8 Melhores Bancos de Dados Vetoriais para 2024 com Base em Avaliações do G2

Não tem certeza de qual opção de banco de dados vetorial escolher?

Bem, você não está sozinho. Seja construindo busca semântica, mergulhando em grandes modelos de linguagem ou dominando capacidades de geração aumentada por recuperação (RAG), navegar pelo território do software de banco de dados vetorial pode ser complicado.

No G2, sabemos como é isso. Empresas que usam bancos de dados tradicionais ou relacionais lutam com uma montanha de dados vetoriais de alta dimensão em constante crescimento, análise de consultas complexas, processamento de linguagem natural (NLP) e consulta e recuperação de dados espaciais. Gargalos de desempenho começam a surgir também, com uma explosão de dados de alta dimensão de sensores da internet das coisas (IoT).

Acreditamos que não deveria levar dias para encontrar um banco de dados vetorial que ofereça busca semântica ultrarrápida, operações geométricas ou recursos de indexação espacial, e que se integre aos sistemas existentes.

Eu me juntei a Shalaka Joshi, nossa especialista residente em bancos de dados vetoriais, para entender os detalhes de 23 soluções de banco de dados vetorial com base em dados de avaliação do G2. Nosso teste prático espera ajudá-lo a escolher o banco de dados vetorial mais adequado para seu caso de uso, seja para fornecer recomendações personalizadas, detectar anomalias com olhos de águia, agrupar documentos ou imagens semelhantes, ou executar recuperação de dados não estruturados baseada em similaridade.

Após testar minuciosamente cada produto e seus recursos, aqui estão os oito melhores bancos de dados vetoriais que você deve experimentar em 2024.

Como selecionamos e avaliamos os melhores bancos de dados vetoriais?

No G2, classificamos soluções de software usando um algoritmo proprietário que considera a satisfação do cliente e a presença no mercado com base em avaliações autênticas de usuários. Nossos analistas de pesquisa de mercado e redatores (Shalaka e eu, neste caso) passam semanas testando soluções contra múltiplos critérios definidos para uma categoria de software. Oferecemos avaliações imparciais de software; essa é a diferença do G2! Não aceitamos pagamento ou troca de links para colocações de produtos nesta lista. Por favor, leia nossa Metodologia de Pontuação de Pesquisa do G2 para mais detalhes.

1. Pinecone: mais conhecido por indexação de dados, busca e recuperação

Pinecone lidera nosso ranking porque oferece armazenamento vetorial sem servidor, fácil de usar, suporte a grandes embeddings e consultas mais rápidas. Este banco de dados vetorial permite criar um índice em 30 segundos e garante uma busca vetorial de baixa latência para recuperação de dados mais rápida. Pinecone funciona bem com kits de desenvolvimento de software (SDKs) Python e Node. É compatível com inteligência artificial (IA) e grandes modelos de linguagem (LLM) da OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face e PaLM.

Shalaka e eu gostamos de como o Pinecone, como banco de dados vetorial, é fácil de usar, oferece filtragem eficiente de metadados, realiza consultas mais altas por segundo (QPS), suporta processamento paralelo e agrupamento, e opera em uma infraestrutura totalmente gerenciada.

O que os usuários mais gostam:

“Pinecone é ótimo para armazenamento vetorial super simples, e com a nova opção sem servidor, a escolha é óbvia. Estou usando há mais de um ano em produção, e sua oferta Sparse-Dense impactou muito a qualidade da recuperação (lexicon pesado de domínio). Os tutoriais e o conteúdo no site são extremamente bem pensados e apresentados. As uma ou duas vezes que entrei em contato com o suporte, eles esclareceram meus mal-entendidos de forma cortês e rápida. Mas, sério, com o sem servidor agora, posso oferecer recursos insanos aos usuários que antes eram proibitivos em termos de custo.”

- Revisão do Pinecone, James R. H.

O que os usuários não gostam:

“Pinecone poderia melhorar em algumas áreas. Primeiro, as opções para hospedagem de data centers são limitadas. Por exemplo, atualmente só suporta a região US-east-1 para Amazon Web Services (AWS), o que pode ser restritivo. Em segundo lugar, o console carece de medidas de segurança robustas para ações críticas. Adicionar uma verificação de Autenticação de Múltiplos Fatores (MFA) para excluir índices e projetos aumentaria a segurança e evitaria a perda acidental de dados.”

- Revisão do Pinecone, Jimmie A.

2. Zilliz: mais conhecido por busca semântica

Zilliz é um banco de dados vetorial nativo em nuvem construído sobre um banco de dados vetorial de código aberto chamado Milvus. Ele usa o mecanismo de busca Cardinal para fornecer capacidades de busca mais rápidas e AUTOINDEX para equilíbrio de recall.

