Las 5 bases de datos vectoriales que hay que probar en 2024

Las bases de datos vectoriales, también denominadas bases de datos vectorizadas o almacenes vectoriales, constituyen una categoría especializada de bases de datos concebida para el almacenamiento y la recuperación eficientes de vectores de alta dimensión.

En el contexto de las bases de datos, un vector denota una serie organizada de valores numéricos que significan una posición dentro de un espacio multidimensional. Cada componente del vector corresponde a una característica o dimensión distinta.

Estas bases de datos resultan especialmente adecuadas para manejar aplicaciones que trabajan con conjuntos de datos extensos e intrincados, que abarcan ámbitos como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el tratamiento de imágenes y la búsqueda de similitudes.

Las bases de datos relacionales convencionales pueden encontrar dificultades a la hora de gestionar datos de alta dimensión y ejecutar búsquedas de similitud con una eficiencia óptima. En consecuencia, las bases de datos vectoriales surgen como una alternativa valiosa en tales escenarios.

¿Cuáles son los principales atributos de las bases de datos vectoriales?

Los atributos clave de las bases de datos vectoriales abarcan:

Almacenamiento optimizado de vectores

Las bases de datos vectoriales se optimizan para el almacenamiento y la recuperación de vectores de alta dimensión, a menudo mediante la aplicación de estructuras de datos y algoritmos especializados.

Búsqueda avanzada de similitudes

Estas bases de datos destacan en la realización de búsquedas de similitud, lo que permite a los usuarios localizar vectores muy próximos o similares a un vector de consulta proporcionado en función de métricas predefinidas, como la similitud coseno o la distancia euclídea.

Escalabilidad

La arquitectura de las bases de datos vectoriales está diseñada para escalar horizontalmente, lo que facilita la gestión eficaz de grandes volúmenes de datos y consultas al distribuir la carga computacional entre varios nodos.

Soporte para incrustaciones

Las bases de datos vectoriales, empleadas con frecuencia para almacenar incrustaciones vectoriales generadas por modelos de aprendizaje automático, desempeñan un papel crucial en la representación de datos dentro de un espacio continuo y denso. Tales incrustaciones encuentran aplicaciones comunes en tareas como el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de imágenes.

Procesamiento en tiempo real

Numerosas bases de datos vectoriales se optimizan para el procesamiento en tiempo real o casi real, lo que las hace idóneas para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y un rendimiento de baja latencia.

¿Qué es una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial es una base de datos especializada diseñada para almacenar datos como vectores multidimensionales que representan diversos atributos o cualidades. Cada pieza de información, como palabras, imágenes, sonidos o vídeos, se convierte en lo que se denomina vectores.

Toda la información se transforma en estos vectores mediante métodos como modelos de aprendizaje automático, incrustación de palabras o técnicas de extracción de características.

La principal ventaja de esta base de datos reside en su capacidad para localizar y recuperar datos con rapidez y precisión basándose en la proximidad o similitud de los vectores.

Este enfoque permite realizar búsquedas basadas en la relevancia semántica o contextual, en lugar de depender únicamente de coincidencias precisas o criterios específicos, como ocurre en las bases de datos tradicionales.

Digamos que estás buscando algo. Con una base de datos vectorial, puedes:

• Busca canciones que tengan una melodía o un ritmo similares.
• Descubra artículos que hablen de ideas o temas similares.
• Localiza gadgets que parezcan similares en función de sus características y reseñas.

¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?

Imagine las bases de datos tradicionales como tablas que almacenan ordenadamente cosas sencillas como palabras o números.

Ahora, piense en las bases de datos vectoriales como sistemas superinteligentes que manejan información compleja conocida como vectores utilizando métodos de búsqueda únicos.

A diferencia de las bases de datos normales, que buscan coincidencias exactas, las bases de datos vectoriales adoptan un enfoque diferente. Se trata de encontrar la coincidencia más cercana utilizando medidas especiales de similitud.

Estas bases de datos se basan en una fascinante técnica de búsqueda denominada búsqueda por vecino más próximo aproximado (RNA).

Ahora bien, el secreto del funcionamiento de estas bases de datos reside en algo llamado “incrustaciones”.

Los datos no estructurados, como texto, imágenes o audio, no encajan perfectamente en tablas.

