As melhores soluções de banco de dados de AI para 2026

Para colocar a IA em produção, você precisa de mais do que apenas um armazenamento de vetores. Seus pipelines de RAG exigem conhecimento empresarial complexo, enquanto seus agentes de IA precisam acessar e manter dados operacionais em tempo real para funcionar. O desafio aqui é claro: você precisa fechar a lacuna entre a busca de IA precisa e os bancos de dados transacionais tradicionais.

O melhor banco de dados de IA depende de como você reúne esses recursos. Você pode estender um banco de dados Postgres existente com sistemas especializados ou consolidar essas cargas de trabalho em uma plataforma de dados unificada. No entanto, cada abordagem envolve compensações no fornecimento de dados atualizados e no desempenho à medida que as aplicações passam para a produção.

Este guia compara 10 soluções de banco de dados de IA em termos de recursos de busca e recuperação, escalabilidade serverless, compatibilidade com Postgres, alta concorrência e desempenho de baixa latência. Analisaremos como cada opção se comporta em relação a esses critérios e onde cada uma se encaixa com base na sua stack existente e na sua carga de trabalho de IA em produção.

TL;DR

• O melhor banco de dados de IA depende da sua stack de dados e carga de trabalho existentes. As principais considerações incluem recursos de busca, compatibilidade com Postgres, escalabilidade serverless, concorrência e latência.
• Equipes que já usam o PostgreSQL podem usar o pgvector para adicionar a busca vetorial sem introduzir um banco de dados separado. Para cargas de trabalho centradas na recuperação vetorial em grande escala, bancos de dados dedicados como Pinecone, Qdrant, Milvus e Weaviate oferecem recursos de busca criados sob medida.
• O MongoDB Atlas Vector Search e o Redis Vector são ótimas opções quando a recuperação vetorial precisa permanecer próxima aos dados da aplicação já armazenados nesses ecossistemas.
• Se você precisa de Postgres transacional e busca de IA junto com analytics, engenharia de dados e machine learning, o Lakebase reúne essas cargas de trabalho dentro da plataforma Databricks.

O que é uma solução de banco de dados de IA?

Um banco de dados de IA é um banco de dados projetado para armazenar, recuperar e disponibilizar os dados usados por aplicações de IA. Isso pode incluir embeddings vetoriais para busca semântica, conteúdo não estruturado recuperado por sistemas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e dados operacionais que os agentes de IA leem e atualizam enquanto executam tarefas.

Os bancos de dados de IA expandem os recursos tradicionais dos bancos de dados com funcionalidades projetadas para padrões de recuperação de IA, como busca vetorial, busca de texto completo e busca híbrida. Dependendo da arquitetura, eles podem se especializar na recuperação vetorial de alto desempenho ou combinar a busca de IA com dados relacionais e operações transacionais. Isso permite que as aplicações recuperem contexto relevante enquanto mantêm esses dados próximos aos sistemas onde estão armazenados e atualizados.

Categorias de soluções de banco de dados de IA

As soluções neste guia geralmente se enquadram em duas categorias com base em como armazenam e recuperam dados:

• Bancos de dados vetoriais: esses bancos de dados são criados sob medida para armazenar, indexar e buscar embeddings vetoriais em escala. Soluções como Pinecone, Milvus, Weaviate e Qdrant são projetadas principalmente para busca semântica e por similaridade, tornando-as ideais para cargas de trabalho focadas em recuperação, como RAG e sistemas de recomendação.
• Bancos de dados relacionais com recursos de busca de IA: essas soluções adicionam busca vetorial e outros recursos de busca de IA a sistemas de banco de dados relacionais. O PostgreSQL com pgvector e o Lakebase Postgres, por exemplo, permitem combinar a recuperação de IA com dados estruturados e operações transacionais, em vez de manter um banco de dados vetorial separado.

Este guia compara ambas as abordagens para ajudar você a determinar quando um banco de dados vetorial especializado faz sentido e quando manter os dados operacionais e de IA em um banco de dados relacional é a melhor opção.

