Qdrant vs Myscale: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Qdrant 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 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, 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 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 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 complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Qdrant é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. MyScale é um banco de dados construído sobre o ClickHouse que combina busca vetorial e análises SQL com recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Qdrant: Visão geral e tecnologia principal
Qdrant é um banco de dados vetorial para busca por similaridade e machine learning. Construído desde o início para dados vetoriais, é a opção preferida dos desenvolvedores de IA. Qdrant otimiza o desempenho e pode lidar com dados vetoriais de alta dimensionalidade, o que é essencial para muitos modelos modernos de ML.
Um dos principais pontos fortes do Qdrant é sua modelagem de dados flexível. Você pode armazenar e indexar não apenas vetores, mas também dados de payload associados a cada vetor. Isso significa que você pode executar consultas complexas que combinam similaridade vetorial com filtragem em metadados, permitindo uma busca mais poderosa e refinada. Qdrant garante consistência de dados com transações compatíveis com ACID, mesmo durante operações simultâneas.
A busca vetorial do Qdrant está no centro da plataforma. Ele usa uma versão personalizada do algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para indexação, que é eficiente em espaços de alta dimensionalidade. A API Distance Matrix permite calcular de forma eficiente distâncias par a par entre vetores, por isso é ótima para tarefas como agrupamento e redução de dimensionalidade - mesmo com milhares de vetores. Para cenários em que a precisão importa mais do que a velocidade, Qdrant também oferece suporte à busca exata e fornece ferramentas visuais para explorar relações vetoriais por meio da Graph UI.
O que há de especial no Qdrant são seus recursos de consulta e otimização. Sua linguagem de consulta funciona perfeitamente com busca vetorial e oferece suporte a operações complexas, incluindo uma poderosa Facet API para agregar e contar valores únicos nos dados. Recursos de otimização de memória, como indexação de texto e geográfica em disco, permitem lidar com implantações em larga escala enquanto mantêm o desempenho por meio de cache inteligente. O Qdrant tem sharding e replicação automáticos para escalabilidade e oferece suporte a vários tipos de dados e condições de consulta, desde correspondência de strings até intervalos numéricos e geolocalizações. Os recursos de quantização escalar, de produto e binária podem reduzir o uso de memória e acelerar a busca, especialmente para vetores de alta dimensionalidade.
Você pode configurar o equilíbrio entre precisão da busca e desempenho com correspondência aproximada e exata, dependendo do seu caso de uso. A arquitetura é projetada para cenários do mundo real em que a busca vetorial precisa ser combinada com filtragem e agregação, por isso é ótima para criar aplicações práticas de IA.
O que é MyScale? Visão geral e tecnologia central
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, portanto é bom para processamento em tempo real e insights impulsionados 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 impulsionadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de múltiplas 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 a arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Desenvolvedores podem interagir com o MyScale usando SQL, portanto ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
O MyScale tem vários tipos de índices vetoriais 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 ajustar. O mecanismo vetorial proprietário MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade dos dados, por isso 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 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 se tornam mais complexos, o MyScale é uma solução preparada para o futuro, capaz de 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
Qdrant usa uma versão altamente otimizada do algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para buscas aproximadas de vizinhos mais próximos (ANN). Esse algoritmo se destaca em espaços de alta dimensionalidade, tornando-o ideal para aplicações de IA, como sistemas de recomendação e busca semântica. O Qdrant também oferece suporte à busca exata quando a precisão é uma prioridade e oferece ferramentas como a Distance Matrix API para tarefas como agrupamento e redução de dimensionalidade.
MyScale, construído sobre o ClickHouse, fornece múltiplos algoritmos de indexação, como MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN e HNSW. Cada algoritmo é ajustável, oferecendo flexibilidade para diversos casos de uso. O MSTG se destaca por sua otimização para SSD NVMe, permitindo alta densidade de dados e desempenho econômico para busca vetorial em larga escala.
Tratamento de Dados
Qdrant foi desenvolvido especificamente para dados vetoriais e oferece a capacidade de armazenar tanto vetores quanto dados de payload associados. Essa flexibilidade permite consultas complexas que combinam similaridade vetorial com filtragem por metadados, útil para aplicações como recomendações personalizadas. O Qdrant também oferece suporte a diversas condições de consulta, desde correspondência de strings até intervalos numéricos e geolocalizações.
MyScale, por outro lado, integra dados estruturados e vetoriais perfeitamente em uma única plataforma. Ele foi projetado para casos de uso que exigem análises em tempo real juntamente com busca vetorial, como dados de séries temporais ou busca de texto completo. Sua arquitetura baseada em OLAP é adequada para cargas de trabalho analíticas, permitindo o processamento simultâneo de dados relacionais e vetorizados.
