Son bibliotecas que sirven como herramientas cruciales en el ámbito de la búsqueda vectorial. Estas bibliotecas proporcionan una funcionalidad útil para la gestión y búsqueda de datos vectoriales, lo que las convierte en recursos invaluables en esta área especializada de gestión de datos.

Es un motor de búsqueda y análisis ampliamente utilizado, que recientemente ha incorporado capacidades de búsqueda vectorial. Esta nueva característica mejora su funcionalidad, permitiéndole manejar y buscar datos vectoriales de manera más efectiva.

Es una base de datos vectorial robusta con un conjunto único de características. Admite vectores densos y dispersos en su funcionalidad de indexación, lo que mejora su flexibilidad y adaptabilidad. Una de sus principales fortalezas radica en su capacidad de combinar métodos de búsqueda tradicionales con la búsqueda vectorial densa basada en IA, creando un enfoque de búsqueda híbrido que aprovecha lo mejor de ambos mundos.

Pinecone, basado principalmente en la nube, está diseñado para aplicaciones de aprendizaje automático y se integra bien con una variedad de plataformas, incluidas GCP, AWS, Open AI, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, Catgut Plus, Elasticsearch, Haystack y más. Es importante tener en cuenta que Pinecone es una plataforma de código cerrado y está disponible como una oferta de software como servicio (SaaS).

Dadas sus capacidades avanzadas, Pinecone es particularmente adecuado para la industria de la ciberseguridad, donde sus capacidades de búsqueda de alta dimensión y búsqueda híbrida se pueden aprovechar de manera efectiva para detectar y responder a las amenazas.

Es una base de datos vectorial que tiene una API central con cuatro funciones principales, una de las cuales incluye un almacén de vectores de documentos en memoria. También utiliza la biblioteca Face Transformers para vectorizar documentos, mejorando su funcionalidad y versatilidad. Chroma está diseñado para operar tanto en la nube como en las instalaciones, ofreciendo flexibilidad según las necesidades del usuario. En particular, se destaca en aplicaciones relacionadas con el audio, lo que lo convierte en una excelente opción para motores de búsqueda basados en audio, sistemas de recomendación de música y otros casos de uso relacionados con el audio.

Es una base de datos vectorial versátil que permite a los usuarios vectorizar su contenido utilizando sus módulos integrados o módulos personalizados, proporcionando flexibilidad según necesidades específicas. Ofrece soluciones totalmente administradas y auto hospedadas, que se adaptan a una variedad de preferencias de implementación.

Una de las características clave de Weaviate es su capacidad de almacenar tanto vectores como objetos, mejorando sus capacidades de manejo de datos. Se utiliza ampliamente para una variedad de aplicaciones, incluida la búsqueda semántica y la clasificación de datos en sistemas ERP. En el sector del comercio electrónico, potencia los motores de búsqueda y recomendación. Weaviate también se utiliza para la búsqueda de imágenes, la detección de anomalías, la armonización automatizada de datos y el análisis de amenazas de ciberseguridad, lo que demuestra su versatilidad en múltiples dominios.

Redis es una base de datos vectorial de alto rendimiento conocida por su rápido almacenamiento en memoria, que ofrece baja latencia para operaciones de lectura y escritura. Esto lo convierte en una excelente opción para sistemas de recomendación, motores de búsqueda y aplicaciones de análisis de datos que requieren un acceso rápido a los datos.

Redis admite varias estructuras de datos para vectores, incluidas listas, conjuntos y conjuntos ordenados. También proporciona operaciones vectoriales como calcular distancias entre vectores o encontrar intersecciones y uniones. Estas características son particularmente útiles para la búsqueda de similitud, la agrupación en clústeres y los sistemas de recomendación basados en contenido.

En términos de escalabilidad y disponibilidad, Redis se destaca en el manejo de cargas de trabajo de alto rendimiento y ofrece replicación de datos. También se integra bien con otros tipos de datos, incluidas las bases de datos relacionales tradicionales (RDBMS). Redis incluye una función de publicación/suscripción (Pub/Sub) para actualizaciones en tiempo real, lo que resulta beneficioso para administrar vectores en tiempo real. Además, Redis es liviano y fácil de usar, lo que lo convierte en una solución fácil de usar para administrar datos vectoriales.

Es una base de datos vectorial versátil que ofrece una API como un almacén de documentos, muy parecido a MongoDB. Se destaca por su soporte para una amplia variedad de tipos de datos, lo que lo convierte en una opción popular en los campos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Una de las características únicas de Milvus es su capacidad de multivectorización, que permite a los usuarios especificar en tiempo de ejecución el tipo de vector a utilizar para la búsqueda. Además, utiliza Knowwhere, una biblioteca que se encuentra encima de otras bibliotecas como Faiss, para administrar la comunicación entre las consultas y los algoritmos de búsqueda vectorial.

Milvus también ofrece una integración perfecta con los flujos de trabajo de aprendizaje automático, gracias a su compatibilidad con PyTorch y TensorFlow. Esto lo convierte en una herramienta excelente para una variedad de aplicaciones, incluido el comercio electrónico, el análisis de imágenes y videos, el reconocimiento de objetos, la búsqueda de similitud de imágenes y la recuperación de imágenes basada en contenido. En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, Milvus se utiliza para agrupar documentos, buscar semántica y sistemas de preguntas y respuestas.

Para esta solución, elegimos milvus para la validación de la solución. Para el rendimiento, utilizamos tanto milvus como postgres(pgvecto.rs).

Esta sección proporciona componentes y servicios de nivel superior que se utilizan en la arquitectura Milvus. * Capa de acceso: está compuesta por un grupo de servidores proxy sin estado y actúa como capa frontal del sistema y punto final para los usuarios. * Servicio de coordinación: asigna las tareas a los nodos de trabajo y actúa como el cerebro del sistema. Tiene tres tipos de coordinador: coordenada raíz, coordenada de datos y coordenada de consulta. * Nodos de trabajo: siguen las instrucciones del servicio coordinador y ejecutan comandos DML/DDL activados por el usuario. Tiene tres tipos de nodos de trabajo: el nodo de consulta, el nodo de datos y el nodo de índice. * Almacenamiento: es responsable de la persistencia de los datos. Incluye almacenamiento de metadatos, agente de registros y almacenamiento de objetos. El almacenamiento de NetApp , como ONTAP y StorageGRID, proporciona almacenamiento de objetos y almacenamiento basado en archivos a Milvus tanto para datos de clientes como para datos de bases de datos vectoriales.