Base de datos vectorial frente a base de datos gráfica: Diferencias y similitudes

¿Qué es una base de datos vectorial?

A base de datos vectorial es un tipo de base de datos diseñada para almacenar, indexar y buscar representaciones vectoriales de datos en alta dimensión, normalmente generadas por modelos de aprendizaje automático. Estos vectores, también conocidos como incrustaciones, capturan el significado semántico de datos no estructurados, como texto, imágenes, audio y vídeo. En lugar de utilizar la correspondencia exacta, las bases de datos vectoriales realizan búsquedas de similitud mediante técnicas como k-nearest neighbors (k-NN) para encontrar los resultados más relevantes basándose en la proximidad en un espacio vectorial.

Ventajas y limitaciones de las bases de datos vectoriales

Las bases de datos vectoriales son muy adecuadas para las aplicaciones modernas de IA, pero, como cualquier tecnología, tienen sus desventajas. Comprender sus puntos fuertes y sus limitaciones puede ayudarte a decidir cuándo y cómo utilizarlas con eficacia.

Beneficios

• • Búsqueda aproximada del vecino más próximo (RNA): Permite la recuperación de vectores similares con baja latencia mediante técnicas de indexación eficientes como el mundo pequeño navegable jerárquico (HNSW), el archivo invertido (IVF) o la cuantización de productos (PQ).
  • Soporte para datos de alta dimensión: Optimizado para almacenar y consultar incrustaciones vectoriales con cientos o miles de dimensiones.
  • Búsqueda por similitud semántica: Facilita la recuperación en función del contexto utilizando incrustaciones procedentes del procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión por ordenador o modelos de audio.
  • Escalabilidad horizontal: Muchas bases de datos vectoriales soporte de fragmentación e indexación distribuida para manejar conjuntos de datos a gran escala y un alto rendimiento de las consultas.
  • Integración con canalizaciones AI/ML: Diseñado para funcionar junto con herramientas de generación de incrustaciones (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face, TensorFlow) y flujos de trabajo de inferencia en tiempo real.

Limitaciones

• • Incrustación de la dependencia: Requiere incrustaciones de alta calidad generadas por el modelo como entrada; el rendimiento está ligado a la calidad y relevancia de esos vectores.
  • Despliegue complejo: La configuración de la indexación de vectores, la gestión de las compensaciones entre latencia y precisión y la integración de cadenas de inferencia de modelos pueden aumentar la complejidad del sistema.
  • Consultas relacionales limitadas: No es adecuado para uniones complejas, integridad transaccional o relaciones entre entidades, que suelen gestionar las bases de datos relacionales o gráficas.
  • Es necesario ajustar el índice: Los métodos de RNA pueden requerir un ajuste fino de los parámetros (por ejemplo, recall, efSearch, nProbe) para equilibrar precisión y latencia.
  • Normas en evolución: Carece del ecosistema maduro, los lenguajes de consulta y la interoperabilidad de los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos (SGBD).

Casos de uso de bases de datos vectoriales

Las bases de datos vectoriales se utilizan en aplicaciones que requieren comprender el significado o la similitud de los datos en lugar de coincidencias exactas. Estos casos de uso suelen implicar datos no estructuradosLos archivos de texto, imágenes, audio o vídeo se basan en incrustaciones vectoriales generadas por modelos de aprendizaje automático. Veámoslo con más detalle a continuación:

• • Búsqueda semántica: Permite realizar búsquedas contextualizadas haciendo coincidir las consultas de los usuarios con documentos conceptualmente similares, incluso cuando las palabras clave no coinciden.
  • Sistemas de recomendación: Sugiere productos, contenidos o usuarios comparando incrustaciones vectoriales para encontrar elementos con patrones contextuales o de comportamiento similares.
  • Búsqueda de imágenes y vídeos: Encuentra imágenes o fotogramas de vídeo visualmente similares comparando vectores de características extraídos de archivos multimedia mediante modelos de visión por ordenador.
  • Aplicaciones de la PNL: Potencia chatbots, sistemas de respuesta a preguntas y clasificación de contenidos almacenando y recuperando incrustaciones de modelos lingüísticos.
  • Detección de anomalías: Identifica valores atípicos en datos de alta dimensión midiendo en qué medida un vector determinado se desvía de los patrones normales.
  • Motores de personalización: Ofrece experiencias personalizadas mediante el análisis de los vectores de comportamiento del usuario y su correspondencia con perfiles o preferencias similares.

