8 Mejores Bases de Datos Vectoriales para 2024 Según Reseñas de G2

¿No estás seguro de qué opción de base de datos vectorial elegir?

Bueno, no estás solo. Ya sea construyendo búsqueda semántica, profundizando en modelos de lenguaje grande o dominando capacidades de generación aumentada por recuperación (RAG), navegar por el territorio del software de bases de datos vectoriales puede ser complicado.

En G2, sabemos cómo se siente eso. Las empresas que utilizan bases de datos tradicionales o relacionales luchan con una montaña de datos vectoriales de alta dimensión en constante crecimiento, análisis de consultas complejas, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y consultas y recuperación de datos espaciales. También comienzan a aparecer cuellos de botella en el rendimiento, con una explosión de datos de alta dimensión de sensores de internet de las cosas (IoT).

Creemos que no debería tomar días encontrar una base de datos vectorial que ofrezca búsqueda semántica ultrarrápida, operaciones geométricas o características de indexación espacial, y que se integre con los sistemas existentes.

Me uní a Shalaka Joshi, nuestra experta residente en bases de datos vectoriales, para entender los detalles de 23 soluciones de bases de datos vectoriales basadas en datos de reseñas de G2. Nuestra prueba práctica espera ayudarte a elegir la base de datos vectorial que mejor se adapte a tu caso de uso, ya sea ofreciendo recomendaciones personalizadas, detectando anomalías con ojos de águila, agrupando documentos o imágenes similares, o ejecutando recuperación de datos no estructurados basada en similitud.

Después de probar a fondo cada producto y sus características, aquí están las ocho mejores bases de datos vectoriales que deberías probar en 2024.

¿Cómo seleccionamos y evaluamos las mejores bases de datos vectoriales?

En G2, clasificamos las soluciones de software utilizando un algoritmo propietario que considera la satisfacción del cliente y la presencia en el mercado basada en reseñas auténticas de usuarios. Nuestros analistas de investigación de mercado y escritores (Shalaka y yo en este caso) pasan semanas probando soluciones contra múltiples criterios establecidos para una categoría de software. Te ofrecemos evaluaciones de software imparciales; ¡esa es la diferencia de G2! No aceptamos pagos ni intercambiamos enlaces por colocaciones de productos en esta lista. Por favor, lee nuestra Metodología de Puntuación de Investigación de G2 para más detalles.

1. Pinecone: mejor conocida por indexación de datos, búsqueda y recuperación

Pinecone encabeza nuestra lista porque ofrece almacenamiento vectorial sin servidor, fácil de usar, soporte de grandes incrustaciones y consultas más rápidas. Esta base de datos vectorial te permite crear un índice en 30 segundos y asegura una búsqueda vectorial de baja latencia para una recuperación de datos más rápida. Pinecone funciona bien con kits de desarrollo de software (SDKs) de Python y Node. Es compatible con inteligencia artificial (IA) y modelos de lenguaje grande (LLM) de OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face y PaLM.

A Shalaka y a mí nos gustó cómo Pinecone, como base de datos vectorial, es fácil de usar, ofrece un filtrado de metadatos eficiente, realiza consultas más altas por segundo (QPS), soporta procesamiento paralelo y agrupamiento, y funciona en una infraestructura totalmente gestionada.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Pinecone es excelente para almacenamiento vectorial súper simple, y con la nueva opción sin servidor, la elección es obvia. Lo he estado usando durante más de un año en producción, y su oferta Sparse-Dense impactó enormemente en la calidad de recuperación (léxico pesado en dominio). Los tutoriales y el contenido en el sitio están extremadamente bien pensados y presentados. Las una o dos veces que me comuniqué con el soporte, aclararon mis malentendidos de manera cortés y rápida. Pero en serio, con el servidor ahora, puedo ofrecer características increíbles a los usuarios que antes eran prohibitivas en costo.”

- Reseña de Pinecone, James R. H.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Pinecone podría mejorar en un par de áreas. Primero, las opciones para el alojamiento de centros de datos son limitadas. Por ejemplo, actualmente solo admite la región US-east-1 para Amazon Web Services (AWS), lo que puede ser restrictivo. En segundo lugar, la consola carece de medidas de seguridad robustas para acciones críticas. Agregar una verificación de Autenticación de Múltiples Factores (MFA) para eliminar índices y proyectos mejoraría la seguridad y evitaría la pérdida accidental de datos.”

- Reseña de Pinecone, Jimmie A.

2. Zilliz: mejor conocida por búsqueda semántica

Zilliz es una base de datos vectorial nativa en la nube construida sobre una base de datos vectorial de código abierto llamada Milvus. Utiliza el motor de búsqueda Cardinal para proporcionar capacidades de búsqueda más rápidas y AUTOINDEX para el equilibrio de recuperación.