Por eso, para dar sentido a estos datos en la IA o el aprendizaje automático, se transforman en representaciones numéricas mediante incrustaciones.

Redes neuronales especiales hacen el trabajo pesado de este proceso de incrustación. Por ejemplo, las incrustaciones de palabras las convierten en vectores de forma que las palabras similares terminan más cerca unas de otras en el espacio vectorial.

Esta transformación actúa como un traductor mágico que permite a los algoritmos comprender las conexiones y semejanzas entre distintos elementos.

Así pues, piense en las incrustaciones como una especie de traductor que convierte los datos no numéricos en un lenguaje que los modelos de aprendizaje automático pueden entender.

Esta transformación ayuda a estos modelos a detectar patrones y vínculos en los datos de forma más eficaz.

¿Cuáles son las mejores bases de datos vectoriales para 2024?

Hemos preparado una lista de las 5 principales bases de datos de vectores para 2024:

1. Piña

Lo primero es lo primero: Pinecone no es de código abierto.

Se trata de una base de datos vectorial en la nube gestionada por los usuarios a través de una sencilla API, que no requiere configuración de infraestructura.

Pinecone permite a los usuarios iniciar, gestionar y mejorar sus soluciones de IA sin la molestia de ocuparse del mantenimiento de la infraestructura, la supervisión de los servicios o la solución de problemas de algoritmos.

Esta solución procesa los datos con rapidez y permite a los usuarios emplear filtros de metadatos y compatibilidad con índices dispersos y densos, lo que garantiza resultados precisos y rápidos en los distintos requisitos de búsqueda.

Sus principales características son:

1. Identificación de entradas duplicadas.

1. Ranking de seguimiento.
2. Realización de búsquedas de datos.
3. Clasificar los datos.
4. Eliminación de entradas duplicadas.

Para más información sobre Pinecone, consulte el tutorial “
Dominio de las bases de datos vectoriales con Pinecone”
de Moez Ali, disponible en Data Camp.

2. Croma

Chroma es una base de datos de incrustación de código abierto diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones LLM (Large Language Model).

Su principal objetivo es facilitar la integración de conocimientos, hechos y habilidades para los LLM.

Nuestra exploración de Chroma DB destaca su capacidad para manejar sin esfuerzo documentos de texto, transformar texto en incrustaciones y realizar búsquedas de similitud.

Características principales:

• Equipado con diversas funcionalidades, como consultas, filtrado, estimaciones de densidad, etc.
• Compatibilidad con LangChain (Python y JavaScript) y LlamaIndex.
• Utiliza la misma API que opera en los cuadernos Python y se escala de forma eficiente al clúster de producción

Más información: ¿Qué es el marco API RAG y los LLM?

3. Weaviate

A diferencia de Pinecone, Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que simplifica el almacenamiento de objetos de datos e incrustaciones vectoriales de sus modelos ML preferidos.

Esta versátil herramienta se adapta a la perfección para gestionar miles de millones de objetos de datos sin problemas.

Realiza rápidamente una búsqueda 10-NN (10-Nearest Neighbors) en milisegundos entre millones de elementos.

A los ingenieros les resulta útil para vectorizar datos durante la importación o suministrar sus vectores, y elaborar sistemas para tareas como la extracción de preguntas y respuestas, el resumen y la categorización.

Características principales:

• Módulos integrados para búsquedas basadas en IA, funcionalidad de preguntas y respuestas, fusión de LLM con sus datos y categorización automatizada.
• Amplias funciones CRUD (crear, leer, actualizar, eliminar).
• Nube nativa, distribuida, capaz de escalar con cargas de trabajo en evolución y compatible con Kubernetes para un funcionamiento sin problemas.
• Facilita la transición fluida de modelos ML a MLOps utilizando esta base de datos.

4. Qdrant

Qdrant funciona como una base de datos vectorial que permite realizar búsquedas de similitud vectorial con facilidad.

Funciona a través de un servicio API que facilita la búsqueda de los vectores de alta dimensión más estrechamente relacionados.

