Pinecone vs ClickHouse: Selecionando o banco de dados certo para aplicações de GenAI
À medida que aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta postagem de blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Pinecone e ClickHouse. 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 Pinecone vs ClickHouse, 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, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, 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 em Retrieval Augmented Generation (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 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 add-ons de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Pinecone é um banco de dados vetorial criado para esse fim e ClickHouse é um banco de dados de código aberto orientado a colunas com recursos de busca vetorial como add-on. Esta postagem compara seus recursos de busca vetorial.
Pinecone: O Básico
Pinecone é um SaaS criado para busca vetorial em aplicações de machine learning. Como serviço gerenciado, Pinecone cuida da infraestrutura para que você possa se concentrar em criar aplicações, não bancos de dados. É uma plataforma escalável para armazenar e consultar grandes quantidades de embeddings vetoriais para tarefas como busca semântica e sistemas de recomendação.
Os principais recursos do Pinecone incluem atualizações em tempo real, compatibilidade com modelos de machine learning e uma técnica proprietária de indexação que torna a busca vetorial rápida mesmo com bilhões de vetores. Namespaces permitem dividir registros dentro de um índice para consultas mais rápidas e multitenancy. Pinecone também oferece suporte à filtragem de metadados, para que você possa adicionar contexto a cada registro e filtrar resultados de busca por velocidade e relevância.
A oferta serverless da Pinecone facilita o gerenciamento de bancos de dados e inclui métodos eficientes de ingestão de dados. Um dos recursos é a capacidade de importar dados do armazenamento de objetos, o que é muito econômico para ingestão de dados em larga escala. Isso usa uma operação assíncrona de longa duração para importar e indexar dados armazenados como arquivos Parquet.
Para melhorar a busca, a Pinecone hospeda o modelo multilanguage-e5-large para geração de vetores e tem um processo de recuperação em duas etapas com reranking usando o modelo bge-reranker-v2-m3. A Pinecone também oferece suporte à busca híbrida, que combina embeddings vetoriais densos e esparsos para equilibrar a compreensão semântica com a correspondência por palavras-chave. Com integração a frameworks populares de machine learning, suporte a vários idiomas e autoescalonamento, a Pinecone é uma solução completa para busca vetorial em aplicações de IA, com desempenho e facilidade de uso.
ClickHouse: Visão geral e núcleo
ClickHouse é um banco de dados OLAP open-source para análises em tempo real com suporte completo a SQL e processamento rápido de consultas. Ele é ótimo para consultas analíticas por causa do pipeline de consultas totalmente paralelizado e consegue fazer busca vetorial rapidamente. Tem alta compressão (personalizável por meio de codecs), então pode armazenar e consultar grandes conjuntos de dados. Uma de suas principais vantagens é que consegue lidar com conjuntos de dados de múltiplos TB sem ficar limitado pela memória, então é uma ótima ferramenta para usuários com grandes volumes de dados vetoriais. Também oferece suporte a filtragem e agregação em metadados, então você pode consultar vetores e seus metadados.
ClickHouse tem funcionalidade de busca vetorial por meio de SQL, em que operações de distância vetorial são como qualquer outra função SQL. Então você pode combiná-la com filtragem e agregação tradicionais. É ótimo para casos de uso em que você precisa consultar dados vetoriais junto com metadados ou outras informações. Também tem índices experimentais de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) para correspondência mais rápida (mas aproximada). E correspondência exata por meio de varredura linear sobre linhas com processamento paralelo para velocidade e eficiência.
ClickHouse é ótimo para busca vetorial quando você precisa combinar correspondência vetorial com filtragem ou agregação de metadados. Especialmente para conjuntos de dados vetoriais muito grandes que precisam ser processados em paralelo em múltiplos núcleos de CPU. ClickHouse também é bom quando você precisa de suporte a SQL e seu conjunto de dados vetoriais é grande demais para caber em índices somente em memória. Além disso, se você já tem dados relacionados no ClickHouse ou não quer aprender outra ferramenta para gerenciar milhões de vetores, ClickHouse pode economizar seu tempo e recursos. Correspondência exata rápida e paralelizada e o manuseio de grandes conjuntos de dados é no que o ClickHouse é bom, então ele é para usuários avançados de busca.
ClickHouse é uma plataforma de propósito geral para busca vetorial, especialmente para grandes conjuntos de dados que precisam de processamento paralelo e quando você combina busca vetorial com filtragem e agregação baseadas em SQL. Não é tão bom quanto bancos de dados vetoriais especializados para pequenos conjuntos de dados limitados pela memória ou cenários de alto QPS, mas pode lidar com consultas complexas, incluindo metadados, então é ótimo para desenvolvedores que conhecem SQL e precisam de busca vetorial rápida.
Principais diferenças
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial, entender as diferenças entre Pinecone e ClickHouse ajudará você a tomar uma decisão informada. Ambos são bons para diferentes casos de uso em busca vetorial.
Método de busca
A Pinecone usa uma técnica proprietária de indexação para busca vetorial, então é super rápida para busca por similaridade em bilhões de vetores. Ela oferece suporte a atualizações em tempo real e tem uma recuperação em 2 etapas com reranking.
