15 Bases de Datos Vectoriales que Debes Probar en 2024

15 Bases de Datos Vectoriales que Debes Probar en el 2024

Introducción

En el ámbito de la ciencia de datos en constante evolución, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental al permitir el almacenamiento, recuperación y manipulación eficientes de datos de alta dimensionalidad. Este artículo explora la definición y la importancia de las bases de datos vectoriales, comparándolas con las bases de datos tradicionales, y proporciona una visión detallada de las 15 mejores bases de datos vectoriales a considerar en 2024.

¿Qué son las bases de datos vectoriales?

Las bases de datos vectoriales, en su núcleo, están diseñadas para manejar datos vectorizados de manera eficiente. A diferencia de las bases de datos tradicionales que sobresalen en el almacenamiento de datos estructurados, las bases de datos vectoriales se especializan en gestionar puntos de datos en un espacio multidimensional, lo que las hace ideales para aplicaciones en inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.

El propósito de las bases de datos vectoriales radica en su capacidad para facilitar la incrustación de vectores, las búsquedas de similitud y el manejo eficiente de datos de alta dimensionalidad. A diferencia de las bases de datos tradicionales que podrían tener dificultades con datos no estructurados, las bases de datos vectoriales sobresalen en escenarios donde las relaciones y similitudes entre puntos de datos son cruciales.

Base de Datos Vectorial vs Base de Datos Tradicional

Aspecto	Bases de Datos Tradicionales	Bases de Datos Vectoriales
Tipo de Datos	Datos simples (palabras, números) en formato de tabla.	Datos complejos (vectores) con búsqueda especializada.
Método de Búsqueda	Coincidencias exactas de datos.	Coincidencia más cercana mediante la búsqueda del Vecino Más Cercano Aproximado (ANN, por sus siglas en inglés).
Técnicas de Búsqueda	Métodos de consulta estándar.	Métodos especializados como el hashing y las búsquedas basadas en grafos para ANN.
Manejo de Datos No Estructurados	Desafiante debido a la falta de un formato predefinido.	Transforma datos no estructurados en representaciones numéricas (incrustaciones).
Representación	Representación basada en tablas.	Representación vectorial con incrustaciones.
Propósito	Adecuado para datos estructurados.	Ideal para manejar datos no estructurados y complejos.
Aplicación	Comúnmente utilizado en aplicaciones tradicionales.	Utilizado en IA, aprendizaje automático y aplicaciones que tratan con datos complejos.
Comprensión de Relaciones	Capacidad limitada para discernir relaciones.	Comprensión mejorada mediante relaciones en el espacio vectorial e incrustaciones.
Eficiencia en Aplicaciones de IA/ML	Menos efectivo con datos no estructurados.	Más efectivo en el manejo de datos no estructurados para aplicaciones de IA/ML.
Ejemplo	Bases de datos SQL (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL).	Bases de datos vectoriales (por ejemplo, Faiss, Milvus).

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Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tu proyecto

Al seleccionar una base de datos vectorial para tu proyecto, considera los siguientes factores:

• ¿Tienes un equipo de ingeniería para alojar la base de datos, o necesitas una base de datos completamente gestionada?
• ¿Tienes los vectores de incrustación, o necesitas una base de datos vectorial para generarlo?
• Requisitos de latencia, como por lotes o en línea.
• Experiencia del desarrollador en el equipo.
• La curva de aprendizaje de la herramienta dada.
• Fiabilidad de la solución.
• Costos de implementación y mantenimiento.
• Seguridad y cumplimiento.

Las 15 mejores bases de datos vectoriales para ciencia de datos en 2024

¡Descubre las mejores herramientas para manejar datos de manera sencilla! Echa un vistazo a las 15 mejores bases de datos vectoriales para ciencia de datos en 2024:

1. Pinecone

Sitio web: Pinecone | Código abierto: No | Estrellas en GitHub: 836

Pinecone es una base de datos vectorial nativa en la nube que ofrece una API sin problemas y una infraestructura sin complicaciones. Elimina la necesidad de que los usuarios administren la infraestructura, lo que les permite centrarse en desarrollar y expandir sus soluciones de IA. Pinecone se destaca en el procesamiento rápido de datos, soporte de filtros de metadatos e índice disperso-denso para obtener resultados precisos.

Características clave

• Detección de duplicados
• Seguimiento de clasificación
• Búsqueda de datos
• Clasificación
• Deduplicación

2. Milvus

Sitio web: Milvus | Código abierto: Sí | Estrellas en GitHub: 21,1k

Milvus es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para la eficiente incrustación de vectores y búsquedas de similitud. Simplifica la búsqueda de datos no estructurados y proporciona una experiencia uniforme en diferentes entornos de implementación. Milvus se utiliza ampliamente para aplicaciones como búsqueda de imágenes, chatbots y búsqueda de estructuras químicas.

