10 melhores bancos de dados para aprendizado de máquina e IA

Encontrar o banco de dados certo para projetos de aprendizado de máquina e IA tornou-se uma das decisões de infraestrutura mais importantes que os desenvolvedores enfrentam. Os bancos de dados relacionais tradicionais não foram projetados para os embeddings vetoriais de alta dimensionalidade que impulsionam as aplicações modernas de IA, como busca semântica, sistemas de recomendação e geração aumentada por recuperação (RAG).

Bancos de dados vetoriais surgiram como a solução ideal, otimizados para armazenar e consultar as representações numéricas produzidas por modelos de aprendizado de máquina. Seja para criar um pipeline RAG de produção, um mecanismo de busca por similaridade ou um sistema de recomendação, a escolha do banco de dados correto pode determinar o sucesso ou o fracasso do desempenho da sua aplicação.

Avaliamos os principais bancos de dados para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e inteligência artificial com base em desempenho, escalabilidade, facilidade de uso e custo. Aqui estão as 10 melhores opções para 2025.

Tabela comparativa dos melhores bancos de dados para aprendizado de máquina e IA

1. Pinecone

O Pinecone é um banco de dados de vetores totalmente gerenciado, desenvolvido especificamente para aplicações de aprendizado de máquina em grande escala. A plataforma processa bilhões de vetores com baixa latência, oferecendo uma arquitetura sem servidor que elimina a necessidade de gerenciamento de infraestrutura. Empresas como Microsoft, Notion e Shopify confiam no Pinecone para seus sistemas de RAG (Representação Automática de Atributos) e de recomendação em produção.

O banco de dados se destaca na busca híbrida, combinando incorporações esparsas e densas para resultados mais precisos. A filtragem em estágio único proporciona consultas rápidas e precisas, sem atrasos de pós-processamento. Com as certificações SOC 2, GDPR, ISO 27001 e HIPAA, o Pinecone atende aos requisitos de segurança corporativa de forma imediata.

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2. Milvus

O Milvus é o banco de dados de vetores de código aberto mais popular, com mais de 35,000 estrelas no GitHub, projetado para escalabilidade horizontal em bilhões de vetores. Sua arquitetura nativa da nuvem separa as camadas de armazenamento, computação e metadados, permitindo a escalabilidade independente de cada componente. NVIDIA, IBM e Salesforce utilizam o Milvus em ambientes de produção.

A plataforma suporta múltiplos tipos de índices, incluindo HNSW, IVF e DiskANN, além de busca híbrida que combina similaridade vetorial com filtragem escalar. O Zilliz Cloud oferece uma versão gerenciada a partir de US$ 99/mês, enquanto a edição de código aberto é gratuita sob a licença Apache 2.0. O armazenamento em disco com uso eficiente de memória permite lidar com conjuntos de dados maiores do que a RAM disponível.

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3. Tecer

O Weaviate combina busca vetorial com recursos de grafo de conhecimento, permitindo relações semânticas entre objetos de dados juntamente com consultas de similaridade. A plataforma oferece suporte nativo à busca híbrida, mesclando similaridade vetorial, correspondência de palavras-chave e filtros de metadados em consultas únicas. Vetorizadores integrados da OpenAI, Hugging Face e Cohere geram embeddings automaticamente.

O suporte multimodal permite o processamento de texto, imagens e vídeos no mesmo banco de dados. O Weaviate realiza buscas de 10 vizinhos mais próximos em milissegundos (em um dígito) em milhões de itens. A quantização vetorial e a compressão reduzem significativamente o uso de memória, mantendo a precisão da busca, o que torna a solução economicamente viável para grandes implantações.

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4. Quadrante

O Qdrant é um mecanismo de busca vetorial de alto desempenho escrito em Rust, que oferece latência consistentemente baixa sem a sobrecarga da coleta de lixo. A plataforma processa 4 vezes mais requisições por segundo do que muitos concorrentes, mantendo tempos de consulta abaixo de um milissegundo. Discord, Johnson & Johnson e Perplexity utilizam o Qdrant em produção.