Lo que nos llamó la atención fue la capacidad de Zilliz para manejar vectores a gran escala, agrupar datos vectoriales utilizando servicios en la nube seguros y gestionar miles de millones de vectores con integraciones.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Me gusta que Zilliz cloud sea rápida, escalable y confiable. Puede manejar datos vectoriales a gran escala. Zilliz es compatible con muchos marcos y plataformas, como Tensorflow y Pytorch. También proporciona un panel de control y una API fáciles de usar para gestionar y monitorear la base de datos.”

- Reseña de Zilliz, Piyush C.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Debería haber una opción para ordenar las advertencias críticas en la parte superior de la sección del panel de alertas del proyecto. Además, debería haber una opción para personalizar el panel según las necesidades de los usuarios.”

- Reseña de Zilliz, Rokan H.

3. Weaviate: mejor conocida por consultas de metadatos y búsqueda semántica

Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto conocida por su precisa indexación de datos y capacidades de filtrado de una sola etapa. Si deseas eliminar la codificación personalizada, te encantará Weaviate, ya que te permite desarrollar más rápido con módulos preconstruidos. 

Nos gustó cómo Weaviate organizó e indexó datos y facilitó búsquedas precisas utilizando consultas de metadatos durante las pruebas. 

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Weaviate es fácil de usar, con una interfaz bien diseñada que facilita la navegación. La naturaleza intuitiva de la plataforma la hace accesible tanto para principiantes como para usuarios experimentados. El equipo de soporte al cliente de Weaviate responde rápidamente a las consultas, y los foros de la comunidad proporcionan recursos adicionales de resolución colaborativa de problemas. Se ha convertido en una parte integral de nuestro flujo de trabajo, especialmente para proyectos que demandan capacidades avanzadas de IA. Su fiabilidad y rendimiento constante contribuyen a su uso frecuente en nuestros proyectos de desarrollo de IA. La flexibilidad de la plataforma asegura la compatibilidad con diversas aplicaciones y casos de uso. El proceso de implementación es fluido.”

- Reseña de Weaviate, Rajesh M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Un desafío de usar Weaviate es su pronunciada curva de aprendizaje, especialmente para aquellos nuevos en el campo. Requiere una cantidad considerable de habilidades técnicas de programación para utilizar completamente sus características. ¡Una vez que lo alcanzas, las posibilidades son infinitas!”

- Reseña de Weaviate, Maxime H.

4. PG Vector: mejor conocida por búsquedas de similitud

PG Vector es una extensión de base de datos vectorial de PostgreSQL que te permite almacenar, indexar y consultar datos vectoriales en Postgres. Debes instalar PostgreSQL 11+, la extensión PG Vector y una cuenta de OpenAPI para generar y almacenar incrustaciones vectoriales en Postgres. 

Nos gustó la facilidad de uso de PG Vector, su indexación flexible y su capacidad para realizar búsquedas de similitud rápidas.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“PG Vector integra sin problemas el aprendizaje automático en PostgreSQL. Me permite desbloquear una búsqueda semántica poderosa sin romper mi pila de datos existente.”

- Reseña de PG Vector, Sangeetha K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“PG vector todavía está en desarrollo y no está listo para producción; por eso, muchos errores o problemas de rendimiento afectan la estabilidad. PG vector solo es compatible con ciertas versiones de PostgreSQL. ¡Pero tengo una versión más antigua de PostgreSQL, por lo que no es compatible!”

- Reseña de PG Vector, Kartik S.

5. Supabase: mejor conocida por instancias de Postgres

Supabase es una base de datos vectorial de Postgres que utiliza PG Vector para almacenar, indexar y acceder a incrustaciones vectoriales. La plataforma también te permite construir aplicaciones de IA con Hugging Face y OpenAI. 

Nos gustó la facilidad de uso de Supabase, especialmente con PostgreSQL como base de datos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Lo mejor de SupaBase son las consultas que ofrece al buscar en la base de datos de Postgres. También proporciona una opción de almacenamiento, donde los usuarios pueden almacenar datos sin costo. También se proporciona autenticación, similar a Firebase. Se han vuelto de código abierto y han puesto su base de código en GitHub. Entonces, cualquiera puede tomar el código y desplegar su aplicación Supabase en un servidor de red privada.”

- Reseña de Supabase, Ashish M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Depurar problemas de base de datos es un desafío debido a la falta de registros de fácil acceso.”

- Reseña de Supabase, Michele O.

6. DataStax: mejor conocida por búsqueda de similitud vectorial

DataStax’s Astra ofrece una interfaz de programación de aplicaciones (API) fácil de usar para almacenar datos estructurados para aplicaciones RAG. Astra DB está construida sobre Apache Cassandra para ayudarte a almacenar y acceder a incrustaciones vectoriales. 