Como avaliamos essas soluções de banco de dados de IA

Um alto desempenho de busca vetorial isoladamente não determina se um banco de dados funcionará bem em produção. Você também precisa considerar como ele escala, se integra à sua stack de dados existente, lida com cargas de trabalho concorrentes e se encaixa na sua arquitetura de dados mais ampla. Avaliamos cada solução de acordo com os seguintes critérios:

• Recursos de busca: consideramos os métodos de recuperação suportados por cada banco de dados, incluindo busca vetorial, texto completo e busca híbrida. Isso é importante quando sua aplicação precisa combinar similaridade semântica com palavras-chave ou recuperação estruturada.
• Serverless: um banco de dados serverless elimina a necessidade de provisionar e gerenciar a infraestrutura do banco de dados. Isso pode reduzir a sobrecarga operacional e facilitar a criação e execução de bancos de dados para aplicações de IA sem gerenciar os servidores subjacentes.
• Elasticidade: avaliamos como cada solução consegue dimensionar a computação de acordo com as mudanças na demanda, incluindo se ela consegue diminuir a escala quando a atividade cai. A elasticidade é especialmente útil para cargas de trabalho de IA com tráfego imprevisível ou atividade variável dos agentes.
• Compatibilidade com Postgres: consideramos se cada solução oferece suporte ao PostgreSQL e ao seu ecossistema de ferramentas SQL, drivers, ORMs e fluxos de trabalho operacionais. Para equipes que já usam o Postgres, a compatibilidade pode reduzir o esforço de migração e evitar a introdução de uma camada de dados totalmente nova.
• Alta concorrência: aplicações de IA em produção podem ter muitos usuários, agentes e serviços acessando dados simultaneamente. Consideramos como cada solução lida com leituras e gravações concorrentes à medida que as cargas de trabalho escalam.
• Baixa latência: avaliamos com que rapidez cada solução consegue retornar resultados para cargas de trabalho sensíveis à latência. Isso é especialmente importante quando ocorrem várias chamadas ao banco de dados ou de recuperação dentro de um único loop de execução de agente.
• Governança unificada: consideramos como cada solução gerencia o acesso e a governança à medida que as aplicações de IA utilizam dados em diferentes sistemas. A governança centralizada pode reduzir a necessidade de manter permissões e políticas separadas para cada banco de dados especializado adicionado à arquitetura.
• Integração com analytics: avaliamos a facilidade com que os dados operacionais e da aplicação de IA podem se conectar com sistemas de analytics para enriquecimento e análises subsequentes. Uma integração mais próxima pode reduzir a movimentação de dados e tornar os dados atuais das aplicações mais prontamente disponíveis para fluxos de trabalho de analytics e IA.

Juntos, esses critérios oferecem uma visão mais ampla sobre a adequação de cada banco de dados à produção, além do desempenho isolado da busca vetorial.

Comparação das soluções de banco de dados de IA

Na tabela abaixo, apresentamos uma comparação lado a lado de cada solução com base nos principais critérios de produção identificados acima:

Databricks Lakebase

Databricks Lakebase é um banco de dados Postgres serverless construído para aplicações operacionais e de IA na Databricks Data Intelligence Platform. Ele aproxima os dados transacionais das cargas de trabalho de analytics e IA, reduzindo a necessidade de manter sistemas separados e pipelines de sincronização entre dados operacionais e analíticos.

Melhor caso de uso: O Lakebase é mais adequado para equipes que precisam de Postgres transacional junto com busca de IA, analytics e machine learning. Ele é particularmente útil quando agentes precisam recuperar contexto e ler ou atualizar continuamente dados operacionais no mesmo ambiente de dados mais amplo.

Principais recursos

• Arquitetura serverless e elástica: O Lakebase elimina a necessidade de provisionar infraestrutura de banco de dados e separa a computação do armazenamento. A computação pode ser dimensionada conforme a demanda da carga de trabalho, tornando-o adequado para aplicações com tráfego variável ou imprevisível.
• Compatibilidade com Postgres: O Lakebase suporta sintaxe, drivers, ORMs e ferramentas conhecidas do PostgreSQL, permitindo construir aplicações de IA sem adotar uma nova interface de banco de dados.
• Busca por IA: O Lakebase suporta busca vetorial, em texto completo e híbrida, junto com consultas relacionais. Seus recursos de busca vetorial são compatíveis com o pgvector, possibilitando combinar a recuperação semântica com dados de aplicações estruturados e transacionais.
• Integração e governança com Databricks: O Lakebase conecta dados operacionais ao ambiente Databricks mais amplo, permitindo que os dados de aplicações participem de fluxos de trabalho de analytics e IA enquanto utilizam os recursos de governança da Databricks.
• Desempenho de gravação: O Lakebase oferece taxa de transferência de gravação até 5x maior, latência de p99 de leitura 2x menor e 94% menos tráfego de Write-Ahead Log (WAL) comparado com a arquitetura anterior do Lakebase. Sua camada de computação stateless envia registros WAL em fluxo para armazenamento distribuído, suportando aplicações em que agentes e usuários atualizam com frequência o estado operacional.
• Alta concorrência e baixa latência: O Lakebase separa a computação do armazenamento para que os recursos de computação possam responder à demanda da carga de trabalho. Essa arquitetura é projetada para cargas de trabalho transacionais concorrentes e acesso de baixa latência exigidos por aplicações em produção.

