SingleStore vs Vearch: 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 Vearch, 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 permitir 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 desenvolvidos 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 Vearch é um banco de dados vetorial desenvolvido especificamente para esse fim. Esta publicação 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, de modo que 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 ao produto escalar e à distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é extremamente útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, em que 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 grande escala. À medida que seus dados crescem, você pode simplesmente adicionar mais nós e estará pronto. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, então você não precisa fazer várias consultas separadas. Diferentemente de bancos de dados exclusivamente 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 Aproximada de Vizinhos Mais Próximos (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 — 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. O sistema atualmente suporta o 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.
O que é Vearch? Visão geral e tecnologia principal
Vearch é uma ferramenta para desenvolvedores que criam aplicações de IA que precisam de buscas de similaridade rápidas e eficientes. É como um banco de dados turbinado, mas, em vez de armazenar dados comuns, foi criado para lidar com aqueles embeddings vetoriais complicados que impulsionam muita da tecnologia moderna de IA.
Uma das coisas mais legais sobre o Vearch é sua busca híbrida. Você pode buscar por vetores (pense em encontrar imagens ou textos semelhantes) e também filtrar por dados comuns, como números ou texto. Assim, você pode fazer buscas complexas como “encontrar produtos como este, mas apenas na categoria de eletrônicos e abaixo de $500”. Também é rápido — estamos falando de buscas em um corpus de milhões de vetores em milissegundos.
O Vearch foi projetado para crescer conforme suas necessidades. Ele usa uma configuração em cluster, como uma equipe de computadores trabalhando em conjunto. Você tem diferentes tipos de nós (master, router e partition server) que lidam com diferentes tarefas, desde o gerenciamento de metadados até o armazenamento e a computação de dados. Isso permite que o Vearch escale horizontalmente e seja confiável à medida que seus dados crescem. Você pode adicionar mais máquinas para lidar com mais dados ou tráfego sem se preocupar.
Para desenvolvedores, o Vearch tem alguns recursos interessantes que facilitam a vida. Você pode adicionar dados ao seu índice em tempo real, para que seus resultados de busca estejam sempre atualizados. Ele suporta múltiplos campos vetoriais em um único documento, o que é útil para dados complexos. Também há um SDK Python para desenvolvimento e testes rápidos. O Vearch é flexível com métodos de indexação (IVFPQ e HNSW) e suporta versões para CPU e GPU, para que você possa otimizar para seu hardware e caso de uso específicos. Seja criando um sistema de recomendação, busca de imagens semelhantes ou qualquer aplicativo de IA que precise de correspondência de similaridade rápida, o Vearch oferece as ferramentas para fazer isso acontecer com eficiência.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore incorpora a busca vetorial ao seu banco de dados baseado em SQL, para que você possa armazenar e consultar vetores junto com seus dados estruturados. Oferecemos suporte à busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN) para resultados exatos e à busca aproximada de vizinhos mais próximos (ANN) para desempenho rápido em grandes conjuntos de dados. A ANN usa métodos de indexação como IVF_FLAT e HNSW, portanto é excelente para aplicações em que o tempo é essencial, mesmo que isso signifique sacrificar a precisão absoluta. Isso dá ao SingleStore a capacidade de lidar com uma variedade de casos de uso de busca, desde consultas precisas até grandes operações.
Vearch foi projetado para busca por similaridade vetorial e é excelente para consultas híbridas que combinam correspondência vetorial com filtragem de dados estruturados. Por exemplo, ele pode realizar buscas complexas, como encontrar produtos semelhantes em categorias ou faixas de preço específicas. Ele oferece suporte à indexação IVFPQ e HNSW e a otimizações de CPU e GPU, para que você possa ajustar o desempenho ao seu hardware e caso de uso. Vearch é perfeito para buscas por similaridade ultrarrápidas em conjuntos de dados massivos.
Dados
SingleStore armazena e gerencia dados vetoriais em tabelas columnstore, portanto é compatível com dados estruturados. Sua abordagem estruturada simplifica as coisas, mas vem com limitações; por exemplo, ele oferece suporte apenas ao formato Vector Type(dimensions[, F32]). Isso torna o SingleStore excelente para aplicações em que dados estruturados e não estruturados coexistem, mas menos flexível para aquelas que precisam de diferentes formatos ou configurações de vetores.
Vearch é mais flexível com dados. Ele pode armazenar vários campos vetoriais em um único documento, o que é útil para gerenciar relações de dados complexas. E sua indexação em tempo real significa que os resultados de busca refletem as atualizações de dados mais recentes. Esse foco em flexibilidade e tempo real torna o Vearch uma boa escolha para desenvolvedores que criam sistemas orientados por IA que dependem fortemente de dados não estruturados ou semiestruturados.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore escala horizontalmente distribuindo dados por vários nós. Isso significa que você pode lidar com operações vetoriais em larga escala simplesmente adicionando mais nós ao cluster. Seu processador de consultas também ajuda no desempenho ao combinar busca vetorial e SQL em uma única consulta, para que você minimize a sobrecarga e maximize a eficiência em cargas de trabalho mistas.
Vearch também escala bem; ele tem uma arquitetura de cluster em que diferentes nós lidam com diferentes tarefas, como gerenciamento de metadados, armazenamento de dados e roteamento. Isso garante desempenho à medida que os conjuntos de dados crescem. Ele pode processar milhões de vetores em milissegundos, portanto consegue lidar com cargas de trabalho pesadas. É uma ótima escolha para aplicações com cargas de trabalho intensas de busca vetorial.
