Las 7 mejores bases de datos de vectores de código abierto: Faiss vs. Chroma

A medida que los agentes y modelos de IA dependen cada vez más de la recuperación de datos de alta dimensión, la selección de una base de datos vectorial de código abierto se vuelve fundamental para su implementación empresarial.

Hemos identificado las 7 mejores bases de datos de vectores de código abierto y las hemos comparado en términos de escalabilidad, rendimiento e implementación de IA en el mundo real:

Criterios de selección

Para garantizar un proceso de selección centrado y alineado con los casos de uso clave de la base de datos de vectores, aplicamos los siguientes criterios verificables públicamente:

• Más de 10.000 estrellas en GitHub
• Más de 100 colaboradores

Nota: Todas las bases de datos de vectores deben indicar su licencia.

Se han analizado las 7 principales bases de datos de vectores de código abierto.

Redis (Redis-Search y Redis-VSS)

La amplia adopción de Redis y su arquitectura en memoria lo hacen idóneo para búsquedas vectoriales rápidas y a gran escala, incluidas las consultas híbridas que combinan vectores con filtros.

Está diseñado para ofrecer resultados de forma inmediata incluso con grandes volúmenes de datos, lo que lo convierte en una opción adecuada para aplicaciones de IA de alto rendimiento, como sistemas de recomendación en tiempo real o chatbots que requieren búsquedas de similitud con baja latencia.

Las características principales incluyen:

• Búsqueda vectorial en memoria: optimizada para la búsqueda de incrustaciones a alta velocidad.
• Consultas híbridas : Combina búsquedas de clave-valor con búsqueda vectorial. Redis 8.4 introdujo un nuevo comando FT.HYBRID que fusiona resultados de consultas de texto completo y vectoriales mediante algoritmos de fusión de puntuación integrados (incluidos RRF y combinación lineal). ¹

Rendimiento/puntos únicos:

• Ideal para sistemas de recomendación y aplicaciones de IA de baja latencia.

Figura 1: Diagrama de Redis en VB. ²

Búsqueda de similitudes de IA en Facebook (Faiss)

Faiss (de Facebook/Meta) es una biblioteca optimizada para el rendimiento. Puede manejar miles de millones de vectores y aprovechar las GPU para la búsqueda, lo que permite velocidades de consulta rápidas.

Se utiliza ampliamente en el ámbito académico e industrial para la integración de la indexación y la búsqueda del vecino más cercano a gran escala. Faiss es óptimo para proyectos que requieren un motor altamente eficiente integrado en flujos de trabajo de aprendizaje automático/inteligencia artificial (por ejemplo, búsquedas de similitud de imágenes o texto a gran escala).

Nota: Faiss no es una base de datos independiente y carece de funciones como persistencia o agrupación en clústeres. Es más adecuada para cargas de trabajo que priorizan la velocidad de procesamiento y donde los sistemas externos pueden gestionar el almacenamiento y la administración de datos.

Las características principales incluyen:

• Búsqueda de similitud versátil: admite múltiples métodos para la búsqueda de similitud de alta dimensión (euclidiana L2, producto interno y coseno para vectores normalizados).
• Índices comprimidos: Proporciona técnicas de vectorización binaria y cuantización para comprimir vectores, lo que permite un almacenamiento eficiente con una pérdida mínima de precisión.
• Estructuras de índice avanzadas: Implementa diversas estructuras de indexación (por ejemplo, HNSW, NSG) sobre vectores sin procesar para acelerar las consultas de vecinos más cercanos en grandes conjuntos de datos.
• Aceleración por GPU: Proporciona implementaciones de GPU que reemplazan los índices de la CPU y gestionan automáticamente las transferencias de memoria.

Rendimiento/puntos únicos:

• Escalabilidad : Capaz de buscar en colecciones muy grandes de vectores mediante la compatibilidad con índices en disco, incluidos conjuntos de datos demasiado grandes para caber en la RAM.
• Uso en producción: Desarrollado por Meta AI Research, Faiss se utiliza en producción para tareas de búsqueda de similitud y agrupamiento a gran escala.
• Herramientas de ajuste : Incluye herramientas de evaluación y ajuste de parámetros listas para usar, lo que lo hace adecuado tanto para la experimentación en investigación como para implementaciones en producción.