Características clave

• Búsqueda de trillones de conjuntos de datos vectoriales en milisegundos
• Gestión sencilla de datos no estructurados
• Altamente escalable y adaptable
• Búsqueda híbrida
• Respaldado por una comunidad fuerte

3. Chroma

Sitio web: Chroma | Código abierto: Sí | Estrellas en GitHub: 7k

Chroma DB es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para incrustación nativa de IA. Simplifica la creación de aplicaciones de Modelo de Lenguaje Grande (LLM) impulsadas por el procesamiento del lenguaje natural. Chroma se destaca por ofrecer un entorno rico en funciones con capacidades como consultas, filtrado, estimación de densidad y más.

Características clave

• Entorno rico en funciones
• LangChain (Python y JavaScript)
• Misma API para desarrollo, prueba y producción
• Agrupación inteligente y relevancia de consultas (próximamente)

4. Weaviate

GitHub: Weaviate | Código abierto: Sí | Estrellas en GitHub: 6,7k

Weaviate es una base de datos vectorial nativa de la nube, resiliente y escalable, que transforma texto, fotos y otros datos en una base de datos vectorial buscable. Admite varias características impulsadas por IA, que incluyen preguntas y respuestas, combinación de LLM con datos y categorización automatizada.

Características clave

• Módulos integrados para búsquedas impulsadas por IA, preguntas y respuestas y categorización
• Nativo en la nube y distribuido
• Capacidades completas de CRUD
• Transferencia fluida de modelos de ML a MLOps

5. Deep Lake

GitHub: Deep Lake | Fuente abierta: Sí | Estrellas de GitHub: 6.4k

Deep Lake es una base de datos de IA que atiende aplicaciones de aprendizaje profundo y basado en LLM. Admite almacenamiento para varios tipos de datos y ofrece características como consultas, búsqueda vectorial, transmisión de datos durante el entrenamiento e integraciones con herramientas como LangChain, LlamaIndex y Weights & Biases.

Características clave:

• Almacenamiento para todos los tipos de datos
• Consultas y búsqueda vectorial
• Transmisión de datos durante el entrenamiento
• Versionado y linaje de datos
• Integraciones con múltiples herramientas

6. Qdrant

GitHub: Qdrant | Fuente abierta: Sí | Estrellas de GitHub: 11.5k

Qdrant es un motor de búsqueda y base de datos de similitud de vectores de código abierto que proporciona un servicio listo para producción con una API fácil de usar. Sobresale en el amplio soporte de filtrado, lo que lo hace adecuado para redes neuronales o coincidencias basadas en semántica, búsqueda facetada y otras aplicaciones.

Características clave

• Almacenamiento y filtrado basado en carga útil
• Soporte para varios tipos de datos y criterios de consulta
• Información de carga útil en caché para una mejor ejecución de consultas
• Write-Ahead durante cortes de energía
• Independiente de bases de datos externas o controladores de orquestación

7. Elasticsearch

Página web: Elasticsearch | Fuente abierta: Sí | Estrellas de GitHub: 64.4k

Elasticsearch es un motor de análisis de código abierto que maneja diversos tipos de datos. Proporciona búsquedas rápidas, ajuste de relevancia y análisis escalables. Elasticsearch admite clústeres, alta disponibilidad y recuperación automática mientras funciona sin problemas en una arquitectura distribuida.

Características clave

• Clustering y alta disponibilidad
• Escalabilidad horizontal
• Replicación entre clústeres y centros de datos
• Arquitectura distribuida para una tranquilidad constante

8. Vespa

Página web: Vespa | Fuente abierta: Sí | Estrellas de GitHub: 4.5k

Vespa es un motor de datos de código abierto diseñado para almacenar, buscar y organizar datos masivos con juicios aprendidos por máquina. Sobresale en escrituras continuas, configuración de redundancia y opciones de consulta flexibles.

Características clave

• Escrituras reconocidas en milisegundos
• Escrituras continuas a una alta velocidad por nodo
• Configuración de redundancia
• Soporte para varios operadores de consulta
• Agrupación y agregación de coincidencias

9. Vald

Página web: Vald | Fuente abierta: Sí | Estrellas de GitHub: 1274

Vald es un motor de búsqueda de vectores distribuido, escalable y rápido que utiliza el algoritmo NGT ANN. Ofrece copias de seguridad automáticas, escalabilidad horizontal y alta configurabilidad. Vald admite múltiples lenguajes de programación y garantiza la recuperación de desastres mediante almacenamiento de objetos o volumen persistente.