Ejemplos de bases de datos vectoriales

Las bases de datos vectoriales tienen capacidades adaptadas a necesidades específicas de rendimiento, escalabilidad e integración con herramientas de IA. A continuación se muestran algunas de las bases de datos más utilizadas:

• • Pinecone: Una base de datos vectorial totalmente gestionada y nativa de la nube creada para la búsqueda de similitudes en tiempo real y con baja latencia. Ofrece indexación automática, escalado horizontal y una estrecha integración con canales de IA/ML.
  • Weaviate: Una base de datos vectorial de código abierto con soporte integrado para búsqueda híbrida, GraphQL, y vectorización automática mediante modelos ML integrados.
  • Milvus: Una base de datos vectorial de código abierto altamente escalable y optimizada para la búsqueda de similitudes a gran escala y de alto rendimiento. Admite múltiples estrategias de indexación y se integra con el sistema de vectores Towhee.
  • FAISS (Facebook AI Similarity Search): Biblioteca desarrollada por Meta para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de vectores densos. Se utiliza habitualmente en entornos de investigación y producción, aunque no es una base de datos propiamente dicha.
  • Couchbase: Una distribuida Base de datos NoSQL que recientemente ha añadido búsqueda vectorial que permite a los usuarios combinar la consulta tradicional de documentos con la búsqueda semántica de alto rendimiento en una única plataforma.
  • Qdrant: Un motor de búsqueda vectorial de código abierto diseñado para entornos de nube y periféricos. Es conocido por su sólida compatibilidad con API, su rápido rendimiento y su integración con los marcos de ML más conocidos.

Cada una de estas herramientas ofrece puntos fuertes, que van desde la simplicidad nativa de la nube a la indexación personalizable, lo que las hace muy adecuadas para aplicaciones impulsadas por la IA, como la búsqueda semántica, las recomendaciones y la personalización en tiempo real.

¿Qué es una base de datos gráfica?

Una base de datos gráfica es un tipo de base de datos NoSQL diseñada para almacenar y navegar por las relaciones entre datos utilizando estructuras gráficas con nodos, aristas y propiedades. Los nodos representan entidades (como personas o productos), las aristas definen las relaciones entre ellas (como "comprado" o "conectado a") y las propiedades almacenan los metadatos relevantes. Esta estructura permite la consulta eficiente de datos complejos e interconectados, lo que hace que las bases de datos de grafos sean ideales para casos de uso como las redes sociales, la detección de fraudes y los motores de recomendación.

Ventajas y limitaciones de las bases de datos gráficas

Las bases de datos de grafos son idóneas para aplicaciones que requieren consultas con muchas relaciones y modelos de datos flexibles. Presentan numerosas ventajas, pero, como cualquier tipo de base de datos, puede que no sean las más adecuadas para todos los casos de uso.

Beneficios

• • Recorrido eficaz de las relaciones: Optimizado para explorar y consultar datos profundamente conectados sin degradar el rendimiento.
  • Esquema flexible: Permite modelos de datos dinámicos y evolutivos sin estructuras de tablas rígidas.
  • Modelado de datos intuitivo: Las estructuras gráficas reflejan fielmente las relaciones del mundo real, lo que facilita el diseño y la comprensión de los modelos de datos.
  • Potentes lenguajes de consulta: Lenguajes como Cypher y Gremlin permiten realizar consultas expresivas y eficaces sobre relaciones complejas.
  • Ideal para casos de uso específicos: Destaca en escenarios como las redes sociales, gráficos de conocimientomotores de recomendación y detección de fraudes.

Limitaciones

• • No es ideal para todas las cargas de trabajo: Menos eficaces que las bases de datos relacionales para operaciones transaccionales o datos tabulares planos.
  • Soporte limitado para análisis a gran escala: Las bases de datos de grafos pueden tener dificultades con las consultas analíticas tradicionales y las agregaciones a gran escala.
  • Curva de aprendizaje más pronunciada: Requiere familiaridad con la teoría de grafos y lenguajes de consulta especializados.
  • Madurez del ecosistema: Ecosistema y herramientas más reducidos en comparación con las bases de datos relacionales y documentales, dependiendo del proveedor.
  • Problemas de escalabilidad: Algunas bases de datos de grafos se enfrentan a problemas de escalado horizontal y arquitecturas distribuidas.

Casos de uso de bases de datos gráficas

Las bases de datos de grafos son especialmente adecuadas para aplicaciones con datos muy conectados y relaciones dinámicas. Su capacidad para modelar y recorrer estructuras complejas las hace ideales para una serie de casos de uso modernos en los que las bases de datos tradicionales se quedan cortas.

