Redis vs Aerospike: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para suas necessidades
À medida que as tecnologias de IA e orientadas por dados avançam, selecionar um banco de dados vetorial apropriado para sua aplicação está se tornando cada vez mais importante. Redis e Aerospike 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 Redis e Aerospike, 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 possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo uma 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.
Redis é um banco de dados em memória e Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável. Ambos têm capacidades de busca vetorial como complemento. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
Redis: Visão Geral e Tecnologia Principal
Redis era originalmente conhecido por seu armazenamento de dados em memória e adicionou capacidades de busca vetorial por meio da Redis Vector Library, que agora faz parte do Redis Stack. Isso permite que o Redis realize busca por similaridade vetorial enquanto mantém sua velocidade e desempenho.
A busca vetorial no Redis é construída sobre sua infraestrutura existente, usando processamento em memória para execução rápida de consultas. O Redis usa os algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada do vizinho mais próximo, o que permite uma busca rápida e precisa em espaços vetoriais de alta dimensionalidade.
Um dos principais pontos fortes da busca vetorial do Redis é que ela pode combinar busca por similaridade vetorial com filtragem tradicional em outros atributos. Essa busca híbrida permite que desenvolvedores criem consultas complexas que consideram tanto a similaridade semântica quanto critérios específicos de metadados, por isso é versátil para muitas aplicações orientadas por IA.
A Biblioteca Vetorial do Redis fornece uma interface simples para desenvolvedores trabalharem com dados vetoriais no Redis. Ela tem recursos como design de esquema flexível, consultas vetoriais personalizadas e extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões. Isso facilita para engenheiros de IA/ML e cientistas de dados integrarem o Redis ao seu fluxo de trabalho de IA, especialmente para processamento e recuperação de dados em tempo real.
O que é Aerospike? Uma visão geral
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte para indexação e busca vetorial, portanto é adequado para casos de uso de banco de dados vetorial. A capacidade vetorial é chamada de Aerospike Vector Search (AVS) e está em Preview. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS oferece suporte apenas a índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para busca vetorial. Quando atualizações ou inserções são feitas no AVS, os dados do registro, incluindo o vetor, são gravados no Aerospike Database (ASDB) e ficam imediatamente visíveis. Para indexação, cada registro deve ter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Você pode ter vários vetores e índices para um único registro, assim pode pesquisar os mesmos dados de maneiras diferentes. A Aerospike recomenda atribuir registros submetidos a upsert a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operar sobre eles.
O AVS tem uma forma única de construir o índice: ela é concorrente em todos os nós AVS. Embora as atualizações de registros vetoriais sejam gravadas diretamente no ASDB, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação. Isso é feito em lotes e distribuído por todos os nós AVS, portanto utiliza todos os núcleos de CPU no cluster AVS e é escalável. O desempenho de ingestão depende muito da memória do host e da configuração da camada de armazenamento.
Para cada item na fila de indexação, o AVS processa o vetor para indexação, cria os clusters para cada vetor e os confirma no ASDB. Um registro de índice contém uma cópia do próprio vetor e os clusters desse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A indexação usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de instrução única e múltiplos dados.
O AVS executa consultas durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice, porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contabilizadas como solicitações de consulta, mas aparecem como leituras na camada de armazenamento. Dessa forma, o cache é populado com dados relevantes e pode melhorar o desempenho das consultas. Isso mostra como o AVS lida com dados vetoriais e constrói índices para busca por similaridade, para que possa escalar em buscas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças: escolhendo entre Redis e Aerospike para busca vetorial
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial, conhecer as diferenças entre Redis e Aerospike ajudará você a tomar uma decisão. Ambos têm busca vetorial, mas são diferentes. Vamos compará-los em várias áreas.
Metodologia de busca
O Redis usa algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada de vizinhos mais próximos. Busca rápida e precisa em espaço vetorial de alta dimensionalidade. O Redis também oferece suporte à busca híbrida, combinando similaridade vetorial com filtragem por atributos.
O Aerospike Vector Search (AVS) usa apenas índices HNSW para busca vetorial. Ele atualiza registros vetoriais de forma assíncrona e cria clusters para cada vetor em todos os nós AVS no cluster.
Dados
O Redis é excelente no processamento de dados estruturados e semiestruturados. A Biblioteca Vetorial se integra às estruturas de dados existentes do Redis para que você possa ter um esquema flexível e consultas vetoriais personalizadas.
O Aerospike oferece suporte a vários vetores e índices para um único registro. Você pode ter diferentes métodos de busca nos mesmos dados. Ele recomenda fazer upsert de registros em conjuntos específicos para facilitar o monitoramento e as operações.
