Introducción a la Arquitectura Slab de Pinecone
La arquitectura Slab en Pinecone se refiere a cómo organiza Pinecone el almacenamiento y la indexación de datos vectoriales para consultas eficientes a gran escala. En su base de datos vectorial serverless, los datos se almacenan en archivos inmutables denominados ‘slabs’. Cada slab contiene lógicamente los datos vectoriales crudos, un índice para búsqueda rápida, un índice de metadatos para filtrado y la información de libro mayor. Estos slabs son las unidades primarias para almacenar y consultar vectores.
Pinecone utiliza una arquitectura al estilo log-structured merge-tree (LSM-tree) con estos slabs. Inicialmente, las escrituras de vectores nuevos se almacenan en memoria en un memtable, que luego se vacía periódicamente para crear pequeños slabs inmutables llamados slabs L0. Estos slabs L0 se indexan rápidamente usando técnicas ligeras como la cuantificación escalar para ser inmediatamente consultables. Conforme se acumulan más slabs, un proceso de compaction en segundo plano fusiona slabs más pequeños en más grandes, construyendo índices más complejos basados en gráficos o particiones para una eficiencia de consulta óptima.
Características Clave de la Arquitectura
La arquitectura cuenta con varios puntos clave:
- Slabs inmutables: Una vez creados, los slabs no cambian, lo que hace que el sistema sea altamente escalable y confiable, almacenando datos en almacenamiento de objetos en la nube distribuida.
- Tipo de índice auto-descriptivo en cada slab: Toda la información necesaria para decodificar el índice para servir consultas está contenida dentro del slab, respaldando la flexibilidad en los tipos de índice.
- Separación de caminos de lectura/escritura: Las escrituras van a un registro de solicitud duradero y memtable, mientras que las lecturas consultan los slabs optimizados, asegurando que las escrituras no impacten la latencia de consulta.
- Servicio serverless y completamente gestionado: Pinecone abstrae la complejidad de la infraestructura, escalando automáticamente basado en la demanda sin necesidad de provisión manual.
Conclusión
La arquitectura de slabs en Pinecone permite soportar miles de millones de vectores con latencias de consulta de milisegundos, haciéndola adecuada para cargas de trabajo de IA que requieren búsqueda de similitud vectorial a gran escala, como la búsqueda semántica, sistemas de recomendación y generación potenciada por recuperación.
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Fuentes
- https://www.pinecone.io/learn/slab-architecture (fuente original)
- https://www.pinecone.io/blog/inside-the-pinecone/
- https://docs.pinecone.io/guides/get-started/database-architecture
- https://airbyte.com/data-engineering-resources/pinecone-vector-database
- https://icorer.com/icorer_blog/posts/ai/the-vector-database-landscape-an-in-depth-analysis-of-architectures-technologies-and-strategic-applications/