Desvantagens

• Os maiores benefícios de integração do Lakebase se aplicam a equipes que já usam o ecossistema Databricks.
• Bancos de dados vetoriais dedicados podem ser uma opção mais simples para cargas de trabalho focadas exclusivamente na recuperação vetorial em grande escala.

Pinecone

Pinecone é um banco de dados vetorial totalmente gerenciado, construído para armazenar, indexar e recuperar embeddings de vetores em escala. Ele é projetado para cargas de trabalho de recuperação de IA, como busca semântica e RAG, com infraestrutura serverless que elimina a necessidade de provisionar ou gerenciar clusters de banco de dados.

Melhor caso de uso: O Pinecone é mais adequado para equipes que precisam de um banco de dados vetorial gerenciado e especializado para busca semântica em grande escala e RAG.

Principais recursos

• Busca vetorial e híbrida: O Pinecone suporta busca por vetores densos, bem como recuperação híbrida que combina busca semântica e lexical. A filtragem de metadados pode refinar ainda mais os resultados usando atributos associados aos registros armazenados.
• Arquitetura serverless e elástica: O Pinecone gerencia a infraestrutura subjacente e separa o armazenamento da execução de consultas. Os recursos podem escalar de acordo com a demanda, tornando-o adequado para aplicações com cargas de trabalho de recuperação variáveis.
• Alta concorrência e baixa latência: O Pinecone foi projetado para recuperação vetorial de alto rendimento e oferece opções para dimensionar a capacidade de leitura para cargas de trabalho que exigem um desempenho mais previsível.

Desvantagens

• Dados relacionais e transacionais de aplicações geralmente exigem um banco de dados separado.
• Não oferece compatibilidade com PostgreSQL nem permite que as equipes reutilizem fluxos de trabalho SQL existentes.
• A introdução de um banco de dados vetorial separado pode exigir sincronização de dados, governança e integração adicionais com sistemas analíticos.

Weaviate

Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto projetado para busca semântica e híbrida. Ele armazena objetos juntamente com seus embeddings de vetores e suporta filtragem de metadados, permitindo que as aplicações combinem a recuperação semântica com condições estruturadas. As equipes podem usar o Weaviate como um serviço em nuvem gerenciado ou implantá-lo em sua própria infraestrutura.

Melhor caso de uso: O Weaviate é mais adequado para equipes que criam aplicações de RAG, busca semântica e recuperação de conhecimento que precisam de recursos de busca flexíveis e de uma opção entre implantação gerenciada e auto-hospedada.

Principais recursos

• Busca vetorial e híbrida: O Weaviate combina busca vetorial com busca por palavras-chave BM25 e suporta filtragem de metadados, permitindo que as aplicações equilibrem a similaridade semântica com a recuperação por termos exatos.
• Implantação gerenciada e auto-hospedada: O Weaviate Cloud oferece uma opção de implantação gerenciada, enquanto as implantações de código aberto dão às equipes mais controle sobre sua infraestrutura e configuração.
• Alta concorrência e baixa latência: O Weaviate suporta cargas de trabalho vetoriais distribuídas por meio de dimensionamento horizontal e sharding. O desempenho de recuperação depende de fatores como tamanho do conjunto de dados, configuração do índice, infraestrutura e complexidade da consulta.
• Vetorização integrada: O Weaviate pode se conectar a provedores de embeddings para gerar representações vetoriais durante a ingestão de dados, reduzindo a necessidade de manter um pipeline de vetorização separado.

Desvantagens

• Não oferece compatibilidade com PostgreSQL, portanto os fluxos de trabalho e ferramentas existentes do PostgreSQL não são transferidos diretamente.
• Implantações auto-hospedadas podem introduzir responsabilidades operacionais e de infraestrutura adicionais.
• Aplicações que exigem consultas relacionais complexas ou cargas de trabalho transacionais ainda podem precisar de um banco de dados operacional separado.
• Usar o Weaviate junto com bancos de dados operacionais e analíticos pode introduzir requisitos adicionais de sincronização de dados, governança e integração.

