Redis vs Vald: 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 Vald 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 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 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 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 com busca vetorial como complemento, e Vald é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. 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. 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 considerem tanto a similaridade semântica quanto critérios específicos de metadados, tornando-a versátil para muitas aplicações orientadas por IA.
A Redis Vector Library 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 AI/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.
Vald: Visão geral e tecnologia principal
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar enormes quantidades de dados vetoriais muito rapidamente. Ele foi criado 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 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 por diferentes máquinas, para que as pesquisas possam continuar acontecendo mesmo enquanto o índice está sendo atualizado. Além disso, o Vald faz backup automaticamente dos dados do seu índice, então você não precisa se preocupar em perder tudo se algo der errado.
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 tranquilamente na nuvem, então você pode adicionar facilmente mais poder de computação ou memória quando precisar. Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que o ajuda a lidar com enormes quantidades de informações.
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 pesquisas ainda podem funcionar bem. 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 toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais diferenças: Redis vs Vald para busca vetorial
Ao escolher entre Redis e Vald para busca vetorial, você precisa considerar várias coisas. Ambas as ferramentas são ótimas para dados vetoriais, mas diferem em algumas áreas-chave que impactarão seu projeto. Vamos comparar Redis e Vald para ajudar você a decidir.
Metodologia de busca
Redis usa os algoritmos FLAT e HNSW para busca aproximada de vizinhos mais próximos. Isso permite uma busca rápida e precisa em espaços vetoriais de alta dimensão. Redis também oferece suporte à busca híbrida, combinando similaridade vetorial com filtragem por atributos.
Vald usa o algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree). Ele é voltado para busca rápida de similaridade em bilhões de vetores. A abordagem do Vald é voltada para velocidade e escalabilidade em grandes conjuntos de dados vetoriais.
Dados
Redis com a Vector Library pode lidar com dados estruturados e não estruturados. Ela permite design de esquema flexível e oferece suporte a consultas complexas que consideram tanto a similaridade semântica quanto metadados específicos. Isso torna o Redis bom para muitos casos de uso de IA.
Vald é para dados vetoriais em larga escala. Ele foi criado para bilhões de vetores. Vald é voltado para dados vetoriais puros, então é bom para projetos que são principalmente sobre informações vetoriais de alta dimensão.
Escalabilidade e desempenho
Redis usa processamento em memória para execução rápida de consultas, o que é bom para conjuntos de dados de pequeno a médio porte. Ele pode escalar verticalmente (adicionando mais recursos a uma única máquina) e horizontalmente (adicionando mais máquinas a um cluster).
Vald foi criado para operações em larga escala. Ele usa indexação distribuída, então pode distribuir dados por várias máquinas. Isso permite que o Vald lide com bilhões de vetores e escale horizontalmente com facilidade. Vald pode continuar a processar buscas mesmo durante atualizações de índice, o que é uma grande vantagem para sistemas de alta disponibilidade.
Flexibilidade e personalização
Redis tem uma interface simples para dados vetoriais e possui recursos como consultas vetoriais personalizadas e extensões relacionadas a LLM. Isso facilita a integração do Redis a vários fluxos de trabalho de IA, especialmente para processamento em tempo real.
Vald permite a personalização dos processos de entrada e saída de dados para que seja compatível com gRPC. Ele foi projetado para funcionar em ambientes de nuvem e tem flexibilidade na alocação de recursos. A arquitetura do Vald permite a personalização fácil do processo de busca e a integração com outros sistemas.
Integração e Ecossistema
Redis tem um grande ecossistema e se integra com muitas ferramentas e frameworks. A busca vetorial faz parte do Redis Stack, então pode ser facilmente combinada com outros recursos do Redis, como cache e mensagens pub/sub.
Vald foi projetado para funcionar em ambientes de nuvem e se integra com Kubernetes. Como é focado em busca vetorial, pode exigir ferramentas adicionais para outras necessidades de gerenciamento de dados.
Facilidade de Uso
Redis tem muita documentação e uma grande comunidade, então é mais fácil de aprender e usar. A Redis Vector Library tem uma interface simples para operações vetoriais.
Vald tem uma curva de aprendizado mais íngreme, especialmente para desenvolvedores que não estão familiarizados com sistemas distribuídos. Mas sua documentação é abrangente e focada em operações de busca vetorial.
Custo
Redis pode ser econômico para conjuntos de dados menores que cabem na memória. Mas, à medida que o tamanho dos dados cresce, o custo da RAM pode crescer exponencialmente.
A natureza distribuída do Vald pode ser mais econômica para conjuntos de dados muito grandes, pois pode usar hardware comum de forma eficiente. Mas gerenciar um sistema distribuído adiciona complexidade operacional e custos potenciais.
Segurança
Redis tem vários recursos de segurança, incluindo criptografia, controle de acesso e autenticação. Ele também suporta SSL/TLS para comunicação segura.
Vald, sendo projetado para ambientes de nuvem, tem recursos para implantação segura em clusters Kubernetes. Mas recursos de segurança específicos podem precisar ser implementados no nível da infraestrutura.
Quando Escolher Cada Tecnologia
Quando Escolher Redis
Redis é ótimo para projetos que precisam de tratamento de dados com busca vetorial. É perfeito para aplicações que precisam de processamento em tempo real, busca híbrida (similaridade vetorial + filtragem por atributos) e integração com outras operações de dados, como cache. Redis é bom para conjuntos de dados de pequeno a médio porte que cabem na memória e para projetos que precisam lidar tanto com estruturas de dados tradicionais quanto com operações vetoriais. Também é bom para equipes que já usam Redis ou procuram uma solução com um ecossistema rico e uma grande comunidade.
Quando Escolher Vald
Vald é melhor para projetos com conjuntos de dados vetoriais massivos, especialmente aqueles com bilhões de vetores. É perfeito para aplicações que precisam de busca por similaridade em alta velocidade em escala, como sistemas de recomendação em larga escala, plataformas de reconhecimento de imagem ou qualquer serviço orientado por IA que trabalhe com uma enorme quantidade de dados vetoriais. Vald é bom para ambientes nativos de nuvem e projetos que podem se beneficiar de sua arquitetura distribuída. Escolha Vald quando você precisa de disponibilidade contínua durante atualizações de índice, tratamento de dados de alta dimensionalidade e capacidade de escalar sua busca vetorial horizontalmente à medida que seus dados crescem.
Conclusão
Redis é um canivete suíço que combina busca vetorial com muitas estruturas de dados e operações, perfeito para diversas aplicações em tempo real com tamanho de dados moderado. Vald é excelente para conjuntos de dados vetoriais massivos com busca de alta velocidade e escalabilidade. Sua escolha entre esses dois deve se basear nas suas necessidades: volume de dados, complexidade da busca, requisitos de integração e escalabilidade. Escolha Redis para operações versáteis e centradas em memória com busca vetorial, e Vald para busca vetorial pura em escala massiva. Em última análise, a escolha certa depende de quão bem a tecnologia se encaixa nos requisitos do seu projeto e na expertise da sua equipe.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Redis e do Vald, 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 open-source projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, um benchmarking completo com datasets 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 open-source para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source 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 banco de dados vetorial, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios datasets 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 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 do 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 principais bancos de dados vetoriais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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