A filtragem baseada em dados integra-se diretamente às operações de busca, em vez de pós-processamento, suportando condições booleanas complexas em múltiplos campos. A busca híbrida combina vetores densos com representações esparsas, como TF-IDF ou BM25, para correspondência semântica e por palavra-chave. As APIs REST e gRPC são fornecidas com clientes oficiais para Python, TypeScript, Go, Java e Rust.

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5. ChromaDB

O ChromaDB oferece o caminho mais rápido da ideia ao protótipo funcional de busca vetorial. A API em Python espelha a simplicidade do NumPy, funcionando incorporada em aplicações com configuração zero e sem latência de rede. A reescrita em Rust de 2025 proporcionou gravações e consultas 4 vezes mais rápidas em comparação com a implementação original em Python.

A filtragem de metadados integrada e a busca de texto completo eliminam a necessidade de ferramentas separadas, além da similaridade vetorial. O ChromaDB integra-se nativamente com o LangChain e o LlamaIndex para um desenvolvimento rápido de aplicações de IA. Para conjuntos de dados com menos de 10 milhões de vetores, as diferenças de desempenho em relação a bancos de dados especializados tornam-se insignificantes, tornando-o ideal para MVPs e aprendizado.

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6. vetor pg

O pgvector transforma o PostgreSQL em um banco de dados vetorial por meio de uma extensão simples, permitindo buscas por similaridade juntamente com consultas SQL tradicionais em um único sistema. A versão 0.8.0 oferece processamento de consultas até 9 vezes mais rápido e resultados 100 vezes mais relevantes. A Instacart migrou do Elasticsearch para o pgvector, obtendo uma redução de custos de 80% e 6% menos buscas sem resultados.

Para 90% das cargas de trabalho de IA, o pgvector elimina a necessidade de infraestrutura vetorial separada. Os vetores coexistem com os dados operacionais, permitindo junções com uma única consulta entre embeddings e registros comerciais, com consistência ACID garantida. Google Cloud, AWS e Azure oferecem PostgreSQL gerenciado com suporte a pgvector, e a extensão é executada gratuitamente sob a licença do PostgreSQL.

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7. Atlas MongoDB

O MongoDB Atlas Vector Search adiciona recursos de similaridade diretamente ao banco de dados de documentos, armazenando embeddings junto com os dados operacionais sem sobrecarga de sincronização. Com 15.3 milhões de vetores e 2048 dimensões, a plataforma mantém uma precisão de 90 a 95% com latência de consulta inferior a 50 ms. Os nós do Atlas Search permitem que as cargas de trabalho vetoriais sejam escaladas independentemente dos clusters transacionais.

O modelo de documento armazena incorporações nos mesmos registros que os metadados, eliminando a complexidade da sincronização de dados. A quantização escalar reduz os requisitos de memória em 75%, enquanto a quantização binária os reduz em 97%. Pipelines de agregação nativos combinam busca vetorial com transformações complexas em consultas unificadas, e recursos de segurança corporativa são padrão.

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8. Redis

O Redis oferece latência de busca vetorial abaixo de um milissegundo, um desempenho que poucos bancos de dados conseguem igualar, sendo até 18 vezes mais rápido que alternativas em benchmarks de cliente único e 52 vezes mais rápido em cenários com múltiplos clientes. O Redis 8.0 introduziu tipos vetoriais nativos, e o recurso de conjuntos vetoriais, lançado em abril de 2025, otimiza consultas de similaridade em tempo real com uso reduzido de memória.

A arquitetura em memória combina cache, gerenciamento de sessão e busca vetorial em um único sistema. A quantização proporciona uma redução de 75% no consumo de memória, mantendo 99.99% de precisão. Para conjuntos de dados com menos de 10 milhões de vetores, onde a latência é crucial, o Redis se destaca. A plataforma retornou ao código aberto sob a licença AGPL em 2024, com preços na nuvem a partir de apenas US$ 5/mês.

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9. ElasticSearch

O Elasticsearch une a compreensão semântica à correspondência precisa de palavras-chave, apresentando desempenho até 12 vezes mais rápido que o OpenSearch em operações de busca vetorial. A plataforma integra-se a frameworks de IA como LangChain e AutoGen para padrões de IA conversacional, e seu modelo de incorporação ELSER integrado gera vetores sem a necessidade de serviços externos.

