Las 5 principales bases de datos vectoriales para aplicaciones LLM de alto rendimiento

Introducción

La creación de aplicaciones de IA a menudo requiere buscar en millones de documentos, encontrar elementos similares en catálogos masivos o recuperar contexto relevante para su LLM. Las bases de datos tradicionales no funcionan aquí porque están diseñadas para coincidencias exactas, no para similitudes semánticas. Cuando necesita encontrar “lo que significa lo mismo o es similar” en lugar de “lo que coincide exactamente”, necesita una infraestructura diseñada para búsquedas vectoriales de alta dimensión. Las bases de datos vectoriales resuelven esto almacenando incrustaciones y facilitando búsquedas de similitudes súper rápidas en miles de millones de vectores.

Este artículo cubre las cinco principales bases de datos vectoriales para aplicaciones LLM de producción. Exploraremos qué hace que cada uno sea único, sus características clave y recursos de aprendizaje prácticos para ayudarlo a elegir el correcto.

1. piña

Pinecone es una base de datos vectorial sin servidor que elimina los dolores de cabeza de la infraestructura. Obtienes una API, empujas vectores y maneja el escalado automáticamente. Es la opción preferida para los equipos que desean realizar envíos rápidos sin preocuparse por los gastos administrativos.

Pinecone proporciona escalamiento automático sin servidor donde la infraestructura se adapta en tiempo real según la demanda sin planificación manual de la capacidad. Combina incrustaciones de vectores densas con vectores dispersos para la coincidencia de palabras clave al estilo BM25 a través de capacidades de búsqueda híbrida. También indexa vectores tras la inserción sin demoras en el procesamiento por lotes, lo que permite actualizaciones en tiempo real para sus aplicaciones.

Aquí hay algunos recursos de aprendizaje para Pinecone:

2. Qdrante

Qdrant es una base de datos vectorial de código abierto escrita en Rust, que ofrece velocidad y eficiencia de memoria. Está diseñado para desarrolladores que necesitan control sobre su infraestructura y al mismo tiempo mantener un alto rendimiento a escala.

Qdrant ofrece rendimiento seguro para la memoria con uso eficiente de recursos y velocidad excepcional a través de su implementación Rust. Admite la indexación de carga útil y otros tipos de indexación para un filtrado eficiente de datos estructurados junto con la búsqueda vectorial, y reduce el uso de memoria mediante el uso de técnicas escalares y de cuantificación de productos para implementaciones a gran escala. Qdrant admite almacenamiento de carga útil tanto en memoria como en disco, y permite el escalamiento horizontal con fragmentación y replicación para una alta disponibilidad en modo distribuido.

Obtenga más información sobre Qdrant con estos recursos:

3. Tejer

Weaviate es una base de datos de vectores de código abierto que funciona bien para combinar la búsqueda de vectores con las capacidades de las bases de datos tradicionales. Está diseñado para consultas complejas que necesitan tanto comprensión semántica como filtrado de datos estructurados.

Weaviate combina la búsqueda de palabras clave con la similitud de vectores en una única consulta unificada a través de una búsqueda híbrida nativa. Es compatible con GraphQL para una búsqueda, filtrado y recuperación eficientes, y se integra directamente con los modelos OpenAI, Cohere y Hugging Face para la incrustación automática mediante la vectorización incorporada. También proporciona soporte multimodal que permite realizar búsquedas en texto, imágenes y otros tipos de datos simultáneamente. La arquitectura modular de Qdrant ofrece un sistema de complementos para módulos personalizados e integraciones de terceros.

Consulte estos recursos de Weaviate para obtener más información:

4. Croma

Chroma es una base de datos vectorial liviana e integrable diseñada para brindar simplicidad. Funciona bien para la creación de prototipos, el desarrollo local y aplicaciones que no necesitan una escala masiva pero que no desean gastos operativos.

Chroma se ejecuta en proceso con su aplicación sin requerir un servidor separado a través del modo integrado. Tiene una configuración sencilla con dependencias mínimas y es una excelente opción para la creación rápida de prototipos. Chroma guarda y carga datos localmente con una configuración mínima a través de la persistencia.

Estos recursos de aprendizaje de Chroma pueden resultar útiles:

5. Milvus

Milvus es una base de datos vectorial de código abierto creada para implementaciones a escala de miles de millones. Cuando necesita manejar conjuntos de datos masivos con arquitectura distribuida, Milvus ofrece la escalabilidad y el rendimiento necesarios para las aplicaciones empresariales.

Milvus es capaz de manejar miles de millones de vectores con una latencia de búsqueda de milisegundos para requisitos de rendimiento a escala empresarial. Separa el almacenamiento de la computación a través de una arquitectura nativa de la nube construida en Kubernetes para un escalamiento flexible y admite múltiples tipos de índices, incluidos HNSW, IVF, DiskANN y más, para diferentes casos de uso y estrategias de optimización. Zilliz Cloud ofrece un servicio totalmente administrado basado en Milvus para implementaciones de producción.

Puede que estos recursos de aprendizaje de Milvus le resulten útiles:

Concluyendo

La elección de la base de datos vectorial adecuada depende de sus necesidades específicas. Comience con sus limitaciones: ¿Necesita una latencia inferior a 10 ms? ¿Búsqueda multimodal? ¿Datos a escala de mil millones? ¿Autohospedado o administrado?

La elección correcta equilibra el rendimiento, la complejidad operativa y el costo de su aplicación. Lo más importante es que estas bases de datos están lo suficientemente maduras para la producción; la verdadera decisión es adaptar las capacidades a sus necesidades.

Si ya usa PostgreSQL y le gustaría explorar una extensión de búsqueda vectorial, también puede considerar pgvector. Para obtener más información sobre cómo funcionan las bases de datos vectoriales, lea La guía completa de bases de datos vectoriales para aprendizaje automático.