Lo que nos llamó la atención durante las pruebas fue la capacidad de DataStax para soportar una amplia gama de formatos de datos, ejecutar búsquedas de similitud vectorial sin problemas y asegurar alta disponibilidad. 

Lo que más les gusta a los usuarios:

“DataStax ofrece soporte colaborativo, acceso a características de vanguardia y estabilidad y fiabilidad de grado empresarial”

- Reseña de DataStax, Abhilash S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La documentación es un poco escasa, pero se compensa con el soporte directo.”

- Reseña de DataStax, Reinaldo G.

7. KX: mejor conocida por soporte de múltiples tipos de datos

KX’s KDB.AI integra RAG y búsqueda mixta para encontrar información basada en relaciones contextuales a partir de datos semánticos, literales y de series temporales. La plataforma te permite realizar búsquedas temporales, híbridas, semánticas y de palabras clave para un renderizado vectorial más rápido. 

Nos gustó la capacidad de KX para usar sintaxis minimalista y manejar datos de series temporales durante nuestras pruebas. 

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Sintaxis concisa altamente expresiva, rápida y eficiente que está bellamente diseñada y bien considerada. La capacidad de mezclar primitivas de programación y base de datos puede llevar a soluciones elegantes. KDB Developer es una buena adición para EDA/gráficos. El rendimiento es tan rápido como lo permite el metal, y el uso de múltiples núcleos es transparente y fácil.”

- Reseña de KX, Chris M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“El lenguaje de programación puede ser un arma de doble filo: hay una curva de aprendizaje (a veces exagerada). La curva de aprendizaje está relacionada con la sintaxis y el cambio de mentalidad requerido al pasar a un lenguaje vectorial desde un fondo de programación más tradicional. La ventaja es la expresividad y productividad logradas cuando se supera la curva.

El conjunto de herramientas estándar es limitado: terminas construyendo mucho, lo que no tienes que hacer con otros sistemas, pero debido a que a la gente le gusta el lenguaje y el sistema, a veces terminan construyendo demasiado, lo que sería mejor hacer de otras maneras.”

- Reseña de KX, Jonny P.

8. Milvus: mejor conocida por búsqueda de similitud nativa en la nube

Milvus es una base de datos vectorial escalable y de código abierto ideal para almacenar, indexar y gestionar vectores de incrustación de redes neuronales artificiales y modelos de aprendizaje automático. La mejor parte es que puedes realizar búsquedas de similitud de incrustaciones vectoriales en grandes volúmenes de datos no estructurados sin tiempo de inactividad. 

Nos gusta cómo Milvus tiene una comunidad de usuarios activa y soporta conjuntos de datos a gran escala y múltiples escenarios de aplicación que involucran búsquedas de similitud.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Milvus tiene una arquitectura nativa en la nube, excelente rendimiento, tipos de índice ricos y puede soportar una variedad de escenarios de aplicación, lo que lo hace muy adecuado para implementaciones a gran escala en empresas. Su soporte API rico hace que construir una plataforma empresarial sea conveniente. Usamos Milvus en búsqueda de similitud de imágenes, búsqueda de similitud de videos y escenarios de sistemas de recomendación. Nuestro sistema mejoró significativamente el rendimiento y la estabilidad con Milvus.

- Reseña de Milvus, Xingxing D.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La velocidad de consulta en modo RESTful es más lenta que las APIs de Python y Java. Espero que optimicen el método de solicitud RESTful.”

- Reseña de Milvus, Liu l.

A Shalaka y a mí también nos gustaron mucho las siguientes soluciones mientras probábamos bases de datos vectoriales.

Encontrar la mejor base de datos vectorial para tu caso de uso

Al elegir una base de datos vectorial, Shalaka y yo coincidimos en que debes considerar escalabilidad, velocidad, soporte comunitario, latencia, cumplimiento normativo y precios.

Lo que también importa es si estás buscando bases de datos vectoriales alojadas en la nube o de código abierto como PG Vector o Milvus. De cualquier manera, tu objetivo es encontrar una base de datos vectorial que ofrezca un mayor QPS bruto con búsqueda aproximada del vecino más cercano, facilite la corrección de errores con soporte, presente tipos de índice y tenga control de acceso basado en roles, todo dependiendo de tu caso de uso y requisitos organizacionales. ¡Esperamos que esta lista de las mejores bases de datos vectoriales te acerque un paso más a encontrar la solución adecuada! 

Consulta los mejores sistemas de infraestructura de IA generativa que los usuarios de bases de datos vectoriales como tú utilizan para entrenar y desplegar modelos generativos.