Milvus

Milvus es una plataforma de código abierto con aplicaciones de IA industrial y una comunidad activa. Está enfocada en entornos de producción (por ejemplo, grandes sistemas de recomendación, búsqueda de vídeo/imagen o cualquier carga de trabajo de IA que maneje grandes conjuntos de datos vectoriales) donde el usuario necesita indexación y tolerancia a fallos.

Ofrece funciones empresariales (como replicación y copias de seguridad), lo que la hace muy adecuada para casos de uso de big data.

Las características principales incluyen:

• API para datos no estructurados : Proporciona un conjunto de API y SDK para gestionar y consultar datos no estructurados (incrustaciones) fácilmente.
• Nativo de la nube y portátil: Proporciona una experiencia consistente en diferentes entornos, por ejemplo, en un ordenador portátil, un clúster local o la nube, gracias a su arquitectura nativa de la nube.
• Alta disponibilidad: Incluye replicación y conmutación por error/recuperación, lo que garantiza la fiabilidad para casos de uso en producción.

Actualizaciones recientes:

• Compatibilidad con filtrado disperso: La búsqueda puede incluir condiciones de filtrado disperso, lo que permite a Milvus aplicar filtros durante la ejecución de la búsqueda vectorial.
• API de truncamiento: Agrega una API para borrar rápidamente todos los datos de una colección sin eliminar la colección en sí.
• Comportamiento de seguridad de KMS/WAL: Cuando se revoca una clave KMS, Milvus deja de consumir el WAL (registro de escritura anticipada) que utiliza esa clave, lo que refuerza la seguridad del procesamiento cifrado del WAL e impide el uso posterior de claves revocadas.
• Optimización de búsqueda de precisión mixta: Milvus convierte automáticamente los vectores FP32 a FP16/BF16 durante la búsqueda para reducir el coste computacional y de memoria, y mejorar el rendimiento sin necesidad de conversión manual por parte del usuario.

Rendimiento/puntos únicos:

• Velocidad de referencia : Milvus afirma lograr latencias de búsqueda del orden de los milisegundos incluso para colecciones de billones de vectores. ³
• Ecosistema activo: Un proyecto de fin de carrera financiado por la Fundación LF AI & Data, que indica una comunidad activa y una estructura de gobernanza sólida.

Figura 2: Diagrama de arquitectura de Milvus ⁴

Qdrant

Qdrant es una base de datos vectorial de código abierto escrita en Rust, diseñada para un alto rendimiento y actualizaciones de datos en tiempo real. Es ideal para aplicaciones que requieren búsquedas de similitud inmediatas en datos que cambian constantemente, como sistemas de recomendación en tiempo real o servicios de IA que se actualizan con frecuencia.

Qdrant también admite filtrado y búsqueda geoespacial. Puede almacenar metadatos de la carga útil junto con los vectores y aplicar filtros condicionales a los resultados de la consulta, lo que resulta útil para aplicaciones como recomendaciones personalizadas o búsquedas basadas en la ubicación.

Es una excelente opción cuando se necesita un rendimiento de alta velocidad a gran escala, junto con actualizaciones de datos en tiempo real en aplicaciones de aprendizaje automático.

Las características principales incluyen:

• Filtrado: Permite adjuntar metadatos JSON ("carga útil") a los vectores y filtrar los resultados de búsqueda en función de esos campos (por ejemplo, coincidencias de palabras clave, rangos numéricos, filtros de geolocalización).
• Búsqueda vectorial híbrida: Combina la búsqueda vectorial densa con métodos vectoriales dispersos, incorporando la puntuación de palabras clave junto con la similitud de incrustaciones vectoriales.
• Cuantización vectorial : Ofrece opciones de cuantización integradas para comprimir vectores en memoria, reduciendo el uso de RAM hasta en un 97 %.
• Distribuido: Admite fragmentación y replicación para escalado horizontal, además de funciones como actualizaciones progresivas sin tiempo de inactividad.
• Gestión de clústeres: Utiliza etiquetas personalizadas de Kubernetes.