Escalabilidade e Desempenho
Qdrant alcança escalabilidade por meio de fragmentação e replicação automáticas. Seus recursos de otimização de memória, incluindo indexação em disco, permitem lidar com implantações em larga escala de forma eficiente. Ele também oferece ferramentas para equilibrar precisão e desempenho, tornando-o adequado para aplicações que exigem correspondência aproximada e exata.
MyScale aproveita a arquitetura distribuída do ClickHouse para alta escalabilidade e throughput. Ele oferece suporte a conjuntos de dados massivos usando SSDs NVMe para armazenamento e recuperação eficientes, tornando-o uma escolha robusta para aplicações de IA em tempo real e de alto desempenho.
Flexibilidade e Personalização
Qdrant oferece flexibilidade significativa com sua linguagem de consulta, que integra busca vetorial com filtragem e agregação. Recursos como a Facet API permitem exploração avançada de dados, e suas opções de indexação personalizáveis permitem que desenvolvedores otimizem para casos de uso específicos.
MyScale enfatiza a versatilidade ao combinar capacidades tradicionais de SQL com busca vetorial avançada. Essa abordagem unificada simplifica os fluxos de trabalho, permitindo que desenvolvedores realizem consultas conjuntas em dados estruturados e vetoriais sem alternar entre ferramentas.
Integração e Ecossistema
Qdrant integra-se bem com pipelines de machine learning e frameworks populares, oferecendo APIs em várias linguagens de programação. Ele é altamente compatível com fluxos de trabalho modernos de IA, tornando-se uma escolha natural para desenvolvedores focados em projetos de ML e IA.
MyScale se beneficia de sua interface baseada em SQL, tornando-o acessível para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais. Seu suporte a séries temporais, busca de texto completo e busca vetorial o posiciona como uma ferramenta multifuncional que pode reduzir a complexidade da infraestrutura.
Facilidade de Uso
Qdrant oferece documentação abrangente e ferramentas visuais como a Graph UI, que simplifica a exploração de relações vetoriais. Seu processo de configuração é direto, e o design intuitivo de consultas da plataforma reduz a curva de aprendizado.
MyScale se baseia na fundação SQL do ClickHouse, tornando-o fácil de usar para quem tem experiência com bancos de dados. A capacidade de escrever consultas em SQL padrão minimiza a curva de aprendizado para desenvolvedores em transição de bancos de dados tradicionais.
Considerações de Custo
Qdrant é eficiente em termos de recursos devido aos seus recursos de otimização de memória, mas os custos operacionais dependerão da sua implantação e da escala da sua carga de trabalho. Embora seja open-source, serviços gerenciados ou hospedagem podem introduzir despesas adicionais.
MyScale reduz custos ao consolidar múltiplas funcionalidades — banco de dados SQL, busca vetorial e busca de texto completo — em uma única plataforma. Essa unificação pode reduzir despesas de infraestrutura e manutenção, especialmente para organizações que já usam ClickHouse.
Recursos de Segurança
Ambos os sistemas priorizam a segurança, mas diferem em suas abordagens.
Qdrant garante conformidade ACID para o tratamento consistente e seguro dos dados, mesmo durante operações concorrentes.
MyScale incorpora os recursos robustos de segurança do ClickHouse, incluindo criptografia, controle de acesso baseado em funções e logs de auditoria detalhados.
Quando usar Qdrant
Qdrant é para aplicações em torno de busca por similaridade vetorial e fluxos de trabalho de machine learning. Combinar busca vetorial com filtragem por metadados o torna excelente para personalização, busca semântica e insights impulsionados por IA. Com indexação HNSW, conformidade ACID e otimizações de memória, Qdrant é perfeito para dados vetoriais de alta dimensionalidade em grande escala. É para empresas que criam pipelines de IA em que os dados vetoriais são o foco principal e as nuances de busca são importantes.
Quando usar MyScale
MyScale é para casos de uso híbridos em que a busca vetorial precisa ser combinada com dados estruturados, análises em tempo real e busca de texto completo. Sua interface baseada em SQL é para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais, enquanto sua arquitetura baseada em OLAP é para cargas de trabalho analíticas complexas. Ao ter múltiplas funcionalidades em um único sistema, MyScale é uma ótima opção para empresas que buscam uma plataforma escalável e econômica para gerenciar múltiplos tipos de dados e obter insights de IA e análises em tempo real.
Resumo
Qdrant e MyScale são diferentes. Qdrant é um banco de dados vetorial desenvolvido especificamente para dados de alta dimensionalidade e casos de uso avançados de IA; MyScale é uma plataforma unificada para busca vetorial, dados estruturados e análises em tempo real. Escolha o que se encaixa no seu caso de uso – busca vetorial avançada ou uma ferramenta que possa lidar com múltiplas modalidades de dados.
Leia isto para obter uma visão geral de Qdrant e MyScale, mas, para avaliá-los, você precisa fazer a avaliação 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, 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 encaixa em 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 de seu repositório no 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 bancos de dados vetoriais mais usados no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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