Redis vs Rockset: 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 adequado para sua aplicação está se tornando cada vez mais importante. Redis e Rockset são duas opções nesse espaço. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a tomar uma decisão informada para seu projeto.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos Redis e 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 dimensão, 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 análises e recuperações 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 para essa finalidade 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 com busca vetorial como um complemento, e Rockset é um banco de dados de busca e análise. 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 mantendo sua velocidade e desempenho.
A busca vetorial no Redis é construída sobre sua infraestrutura existente, usando processamento em memória para execução rápida de consultas. Redis usa os algoritmos FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para busca aproximada de vizinhos mais próximos, o que permite busca rápida e precisa em espaços vetoriais de alta dimensão.
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, tornando-a 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 sessão. 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.
Rockset: Visão geral e tecnologia central
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, então ele é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. Rockset oferece suporte tanto à ingestão de dados em streaming quanto em lote, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alteração (CDC) em 1-2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é a Indexação Convergente criada sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, então é super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e oferece suporte a dimensionalidade vetorial de até 200.000, então é bom para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
Rockset tem busca vetorial integrada ao núcleo. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Rockset é agnóstico em relação a algoritmos, então você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para busca vetorial é o Índice Convergente, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também oferece suporte a filtragem por metadados e busca híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode pesquisar em vários campos ANN, oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Principais diferenças: Redis vs Rockset para busca vetorial
Ao escolher entre Redis e Rockset para busca vetorial, você precisa entender as diferenças. Ambos são poderosos, mas têm pontos fortes diferentes para diferentes casos de uso. Vamos compará-los em várias áreas-chave para ajudar você a tomar uma decisão.
Metodologia de busca
Redis usa os algoritmos FLAT e HNSW para busca aproximada de vizinhos mais próximos. Isso é rápido e preciso, especialmente para espaços vetoriais de alta dimensionalidade. Redis é bom em combinar busca por similaridade vetorial com filtragem por atributos, permitindo consultas complexas.
Rockset oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN). Ele usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade e é agnóstico em relação a algoritmos. Você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo do Rockset pode alternar entre KNN e ANN para melhor desempenho.
Dados
Redis, um armazenamento de dados em memória, agora tem recursos de busca vetorial por meio de sua Biblioteca Vetorial. Ele é bom com dados em tempo real e pode lidar com tipos de dados estruturados e não estruturados.
Rockset é para busca e análise em tempo real em dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Ele pode ingerir e processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alteração em tempo real, então é bom para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo.
Escalabilidade e desempenho
Redis usa processamento em memória para execução rápida de consultas, o que é bom para aplicações que precisam de respostas de baixa latência. Ele pode escalar horizontalmente para grandes conjuntos de dados.
Rockset usa uma arquitetura distribuída e Indexação Convergente para escalabilidade. Ele pode lidar com documentos de até 40MB e dimensionalidade vetorial de até 200.000, então é bom para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
Flexibilidade e personalização
O Redis tem esquema flexível e consultas vetoriais personalizadas. Ele tem extensões para tarefas relacionadas a LLM, como cache semântico e gerenciamento de sessão, o que é bom para fluxos de trabalho de IA/ML.
O Converged Index da Rockset combina busca, ANN, índices colunares e de linhas, para que possa lidar com vários padrões de consulta de imediato. Ele oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para consultas.
Integração e Ecossistema
O Redis tem um grande ecossistema e se integra bem com muitas ferramentas e frameworks, especialmente em cache e processamento de dados em tempo real.
A Rockset é voltada para análises e busca em tempo real, tem fortes integrações para streaming de dados e sistemas de captura de alterações de dados. Sua interface SQL é familiar para muitos desenvolvedores e analistas de dados.
Facilidade de Uso
O Redis é conhecido por ser amigável para desenvolvedores, fácil de configurar e operar. Mas otimizar para casos de uso complexos exige um conhecimento mais profundo de seus componentes internos.
A Rockset simplifica operações de dados complexas com sua interface SQL e inferência automática de esquema. Seu serviço gerenciado reduz a sobrecarga operacional.
Custo
O Redis pode ser econômico para alguns casos de uso, especialmente ao usar seu armazenamento em memória para cenários de alto desempenho. Mas escalar memória pode aumentar os custos.
A precificação da Rockset é baseada no uso de computação e armazenamento. Sua capacidade de lidar com atualizações de forma eficiente e execução de consultas otimizada pode economizar custos para algumas cargas de trabalho.
Segurança
Tanto o Redis quanto a Rockset têm recursos de segurança robustos, criptografia, autenticação e controle de acesso. Considere os requisitos de segurança da sua aplicação e a familiaridade da sua equipe com o modelo de segurança de cada sistema.
Quando Escolher Cada Tecnologia
Quando usar Redis
O Redis é melhor para aplicações que precisam de operações de busca vetorial com latência superbaixa, especialmente com dados em tempo real. É ótimo para cenários em que você precisa combinar busca por similaridade vetorial com filtragem por atributos, como sistemas de recomendação, correspondência de conteúdo ou busca por similaridade de imagens. O Redis é bom para casos de uso que se beneficiam do processamento em memória, como gerenciamento de sessões, cache e análises em tempo real. Use o Redis quando a velocidade for sua prioridade e seus dados couberem na memória ou puderem ser distribuídos em um cluster.
Quando usar Rockset
A Rockset é melhor para aplicações que precisam de busca e análises em tempo real em dados em mudança, especialmente quando você tem uma combinação de tipos de dados estruturados e não estruturados. É ótima para casos de uso que exigem consultas complexas em vários tipos de dados, incluindo embeddings vetoriais. Use a Rockset quando precisar pesquisar vetores junto com busca de texto completo, agregações ou joins em grandes conjuntos de dados. Também é boa para cenários em que você precisa ingerir e consultar fluxos de dados de alta velocidade em tempo real, como análises de logs, análise de comportamento de usuários ou processamento de dados de IoT.
Resumo
O Redis é rápido em memória e em busca híbrida, ótimo para aplicações em tempo real de baixa latência. A Rockset é boa em lidar com múltiplos tipos de dados e consultas complexas em tempo real, com análises fortes junto à busca vetorial. Sua escolha entre os dois deve se basear nos seus requisitos: tipos de dados, complexidade das consultas, latência e escalabilidade. Use o Redis para velocidade e modelos de dados simples, e a Rockset para dados complexos e em mudança com análises. Em última análise, tudo se resume a alinhar a tecnologia às necessidades e metas de desempenho do seu projeto.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Redis e da Rockset, é essencial 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, benchmarking minucioso 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 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 projetada para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Esta 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 do banco de dados vetorial, em vez de depender de alegações de marketing ou evidências anedóticas.
O 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 principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
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