SingleStore vs Pinecone: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos SingleStore e Pinecone, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente 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, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir pesquisas de 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 aprimora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) fornecendo 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 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.
SingleStore é um sistema distribuído, relacional, de gerenciamento de banco de dados SQL com busca vetorial como complemento, e Pinecone é um banco de dados vetorial. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia central
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, para que você não precise de bancos de dados vetoriais separados em sua stack de tecnologia. Vetores podem ser armazenados em tabelas comuns de banco de dados e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode pesquisar imagens de produtos semelhantes enquanto filtra por faixa de preço ou explorar embeddings de documentos enquanto limita os resultados a departamentos específicos. O sistema oferece suporte tanto à busca semântica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ para índice vetorial quanto a produto escalar e distância euclidiana para correspondência de similaridade. Isso é superútil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, onde a correspondência de similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore foi criado para desempenho e escala. O banco de dados distribui os dados por vários nós, para que você possa lidar com operações de dados vetoriais em larga escala. À medida que seus dados crescem, você pode simplesmente adicionar mais nós e pronto. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, então você não precisa fazer várias consultas separadas. Ao contrário de bancos de dados apenas vetoriais, SingleStore oferece essas capacidades como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar recursos de IA sem gerenciar vários sistemas ou lidar com transferências de dados complexas.
Para indexação vetorial, o SingleStore tem duas opções. A primeira é a busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN), que encontra o conjunto exato dos k vizinhos mais próximos para um vetor de consulta. Mas, para conjuntos de dados muito grandes ou alta concorrência, o SingleStore também oferece suporte à busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN) usando indexação vetorial. A busca ANN pode encontrar k vizinhos próximos muito mais rapidamente do que a busca kNN exata, às vezes por ordens de magnitude. Há uma compensação entre velocidade e precisão — ANN é mais rápida, mas pode não retornar o conjunto exato dos k vizinhos mais próximos. Para aplicações com bilhões de vetores que precisam de tempos de resposta interativos e não exigem precisão absoluta, a busca ANN é o caminho a seguir.
A implementação técnica de índices vetoriais no SingleStore tem requisitos específicos. Esses índices só podem ser criados em tabelas columnstore e devem ser criados em uma única coluna que armazena os dados vetoriais. Atualmente, o sistema oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), sendo F32 o único tipo de elemento suportado. Essa abordagem estruturada torna o SingleStore excelente para aplicações como busca semântica usando vetores de grandes modelos de linguagem, geração aumentada por recuperação (RAG) para geração de texto focada e correspondência de imagens baseada em embeddings vetoriais. Ao combinar isso com recursos tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
Pinecone: O Básico
Pinecone é um SaaS criado para busca vetorial em aplicações de aprendizado de máquina. Como um serviço gerenciado, o 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 multitenancy. O Pinecone também oferece suporte à filtragem por metadados, para que você possa adicionar contexto a cada registro e filtrar resultados de busca para maior velocidade e relevância.
A oferta serverless do Pinecone facilita o gerenciamento do banco de dados e inclui métodos eficientes de ingestão de dados. Um dos recursos é a capacidade de importar dados de 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 dois estágios com reranking usando o modelo bge-reranker-v2-m3. O Pinecone também oferece suporte à busca híbrida, que combina embeddings vetoriais densos e esparsos para equilibrar a compreensão semântica com a correspondência por palavras-chave. Com integração a frameworks populares de aprendizado de máquina, suporte a vários idiomas e auto scaling, o Pinecone é uma solução completa para busca vetorial em aplicações de IA, com desempenho e facilidade de uso.
Principais Diferenças
Metodologia e Implementação de Busca
O SingleStore tem busca vetorial integrada ao seu banco de dados SQL, com busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN) e busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Ele oferece suporte a vários tipos de índice: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ. Ele faz correspondência de similaridade por produto escalar e distância euclidiana, portanto é adequado para qualquer tipo de aplicação de busca vetorial.
A Pinecone tem sua própria técnica de indexação proprietária otimizada para busca vetorial. Ela tem atualização em tempo real e um processo de recuperação em dois estágios com reranking usando o modelo bge-reranker-v2-m3. Ela tem um sistema de busca híbrida que combina embeddings vetoriais densos e esparsos para compreensão semântica e correspondência de palavras-chave. A Pinecone também tem geração vetorial integrada com seu modelo multilanguage-e5-large.
