Vespa vs Rockset Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Vespa e Rockset, 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 possibilitar 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 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.
Vespa é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. Rockset é um banco de dados de busca e análise com capacidades de busca vetorial como complemento. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
Vespa: Visão geral e tecnologia central
Vespa é um mecanismo de busca e banco de dados vetorial poderoso que consegue lidar com vários tipos de buscas ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca de texto e busca 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 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 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 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 é projetado para continuar funcionando sem problemas mesmo quando você está adicionando novos dados ou lidando com muitas buscas ao mesmo tempo. Isso o torna excelente para aplicações grandes e 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.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, por isso é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. Rockset oferece suporte tanto à ingestão de dados em streaming quanto em lote, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alterações (CDC) em 1-2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é o Converged Indexing, construído sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, tornando-o super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e oferece suporte a dimensionalidade vetorial de até 200.000, por isso é bom para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
Rockset tem busca vetorial integrada ao núcleo. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Rockset é agnóstico em relação ao algoritmo, então você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para busca vetorial é o Converged Index, que combina busca, ANN, índices colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também oferece suporte a filtragem por metadados e busca híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode buscar em vários campos ANN, oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Principais diferenças
Ao escolher entre Vespa e Rockset para busca vetorial, você precisa entender como cada um lida com diferentes aspectos de busca e gerenciamento de dados. Vamos compará-los em áreas-chave para ajudar você a decidir.
Busca e desempenho
Vespa tem um mecanismo de busca baseado em C++ que combina busca vetorial, textual e de dados estruturados em uma única consulta. Isso significa que você pode executar consultas complexas que misturam diferentes tipos de busca sem penalidade de desempenho. Para busca vetorial, especificamente, Vespa oferece suporte a vários campos vetoriais por documento e tensores de alta dimensionalidade.
Rockset adota uma abordagem diferente com seu sistema Converged Indexing construído sobre RocksDB. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) com um índice FAISS distribuído para escalabilidade. A busca vetorial do Rockset oferece suporte a até 200.000 dimensões e tem um otimizador que escolhe entre KNN e ANN com base na consulta.
Gerenciamento de dados e atualizações
Vespa lida com atualizações de dados em tempo real. Sua arquitetura permite atualizações contínuas enquanto o desempenho da busca é mantido. Você pode atualizar tanto embeddings vetoriais quanto metadados sem reconstruir índices.
Rockset foi desenvolvido para processamento de dados em tempo real com latência de ingestão de 1-2 segundos. Sua base RocksDB mutável permite atualizações rápidas em vetores e metadados. O sistema pode lidar com documentos de até 40MB de tamanho, por isso é adequado para vários tipos de dados.
Escalabilidade e arquitetura
Vespa usa auto-sharding e replicação para distribuir dados entre nós. Você pode adicionar nós ao seu cluster e o Vespa rebalanceará os dados para você. Essa escalabilidade horizontal mantém o desempenho à medida que seus dados crescem.
A arquitetura distribuída da Rockset espalha a computação pelo cluster. O Converged Index combina vários tipos de índice (busca, ANN, colunar, linha) em um único sistema para que você possa consultar diferentes padrões.
Integração e APIs
A Vespa tem APIs REST e personalizadas para integração. Ela tem bibliotecas cliente para linguagens de programação populares e oferece suporte a plugins personalizados para extensibilidade.
A Rockset tem APIs SQL e REST, portanto é acessível para equipes familiarizadas com SQL. Ela se integra bem a fontes de dados em streaming e oferece suporte a feeds de captura de dados alterados (CDC).
Quando Escolher Cada Uma
Escolha a Vespa quando você precisar de busca vetorial, textual e de dados estruturados em escala. Ela é para sistemas de produção que precisam de serving em tempo real, combinações de consultas complexas e controle preciso sobre ranqueamento e relevância. A Vespa é excelente para casos de uso como sistemas de recomendação, busca de produtos, descoberta de conteúdo e aplicações de IA em que você precisa combinar busca tradicional com similaridade vetorial. A opção auto-hospedada é perfeita para empresas que precisam de controle total sobre sua infraestrutura e têm a expertise técnica para gerenciá-la.
A Rockset é a melhor escolha quando você precisa de processamento de dados em tempo real e busca vetorial com zero sobrecarga operacional. Ela é ótima para aplicações que precisam de ingestão rápida de dados, atualizações frequentes em vetores e metadados e consultas baseadas em SQL. A Rockset é perfeita para análises em tempo real, aplicações orientadas a eventos e cenários em que você precisa combinar busca vetorial com fluxos de dados ao vivo. O serviço gerenciado é ótimo para equipes que querem criar aplicações, não gerenciar infraestrutura.
Resumo
Tanto a Vespa quanto a Rockset têm busca vetorial forte, mas se destacam em áreas diferentes. A Vespa é ótima com busca unificada, muita personalização e consultas multimodais complexas em escala. A Rockset é ótima com processamento de dados em tempo real, SQL e serviço gerenciado que reduz a sobrecarga operacional. Sua escolha entre as duas deve estar alinhada aos seus requisitos em torno de atualização dos dados, complexidade das consultas, recursos operacionais e necessidades de escalabilidade. Considere a expertise da sua equipe, a infraestrutura existente, o orçamento e a manutenção de longo prazo ao tomar sua decisão.
Leia isto para obter uma visão geral da Vespa e da Rockset, mas, para avaliá-las, você precisa avaliar 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 datasets e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém 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 banco 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 alegações 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 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 datasets.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
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