PostgreSQL + pgvector

pgvector é uma extensão de código aberto do PostgreSQL que adiciona busca por similaridade vetorial ao Postgres. Ele permite armazenar e consultar embeddings de vetores juntamente com dados relacionais e transacionais existentes usando o mesmo banco de dados e fluxos de trabalho SQL.

Melhor caso de uso: PostgreSQL + pgvector é mais adequado para equipes que já usam o Postgres e querem adicionar busca semântica ou RAG sem introduzir um banco de dados vetorial separado.

Principais recursos

• Busca vetorial: O pgvector suporta busca por vizinhos mais próximos exata e aproximada, incluindo índices HNSW e IVFFlat. Consultas vetoriais também podem ser combinadas com filtragem do PostgreSQL e outras operações SQL.
• Nativo do Postgres: Como o pgvector roda como uma extensão do PostgreSQL, você pode continuar usando SQL, transações, drivers, ORMs e outras ferramentas conhecidas do PostgreSQL enquanto adiciona busca vetorial.
• Flexibilidade de implantação: O PostgreSQL + pgvector pode ser executado onde quer que seu ambiente PostgreSQL suporte a extensão. Os recursos de dimensionamento elástico e serverless dependem do provedor de banco de dados e do modelo de implantação que você escolher.
• Dados relacionais e vetoriais: Os embeddings podem ficar junto com os dados da aplicação no PostgreSQL, permitindo combinar a busca semântica com consultas estruturadas e operações transacionais.

Contras

• A busca vetorial e as cargas de trabalho transacionais compartilham os recursos do banco de dados, o que pode criar concorrência à medida que qualquer uma das cargas de trabalho cresce.
• Dimensionar grandes cargas de trabalho vetoriais pode exigir indexação, particionamento e ajuste de infraestrutura adicionais.
• O dimensionamento serverless, a elasticidade, a governança e a integração de analytics dependem em grande parte da plataforma PostgreSQL e da infraestrutura ao seu redor, e não do pgvector em si.

Milvus

O Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto projetado para busca por similaridade em grande escala. Sua arquitetura distribuída separa os componentes de armazenamento, consulta, indexação e processamento de dados, permitindo que as equipes dimensionem diferentes partes de uma carga de trabalho de busca vetorial de forma independente.

Melhor caso de uso: O Milvus é ideal para equipes que executam buscas vetoriais em grande escala ou cargas de trabalho de RAG e precisam de dimensionamento distribuído e maior controle sobre sua implantação.

Principais recursos

• Busca vetorial em escala: O Milvus foi construído especialmente para busca por similaridade em grandes coleções de embeddings vetoriais e oferece suporte a várias estratégias de indexação de vizinhos mais próximos aproximados para diferentes requisitos de desempenho e recursos.
• Arquitetura distribuída: Os serviços de consulta, indexação, armazenamento e dados podem ser dimensionados de forma independente, permitindo que as equipes aloquem recursos com base nas demandas de sua carga de trabalho de busca.
• Implantação gerenciada e auto-hospedada: O Milvus pode ser implantado na sua própria infraestrutura, enquanto o Zilliz Cloud oferece opções gerenciadas e serverless para equipes que não querem operar os clusters subjacentes por conta própria.
• Alta concorrência e baixa latência: Sua arquitetura distribuída foi projetada para suportar busca vetorial de alto rendimento em cargas de trabalho concorrentes. A latência real depende de fatores como tipo de índice, tamanho do conjunto de dados, hardware, filtragem e configuração de implantação.
• Aceleração por GPU: O Milvus suporta indexação e busca aceleradas por GPU, oferecendo às equipes outra opção para melhorar o desempenho em cargas de trabalho vetoriais computacionalmente exigentes.

Desvantagens

• Implantações distribuídas auto-hospedadas podem introduzir uma complexidade operacional e de infraestrutura significativa.
• O Milvus usa sua própria arquitetura e APIs em vez do PostgreSQL, portanto, os fluxos de trabalho e ferramentas existentes do Postgres não se transferem diretamente.
• Aplicações que também exigem transações relacionais podem precisar de um banco de dados operacional separado.
• Executar o Milvus ao lado de sistemas operacionais e analíticos pode introduzir requisitos adicionais de sincronização de dados, governança e integração.

Qdrant

O Qdrant é um banco de dados vetorial de código aberto escrito em Rust e projetado para busca por similaridade vetorial com filtragem de metadados estruturados. Ele suporta busca semântica e híbrida para aplicações de IA e pode ser implantado no Qdrant Cloud ou na sua própria infraestrutura.