ClickHouse foi projetado para cargas de trabalho OLAP, ele aborda a busca vetorial por meio de SQL. Ele faz correspondência exata por meio de varreduras lineares com processamento paralelo e tem ANNs experimentais para correspondência mais rápida e aproximada.
Dados
A Pinecone foi projetada para armazenar e consultar embeddings vetoriais. Ela oferece suporte à filtragem de metadados, então você pode adicionar contexto a cada registro e refinar os resultados da busca.
ClickHouse é excelente para dados estruturados e semiestruturados. Sua base em SQL o torna poderoso para combinar busca vetorial com operações tradicionais de dados, como filtragem e agregação.
Escalabilidade e Desempenho
Pinecone tem escalonamento automático e foi projetado para bilhões de vetores. Sua arquitetura serverless ajuda no desempenho em escala, mantendo o controle dos custos.
ClickHouse é excelente com grandes conjuntos de dados; ele usa processamento paralelo em vários núcleos de CPU. Ele pode lidar com conjuntos de dados de vários TB sem ficar limitado pela memória, por isso é bom para usuários com muitos dados vetoriais.
Flexibilidade e Personalização
Pinecone tem namespaces para dividir registros dentro de um índice, para acelerar consultas e oferecer suporte a multilocação. Ele também tem busca híbrida, embeddings vetoriais densos e esparsos.
ClickHouse tem uma interface SQL, então você pode escrever consultas altamente personalizadas, combinando operações vetoriais com manipulação complexa de dados. Suas opções de compactação (por meio de codecs) oferecem flexibilidade no armazenamento de dados.
Integração e Ecossistema
Pinecone se integra a frameworks populares de ML e oferece suporte a várias linguagens. Ele também hospeda modelos para geração vetorial e reranqueamento.
ClickHouse, por ser um banco de dados OLAP de uso geral, integra-se bem a muitas ferramentas de processamento e visualização de dados. Sua interface SQL é familiar para usuários de bancos de dados relacionais.
Facilidade de Uso
Pinecone, como serviço gerenciado, cuida da infraestrutura para você, para que você possa se concentrar em criar sua aplicação LLM, não no banco de dados. Sua oferta serverless torna o gerenciamento do banco de dados ainda mais simples.
ClickHouse exige mais configuração e manutenção, mas é familiar para quem tem conhecimento de SQL. Sua documentação é boa, mas a curva de aprendizado é mais íngreme se você é novo em sistemas OLAP.
Custo
Pinecone é precificado pelo número de vetores armazenados e por leituras e gravações. Sua opção serverless é econômica para cargas de trabalho variáveis.
ClickHouse, por ser open source, pode ser auto-hospedado, o que pode reduzir custos para organizações com infraestrutura existente. Mas isso vem com sobrecarga de gerenciamento.
Segurança
Pinecone tem recursos de segurança padrão de um serviço gerenciado, criptografia e controles de acesso.
ClickHouse tem muitos recursos de segurança, criptografia, autenticação, controle de acesso granular que podem ser personalizados de acordo com seus requisitos de segurança.
Quando Usar Cada Um
Pinecone é bom para aplicações que precisam de busca vetorial dedicada, especialmente em casos de uso impulsionados por machine learning e GenAI. Ele é ótimo para buscas de similaridade em larga escala, sistemas de recomendação e casos de uso de busca semântica. Pinecone é perfeito quando você precisa de atualizações em tempo real, lidar com bilhões de vetores e um serviço gerenciado, para que você possa se concentrar no desenvolvimento da aplicação, não no gerenciamento da infraestrutura. Escolha Pinecone quando seu foco principal estiver em operações vetoriais, você precisar de escalabilidade contínua e quiser uma solução que se integre a fluxos de trabalho de machine learning.
ClickHouse é para quando você precisa combinar busca vetorial com análises complexas em grandes conjuntos de dados. Ele é ótimo para situações em que a busca vetorial faz parte de um fluxo de trabalho maior de análise de dados, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados que precisam de processamento paralelo. ClickHouse é perfeito quando você precisa buscar vetores junto com SQL tradicional, filtragem de metadados e agregações. Escolha ClickHouse quando você tiver uma equipe confortável com SQL, precisar de flexibilidade na modelagem e consulta de dados e quiser usar busca vetorial dentro de um banco de dados OLAP.
Conclusão
Pinecone é para busca vetorial dedicada com sobrecarga mínima de gerenciamento. ClickHouse é para busca vetorial como parte de um fluxo de trabalho analítico maior. Sua escolha entre os dois deve se basear no seu caso de uso, tipos de dados e requisitos de desempenho. Considere a escala dos seus dados vetoriais, a complexidade das suas consultas, sua equipe e sua infraestrutura existente. Pinecone é melhor para necessidades dedicadas de busca vetorial. ClickHouse é melhor para busca vetorial em um fluxo de trabalho analítico mais amplo. Em última análise, trata-se de alinhar a tecnologia aos requisitos do seu projeto e às necessidades de escalabilidade de longo prazo.
Leia isto para obter uma visão geral do Pinecone e do ClickHouse, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, 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 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 banco de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se adequa aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de alegações de marketing ou rumores.
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 no GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho nos 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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