• • Redes sociales: Las bases de datos de grafos modelan y consultan eficazmente las conexiones de los usuarios, lo que permite funciones como las recomendaciones de amigos y el análisis de influencias.
  • Motores de recomendación: Potencian las sugerencias personalizadas analizando en tiempo real las interacciones usuario-artículo y las rutas de similitud.
  • Detección de fraudes: Las estructuras gráficas exponen relaciones ocultas entre entidades para identificar patrones sospechosos y anomalías.
  • Gráficos de conocimiento: Estos sistemas unifican y enlazan diversas fuentes de datos, permitiendo la búsqueda semántica y la exploración de datos enriquecidos.
  • Operaciones de red e informáticas: Los gráficos ayudan a mapear las dependencias de la infraestructura, apoyando el análisis de impacto en tiempo real y la identificación de la causa raíz.
  • Cadena de suministro y logística: La modelización de redes logísticas como grafos permite optimizar las rutas, detectar cuellos de botella y prever perturbaciones.
  • Gestión de identidades y accesos (IAM): Los gráficos aclaran las estructuras de permisos y detectan rutas de acceso peligrosas entre usuarios, funciones y recursos.

Ejemplos de bases de datos gráficas

Las bases de datos de grafos están diseñadas para almacenar y navegar por las relaciones entre entidades. Estas son algunas de las tecnologías de bases de datos gráficas más conocidas y utilizadas en distintos sectores:

• • Neo4j: Neo4j, una de las bases de datos gráficas más utilizadas, admite Conformidad con ACID y utiliza el lenguaje de consulta Cypher para gestionar datos complejos y conectados. Es ideal para motores de recomendación, detección de fraudes y análisis de redes.
  • Amazon Neptune: Un servicio de base de datos de gráficos totalmente administrado por AWS que admite modelos de gráficos de propiedades (Gremlin) y gráficos semánticos (SPARQL/RDF). Se utiliza para crear aplicaciones basadas en gráficos con un desempeño de consulta de baja latencia a escala.
  • OrientDB: Base de datos multimodelo que integra modelos de datos gráficos y documentales. Su enfoque híbrido la hace adecuada para aplicaciones que requieren tanto datos ricos en relaciones como almacenamiento flexible de documentos.
  • ArangoDB: Una base de datos multimodelo nativa que admite el almacenamiento de grafos, documentos y valores clave en un solo motor. Permite recorrer grafos con rapidez y es ideal para aplicaciones que necesitan análisis en tiempo real y recomendaciones personalizadas.
  • TigerGraph: Conocido por su rendimiento a gran escala, TigerGraph está diseñado para el análisis de enlaces profundos y admite casos de uso como la detección de fraudes en tiempo real, la optimización de la cadena de suministro y los gráficos de conocimiento empresarial.
  • JanusGraph: Base de datos de grafos distribuida y de código abierto creada para gestionar el procesamiento de grafos a gran escala. Se integra con plataformas de big data como Apache Cassandra, HBase y Elasticsearch, y es popular en escenarios que requieren alta escalabilidad y tolerancia a fallos.

Las bases de datos de grafos pueden revelar relaciones complejas a escala, lo que las hace indispensables en las arquitecturas de datos modernas, especialmente cuando es fundamental comprender el contexto y las conexiones.

Comparación entre bases de datos vectoriales y gráficas

Aunque tanto las bases de datos vectoriales como las gráficas están diseñadas para manejar datos complejos y no tabulares, tienen finalidades distintas y están optimizadas para cargas de trabajo diferentes. Las bases de datos vectoriales permiten buscar similitudes en datos no estructurados, como imágenes o texto incrustado, mientras que las bases de datos gráficas se centran en representar y consultar relaciones entre entidades. En la tabla siguiente se destacan sus principales diferencias:

Las bases de datos vectoriales permiten identificar contenidos similares, mientras que las bases de datos gráficas ofrecen información detallada sobre las conexiones entre los contenidos. Juntas, potencian aplicaciones inteligentes que combinan el contexto con la comprensión semántica.

Similitudes entre la base de datos vectorial y la base de datos gráfica

A pesar de sus distintas arquitecturas y casos de uso, las bases de datos vectoriales y gráficas comparten varias similitudes clave. Ambas están diseñadas para ir más allá de las bases de datos relacionales tradicionales al manejar datos complejos, altamente dimensionales o ricos en relaciones. Estas similitudes las convierten en componentes esenciales de los modernos sistemas de inteligencia artificial, búsqueda y recomendación.

Soporte para datos no tabulares

Ambas bases de datos están concebidas para gestionar estructuras de datos no relacionales. Las bases de datos vectoriales manejan incrustaciones de datos no estructurados, mientras que las bases de datos gráficas gestionan relaciones de entidades que no caben en filas y columnas.

Funciones avanzadas de consulta

A diferencia de los sistemas basados en SQL, las bases de datos vectoriales y gráficas admiten consultas especializadas, como la búsqueda del vecino más próximo en vectores y el recorrido multisalto en gráficos, que descubren patrones y conocimientos más profundos.

Uso en flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático

Las bases de datos vectoriales y gráficas se integran con frecuencia en los procesos de IA. Los vectores representan las características aprendidas de los modelos, mientras que los grafos pueden modelar el razonamiento, las dependencias y la representación del conocimiento.