Melhor caso de uso: O Qdrant é ideal para equipes que desenvolvem aplicações de RAG e busca semântica que precisam de busca vetorial flexível, filtragem avançada de metadados e opção de escolha entre implantação gerenciada e auto-hospedada.

Principais recursos

• Busca vetorial e filtragem: O Qdrant combina busca por similaridade vetorial com filtragem sobre dados de payload estruturados, permitindo que as aplicações refinem os resultados semânticos usando metadados e outras condições.
• Busca híbrida e em múltiplas etapas: O Qdrant suporta estratégias de busca que combinam vetores densos e esparsos, múltiplas consultas e abordagens de reranking. Isso dá flexibilidade às equipes ao construir pipelines de busca que precisam de mais do que a similaridade vetorial básica.
• Implantação gerenciada e auto-hospedada: O Qdrant Cloud oferece uma opção gerenciada, enquanto as implantações de código aberto permitem que as equipes executem o banco de dados na sua própria infraestrutura.
• Alta concorrência e baixa latência: O Qdrant foi projetado para busca vetorial de alto rendimento e suporta dimensionamento distribuído por meio de sharding e replicação. O desempenho real depende do tamanho do conjunto de dados, da configuração do índice, da filtragem, do hardware e da arquitetura de implantação.
• Integração baseada em API: O Qdrant oferece interfaces REST e gRPC, além de bibliotecas de clientes para integrar a busca vetorial a aplicações de IA.

Desvantagens

• Não oferece compatibilidade com PostgreSQL, portanto, os fluxos de trabalho SQL e ferramentas do Postgres existentes não se transferem diretamente.
• Aplicações que exigem transações relacionais geralmente precisarão de um banco de dados operacional separado.
• Implantações distribuídas auto-hospedadas exigem gerenciamento de infraestrutura e ajustes adicionais.

Redis Vector

O Redis Vector adiciona a busca vetorial ao Redis, permitindo que as aplicações armazenem e busquem embeddings ao lado de dados operacionais acessados com frequência. Ele foi projetado para cargas de trabalho de IA sensíveis à latência, em que a busca vetorial precisa ocorrer perto do estado da aplicação, de dados em cache ou de outros dados já armazenados no Redis.

Melhor caso de uso: O Redis Vector é ideal para equipes que já usam o Redis e desejam adicionar busca semântica, RAG ou recursos de recomendação sem introduzir um armazenamento de vetores separado.

Principais recursos

• Busca vetorial e filtragem: O Redis suporta busca por similaridade vetorial juntamente com filtragem em outros campos indexados, permitindo que as aplicações combinem busca semântica com condições estruturadas.
• Múltiplos índices vetoriais: O Redis suporta HNSW para busca de vizinhos mais próximos aproximados e FLAT para busca vetorial exata, oferecendo às equipes diferentes ponderações entre velocidade de busca, uso de recursos e recall.
• Implantação gerenciada e autogerenciada: O Redis Cloud oferece infraestrutura gerenciada, enquanto o Redis também pode ser implantado e operado no seu próprio ambiente.
• Alta concorrência e baixa latência: O Redis foi projetado para acesso a dados de alto rendimento e baixa latência, tornando a busca vetorial adequada para aplicações em que a busca ocorre dentro de caminhos de solicitação sensíveis à latência.
• Integração de dados operacionais: Os embeddings vetoriais podem ficar junto com outras estruturas de dados do Redis, permitindo que a busca de IA permaneça próxima de dados de aplicação em frequente mudança.

Desvantagens

• Não oferece compatibilidade com o PostgreSQL, portanto, as equipes não podem reutilizar diretamente a interface SQL e as ferramentas do PostgreSQL.
• Aplicações que exigem consultas relacionais complexas ou relacionamentos transacionais ainda podem precisar de um banco de dados operacional separado.
• Equipes que ainda não usam o Redis introduzem outro modelo de dados e sistema operacional em sua arquitetura.
• O uso do Redis ao lado de sistemas transacionais e analíticos separados pode adicionar requisitos de sincronização, governança e integração.

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB é um banco de dados projetado para combinar dados relacionais com busca vetorial e análises voltadas para IA. Ao contrário dos bancos de dados vetoriais focados principalmente na busca em nuvem, ele oferece suporte à implantação em ambientes em nuvem, on-premises, locais e de borda (edge), permitindo que as aplicações realizem a busca vetorial mais perto de onde seus dados são gerados.