La utilización de Qdrant permite transformar incrustaciones o codificadores de redes neuronales en aplicaciones robustas para diversas tareas como emparejar, buscar y ofrecer recomendaciones. Algunas de las principales características de Qdrant son:

• API flexible: Proporciona especificaciones OpenAPI v3 junto con clientes preconstruidos para múltiples lenguajes de programación.
• Rapidez y precisión: Implementa un algoritmo HNSW personalizado para realizar búsquedas rápidas y precisas.
• Filtrado avanzado: Permite filtrar los resultados en función de las cargas útiles vectoriales asociadas, mejorando la precisión de los resultados.
• Soporte de datos diversos: Admite diversos tipos de datos, como coincidencias de cadenas, rangos numéricos, geolocalizaciones, etc.
• Escalabilidad: Diseño nativo en la nube con capacidad de escalado horizontal para gestionar cargas de datos crecientes.
• Eficacia: Desarrollado en Rust, optimiza el uso de recursos mediante la planificación dinámica de consultas para mejorar la eficiencia.

5. Faiss

Código abierto: Sí

Estrellas de GitHub: 23k

Desarrollada por Facebook AI Research, Faiss es una biblioteca de código abierto que resuelve el reto de la búsqueda y agrupación rápida y densa de similitudes vectoriales.

Ofrece métodos de búsqueda en conjuntos de vectores de distintos tamaños, incluidos los que pueden superar la capacidad de la memoria RAM.

Faiss también ofrece códigos de evaluación y asistencia para el ajuste de parámetros.

Características principales:

• Recupera no sólo el vecino más próximo, sino también el segundo, el tercero y el k-ésimo vecino más próximo.
• Permite la búsqueda de varios vectores simultáneamente, sin limitarse a uno solo.
• Utiliza la búsqueda del mayor producto interior en lugar de la búsqueda mínima.
• Admite otras distancias como L1, Linf, etc., aunque en menor medida.
• Devuelve todos los elementos dentro de un radio especificado de la ubicación de la consulta.
• Ofrece la opción de guardar el índice en disco en lugar de almacenarlo en RAM.

Faiss es una potente herramienta para acelerar las búsquedas de similitud de vectores densos, que ofrece una serie de funcionalidades y optimizaciones para realizar operaciones de búsqueda eficientes y eficaces.

Conclusión

En la actual era impulsada por los datos, los crecientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático ponen de relieve el papel crucial que desempeñan las bases de datos vectoriales.

Su excepcional capacidad para almacenar, explorar e interpretar vectores de datos multidimensionales se ha convertido en la base de un amplio espectro de aplicaciones basadas en IA.

Desde los motores de recomendación hasta el análisis genómico, estas bases de datos se erigen en herramientas fundamentales que impulsan la innovación y la eficacia en diversos ámbitos.

Preguntas más frecuentes

1. ¿Cuáles son las principales características que debo buscar en las bases de datos vectoriales?

Cuando consideres una base de datos vectorial, prioriza características como:

• Funciones de búsqueda eficaces
• Escalabilidad y rendimiento
• Flexibilidad en los tipos de datos
• Opciones avanzadas de filtrado
• API y soporte de integración

2. ¿En qué se diferencian las bases de datos vectoriales de las tradicionales?

Las bases de datos vectoriales se distinguen de las tradicionales por su enfoque especializado de la gestión y el tratamiento de los datos. He aquí en qué se diferencian:

• Estructura de datos: Las bases de datos tradicionales organizan los datos en filas y columnas, mientras que las bases de datos vectoriales se centran en almacenar y manejar vectores de alta dimensión, especialmente adecuados para datos complejos como imágenes, texto e incrustaciones.
• Mecanismos de búsqueda: Las bases de datos tradicionales utilizan principalmente coincidencias exactas o criterios establecidos para las búsquedas, mientras que las bases de datos vectoriales emplean búsquedas basadas en similitudes, lo que permite obtener resultados más relevantes desde el punto de vista contextual.
• Funcionalidad especializada: Las bases de datos vectoriales ofrecen funcionalidades únicas, como la búsqueda del vecino más cercano, la búsqueda de rangos y el manejo eficiente de datos multidimensionales, que satisfacen los requisitos de las aplicaciones impulsadas por la IA.
• Rendimiento y escalabilidad: Las bases de datos vectoriales están optimizadas para manejar datos de alta dimensión de manera eficiente, lo que permite búsquedas más rápidas y escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos en comparación con las bases de datos tradicionales.

Comprender estas diferencias puede ayudar a elegir el tipo de base de datos adecuado en función de la naturaleza de los datos y las aplicaciones previstas.