Pinecone vs Myscale: Selecionando o banco de dados certo para aplicações GenAI
À medida que as aplicações impulsionadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Este post do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Pinecone e Myscale. 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 se alinha melhor aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Pinecone vs Myscale, 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 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 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 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 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.
Pinecone é um banco de dados vetorial criado especificamente e MyScale é um banco de dados construído sobre ClickHouse que combina busca vetorial e análises SQL. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Pinecone: O Básico
Pinecone é um SaaS criado para busca vetorial em aplicações de aprendizado de máquina. Como um serviço gerenciado, Pinecone lida com a 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 aprendizado de máquina e uma técnica de indexação proprietária que torna a busca vetorial rápida mesmo com bilhões de vetores. Namespaces permitem dividir registros dentro de um índice para consultas mais rápidas e multilocação. 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 a partir de armazenamento de objetos, o que é muito econômico para ingestão de dados em grande 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 de vetores densos e esparsos para equilibrar a compreensão semântica com a correspondência de palavras-chave. Com integração a frameworks populares de machine learning, suporte a vários idiomas e escalabilidade automática, a Pinecone é uma solução completa para busca vetorial em aplicações de IA, com desempenho e facilidade de uso.
O que é MyScale? O básico
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados open source ClickHouse, projetado para cargas de trabalho 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 ClickHouse, o MyScale tem alto desempenho e é 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, por isso ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
O MyScale tem vários tipos de índice vetorial e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a 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 ajuste. O mecanismo vetorial proprietário MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados, de modo que 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 custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma base de dados única 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 se tornam mais complexos, o MyScale é uma solução preparada para o futuro, capaz de lidar com modalidades de dados mais recentes e tamanhos de banco de dados maiores, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial, desenvolvedores e engenheiros precisam considerar muitas coisas. Vamos comparar Pinecone e MyScale em áreas-chave para ajudar você a escolher a opção certa para seu projeto.
Metodologia de busca
A Pinecone tem uma técnica proprietária de indexação para busca vetorial rápida, mesmo com bilhões de vetores. Ela oferece suporte a atualizações em tempo real e recuperação em duas etapas com reranking.
O MyScale, construído sobre o ClickHouse, tem vários tipos de índice vetorial e métricas de similaridade. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância euclidiana, produto interno e similaridade de cosseno. O MyScale tem vários algoritmos de indexação: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW.
Dados
A Pinecone é focada em embeddings vetoriais e oferece suporte à filtragem de metadados. Você pode adicionar contexto a cada registro e filtrar os resultados de busca.
O MyScale lida tanto com dados estruturados quanto com dados vetoriais, séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo. Ele pode processar dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP.
Escalabilidade e desempenho
O Pinecone é autoescalável e projetado para busca vetorial em larga escala. Sua oferta serverless simplifica o gerenciamento de bancos de dados.
O MyScale usa a arquitetura do ClickHouse para alto desempenho e escalabilidade. Seu mecanismo vetorial proprietário MSTG usa SSDs NVMe para aumentar a densidade dos dados e potencialmente superar bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Flexibilidade e personalização
O Pinecone tem namespaces para dividir registros dentro de um índice para consultas mais rápidas e multitenancy. Ele suporta busca híbrida, embeddings vetoriais densos e esparsos.
O MyScale tem flexibilidade por meio de vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade. Os usuários podem ajustar os algoritmos de indexação ao seu caso de uso.
Integração e ecossistema
O Pinecone integra-se a frameworks populares de ML e a várias linguagens de programação.
O MyScale é um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um único sistema. Essa abordagem unificada permite consultas e análises conjuntas de dados.
Facilidade de uso
O Pinecone é um serviço gerenciado que cuida da infraestrutura, para que você possa se concentrar em criar sua aplicação. Ele tem métodos eficientes de ingestão de dados, incluindo a importação de dados de armazenamento de objetos.
O MyScale é SQL nativo, portanto é acessível a programadores familiarizados com bancos de dados relacionais. Isso pode simplificar consultas orientadas por IA ao ter busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema.
Custo
A oferta serverless do Pinecone e seus métodos eficientes de ingestão de dados podem ajudar com o custo. Importar dados de armazenamento de objetos pode ser econômico para ingestão de dados em larga escala.
A abordagem unificada do MyScale pode reduzir os custos de infraestrutura e manutenção ao oferecer múltiplas funcionalidades em um único sistema. Seu mecanismo vetorial MSTG afirma superar e ser mais econômico do que bancos de dados vetoriais especializados.
Leia isto para obter uma visão geral do Pinecone e do Myscale, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmark open-source 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, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench open-source para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source 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 ajusta 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 afirmações de marketing ou boatos.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre a avaliação de bancos de dados vetoriais.
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