Dados e Arquitetura
A Pinecone é um banco de dados SQL com capacidades vetoriais. Você precisa criar índices vetoriais em tabelas columnstore e usar o formato Vector Type(dimensions[, F32]). O que é único na SingleStore é que você pode combinar busca vetorial com SQL regular em uma única consulta, sem precisar executar várias consultas. A arquitetura distribui dados por vários nós para poder lidar com operações vetoriais em larga escala.
A Pinecone foi projetada para busca vetorial, usando namespaces para particionar e dividir registros dentro de índices. Ela tem filtragem robusta de metadados para que você possa fazer buscas conscientes do contexto e refinar com base em atributos adicionais. Um dos pontos fortes da Pinecone é seu sistema eficiente de ingestão de dados, que pode ingerir dados diretamente do armazenamento de objetos usando arquivos Parquet. Como um serviço gerenciado com uma arquitetura serverless, a Pinecone lida com a complexidade da infraestrutura para você.
Escalabilidade e Desempenho
A SingleStore escala horizontalmente adicionando mais nós ao sistema. O processador de consultas pode lidar com operações combinadas de vetores e SQL de forma eficiente, distribuindo a carga de trabalho entre os nós. Você pode escolher busca exata ou aproximada, para equilibrar precisão e desempenho com base nas suas necessidades. Isso é ótimo para aplicações que precisam escalar tanto a busca vetorial quanto as operações regulares de banco de dados.
A Pinecone escala por meio de uma infraestrutura de auto-scaling que ajusta recursos com base na demanda. A arquitetura de serviço gerenciado lida com a complexidade da escalabilidade para que você possa se concentrar no desenvolvimento da aplicação, não no gerenciamento da infraestrutura. A organização baseada em namespaces da Pinecone permite consultar bilhões de vetores de forma eficiente, e suas técnicas de indexação especializadas escalam bem.
Integração e Experiência de Desenvolvimento
A SingleStore tem uma interface SQL para operações vetoriais, então é familiar para equipes com experiência existente em SQL. Você pode criar recursos complexos de IA dentro do próprio banco de dados, combinando busca vetorial com operações regulares de banco de dados. Essa integração pode simplificar o desenvolvimento para aplicações que precisam tanto de busca vetorial quanto de funcionalidade regular de banco de dados.
A Pinecone integra-se a frameworks populares de ML e oferece suporte a várias linguagens. Ela tem uma API simples para operações vetoriais e modelos pré-treinados para geração vetorial e reranking.
Quando Escolher a SingleStore
A SingleStore é para empresas que precisam combinar operações tradicionais de banco de dados com busca vetorial em um único sistema. Ela é ótima para empresas que executam aplicações complexas que precisam tanto de consultas de dados estruturados quanto de busca por similaridade, como mecanismos de recomendação que levam em conta o histórico de transações do usuário, catálogos de produtos que combinam busca de texto com busca de imagens, ou aplicativos financeiros que precisam processar dados de séries temporais e embeddings de documentos. A abordagem SQL é especialmente boa para equipes com experiência existente em SQL que querem ter uma arquitetura de dados unificada sem precisar gerenciar sistemas separados para operações vetoriais e tradicionais de dados.
Quando Escolher a Pinecone
A Pinecone é para equipes que estão focadas exclusivamente em busca vetorial e querem um serviço gerenciado com sobrecarga operacional mínima. Ela é ótima para aplicações que priorizam busca rápida por similaridade vetorial, como sistemas de recomendação de conteúdo alimentados por IA, busca semântica de documentos ou aplicações de similaridade de imagens que não precisam fazer join com tabelas tradicionais de banco de dados. A arquitetura serverless da Pinecone e o machine learning integrado a tornam perfeita para startups e equipes que querem avançar rapidamente sem gerenciar infraestrutura ou implementar seus próprios algoritmos de processamento vetorial.
Conclusão
A escolha entre SingleStore e Pinecone depende dos seus dados e das suas necessidades operacionais. SingleStore é uma solução completa que combina banco de dados tradicional e busca vetorial, excelente para aplicações que precisam de ambos em um único sistema. Sua abordagem SQL e arquitetura escalável conseguem lidar com consultas complexas em dados vetoriais e estruturados. Pinecone, com sua busca vetorial especializada e serviço gerenciado, é uma solução mais focada, excelente para cenários de busca vetorial pura, e ajuda você a chegar ao mercado mais rapidamente para aplicações específicas de vetores. Sua decisão deve se basear na sua stack tecnológica existente, na expertise da equipe, nas necessidades operacionais e no equilíbrio entre operações vetoriais e de banco de dados tradicional de que seu app precisa.
Leia isto para obter uma visão geral de SingleStore e Pinecone, 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 open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo 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 ajusta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real de bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações 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 comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench em 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 Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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