Melhor caso de uso: o Actian VectorAI DB é mais indicado para aplicações que precisam de recuperação vetorial junto com dados de negócios estruturados, especialmente quando a flexibilidade de implantação é importante. Seu suporte para ambientes locais e de borda também o torna relevante para aplicações industriais, de manufatura e outras que precisam realizar a busca de IA mais perto dos dispositivos ou fontes de dados.

Principais recursos

• Busca relacional e vetorial: o Actian VectorAI DB dá suporte a consultas relacionais e busca por similaridade vetorial no mesmo banco de dados, permitindo que as aplicações trabalhem com dados estruturados e embeddings sem manter armazenamentos separados para cada um.
• Implantação flexível: o banco de dados pode ser executado em ambientes em nuvem, on-premises, locais e de borda, oferecendo às equipes mais controle sobre onde os dados de IA e as cargas de trabalho de recuperação operam.
• Suporte a borda (edge): seu modelo de implantação estende a recuperação vetorial a ambientes embarcados e com restrição de recursos, tornando-o adequado para aplicações que não podem depender exclusivamente de infraestrutura em nuvem centralizada.
• Indexação vetorial: o Actian VectorAI DB dá suporte à busca por vizinhos mais próximos aproximados e a técnicas de indexação como HNSW para recuperação por similaridade.
• Interface SQL: o banco de dados oferece acesso baseado em SQL a dados relacionais e vetoriais, embora não ofereça compatibilidade com o PostgreSQL.

Desvantagens

• Não oferece compatibilidade com o PostgreSQL, portanto, ferramentas, ORMs, extensões e fluxos de trabalho existentes do Postgres podem exigir alterações.
• Possui um ecossistema menor e menos histórico em cargas de trabalho de banco de dados vetorial do que as opções mais consolidadas nesta comparação.
• Equipes que procuram principalmente um serviço vetorial gerenciado na nuvem podem achar plataformas especializadas mais simples para esse caso de uso.

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search adiciona a recuperação vetorial ao MongoDB Atlas, permitindo que as aplicações armazenem embeddings junto com dados de documentos existentes. Isso permite que as equipes adicionem busca semântica e híbrida a aplicações já construídas no MongoDB sem introduzir um banco de dados vetorial separado.

Melhor caso de uso: o MongoDB Atlas Vector Search é mais indicado para equipes que já usam o MongoDB Atlas e desejam adicionar recursos de busca semântica, RAG ou recomendação, mantendo os embeddings e os dados da aplicação no mesmo banco de dados.

Principais recursos

• Busca vetorial e híbrida: o Atlas Vector Search dá suporte à busca semântica e pode combinar a busca vetorial com outros recursos de busca e filtragem, permitindo que as aplicações recuperem resultados usando tanto o significado quanto os dados estruturados do documento.
• Infraestrutura gerenciada: como o Vector Search é integrado ao MongoDB Atlas, as equipes podem usar uma infraestrutura de banco de dados gerenciada em vez de implantar e operar um sistema separado de busca vetorial.
• Armazenamento nativo em documentos: os embeddings podem ser armazenados junto com os dados da aplicação e metadados em documentos do MongoDB, mantendo a informação usada para busca próxima aos dados de origem.
• Alta concorrência e baixa latência: o Atlas foi projetado para cargas de trabalho de aplicações em produção e pode ser dimensionado em implantações distribuídas. O desempenho da busca vetorial depende de fatores como tamanho do conjunto de dados, configuração do índice, filtragem, carga de trabalho e configuração de implantação.
• Integração com o MongoDB: as equipes que já usam o MongoDB podem adicionar a recuperação vetorial sem adotar uma arquitetura de banco de dados separada ou manter um armazenamento vetorial adicional.

Desvantagens

• Seus maiores benefícios arquitetônicos se aplicam a equipes que já usam o MongoDB Atlas.
• Não oferece compatibilidade com o PostgreSQL, portanto, ferramentas do PostgreSQL e fluxos de trabalho em SQL não são transferidos diretamente.
• Equipes que precisam apenas de busca vetorial especializada podem preferir um banco de dados vetorial dedicado com maior flexibilidade específica para recuperação.
• Organizações que usam plataformas de analytics ou governança separadas ainda podem precisar de integração adicional entre o MongoDB e esses sistemas.

Chroma

Chroma é um banco de dados de código aberto projetado para armazenar e recuperar dados usados por aplicações de IA. Ele dá suporte a busca vetorial, texto completo e metadados, e foi projetado com uma interface amigável para desenvolvedores criarem aplicações de busca semântica e RAG. As equipes podem executar o Chroma localmente ou usar o Chroma Cloud para infraestrutura gerenciada.