O que nos chamou a atenção foi a capacidade do Zilliz de lidar com vetores em larga escala, agrupar dados vetoriais usando serviços em nuvem seguros e gerenciar bilhões de vetores com integrações.

O que os usuários mais gostam:

“Gosto que o Zilliz cloud seja rápido, escalável e confiável. Ele pode lidar com dados vetoriais em larga escala. O Zilliz é compatível com muitos frameworks e plataformas, como Tensorflow e Pytorch. Ele também fornece um painel de controle e uma API fáceis de usar para gerenciar e monitorar o banco de dados.”

- Revisão do Zilliz, Piyush C.

O que os usuários não gostam:

“Deveria haver uma opção para classificar os avisos críticos no topo da seção de alertas do projeto no painel de controle. Além disso, deveria haver uma opção para personalizar o painel de acordo com as necessidades dos usuários.”

- Revisão do Zilliz, Rokan H.

3. Weaviate: mais conhecido por consulta de metadados e busca semântica

Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto conhecido por sua indexação precisa de dados e capacidades de filtragem de estágio único. Se você deseja eliminar a codificação personalizada, vai adorar o Weaviate, pois ele permite desenvolver mais rápido com módulos pré-construídos.

Gostamos de como o Weaviate organizou e indexou dados e facilitou buscas precisas usando consulta de metadados durante o teste.

O que os usuários mais gostam:

“Weaviate é amigável, com uma interface bem projetada que facilita a navegação. A natureza intuitiva da plataforma a torna acessível para iniciantes e usuários experientes. A equipe de suporte ao cliente do Weaviate responde rapidamente às consultas, e os fóruns da comunidade fornecem recursos adicionais de solução colaborativa de problemas. Tornou-se parte integrante do nosso fluxo de trabalho, especialmente para projetos que exigem capacidades avançadas de IA. Sua confiabilidade e desempenho consistente contribuem para seu uso frequente em nossos projetos de desenvolvimento de IA. A flexibilidade da plataforma garante compatibilidade com várias aplicações e casos de uso. O processo de implementação é suave.”

- Revisão do Weaviate, Rajesh M.

O que os usuários não gostam:

“Um desafio ao usar o Weaviate é sua curva de aprendizado acentuada, especialmente para aqueles que são novos na área. Requer uma quantidade razoável de habilidades técnicas de programação para utilizar totalmente seus recursos. Uma vez que você a alcança, as possibilidades são infinitas!”

- Revisão do Weaviate, Maxime H.

4. PG Vector: mais conhecido por buscas de similaridade

PG Vector é uma extensão de banco de dados vetorial PostgreSQL que permite armazenar, indexar e consultar dados vetoriais no Postgres. Você deve instalar PostgreSQL 11+, extensão PG Vector e conta OpenAPI para gerar e armazenar embeddings vetoriais no Postgres.

Gostamos da facilidade de uso do PG Vector, indexação flexível e capacidade de realizar buscas rápidas de similaridade.

O que os usuários mais gostam:

“PG Vector integra perfeitamente aprendizado de máquina ao PostgreSQL. Ele me permite desbloquear busca semântica poderosa sem quebrar minha pilha de dados existente.”

- Revisão do PG Vector, Sangeetha K.

O que os usuários não gostam:

“PG vector ainda está em desenvolvimento e não está pronto para produção; é por isso que muitos bugs ou problemas de desempenho afetam a estabilidade. PG vector é compatível apenas com certas versões do PostgreSQL. Mas eu tenho uma versão mais antiga do PostgreSQL, então não é compatível!”

- Revisão do PG Vector, Kartik S.

5. Supabase: mais conhecido por instâncias Postgres

Supabase é um banco de dados vetorial Postgres que usa PG Vector para armazenar, indexar e acessar embeddings vetoriais. A plataforma também permite construir aplicações de IA com Hugging Face e OpenAI.

Gostamos da facilidade de uso do Supabase, especialmente com o Postgresql como banco de dados.

O que os usuários mais gostam:

“A melhor coisa sobre o SupaBase são as consultas que ele oferece ao pesquisar o banco de dados Postgres. Ele também fornece uma opção de armazenamento, onde os usuários podem armazenar dados sem custo. A autenticação também é fornecida, semelhante ao Firebase. Eles se tornaram open-source e colocaram seu código base no GitHub. Assim, qualquer pessoa pode pegar o código e implantar seu aplicativo Supabase em um servidor de rede privada.”

- Revisão do Supabase, Ashish M.

O que os usuários não gostam:

“Depurar problemas de banco de dados é desafiador devido à falta de logs de fácil acesso.”

- Revisão do Supabase, Michele O.