Actualizaciones recientes:

• Retroalimentación de relevancia: Agrega compatibilidad con mecanismos de retroalimentación de relevancia que permiten a los sistemas de búsqueda ajustar la clasificación en función de los comentarios del usuario o del modelo para mejorar la relevancia de los resultados.
• Registro de auditoría de acceso: Introduce el registro de auditoría para registrar las operaciones de la API que requieren autenticación/autorización, lo que resulta útil para realizar un seguimiento del acceso y los cambios por motivos de seguridad y cumplimiento normativo.
• RRF ponderado (fusión de rango recíproco): mejora el método de fusión RRF al permitir a los usuarios asignar diferentes ponderaciones a las listas de resultados de consulta individuales al combinarlas, lo que mejora la calidad de la fusión.

Rendimiento/puntos únicos:

• Eficiencia de la memoria: La función de cuantización reduce significativamente el uso de la RAM, lo que permite que se sirvan conjuntos de datos más grandes desde la memoria.
• Integración : Proporciona una API (REST y gRPC) para gestionar y consultar el almacén de vectores.
• Búsqueda neuronal: Adecuada para aplicaciones de búsqueda semántica donde se deben combinar metadatos y similitud vectorial.

Figura 3: Descripción general de alto nivel de la arquitectura de Qdrant. ⁵

PostgreSQL (extensión pgvector)

La extensión pgvector incorpora la búsqueda de similitud vectorial a PostgreSQL, lo que permite a los equipos trabajar dentro del ecosistema familiar de Postgres. Resulta ventajosa cuando se desea evitar la implementación de una base de datos vectorial independiente, por ejemplo, al agregar funcionalidades vectoriales a la base de datos SQL existente de una aplicación para varios millones de incrustaciones.

PostgreSQL proporciona búsqueda vectorial básica junto con consultas SQL tradicionales en un único sistema. En la práctica, pgvector es más eficaz cuando:

• El volumen de datos es moderado.
• La simplicidad de la integración es más importante que lograr el máximo rendimiento posible que ofrecen las bases de datos vectoriales especializadas.

Las características principales incluyen:

• Búsqueda vectorial basada en extensiones: utiliza pgvector para habilitar la búsqueda de similitud vectorial dentro de PostgreSQL.
• Indexación para mayor velocidad : Admite la búsqueda aproximada del vecino más cercano basada en IVF.
• Consultas : Permite realizar consultas híbridas que combinan la similitud de vectores con filtros SQL.
• Métricas de distancia comunes: Admite la distancia euclidiana, el producto escalar y la distancia coseno.

Rendimiento/puntos únicos:

• Integración: Permite almacenar vectores junto con datos relacionales.
• Adopción: Compatible con las configuraciones y bibliotecas cliente de PostgreSQL existentes.
• Búsqueda exacta frente a búsqueda aproximada: Ofrece opciones de búsqueda precisas y de alto rendimiento.

Croma

Chroma es una base de datos de incrustación de código abierto diseñada para ser ligera y fácil de usar para los desarrolladores. Funciona bien para casos de uso como la memoria de IA conversacional, la búsqueda semántica de documentos y los sistemas de recomendación en fase inicial.

Su enfoque en las incrustaciones de lenguaje y la integración con marcos de aprendizaje automático, incluidas herramientas como LangChain y las canalizaciones de PyTorch, permite a los equipos configurar un almacén de incrustaciones y ejecutar consultas de similitud con un mínimo esfuerzo.

Chroma es más adecuado para implementar rápidamente un sistema de búsqueda o de respuesta a preguntas basado en IA y escalarlo gradualmente, en lugar de para soportar cargas de trabajo que requieren miles de millones de vectores desde el principio.