Melhor caso de uso: o Chroma é mais indicado para desenvolvedores e equipes que desejam uma maneira simples de adicionar a recuperação vetorial a aplicações de IA sem gerenciar um banco de dados vetorial distribuído mais complexo. É especialmente útil para aplicações de busca semântica e RAG onde a facilidade de desenvolvimento e integração são prioridades.

Principais recursos

• Busca por vetores, texto completo e metadados: o Chroma dá suporte a múltiplos métodos de recuperação no mesmo sistema, permitindo que as aplicações combinem similaridade semântica com busca por palavras-chave e filtragem de metadados.
• Implantação gerenciada e local: o Chroma Cloud oferece infraestrutura gerenciada, enquanto o Chroma também pode ser executado localmente para desenvolvimento ou implantado em seu próprio ambiente.
• API focada no desenvolvedor: o Chroma oferece uma interface acessível para armazenar embeddings, anexar metadados e consultar dados de aplicações de IA sem exigir que os desenvolvedores gerenciem uma infraestrutura vetorial de baixo nível.
• Integrações com frameworks de IA: o Chroma se integra a frameworks populares de desenvolvimento de IA, como LangChain e LlamaIndex, facilitando a incorporação da recuperação aos fluxos de trabalho do RAG existentes.
• Recuperação em produção: o Chroma oferece suporte a aplicações de IA em produção, mas as equipes com requisitos exigentes de concorrência, escala ou latência devem realizar testes comparativos com suas cargas de trabalho específicas e configurações de implantação.

Desvantagens

• Não oferece compatibilidade com o PostgreSQL, portanto, os fluxos de trabalho e as ferramentas existentes do PostgreSQL não se transferem diretamente.
• Geralmente, aplicações que exigem transações relacionais precisarão de um banco de dados operacional separado.
• Equipes com requisitos de desempenho ou dimensionamento distribuído altamente especializados podem preferir bancos de dados vetoriais que exponham maior controle de infraestrutura e indexação.
• O uso do Chroma junto com bancos de dados operacionais e analíticos pode introduzir requisitos adicionais de sincronização, governança e integração.

Como escolher a solução de banco de dados de IA ideal

O banco de dados de IA ideal depende do papel que ele precisa desempenhar em sua aplicação e na arquitetura de dados existente. Use as perguntas a seguir para refinar suas opções.

1. De que tipo de busca sua aplicação precisa?

Comece com os padrões de recuperação que sua aplicação realmente usa. Se a carga de trabalho for principalmente busca por similaridade semântica em embeddings, um banco de dados vetorial dedicado, como Pinecone, Qdrant, Milvus ou Weaviate, pode ser uma opção natural.

Se sua aplicação também precisar de busca por palavras-chave, filtragem de metadados, consultas relacionais ou operações transacionais, considere quantos sistemas separados seriam necessários para dar suporte a esses padrões. Soluções como PostgreSQL + pgvector e Lakebase permitem que a recuperação vetorial funcione junto com dados relacionais, enquanto outros bancos de dados oferecem diferentes combinações de busca por vetores, texto completo e busca híbrida.

2. Você precisa de compatibilidade com o Postgres?

Se a sua aplicação já é executada no PostgreSQL, o pgvector oferece uma maneira simples de adicionar a busca vetorial enquanto preserva suas consultas SQL, drivers, ORMs e fluxos de trabalho operacionais existentes.

Lakebase é uma opção mais sólida quando você precisa de Postgres serverless para cargas de trabalho operacionais de AI no ambiente Databricks mais amplo.

3. Quanto sua carga de trabalho flutua?

Considere tanto o tráfego normal quanto a forma como a demanda muda drasticamente ao longo do tempo. Aplicações com tráfego imprevisível, atividade intermitente de agentes ou picos repentinos de uso podem se beneficiar de uma infraestrutura que dimensiona automaticamente em vez de exigir que a capacidade seja provisionada para a demanda de pico.

4. Quais são seus requisitos de concorrência e latência?

Considere quantos usuários, agentes, serviços e processos em segundo plano podem acessar o banco de dados simultaneamente e quanta latência cada operação do banco de dados pode adicionar à aplicação.

Esses requisitos são ainda mais importantes para aplicações de agentes, pois uma única execução pode envolver várias buscas, leituras e gravações. Em vez de confiar no número de latência divulgado do banco de dados, avalie o desempenho sob uma carga de trabalho semelhante à sua, incluindo tamanho do conjunto de dados, configuração do índice, filtragem, operações concorrentes e padrões de leitura/gravação.

