pgvector vs Rockset: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para suas necessidades
À medida que a IA e as tecnologias orientadas por dados avançam, selecionar um banco de dados vetorial apropriado para a sua aplicação está se tornando cada vez mais importante. pgvector e Rockset são duas opções nesse espaço. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a tomar uma decisão informada para o seu projeto.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos pgvector 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 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 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 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 especificamente 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. Rockset, por outro lado, é um banco de dados de busca e análise com recursos adicionais de busca vetorial. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
pgvector: Visão geral e tecnologia central
pgvector é uma extensão para PostgreSQL que adiciona suporte a operações vetoriais. Ele permite que os usuários armazenem e consultem embeddings vetoriais diretamente dentro de seu banco de dados PostgreSQL, fornecendo 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 de vizinhos mais próximos exata e aproximada
- 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, o 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, o 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 melhor, o que muitas vezes é uma compensação vantajosa 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 típicos de bancos de dados, 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 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, em seguida, 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 compromisso aceitável em termos de 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 ligeiramente 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!
Rockset: Visão geral e tecnologia central
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real projetado para lidar com dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Sua principal força está na capacidade de ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, tornando-o adequado para aplicações que exigem insights atualizados ao segundo. O Rockset oferece suporte à ingestão de dados tanto em streaming quanto em lote, com a capacidade de processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados alterados (CDC) em 1 a 2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é sua tecnologia Converged Indexing, criada sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, tornando-o altamente eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. O Rockset pode lidar com tamanhos de documentos de até 40 MB e suporta dimensionalidade vetorial de até 200.000, tornando-o adequado para uma ampla gama de aplicações de embeddings vetoriais.
O Rockset integra recursos de busca vetorial como parte de sua funcionalidade central. Ele suporta métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN), usando um índice FAISS distribuído para escalabilidade. A abordagem do Rockset é agnóstica em relação ao algoritmo, permitindo flexibilidade nas implementações de busca. Seu otimizador baseado em custos pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para obter eficiência ideal.
O que diferencia o Rockset em termos de busca vetorial é seu Converged Index, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em uma única estrutura. Isso permite lidar de forma eficiente com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. O Rockset também suporta filtragem por metadados e busca híbrida, com seu otimizador determinando o caminho de execução de consulta mais eficiente. Ele pode realizar buscas em vários campos ANN, oferecendo suporte a modelos multimodais, e oferece APIs SQL e REST para flexibilidade na interface de consulta.
Principais diferenças
pgvector vs Rockset: Comparação de busca vetorial
Metodologia de busca
O pgvector suporta busca de vizinhos mais próximos tanto exata quanto aproximada. Ele oferece índices HNSW e IVFFlat para busca aproximada e usa métricas de distância como euclidiana, cosseno e produto interno.
Rockset oferece suporte a K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Ele usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade e adota uma abordagem agnóstica em relação a algoritmos para flexibilidade. O otimizador baseado em custo da Rockset escolhe entre métodos KNN e ANN para desempenho ideal.
Tratamento de Dados
pgvector se concentra em embeddings vetoriais dentro do PostgreSQL e trabalha com dados estruturados em tabelas PostgreSQL.
Rockset lida com dados estruturados e não estruturados. Ele oferece suporte a embeddings vetoriais de até 200.000 dimensões e pode processar dados em streaming e em lote, incluindo feeds CDC.
Escalabilidade e Desempenho
pgvector aproveita a indexação do PostgreSQL para desempenho. A busca exata pode ser mais lenta para grandes conjuntos de dados, mas índices aproximados melhoram a velocidade ao custo de alguma precisão.
Rockset é projetado para busca e análises em tempo real. Sua Indexação Convergente permite atualizações rápidas in-place, e ele pode lidar com fluxos de dados de alta velocidade. Rockset usa uma arquitetura distribuída para escalabilidade.
Flexibilidade e Personalização
pgvector se integra a bancos de dados PostgreSQL existentes, permite operações vetoriais como adição e subtração, e oferece parâmetros de índice personalizáveis.
Rockset oferece suporte à busca híbrida combinando filtragem vetorial e de metadados. Ele oferece APIs SQL e REST para consultas e pode realizar buscas em vários campos ANN.
Integração e Ecossistema
pgvector se integra perfeitamente ao ecossistema PostgreSQL e pode ser usado com aplicações existentes baseadas em PostgreSQL.
Rockset oferece suporte a várias fontes de dados para ingestão e se integra a plataformas de streaming e data warehouses.
Facilidade de Uso
pgvector é familiar para quem já usa PostgreSQL, mas requer entendimento da administração do PostgreSQL.
Rockset oferece opções de serviço gerenciado, mas pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada para quem é novo na plataforma.
Considerações de Custo
pgvector é open-source e gratuito para uso, com custos associados à execução e escalabilidade do PostgreSQL.
Rockset provavelmente tem custos associados ao seu serviço gerenciado, embora detalhes específicos de preços não sejam fornecidos nas informações dadas.
Recursos de Segurança
pgvector herda os recursos de segurança do PostgreSQL.
Quando Escolher pgvector
Escolha pgvector para projetos que já usam PostgreSQL e precisam adicionar capacidades de busca vetorial, especialmente ao combinar consultas SQL tradicionais com busca por similaridade vetorial. Ele é adequado para busca vetorial em escala moderada dentro de uma única instância de banco de dados e para quem prefere uma solução open source, auto-hospedada, com controle total.
Quando Escolher Rockset
Escolha Rockset para cenários de análises e busca em tempo real, especialmente com dados estruturados e não estruturados mistos. Ele é ótimo para ingestão e consulta rápidas de fluxos de dados de alta velocidade, incluindo embeddings vetoriais. Rockset é ideal para ambientes de dados distribuídos e em larga escala que precisam lidar com vários formatos e fontes de dados e para quem prefere um serviço gerenciado que escala automaticamente.
Conclusão
pgvector e Rockset fazem busca vetorial, mas para diferentes casos de uso. pgvector se integra ao PostgreSQL, para adicionar busca vetorial a aplicações PostgreSQL existentes. Rockset é voltado para análises em tempo real em múltiplos tipos de dados. Sua escolha depende do seu caso de uso, stack tecnológica existente, escala de dados, requisitos em tempo real e complexidade da busca. Escolha pgvector para projetos baseados em PostgreSQL com necessidades moderadas de busca vetorial e Rockset para ambientes de dados diversos e de alta velocidade que precisam de análises em tempo real e escalabilidade.
Embora este artigo forneça uma visão geral do pgvector e do Rockset, é fundamental avaliar esses bancos de dados com base no seu caso de uso específico. Uma ferramenta que pode ajudar nesse processo é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, um benchmarking completo com conjuntos de dados e padrões de consulta específicos será essencial para tomar uma decisão informada entre essas duas abordagens poderosas, porém distintas, para busca vetorial em sistemas de banco 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 projetada 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 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 confiar em afirmações 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 principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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