes PostgreSQL, oferecendo simplicidade e integração com fluxos de trabalho existentes. MyScale se destaca por suas opções avançadas de indexação, recursos de busca combinada e funcionalidades de escalabilidade. Sua escolha deve depender da sua infraestrutura atual, do tamanho do conjunto de dados, dos requisitos de complexidade da busca e de você precisar ou não de ferramentas especializadas de monitoramento de IA e LLM.
Leia isto para obter uma visão geral de pgvector e MyScale, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking minucioso com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
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 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 adapta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real dos bancos de dados vetoriais, em vez de alegações de marketing ou boatos.
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 em seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma rápida olhada no desempenho dos bancos de dados vetoriais convencionais no VectorDBBench Leaderboard.
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