Escalabilidade e desempenho
O Redis usa processamento em memória para execução rápida de consultas, por isso é ótimo para aplicações em tempo real. A busca vetorial é construída sobre a infraestrutura existente, então o Redis continua rápido.
A indexação do Aerospike é distribuída por todos os nós AVS e usa todos os núcleos de CPU no cluster. Isso é para escalabilidade, especialmente para busca vetorial de alta dimensionalidade. Mas o desempenho de ingestão depende da memória do host e da configuração da camada de armazenamento.
Flexibilidade e Personalização
O Redis tem uma interface simples para dados vetoriais, então você pode criar consultas complexas que consideram similaridade semântica e metadados específicos. Ele também tem extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessões.
O Aerospike permite múltiplos vetores e índices por registro. Você tem flexibilidade em como pesquisar os dados. Mas os detalhes sobre opções de personalização são limitados na prévia.
Integração e Ecossistema
O Redis tem um ecossistema maduro e se integra bem com muitas ferramentas e frameworks, especialmente em fluxos de trabalho de AI/ML. A Vector Library foi projetada para se encaixar na configuração existente do Redis.
A busca vetorial do Aerospike é mais nova e as informações sobre integrações específicas são limitadas. Mas, como um banco de dados NoSQL, provavelmente tem integração com ferramentas comuns de processamento de dados.
Facilidade de Uso
O Redis é conhecido pela simplicidade e tem muita documentação. A Vector Library mantém essa simplicidade, então pode ser mais acessível para desenvolvedores que já estão familiarizados com o Redis.
A busca vetorial do Aerospike está em prévia, então pode ter menos documentação e uma curva de aprendizado mais acentuada por enquanto. Mas isso pode mudar à medida que o recurso amadurece.
Custo
O Redis tem opções open-source e empresariais com múltiplos modelos de preços para serviços em nuvem e gerenciados.
O Aerospike está mirando o mercado empresarial, então isso pode se refletir nos preços. Detalhes de custo para busca vetorial ainda não estão disponíveis publicamente.
Segurança
O Redis tem recursos de segurança como criptografia, autenticação e controle de acesso, que se aplicam à busca vetorial.
O Aerospike, como uma solução focada em empresas, provavelmente tem recursos de segurança robustos, mas detalhes sobre segurança para busca vetorial não estão disponíveis na prévia.
Quando Escolher Cada Tecnologia
O Redis é ótimo para aplicações que precisam de busca vetorial em tempo real e operações de dados tradicionais. A busca em memória e híbrida o torna perfeito para cenários de baixa latência, como sistemas de recomendação, correspondência de conteúdo ou recursos de busca personalizada. O Redis é bom para casos de uso que se beneficiam de sua flexibilidade na modelagem de dados e podem fazer consultas complexas tanto sobre similaridade vetorial quanto sobre metadados. Ele é ótimo para aplicações de IA que precisam integrar busca vetorial com outros recursos do Redis, como cache e gerenciamento de sessões.
O Aerospike Vector Search (AVS) é melhor para alta escalabilidade e alto desempenho com grandes conjuntos de dados, especialmente ao lidar com vetores de alta dimensionalidade. Sua indexação distribuída por todos os nós no cluster o torna uma boa opção para aplicações que precisam lidar com quantidades massivas de dados vetoriais. O Aerospike pode ser a escolha para casos de uso que precisam de um banco de dados NoSQL com busca vetorial integrada, como serving de modelos de machine learning em larga escala, sistemas de detecção de fraude em tempo real ou plataformas de analytics avançadas que processam e consultam dados multidimensionais.
Conclusão
O Redis é versátil, com processamento rápido em memória, modelagem de dados flexível e busca híbrida. Ele tem um ecossistema estabelecido e é fácil de usar, então é uma boa opção para muitos casos de uso de busca vetorial. O Aerospike é bom para escalabilidade e desempenho em buscas vetoriais de alta dimensionalidade; sua arquitetura distribuída pode lidar com grandes conjuntos de dados. Escolha entre Redis e Aerospike com base no seu caso de uso, volume de dados, requisitos de desempenho e stack tecnológica existente. Escolha Redis se você precisa de uma solução flexível e rápida que se integra bem com muitos fluxos de trabalho de IA, especialmente para aplicações em tempo real. Escolha Aerospike se você precisa lidar com dados vetoriais de alta dimensionalidade em grande escala, com foco em escalabilidade e desempenho. Em última análise, a melhor escolha será aquela que se ajusta às necessidades únicas do seu projeto e aos requisitos de escalabilidade de longo prazo.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Redis e do Aerospike, 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 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 projetada para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Essa ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, 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 dos bancos de dados vetoriais, em vez de depender de alegações de marketing ou evidências anedóticas.
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 comprometida 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 bancos de dados vetoriais convencionais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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