Alto rendimiento a escala

Ambos tipos de bases de datos están diseñadas para almacenar datos a gran escala y realizar consultas de baja latencia, ya sea buscando entre millones de incrustaciones o recorriendo un gran grafo de entidades interconectadas.

Diseño flexible de esquemas

Admiten modelos de datos sin esquema o flexibles, lo que facilita la mejora de las aplicaciones y el trabajo con tipos de datos variados a medida que las necesidades cambian con el tiempo.

Cómo elegir entre bases de datos vectoriales y gráficas

La elección entre una base de datos vectorial y una base de datos gráfica depende de la naturaleza de los datos, el tipo de consultas necesarias y los objetivos de la aplicación. Cada base de datos destaca en la resolución de distintos tipos de problemas, por lo que conocer sus puntos fuertes te ayudará a tomar una decisión.

Utiliza una base de datos vectorial si:

• • Su aplicación se basa en la búsqueda por similitud en varios tipos de datos no estructurados, como texto, imágenes, audio y vídeo.
  • Está trabajando con incrustaciones de aprendizaje automático o potenciando funciones como la búsqueda semántica, las recomendaciones o RAG.
  • Necesita consultas RNA rápidas y escalables en un espacio de alta dimensión.
  • Su atención se centra en la similitud de contenidos, más que en las relaciones explícitas entre entidades.

Utilice una base de datos gráfica si:

• • Sus datos están muy interconectados y necesita comprender las relaciones entre entidades (por ejemplo, personas, productos, eventos).
  • Está creando aplicaciones que requieren consultas multisaltocomo la detección de fraudes, el análisis de redes sociales o los grafos de conocimiento.
  • Es necesario modelar las conexiones del mundo real con una semántica y una lógica de recorrido claras.
  • Sus consultas implican patrones, rutas o cadenas de dependencia difíciles de expresar en las bases de datos tradicionales.

Utiliza ambos si:

• • Desea combinar la similitud semántica con el contexto relacional, por ejemplo, recuperando documentos similares con una búsqueda vectorial y, a continuación, explorando cómo se relacionan esos documentos con otros mediante un grafo.
  • Estás construyendo sistemas de IA que requieren tanto comprensión como razonamiento, tales como agentes conversacionalesbúsqueda personalizada o aplicaciones basadas en el conocimiento.

En última instancia, su elección debe estar en consonancia con el problema que está resolviendo. Si necesitas encontrar similitudes, las bases de datos vectoriales son las mejores. Si lo que necesitas es averiguar cómo están conectadas las cosas, las bases de datos de grafos son más adecuadas. En muchas aplicaciones modernas, la combinación de ambas ofrece la solución más potente.

Esperamos que comprenda mejor las diferencias y similitudes entre las bases de datos. Si quieres profundizar más, puedes consultar los recursos relacionados a continuación:

• • Guía para la búsqueda de vectores - Blog
  • ¿Qué son las incrustaciones vectoriales? - Blog
  • ¿Qué es la búsqueda de similitud vectorial? - Blog
  • Acerca de Vector Search - Docs

Preguntas frecuentes

¿Es lo mismo una base de datos gráfica que una base de datos vectorial? No, una base de datos gráfica y una base de datos vectorial no son lo mismo. Las bases de datos de grafos almacenan y consultan relaciones entre entidades, mientras que las bases de datos vectoriales almacenan incrustaciones vectoriales de alta dimensión para la búsqueda de similitudes.

¿Cuál es la diferencia entre un gráfico y un vector? Un grafo es una estructura de datos compuesta por nodos y aristas que representan entidades y sus relaciones. Un vector es una matriz numérica que representa puntos de datos en un espacio multidimensional, a menudo utilizado en el aprendizaje automático y la búsqueda de similitudes.

¿Cuál es la diferencia entre un almacén gráfico y un almacén vectorial? Un almacén de grafos está optimizado para gestionar las relaciones entre datos mediante nodos y aristas. Un almacén vectorial está diseñado para almacenar y buscar incrustaciones vectoriales basadas en métricas de similitud, como la distancia coseno o la distancia euclídea.

¿Cuál es la diferencia entre una base de datos vectorial y Neo4j? Neo4j es una base de datos gráfica que destaca en la búsqueda de relaciones, mientras que las bases de datos vectoriales se centran en la búsqueda RNA de datos no estructurados, como imágenes, texto y audio, que se representan como vectores.

¿Se puede utilizar una base de datos vectorial y una base de datos gráfica? Sí, puede utilizar ambos juntos para combinar la búsqueda de similitud vectorial con el razonamiento basado en relaciones, como por ejemplo utilizando una base de datos vectorial para encontrar elementos similares y una base de datos gráfica para explorar sus relaciones contextuales.