Pinecone vs Vald: 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. Este post de blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Pinecone e Vald. 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 Vald, 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, 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 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 e Vald são bancos de dados vetoriais criados especificamente. 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 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 aprendizado de máquina 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 multilocação. Pinecone também oferece suporte à filtragem por metadados, para que você possa adicionar contexto a cada registro e filtrar resultados de busca por velocidade e relevância.
A oferta serverless da Pinecone torna o gerenciamento de banco de dados fácil 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, o Pinecone hospeda o modelo multilanguage-e5-large para geração de vetores e tem um processo de recuperação em duas etapas com reranqueamento usando o modelo bge-reranker-v2-m3. O Pinecone também oferece suporte à busca híbrida, que combina embeddings de vetores densos e esparsos para equilibrar a compreensão semântica com a correspondência por palavras-chave. Com integração a frameworks populares de machine learning, suporte a múltiplos idiomas e escalabilidade automática, o Pinecone é uma solução completa para busca vetorial em aplicações de IA, com desempenho e facilidade de uso.
Vald: O Básico
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar em enormes quantidades de dados vetoriais de forma muito rápida. Ela foi criada para lidar com bilhões de vetores e pode crescer facilmente conforme suas necessidades aumentam. O interessante sobre o Vald é que ele usa um algoritmo super-rápido chamado NGT para encontrar vetores semelhantes.
Um dos melhores recursos do Vald é a forma como ele lida com a indexação. Normalmente, quando você está construindo um índice, tudo precisa parar. Mas o Vald é inteligente - ele distribui o índice entre diferentes máquinas, para que as buscas possam continuar acontecendo mesmo enquanto o índice está sendo atualizado. Além disso, o Vald faz backup automático dos dados do seu índice, então você não precisa se preocupar em perder tudo se algo der errado.
O Vald é ótimo para se adaptar a diferentes configurações. Você pode personalizar como os dados entram e saem, fazendo com que ele funcione bem com gRPC. Ele também foi criado para rodar de forma fluida na nuvem, então você pode adicionar facilmente mais poder computacional ou memória quando precisar. O Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que o ajuda a lidar com enormes quantidades de informação.
Outro truque interessante que o Vald tem é a replicação de índices. Ele armazena cópias de cada índice em diferentes máquinas. Isso significa que, se uma máquina tiver um problema, suas buscas ainda poderão funcionar bem. O Vald equilibra automaticamente essas cópias, então você não precisa se preocupar com isso. Tudo isso torna o Vald uma escolha sólida para desenvolvedores que precisam pesquisar em toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais Diferenças
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial, Pinecone e Vald são duas opções a considerar. Ambos conseguem lidar com dados vetoriais em grande escala, mas têm recursos diferentes que podem tornar um deles mais adequado para você. Vamos compará-los em várias áreas para ajudar você a decidir.
Metodologia de Busca
O Pinecone usa indexação personalizada para busca vetorial rápida, mesmo com bilhões de vetores. Oferece suporte a atualizações em tempo real e tem divisão por namespace para consultas mais rápidas.
O Vald usa o algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree) para busca rápida aproximada de vizinhos mais próximos. Ele distribui o índice entre várias máquinas para busca e atualizações simultâneas.
Tratamento de Dados
O Pinecone é excelente para embeddings vetoriais em aplicações de machine learning. Ele tem filtragem por metadados, para que você possa adicionar contexto a cada registro e refinar os resultados de busca.
O Vald foi projetado para bilhões de vetores. Tem personalização flexível de entrada/saída de dados, para que possa se adaptar a qualquer estrutura de dados.
Escalabilidade e Desempenho
O Pinecone tem escalabilidade automática e foi criado para grandes conjuntos de dados. A arquitetura serverless cuida da escalabilidade da infraestrutura para você.
O Vald distribui dados por várias máquinas para escalabilidade horizontal. Projetado para a nuvem, para que você possa adicionar recursos facilmente conforme precisar.
Flexibilidade e Personalização
O Pinecone se integra a frameworks populares de machine learning e oferece suporte a múltiplos idiomas. Tem busca híbrida para embeddings de vetores densos e esparsos.
O Vald tem processos personalizáveis de entrada/saída de dados e funciona com gRPC. A arquitetura distribuída oferece flexibilidade em implantação e escalabilidade.
Integração e Ecossistema
O Pinecone se integra a ecossistemas de machine learning e tem SDKs para múltiplas linguagens. Tem modelos integrados para geração de vetores e reranqueamento.
O Vald foi projetado para a nuvem e tem integração com gRPC, então pode se adaptar a qualquer stack tecnológica.
Facilidade de Uso
Pinecone, como um serviço gerenciado, cuida do gerenciamento da infraestrutura para que os desenvolvedores possam se concentrar na criação de aplicações. Possui métodos eficientes de ingestão de dados, incluindo importação a partir de armazenamento de objetos.
Vald exige um gerenciamento mais prático, mas oferece controle refinado sobre o sistema. Possui backup automático de índices e gerenciamento de replicação.
Custo
Pinecone é SaaS, portanto pode ser mais econômico para equipes que não querem gerenciar infraestrutura.
Vald é open-source, portanto pode ter um custo menor, mas exigiria mais recursos para configuração e manutenção.
Segurança
Pinecone, como um serviço gerenciado, provavelmente tem segurança integrada, mas seria necessário verificar a documentação deles para obter detalhes.
A segurança do Vald fica por sua conta e da sua infraestrutura.
Quando Usar Cada Um
Pinecone é a escolha quando você quer um banco de dados vetorial totalmente gerenciado que se integra a fluxos de trabalho de machine learning. É ótimo para aplicações que precisam de busca vetorial em tempo real em escala, como sistemas de recomendação, mecanismos de busca semântica ou chatbots com tecnologia de IA. Pinecone é bom quando você quer se concentrar na sua aplicação e não na infraestrutura, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados e precisar de busca híbrida ou filtragem por metadados.
Vald é a escolha quando você quer mais controle sobre sua implementação de busca vetorial e tem os recursos para gerenciar sua própria infraestrutura. É bom para projetos que precisam de uma solução altamente customizável, especialmente aqueles em ambientes de nuvem com requisitos específicos de desempenho ou escalabilidade. Vald é bom quando você precisa lidar com bilhões de vetores, precisa de controle refinado sobre indexação e busca ou quer integrar a busca vetorial aos seus sistemas existentes usando gRPC.
Resumo
Pinecone e Vald têm soluções de busca vetorial, cada uma com seus próprios pontos fortes. Pinecone é um serviço gerenciado com forte integração com machine learning, atualizações em tempo real e recursos como busca híbrida e filtragem por metadados. Ele foi projetado para facilidade de uso e escalabilidade, portanto é bom para equipes que querem se concentrar no desenvolvimento de aplicações. Vald é altamente customizável, pode lidar com bilhões de vetores e tem uma arquitetura distribuída que permite indexação e busca simultâneas. Sua escolha entre os dois deve se basear no seu caso de uso, volume de dados, nível de controle necessário, recursos para gerenciamento de infraestrutura e integração com sistemas existentes. Considere o tamanho dos seus dados, a complexidade dos seus requisitos de busca, a expertise da sua equipe e os planos de escalabilidade de longo prazo ao tomar sua decisão.
Leia isto para obter uma visão geral do Pinecone e do Vald, 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 benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, benchmarking rigoroso com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco 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 encaixa em 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 boatos.
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 comprometida 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 em seus próprios datasets.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais convencionais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os seguintes blogs para saber mais sobre a avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI
Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.