SingleStore vs Vespa: 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 Vespa, 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, 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 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)
- 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 Vespa 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 incorporá-la ao próprio banco de dados, para que você não precise 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 super útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, onde 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 está tudo certo. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, para que você não precise 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 de k vizinhos mais próximos (kNN), que encontra o conjunto exato de 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 troca entre velocidade e precisão - a ANN é mais rápida, mas pode não retornar o conjunto exato de 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 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.
Vespa: Visão geral e tecnologia central
Vespa é um mecanismo de busca poderoso e banco de dados vetorial que pode lidar com vários tipos de buscas ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca de texto e buscas em dados estruturados. Isso significa que você pode usá-lo para encontrar itens semelhantes (como imagens ou produtos), buscar palavras específicas em textos e filtrar resultados com base em coisas como datas ou números - tudo de uma vez. Vespa é flexível e pode trabalhar com diferentes tipos de dados, desde números simples até estruturas complexas.
Um dos recursos de destaque do Vespa é sua capacidade de realizar busca vetorial. Você pode adicionar qualquer número de campos vetoriais aos seus documentos, e o Vespa fará buscas neles rapidamente. Ele pode até lidar com tipos especiais de vetores chamados tensores, que são úteis para representar coisas como embeddings de documentos com várias partes. O Vespa é inteligente na forma como armazena e busca esses vetores, por isso consegue lidar com quantidades realmente grandes de dados sem desacelerar.
Vespa foi criado para ser super rápido e eficiente. Ele usa seu próprio mecanismo especial escrito em C++ para gerenciar memória e realizar buscas, o que o ajuda a ter bom desempenho mesmo ao lidar com consultas complexas e muitos dados. Ele foi projetado para continuar funcionando sem problemas mesmo quando você está adicionando novos dados ou lidando com muitas buscas ao mesmo tempo. Isso o torna ótimo para grandes aplicações do mundo real que precisam lidar com muito tráfego e dados.
Outra coisa interessante sobre o Vespa é que ele pode escalar automaticamente para lidar com mais dados ou tráfego. Você pode adicionar mais computadores à sua configuração do Vespa, e ele distribuirá automaticamente o trabalho entre eles. Isso significa que seu sistema de busca pode crescer conforme suas necessidades crescem, sem que você precise fazer muita configuração complicada. O Vespa pode até se ajustar automaticamente para lidar com mudanças na quantidade de dados ou tráfego que você tem, o que pode ajudar a economizar custos. Isso o torna uma ótima escolha para empresas que precisam de um sistema de busca que possa crescer com elas ao longo do tempo.
Principais diferenças
Metodologia e capacidades de busca
SingleStore realiza busca vetorial diretamente no mecanismo do banco de dados e oferece tanto busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN) quanto busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados (ANN). Ele oferece suporte a vários tipos de índice: FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ e produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade.
Vespa realiza busca vetorial + busca de texto + consultas de dados estruturados em um único mecanismo. Essa busca unificada permite que desenvolvedores realizem vários tipos de buscas ao mesmo tempo, o que pode ser muito útil para aplicações complexas.
Tratamento e armazenamento de dados
SingleStore é um sistema de banco de dados completo, vetores são armazenados em tabelas de banco de dados regulares. Atualmente, ele oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 é o único tipo de elemento suportado. Vetores devem ser armazenados em tabelas columnstore, com índices criados em colunas únicas contendo dados vetoriais.
Vespa tem mais flexibilidade na representação de dados, você pode ter qualquer número de campos vetoriais por documento. Ele pode lidar com tensores, então é adequado para estruturas de dados complexas, como embeddings de documentos com várias partes. Essa flexibilidade se estende ao tratamento de tipos de dados além de apenas vetores.
Escalabilidade e Desempenho
Ambos os sistemas lidam com escalabilidade de maneiras diferentes:
SingleStore tem uma arquitetura distribuída em que os dados são espalhados por vários nós. À medida que os dados crescem, você adiciona mais nós e a capacidade aumenta. O processador de consultas combina busca vetorial com operações SQL, sem necessidade de consultas separadas.
Vespa tem um mecanismo C++ para gerenciamento de memória e operações de busca. Ele distribui cargas de trabalho entre nós e se ajusta a mudanças no volume de dados ou nos padrões de tráfego. Esse escalonamento automático ajuda a otimizar o uso de recursos e potencialmente reduzir custos.
Integração e Uso
SingleStore faz busca vetorial na sintaxe SQL padrão, então desenvolvedores familiarizados com SQL podem usá-lo. Você pode combinar operações vetoriais com consultas tradicionais de banco de dados usando comandos SQL padrão. É muito útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagem e chatbots de IA.
Vespa tem um mecanismo de busca que pode fazer vários tipos de busca ao mesmo tempo. Embora a documentação não especifique a sintaxe de consulta, ele pode fazer diferentes tipos de busca em uma consulta, então deve ter uma interface de consulta unificada.
Trade-offs de Desempenho
A busca ANN do SingleStore pode ser muito mais rápida do que a busca kNN exata, às vezes por ordens de grandeza. Mas isso vem com menor precisão - um trade-off que vale a pena para aplicações que precisam de tempos de resposta interativos com bilhões de vetores.
O mecanismo C++ do Vespa otimiza o desempenho com consultas complexas e alto volume de dados. Seu desempenho é mantido durante operações concorrentes, como atualizações de dados e buscas, então é bom para aplicações de alto tráfego.
Quando Escolher SingleStore
SingleStore é melhor quando compatibilidade com SQL e busca vetorial exata são mais importantes. É perfeito para empresas que criam aplicações impulsionadas por IA que precisam se integrar a bancos de dados SQL existentes, especialmente ao criar mecanismos de recomendação, sistemas de reconhecimento de imagem ou chatbots de IA que exigem correspondência vetorial exata. É para equipes que querem manter seus fluxos de trabalho SQL e adicionar busca vetorial e para aplicações que precisam tanto de busca de vizinhos mais próximos exata quanto aproximada.
Quando Escolher Vespa
Vespa é melhor quando você precisa combinar diferentes tipos de buscas. É para projetos que precisam de busca unificada em vetores, texto e dados estruturados, especialmente ao lidar com estruturas de dados complexas, como embeddings de documentos com várias partes. Empresas que querem um sistema que possa escalar e otimizar recursos sem intervenção humana vão adorar a infraestrutura autoajustável do Vespa, então ele é perfeito para aplicações que crescem com tráfego variável.
Considerações Finais
Tudo se resume aos seus requisitos técnicos e à sua organização. SingleStore é ótimo para integração com SQL e busca vetorial exata, um ambiente familiar para equipes com experiência em SQL. Vespa é ótimo para busca unificada e escalonamento automático, perfeito para aplicações complexas de busca multimodal. Considere a experiência da sua equipe, a infraestrutura existente, as necessidades de escalonamento e os casos de uso ao tomar sua decisão. Ambos têm busca vetorial robusta, mas diferentes abordagens de implementação e escalonamento, então um é mais adequado para cada tipo de projeto.
Leia isto para obter uma visão geral do SingleStore e do Vespa, 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 minucioso com seus próprios datasets e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos 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 datasets 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.
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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench a partir de 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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