Vespa vs MyScale Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Apps de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos Vespa e MyScale, 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 dimensão, 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 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 especializados 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.
Vespa é um banco de dados vetorial especializado. MyScale é um banco de dados construído sobre o ClickHouse que combina busca vetorial e análise SQL com recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Vespa: Visão geral e tecnologia central
Vespa é um poderoso mecanismo de busca e banco de dados vetorial que consegue lidar com múltiplos tipos de buscas ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca textual e busca em dados estruturados. Isso significa que você pode usá-lo para encontrar itens semelhantes (como imagens ou produtos), pesquisar palavras específicas em textos e filtrar resultados com base em coisas como datas ou números — tudo de uma só 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 pesquisará neles rapidamente. Ele pode até lidar com tipos especiais de vetores chamados tensores, que são úteis para representar coisas como embeddings de documentos em múltiplas partes. Vespa é inteligente na forma como armazena e pesquisa esses vetores, então consegue lidar com quantidades realmente grandes de dados sem ficar lento.
Vespa foi criado para ser extremamente 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 aplicações grandes e reais que precisam lidar com muito tráfego e dados.
Outro aspecto interessante do 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.
O que é MyScale? Visão geral e tecnologia principal
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados de código aberto ClickHouse, projetado para cargas de trabalho de IA e machine learning. Ele pode lidar com dados estruturados e vetoriais, além de análises em tempo real e machine learning. MyScale é focado em séries temporais, busca vetorial e busca de texto completo, por isso é bom para processamento em tempo real e insights impulsionados por IA. Ao usar a arquitetura do ClickHouse, MyScale é de alto desempenho e escalável para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas impulsionadas por IA ao integrar busca vetorial, busca de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de várias ferramentas e o torna escalável para IA. MyScale oferece suporte e gerencia o processamento analítico de dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Desenvolvedores podem interagir com MyScale usando SQL, então ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
MyScale tem vários tipos de índices vetoriais e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns como distância euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. O banco de dados tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, cada um com seu próprio conjunto de parâmetros para ajustar. O mecanismo vetorial MSTG proprietário do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados, por isso supera bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Ao combinar a funcionalidade de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de busca de texto completo em um único sistema, MyScale reduz custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma única base de dados para aplicações de IA. MyScale também tem MyScale Telemetry para observabilidade completa de sistemas LLM, para que você possa monitorar e depurar com eficiência. À medida que os dados ficam mais complexos, MyScale é uma solução preparada para o futuro que pode lidar com modalidades de dados mais recentes e tamanhos de banco de dados maiores, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Escolher a solução de busca vetorial certa é essencial para o sucesso do seu projeto. Esta comparação analisa Vespa e MyScale, dois dos grandes participantes no espaço de busca vetorial, para ajudar você a tomar uma decisão informada com base em suas necessidades.
Busca
Vespa tem uma abordagem de busca unificada, combinando busca vetorial, busca de texto e busca em dados estruturados em um só lugar. A busca vetorial tem suporte a vários campos vetoriais por documento e manipulação especializada de tensores para embeddings de documentos complexos. O mecanismo de busca usa um mecanismo C++ personalizado para gerenciamento de memória e processamento de consultas.
MyScale adota uma abordagem diferente ao ser construído sobre o ClickHouse. Ele integra busca vetorial diretamente com SQL, com vários tipos de índice: MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns: distância euclidiana (L2), produto interno (IP), similaridade de cosseno. O mecanismo vetorial MSTG do MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados.
Dados
Vespa pode lidar com vários tipos de dados, desde números simples até estruturas complexas. Ele é excelente em lidar com vários tipos de busca ao mesmo tempo, por isso é bom para aplicações que precisam combinar diferentes abordagens de busca.
O MyScale é focado em dados estruturados e vetoriais, com uma forte ênfase em séries temporais e análises em tempo real. Ele usa arquitetura de banco de dados OLAP para processamento de dados vetorizado, para que desenvolvedores possam trabalhar com dados estruturados e vetoriais usando consultas SQL familiares.
Desempenho e Escalabilidade
O Vespa pode escalar automaticamente em várias máquinas. O sistema distribui cargas de trabalho automaticamente e se adapta a mudanças no volume de dados e nos padrões de tráfego. A escalabilidade automática ajuda a otimizar o uso de recursos e os custos.
O MyScale usa a arquitetura de alta performance do ClickHouse para escalabilidade. Seu mecanismo vetorial MSTG proprietário afirma oferecer melhor desempenho e eficiência de custos em comparação com bancos de dados vetoriais especializados, especialmente ao usar SSDs NVMe.
Integração e Experiência do Desenvolvedor
O Vespa é uma solução de busca completa que pode lidar com vários tipos de busca sem ferramentas adicionais. Mas não há informações sobre integração com outros sistemas.
O MyScale se destaca com sua abordagem SQL-first. Desenvolvedores familiarizados com SQL podem começar a trabalhar com busca vetorial sem aprender novas linguagens de consulta. O MyScale Telemetry para monitoramento e depuração de sistemas LLM facilita a manutenção e otimização de aplicações.
Infraestrutura
A escalabilidade automática e a distribuição de cargas de trabalho do Vespa podem ajudar a otimizar o uso de recursos e reduzir custos operacionais. O sistema se adapta aos padrões reais de uso.
O MyScale combina banco de dados SQL, banco de dados vetorial e busca de texto completo em um único sistema, o que pode reduzir custos de infraestrutura e manutenção. Seu mecanismo vetorial MSTG usa SSDs NVMe de forma eficiente, o que também pode ajudar no desempenho de custos.
Quando Escolher Cada Tecnologia
O Vespa se destaca em aplicações que precisam de vários tipos de busca trabalhando juntos perfeitamente, como plataformas de e-commerce que combinam busca por similaridade de produtos, busca textual e filtros estruturados. Sua escalabilidade automática e mecanismo C++ personalizado o tornam ideal para aplicações em larga escala nas quais você precisa lidar com consultas complexas em diferentes tipos de dados mantendo alta performance.
O MyScale funciona melhor para equipes que já usam bancos de dados SQL e querem adicionar recursos de busca vetorial sem aprender novas linguagens de consulta. Ele é particularmente forte para aplicações que envolvem dados de séries temporais, análises em tempo real e insights impulsionados por IA, especialmente quando você precisa de monitoramento detalhado dos seus sistemas LLM e quer manter sua pilha tecnológica simples.
Conclusão
Tanto o Vespa quanto o MyScale oferecem recursos atraentes para busca vetorial, mas seguem caminhos diferentes para chegar lá. A força do Vespa está em sua abordagem de busca unificada, escalabilidade automática e capacidade de lidar com estruturas de documentos complexas com múltiplos campos vetoriais. O MyScale se destaca com sua abordagem SQL-first, opções especializadas de indexação vetorial e ferramentas de monitoramento integradas para sistemas LLM. Sua escolha deve se alinhar à experiência da sua equipe, à infraestrutura existente e aos requisitos específicos de tratamento de dados, desempenho e escalabilidade. Considere executar benchmarks com seus dados reais e padrões de uso antes de tomar uma decisão final.
Leia isto para obter uma visão geral do Vespa e do MyScale, 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 rigoroso 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 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 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 de 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 comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de 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 na Classificação do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre a avaliação de bancos de dados vetoriais.
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