Las características principales incluyen:

• Almacenamiento de incrustaciones y metadatos: Diseñado para almacenar vectores de incrustación junto con sus metadatos, lo que permite la organización y recuperación de datos de alta dimensión.
• Generación de vectores integrada: admite la incrustación de documentos y consultas (con integración a modelos), lo que permite casos de uso de búsqueda semántica y generación aumentada de recuperación.
• Búsqueda de similitud: Proporciona una búsqueda optimizada sobre incrustaciones para encontrar vectores relevantes y admite un alto rendimiento con una latencia mínima.
• Integración de LLM: Diseño nativo de IA centrado en aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala, que permite integrar fácilmente el conocimiento y los datos en los flujos de trabajo de LLM.

Actualizaciones recientes:

• GroupBy (recuperación agrupada al estilo analítico): permite agrupar los resultados de búsqueda por campos de metadatos (por ejemplo, documento, categoría) y devolver los mejores resultados por grupo utilizando funciones de agregación (como MinK/MaxK) para diversificar y eliminar duplicados de los resultados.
• Redes privadas (implementación empresarial/aislamiento de red): Proporciona conectividad de red privada a Chroma Cloud (a través de AWS PrivateLink o GCP Private Service Connect), manteniendo el tráfico dentro de su VPC y evitando la internet pública, lo que mejora la seguridad y reduce la latencia y los costos.
• Metamatrices de datos (modelado de metadatos más rico): Agrega soporte para matrices de cadenas, números o booleanos en campos de metadatos, lo que permite atributos multivalorados más ricos (como etiquetas o puntuaciones) y filtrado de matrices nativo con contains()/not_contains().

Rendimiento/puntos únicos:

• Diseño nativo para IA: La arquitectura de Chroma está diseñada a medida para aplicaciones de IA, lo que simplifica el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM al ofrecer API sencillas y puntos de integración.
• Rendimiento: Hace hincapié en las operaciones de baja latencia sobre grandes volúmenes de incrustaciones, como lo demuestra su enfoque en la "velocidad" en el diseño.
• Experiencia del desarrollador : Prioriza la experiencia del desarrollador con una configuración y un uso sencillos, lo que ha contribuido a su adopción.

Aviar

Weaviate es una base de datos vectorial nativa de la nube que integra un grafo de conocimiento y modelos modulares de aprendizaje automático, lo que permite realizar consultas semánticas contextuales sobre datos vectoriales. Es ideal para búsquedas empresariales, sistemas de respuesta a preguntas y otras aplicaciones que requieren análisis basados ​​en IA sobre conjuntos de datos complejos. Funciona eficazmente cuando el texto o las imágenes se vectorizan y se conectan a conocimiento estructurado.

Weaviate ofrece API GraphQL, consultas en tiempo real y compatibilidad con datos multimodales, como texto e imágenes . Esto lo hace eficaz para crear sistemas de búsqueda semántica o de recomendación que necesitan comprender relaciones y significados.

Su combinación de búsqueda vectorial, capacidades de filtrado y funciones de grafo de conocimiento lo distingue de otros sistemas. Se utiliza en la industria para aplicaciones como la búsqueda genómica, la automatización de preguntas frecuentes y la recomendación de contenido, donde la precisión contextual es tan importante como el rendimiento.

Las características principales incluyen:

• Búsqueda vectorial: Afirma realizar búsquedas k-NN en millones de objetos en cuestión de milisegundos. ⁶
• Arquitectura modular : Extensible mediante módulos que se integran con servicios de modelos de aprendizaje automático (por ejemplo, OpenAI, Cohere, HuggingFace).
• Capacidades de búsqueda híbrida: Permiten combinar la búsqueda vectorial con el filtrado por palabras clave en la misma consulta.
• Funcionalidades listas para producción: Incluye funciones de agrupación en clústeres, replicación, autenticación y seguridad para garantizar la escalabilidad.

Rendimiento/puntos únicos:

• Búsqueda dual (semántica + léxica): admite tanto la búsqueda por similitud vectorial como la búsqueda simbólica (léxica) en un solo motor.
• Integración plug-and-play de aprendizaje automático : permite la vectorización de texto sobre la marcha o el uso de datos prevectorizados.