Características clave

• Copias de seguridad automáticas y distribución de índices
• Reequilibrado automático en caso de fallo del agente
• Configuración altamente adaptable
• Soporte para múltiples lenguajes de programación

10. ScaNN

GitHub: ScaNN | Código abierto: Sí | Estrellas de GitHub: 31.5k

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) es un método eficiente de búsqueda de similitud de vectores propuesto por Google. Se destaca por su método de compresión, ofreciendo una mayor precisión. ScaNN es adecuado para la búsqueda de productos con el producto máximo interno con funciones de distancia adicionales como la distancia euclidiana.

11. Pgvector

GitHub: Pgvector | Código abierto: Sí | Estrellas de GitHub: 4.5k

pgvector es una extensión de PostgreSQL diseñada para la búsqueda de similitud de vectores. Admite la búsqueda exacta y aproximada del vecino más cercano, varias métricas de distancia y es compatible con cualquier lenguaje que utilice un cliente PostgreSQL.

Características clave

• Búsqueda exacta y aproximada del vecino más cercano
• Soporte para distancia L2, producto interno y distancia coseno
• Compatibilidad con cualquier lenguaje que utilice un cliente PostgreSQL

12. Faiss

GitHub: Faiss | Código abierto: Sí | Estrellas de GitHub: 23k

Faiss, desarrollado por Facebook AI Research, es una biblioteca para la búsqueda y agrupación rápida de similitud de vectores densos. Admite diversas funcionalidades de búsqueda, procesamiento por lotes y diferentes métricas de distancia, lo que la hace versátil para una variedad de aplicaciones.

Características clave

• Devuelve varios vecinos más cercanos
• Procesamiento por lotes para múltiples vectores
• Soporta varias distancias
• Almacenamiento en disco del índice

13. ClickHouse

Sitio web: ClickHouse | Código abierto: Sí | Estrellas de GitHub: 31.8k

ClickHouse es un sistema de gestión de bases de datos orientado a columnas diseñado para el procesamiento analítico en tiempo real. Comprime eficientemente los datos, utiliza configuraciones de múltiples núcleos y admite una amplia gama de consultas. La baja latencia y la adición continua de datos de ClickHouse lo hacen adecuado para diversas tareas analíticas.

Características clave

• Compresión eficiente de datos
• Extracción de datos de baja latencia
• Configuraciones de múltiples núcleos y múltiples servidores para consultas masivas
• Soporte de SQL robusto
• Adición continua de datos e indexación rápida

14. OpenSearch

Sitio web: OpenSearch | Código abierto: Sí | Estrellas de GitHub: 7.9k

OpenSearch fusiona la búsqueda clásica, la analítica y la búsqueda de vectores en una sola solución. Sus funciones de base de datos de vectores mejoran el desarrollo de aplicaciones de IA, proporcionando una integración perfecta de modelos, vectores e información para búsqueda de vectores, léxica e híbrida.

Características clave

• Búsqueda de vectores para diversos propósitos
• Búsqueda multimodal, semántica, visual y agentes de IA generativos
• Creación de inclusiones de productos y usuarios
• Búsqueda de similitud para operaciones de calidad de datos
• Base de datos de vectores con licencia Apache 2.0

15. Apache Cassandra

Sitio web: Apache Cassandra | Código abierto: Sí | Estrellas de GitHub: 8.3k

Apache Cassandra, una base de datos distribuida y de columnas anchas, es un almacenamiento NoSQL que está ampliando sus capacidades para incluir la búsqueda de vectores. Con su compromiso con la innovación rápida, Cassandra se ha convertido en una elección atractiva para los desarrolladores de IA que trabajan con volúmenes masivos de datos.

Características clave

• Almacenamiento de vectores de alta dimensión
• Capacidad de búsqueda de vectores con VectorMemtableIndex
• Operador de Lenguaje de Consulta Cassandra (CQL) para búsqueda de ANN
• Extensión al marco existente SAI

Conclusión

No se puede subestimar la importancia de las bases de datos vectoriales en el ámbito de la ciencia de datos. A medida que aumenta la demanda de un manejo eficiente de datos de alta dimensión, se espera que el panorama de las bases de datos vectoriales evolucione aún más. Este artículo ha proporcionado una visión general completa de las principales bases de datos vectoriales para ciencia de datos en 2024, cada una ofreciendo características y capacidades únicas.

A medida que el campo de la inteligencia artificial continúa avanzando, las bases de datos vectoriales se volverán cada vez más integrales para la toma de decisiones basada en datos. La gran cantidad de herramientas disponibles asegura que exista una solución de base de datos vectorial adecuada para diversos requisitos de proyectos.

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