Flexibilidade e Personalização
SingleStore é focado em simplicidade e integração; ele tem uma interface SQL, para que você possa combinar busca vetorial com operações tradicionais de banco de dados. Embora isso simplifique as coisas, também limita a personalização. SingleStore é excelente para cenários em que operações vetoriais padrão dentro de um contexto de banco de dados estruturado são suficientes.
Vearch, por outro lado, oferece muitas opções de personalização; você pode definir vários campos vetoriais e ajustar finamente os métodos de indexação com base no seu caso de uso. Ele também oferece suporte a CPU e GPU, para que você possa otimizar para custo ou desempenho com base no seu hardware. Essa flexibilidade torna o Vearch uma escolha melhor para projetos que exigem configurações únicas ou estratégias avançadas de indexação.
Integração e Ecossistema
SingleStore se integra bem a ecossistemas empresariais, especialmente aqueles construídos em torno de SQL. Ele pode gerenciar dados estruturados e vetoriais em um único sistema, simplificando a arquitetura e reduzindo a necessidade de ferramentas adicionais. Isso torna o SingleStore uma boa escolha para empresas que desejam consolidar suas operações de dados.
O ecossistema do Vearch é voltado para desenvolvedores que criam aplicações de IA. Ele tem um SDK Python para facilitar o desenvolvimento e os testes, para que você possa integrá-lo facilmente aos seus projetos existentes. Embora não tenha tantas integrações quanto o SingleStore, ele é focado em fluxos de trabalho centrados em IA e vetores, portanto atende bem às necessidades de seu público-alvo.
Facilidade de Uso
A interface SQL do SingleStore é familiar para desenvolvedores e administradores de banco de dados acostumados com bancos de dados relacionais. Sua documentação e seu design são claros, portanto a curva de aprendizado é mínima e as equipes podem usar os recursos de busca vetorial sem retreinamento extensivo.
Vearch é amigável para desenvolvedores, mas pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada para aqueles que não estão acostumados a sistemas vector first. Mas suas APIs, indexação em tempo real e SDK Python o tornam acessível para desenvolvedores que já se sentem confortáveis com frameworks de IA e machine learning. Portanto, ainda é uma ferramenta prática apesar de ser especializada.
Considerações de Custo
SingleStore pode combinar operações de dados vetoriais e estruturados em um único sistema, então pode economizar custos ao eliminar a necessidade de bancos de dados vetoriais separados. Mas o custo operacional pode aumentar conforme você escala cargas de trabalho combinadas de SQL e vetores, especialmente para aplicações de alta concorrência.
Vearch é focado em busca vetorial eficiente, então é uma escolha econômica para casos de uso centrados em IA. Mas se você tiver requisitos significativos de dados estruturados, poderá incorrer em custos adicionais se precisar usar ferramentas adicionais para lidar com dados não vetoriais. Entender sua arquitetura de dados e distribuição de carga de trabalho é fundamental para gerenciar custos com qualquer uma das soluções.
Recursos de Segurança
SingleStore tem recursos de segurança de nível empresarial, como criptografia, autenticação e controle de acesso. Então é bom para aplicações que exigem conformidade rigorosa e proteção de dados.
Vearch tem os recursos essenciais de segurança, mas é mais focado em casos de uso de IA e busca vetorial. Para aplicações que lidam com dados sensíveis, você pode precisar de medidas adicionais para alcançar o mesmo nível de segurança do SingleStore. Você deve avaliar suas necessidades específicas de segurança ao considerar qualquer uma das ferramentas.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é para empresas que precisam lidar com dados estruturados e vetoriais em escala. A interface SQL e a busca vetorial integradas a um banco de dados relacional o tornam perfeito para casos de uso como sistemas de recomendação, análises impulsionadas por IA e geração aumentada por recuperação (RAG). Se sua aplicação precisa combinar busca por similaridade vetorial com operações tradicionais de banco de dados, como filtrar por preço ou categoria, SingleStore é a maneira mais fácil.
Quando Escolher Vearch
Vearch é para aplicações centradas em IA que precisam de busca por similaridade vetorial rápida e flexível. Consultas híbridas complexas, indexação em tempo real e suporte a múltiplos campos vetoriais em um único documento o tornam perfeito para motores de recomendação, busca por similaridade de imagem ou texto e outros fluxos de trabalho impulsionados por machine learning. Se você está focado em IA e precisa de um sistema vetorial escalável, o primeiro sistema otimizado para desempenho, Vearch é o caminho.
Conclusão
SingleStore e Vearch ambos têm busca vetorial, mas para casos de uso diferentes. A força do SingleStore está em integrar busca vetorial com um banco de dados relacional tradicional, então é ótimo para aplicações que têm dados estruturados e vetoriais em escala. Vearch é flexível e focado em casos de uso impulsionados por IA, com recursos para desenvolvedores que criam aplicações avançadas de machine learning. A escolha, em última análise, depende do seu caso de uso, do tipo de dados que você tem e dos seus requisitos de desempenho. Saber isso o guiará à tecnologia certa para você.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Vearch, mas para avaliá-los você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso 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 fundamental 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 de código aberto 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 dos bancos de dados vetoriais, em vez de alegações de marketing ou boatos.
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 no 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.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre a avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
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