SingleStore vs Vald 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 Vald, 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 dimensão, 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 buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, possibilitando 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 em Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que aprimora o desempenho de modelos de linguagem grandes (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 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.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL, relacional e distribuído, 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.
SingleStore: Visão geral e tecnologia principal
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, então você não precisa de bancos de dados vetoriais separados em sua stack tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas de banco de dados comuns e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode buscar 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 por similaridade. Isso é extremamente útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, nas quais a correspondência por 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 exclusivamente vetoriais, SingleStore oferece esses recursos 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 pelos 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 por 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 troca entre velocidade e precisão - a 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 precisam de 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]), F32 é 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 com base 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.
Vald: Visão geral e tecnologia central
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar em 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 buscas possam continuar acontecendo mesmo enquanto o índice está sendo atualizado. Além disso, o Vald faz automaticamente backup dos dados do seu índice, então você não precisa se preocupar em perder tudo se algo der errado.
O Vald é ótimo para se encaixar em 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 sem problemas na nuvem, então você pode adicionar facilmente mais poder computacional ou memória quando precisar. O Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que o ajuda a lidar com enormes quantidades de informações.
Outro truque interessante do Vald é a replicação de índices. Ele armazena cópias de cada índice em diferentes máquinas. Isso significa que, se uma máquina tiver um problema, suas buscas ainda podem funcionar bem. O 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 em toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais diferenças
Metodologia de busca
O SingleStore oferece várias abordagens de busca: k vizinhos mais próximos exatos (kNN) e busca por Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). O sistema oferece suporte a vários tipos de índice vetorial: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Você pode escolher entre produto escalar e distância euclidiana para correspondência de similaridade. O Vald adota uma abordagem focada usando o algoritmo NGT (Neighborhood Graph and Tree) como seu mecanismo central de busca. Esse algoritmo foi projetado para busca de similaridade em alta velocidade em grandes conjuntos de dados vetoriais e é particularmente eficiente para busca vetorial pura.
Manipulação e integração de dados
SingleStore é único por incorporar a busca vetorial dentro de um banco de dados SQL. Isso significa que você pode combinar busca vetorial com consultas SQL, armazenar vetores em tabelas de banco de dados regulares e aplicar filtros SQL aos resultados da busca vetorial. Essa abordagem unificada reduz a stack tecnológica ao eliminar a necessidade de um banco de dados vetorial separado. Vald lida com os dados de forma diferente; ele se concentra apenas em operações vetoriais. Ele fornece manipuladores personalizados de entrada/saída de dados e suporte à integração gRPC, por isso é adequado para aplicações que lidam principalmente com dados vetoriais e precisam de capacidades especializadas de busca vetorial.
Escalabilidade e Desempenho
Ambos os sistemas têm recursos de escalabilidade, mas abordam isso de maneiras diferentes. SingleStore distribui dados entre vários nós; você pode adicionar nós para escalar a capacidade. O sistema combina operações vetoriais e SQL em consultas distribuídas, mas exige uma configuração específica de tabela columnstore. A arquitetura de escalabilidade do Vald inclui construção de índices distribuída entre máquinas, backup automático dos dados de índice e replicação de índices. Ele pode continuar a processar buscas durante atualizações de índice e tem balanceamento de carga automático para manter o desempenho conforme você cresce. O design pronto para a nuvem facilita escalar computação e memória conforme necessário.
Aplicações Práticas
SingleStore é bom para aplicações que precisam tanto de operações tradicionais de banco de dados quanto de busca vetorial. Ele é ótimo para sistemas de recomendação, reconhecimento de imagem e chatbots de IA que precisam de dados estruturados junto com operações vetoriais. Casos de uso comuns são busca semântica usando vetores de grandes modelos de linguagem e geração aumentada por recuperação para geração de texto focada. Vald é bom para busca vetorial pura em escala. Sua arquitetura é particularmente adequada para aplicações que precisam de indexação contínua sem tempo de inatividade e failover integrado por meio de replicação de índices.
Considerações de Implementação
A escolha entre SingleStore e Vald geralmente se resume aos requisitos do seu projeto. SingleStore pode ser a melhor escolha se você já está familiarizado com SQL e precisa combinar operações tradicionais de banco de dados com busca vetorial. A abordagem baseada em SQL reduz a curva de aprendizado e simplifica a arquitetura geral. Vald pode ser mais adequado para projetos focados apenas em busca vetorial, especialmente aqueles que exigem alta disponibilidade e failover automático. Seu foco especializado em operações vetoriais proporciona melhor desempenho para casos de uso de busca vetorial pura.
Quando Escolher SingleStore
Escolha SingleStore quando você precisar combinar operações tradicionais de banco de dados com busca vetorial, quiser sintaxe SQL e quiser aplicações que lidem tanto com dados estruturados quanto com operações vetoriais em um único sistema.
Quando Escolher Vald
Selecione Vald quando seu foco principal for operações de busca vetorial pura, você precisar de indexação contínua sem tempo de inatividade, precisar de failover integrado por meio de replicação de índices ou quiser uma ferramenta especializada para operações vetoriais.
Conclusão
SingleStore é ótimo para SQL e operações combinadas de banco de dados vetoriais-tradicionais para aplicações complexas que precisam de ambos. Vald é ótimo para cenários de busca vetorial pura com seu foco especializado e alta disponibilidade. Sua escolha deve se basear em se você precisa de um banco de dados integrado com capacidades vetoriais (SingleStore) ou de um sistema dedicado de busca vetorial (Vald), bem como na experiência da sua equipe e na stack tecnológica existente.
Leia isto para obter uma visão geral de SingleStore e Vald, mas, para avaliá-los, você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios datasets e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, 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 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 alegações 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 a partir do 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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