5. Para onde seus dados operacionais precisam ir a seguir?

Os dados de aplicações de AI raramente permanecem isolados no banco de dados de atendimento. Interações de agentes, estado da aplicação, resultados de busca e outros dados operacionais podem ser eventualmente usados para analytics, desenvolvimento de modelos, monitoramento ou enriquecimento de dados.

Considere a facilidade com que cada banco de dados se conecta a esses sistemas downstream. Adicionar um banco de dados vetorial especializado pode valer a pena quando a busca é o requisito principal, mas também pode introduzir outro pipeline de dados se as mesmas informações precisarem transitar entre sistemas operacionais, de busca e analíticos.

6. Como você governará os dados em toda a arquitetura?

Cada banco de dados adicional pode introduzir outro conjunto de permissões, políticas de acesso, credenciais e fluxos de trabalho de governança. Considere se você pode gerenciar a governança juntamente com o restante do seu ambiente de dados ou se a adoção de um banco de dados especializado cria uma segurança adicional e uma fronteira de governança.

Conclusão

A escolha de um banco de dados de AI depende da sua arquitetura. Bancos de dados vetoriais dedicados, como Pinecone, Weaviate, Milvus e Qdrant, são bem adequados para busca vetorial em grande escala, enquanto o pgvector é uma opção direta para adicionar busca vetorial a um banco de dados PostgreSQL existente.

Para aplicações que também precisam de Postgres transacional, infraestrutura elástica, busca de AI e integração com analytics, manter sistemas separados pode adicionar sobrecarga de sincronização e governança. O Databricks Lakebase unifica essas cargas de trabalho, tornando-o uma escolha sólida para equipes que constroem aplicações de AI em produção no Databricks.

Perguntas frequentes

Qual é o melhor banco de dados de AI?

O melhor banco de dados de AI depende da sua carga de trabalho e do seu stack de dados existente. Bancos de dados vetoriais dedicados, como Pinecone, Qdrant, Milvus e Weaviate, são opções sólidas quando a busca vetorial especializada é o requisito principal. O PostgreSQL com pgvector é uma opção natural para equipes que desejam adicionar busca vetorial a um banco de dados Postgres existente. Para equipes que usam o Databricks e precisam de Postgres transacional junto com busca de AI, analytics e dados empresariais governados, o Lakebase oferece uma opção mais integrada.

Quais são os bancos de dados de AI mais populares?

As opções populares de bancos de dados de AI incluem bancos de dados vetoriais dedicados, como Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate e Chroma, além de bancos de dados estabelecidos que adicionaram recursos de busca vetorial, incluindo PostgreSQL com pgvector, MongoDB Atlas Vector Search e Redis Vector. O Databricks Lakebase oferece outra abordagem ao combinar Postgres serverless com funcionalidades de busca e integração com a plataforma Databricks mais ampla.

A escolha certa depende menos da popularidade e mais se você precisa de busca vetorial especializada, transações relacionais, compatibilidade com um ecossistema de banco de dados existente ou uma integração mais estreita com cargas de trabalho de analytics e AI.

A AI pode gerenciar um banco de dados?

A AI pode ajudar em tarefas de administração de banco de dados, como otimização de consultas, análise de desempenho, detecção de anomalias, planejamento de capacidade e solução de problemas. Algumas plataformas de banco de dados gerenciado também automatizam tarefas de infraestrutura, como dimensionamento, backups, manutenção e gerenciamento de recursos.

No entanto, esses recursos variam conforme a plataforma e não devem ser confundidos com um banco de dados que gerencia autonomamente cada aspecto das operações de produção. As equipes ainda precisam de monitoramento adequado, controles de acesso, práticas de confiabilidade e supervisão para sistemas em produção.

O que procurar em um banco de dados de AI?

Avalie até que ponto o banco de dados atende aos padrões de busca e aos requisitos operacionais da sua aplicação. Considerações importantes incluem recursos de busca vetorial, de texto completo e híbrida; infraestrutura serverless e elasticidade; compatibilidade com seu stack de banco de dados existente; requisitos de concorrência e latência; governança e integração com sistemas de analytics e AI.

Para aplicações que também mantêm estado operacional, considere se manter os dados transacionais e a busca de AI juntos poderia reduzir a sincronização e a infraestrutura exigidas por um banco de dados vetorial separado.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original