¿Qué es una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial está diseñada para almacenar, indexar y recuperar de forma eficiente incrustaciones vectoriales de alta dimensión. En lugar de organizar la información en tablas y filas tradicionales, gestiona los datos como vectores numéricos que representan diferentes puntos de datos.

Las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en el aprendizaje automático, los sistemas de IA y los casos de uso de búsqueda de similitud. Con una base de datos vectorial, puedes:

• Buscar imágenes o vídeos similares, también conocido como investigación inversa (por ejemplo, Google Lente)
• Almacena las incrustaciones faciales y compáralas con una consulta para autenticación o búsqueda (por ejemplo, Apple Face ID).
• Identificar objetos en imágenes/vídeos y encontrar coincidencias relevantes.

Características clave de las bases de datos vectoriales de código abierto

Indexación vectorial de alta dimensión

Almacena e indexa incrustaciones vectoriales (por ejemplo, de texto, imágenes o audio) para la búsqueda de similitud.

Soporte para búsqueda de similitud

Permite realizar consultas de similitud vectorial utilizando métricas de distancia como la euclidiana, el coseno y el producto escalar.

Escalabilidad para grandes conjuntos de datos

Diseñado para gestionar desde millones hasta billones de vectores, a menudo mediante arquitecturas distribuidas o fragmentadas.

Capacidades de consulta híbridas

Combina la búsqueda vectorial con filtros estructurados como palabras clave, campos de metadatos o geolocalización.

API e integraciones extensibles

Proporciona compatibilidad con REST, gRPC o SDK para su integración en flujos de trabajo de aprendizaje automático y pipelines de vectorización.

Aceleración por GPU (en algunas herramientas)

Bibliotecas como Faiss proporcionan soporte para GPU para acelerar las búsquedas de similitud a gran escala.

Metaalmacenamiento de datos

Permite adjuntar metadatos estructurados (por ejemplo, cargas útiles JSON) a vectores para su recuperación filtrada o contextual.

Cuantización vectorial y compresión

Reduce el uso de memoria mediante técnicas como la cuantización de producto o la codificación binaria.

Opciones de implementación nativas de la nube

Muchas herramientas son compatibles con entornos basados ​​en contenedores y orquestados (por ejemplo, Docker, Kubernetes) e incluyen funciones como la replicación y la conmutación por error.

Licencias abiertas y contribuciones de la comunidad

Publicado bajo licencias de código abierto (por ejemplo, Apache 2.0, MIT) con desarrollo activo en GitHub y seguimiento transparente de incidencias.

¿Qué son las extensiones de búsqueda vectorial?

Las extensiones de búsqueda vectorial añaden capacidades de búsqueda vectorial a bases de datos existentes, como las relacionales (SQL) o las de clave-valor, sin necesidad de una base de datos vectorial dedicada. Estas extensiones permiten a los usuarios realizar búsquedas de similitud junto con consultas tradicionales dentro del mismo entorno de base de datos.

Características clave de las extensiones de búsqueda vectorial:

• Integrado en bases de datos existentes: No es necesario introducir una base de datos vectorial independiente.
• Admite consultas estructuradas y vectoriales: permite combinar la búsqueda de similitud basada en vectores con filtros estructurados, uniones SQL y búsquedas basadas en metadatos.
• Aprovecha las técnicas de indexación existentes: utiliza la indexación del vecino más cercano aproximado (ANN) dentro del almacenamiento de bases de datos relacionales.
• Ideal para aplicaciones híbridas: Perfecto para añadir búsqueda con inteligencia artificial a las bases de datos empresariales existentes.

Preguntas frecuentes

Enlaces de referencia

1.

Revamping context-oriented retrieval with hybrid search in Redis 8.4 | Redis

2.

With Redis Enterprise’s Vector Database, Superlinked is Revolutionizing Personalization

3.

Scalable and Blazing Fast Similarity Search with Milvus Vector Database - Milvus Blog

4.

Milvus vector database documentation

5.

What is Qdrant? - Qdrant

6.

Vector Search Explained | Weaviate

Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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