6. DataStax: mais conhecido por busca de similaridade vetorial

DataStax’s Astra oferece uma interface de programação de aplicativos (API) fácil de usar para armazenar dados estruturados para aplicações RAG. Astra DB é construído sobre Apache Cassandra para ajudá-lo a armazenar e acessar embeddings vetoriais.

O que se destacou durante o teste foi a capacidade do DataStax de suportar uma ampla gama de formatos de dados, executar busca de similaridade vetorial sem falhas e garantir alta disponibilidade.

O que os usuários mais gostam:

“DataStax oferece suporte colaborativo, acesso a recursos de ponta e estabilidade e confiabilidade de nível empresarial”

- Revisão do DataStax, Abhilash S.

O que os usuários não gostam:

“A documentação é um pouco deficiente, mas compensada pelo suporte direto.”

- Revisão do DataStax, Reinaldo G.

7. KX: mais conhecido por suporte a múltiplos tipos de dados

KX’s KDB.AI integra RAG e busca mista para encontrar insights baseados em relacionamento contextual a partir de dados semânticos, literais e de séries temporais. A plataforma permite realizar buscas temporais, híbridas, semânticas e por palavras-chave para renderização vetorial mais rápida.

Gostamos da capacidade do KX de usar sintaxe minimalista e lidar com dados de séries temporais durante nosso teste.

O que os usuários mais gostam:

“Sintaxe concisa altamente expressiva, rápida e eficiente, que é lindamente projetada e bem considerada. A capacidade de misturar primitivas de programação e banco de dados pode levar a soluções elegantes. O KDB Developer é uma adição agradável para EDA/gráficos. O desempenho é tão rápido quanto o metal permite, e o uso de multicore é transparente e fácil.”

- Revisão do KX, Chris M.

O que os usuários não gostam:

“A linguagem de programação pode ser uma faca de dois gumes — há uma curva de aprendizado (às vezes exagerada). A curva de aprendizado está relacionada à sintaxe e à mudança de mentalidade necessária ao passar de uma linguagem vetorial para um background de programação mais tradicional. O lado positivo é a expressividade e produtividade alcançadas quando a curva é superada.

As ferramentas padrão são limitadas - você acaba construindo muito, o que não precisa com outros sistemas, mas porque as pessoas gostam da linguagem e do sistema, às vezes acabam construindo demais, o que seria melhor feito de outras maneiras.”

- Revisão do KX, Jonny P.

8. Milvus: mais conhecido por busca de similaridade nativa em nuvem

Milvus é um banco de dados vetorial escalável e de código aberto ideal para armazenar, indexar e gerenciar vetores de embeddings de redes neurais profundas e modelos de aprendizado de máquina. A melhor parte é que você pode realizar buscas de similaridade de embeddings vetoriais em grandes volumes de dados não estruturados sem tempo de inatividade.

Gostamos de como o Milvus tem uma comunidade de usuários ativa e suporta conjuntos de dados em larga escala e múltiplos cenários de aplicação envolvendo buscas de similaridade.

O que os usuários mais gostam:

“Milvus tem uma arquitetura nativa em nuvem, excelente desempenho, tipos de índice ricos e pode suportar uma variedade de cenários de aplicação, tornando-o muito adequado para implantação em larga escala em empresas. Seu suporte a API rico torna conveniente a construção de uma plataforma empresarial. Usamos o Milvus em busca de similaridade de imagens, busca de similaridade de vídeos e cenários de sistema de recomendação. Nosso sistema melhorou significativamente o desempenho e a estabilidade com o Milvus.

- Revisão do Milvus, Xingxing D.

O que os usuários não gostam:

“A velocidade de consulta no modo RESTful é mais lenta do que as APIs Python e Java. Espero que eles otimizem o método de solicitação RESTful.”

- Revisão do Milvus, Liu l.

Shalaka e eu também gostamos muito das seguintes soluções ao testar bancos de dados vetoriais.

Encontrando o melhor banco de dados vetorial para o seu caso de uso

Ao escolher um banco de dados vetorial, Shalaka e eu concordamos que você deve considerar escalabilidade, velocidade, suporte da comunidade, latência, conformidade regulatória e preços.

O que também importa é se você está procurando por bancos de dados vetoriais hospedados em nuvem ou de código aberto, como PG Vector ou Milvus. De qualquer forma, seu objetivo é encontrar um banco de dados vetorial que ofereça maior QPS bruto com busca aproximada do vizinho mais próximo, facilite a correção de bugs com suporte, apresente tipos de índice e tenha controle de acesso baseado em função — tudo dependendo do seu caso de uso e requisitos organizacionais. Esperamos que esta lista dos melhores bancos de dados vetoriais o leve um passo mais perto de encontrar a solução certa!

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