A DSL de consulta combina busca vetorial com filtros estruturados e busca de texto completo de maneiras que a maioria dos bancos de dados com foco em vetores não consegue replicar facilmente. A consistência rigorosa dos dados garante atualizações atômicas em campos vetoriais e de palavras-chave. Organizações que utilizam o Elasticsearch para busca podem adicionar recursos de IA sem nova infraestrutura, aproveitando a experiência operacional existente e alcançando um crescimento de dados de 10 vezes sem alterações arquitetônicas.

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10. Lago profundo

O Deep Lake armazena vetores juntamente com imagens, vídeos, áudio, PDFs e metadados estruturados em um banco de dados multimodal unificado, construído sobre a arquitetura de data lake. A Intel, a Bayer Radiology e a Universidade de Yale utilizam o Deep Lake para cargas de trabalho de IA que exigem diversos tipos de dados. A plataforma oferece latência inferior a um segundo, com um custo significativamente menor do que as alternativas, graças ao acesso nativo ao armazenamento de objetos.

Cada conjunto de dados é versionado como no Git, permitindo reversões, ramificações e rastreamento de alterações entre as iterações de treinamento. O Deep Lake 4.0 oferece instalação 5 vezes mais rápida e leituras/gravações 10 vezes mais rápidas graças à otimização em C++. Integrações nativas com LangChain, LlamaIndex, PyTorch e TensorFlow simplificam o desenvolvimento de pipelines de aprendizado de máquina. Os dados permanecem em sua própria nuvem (S3, GCP ou Azure) com conformidade SOC 2 Tipo II.

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Qual banco de dados você deve escolher?

Para prototipagem e aprendizado rápidos, o ChromaDB ou o pgvector são as opções mais rápidas para começar, com configuração mínima. Se você já utiliza o PostgreSQL, o pgvector adiciona recursos vetoriais sem a necessidade de nova infraestrutura. Equipes que precisam de escalabilidade empresarial com operações gerenciadas devem avaliar o Pinecone pela sua simplicidade sem servidor ou o Milvus pelo controle auto-hospedado.

Quando a latência inferior a um milissegundo é mais importante do que o tamanho do conjunto de dados, o Redis oferece velocidade incomparável para implantações de escala moderada. Organizações que trabalham com dados multimodais, incluindo imagens, vídeos e texto, devem considerar o Deep Lake ou o Weaviate. Para buscas híbridas que combinam vetores com consultas de texto completo e estruturadas, o Elasticsearch e o MongoDB Atlas aproveitam a experiência existente e adicionam recursos de IA.

Perguntas frequentes

O que é um banco de dados vetorial e por que eu preciso de um para IA?

Um banco de dados vetorial armazena representações numéricas de alta dimensão (embeddings) geradas por modelos de aprendizado de máquina e permite buscas rápidas por similaridade entre elas. Bancos de dados tradicionais não conseguem consultar esses embeddings de forma eficiente, tornando os bancos de dados vetoriais essenciais para RAG (Representação de Algoritmos e Grafos), busca semântica, sistemas de recomendação e outras aplicações de IA que dependem da identificação de itens semelhantes.

Posso usar o PostgreSQL em vez de um banco de dados de vetores dedicado?

Sim, o pgvector transforma o PostgreSQL em um banco de dados de vetores robusto, adequado para 90% das cargas de trabalho de IA. É ideal quando você precisa de vetores juntamente com dados operacionais em consultas unificadas. Para conjuntos de dados com mais de 500 milhões de vetores ou que exigem recursos especializados, bancos de dados de vetores dedicados podem ter um desempenho melhor.

Qual banco de dados de vetores é o mais adequado para aplicações RAG de produção?

O Pinecone oferece o caminho mais tranquilo para a produção com infraestrutura gerenciada, enquanto o Milvus proporciona maior controle para implantações auto-hospedadas. Ambos lidam com coleções de vetores em escala bilionária com baixa latência. O Weaviate se destaca quando seu pipeline RAG precisa de busca híbrida, combinando correspondência semântica e por palavras-chave.

Qual o custo dos bancos de dados vetoriais?

A maioria dos bancos de dados vetoriais oferece planos gratuitos suficientes para prototipagem. Os custos de produção variam de acordo com a escala: o Pinecone começa em US$ 50/mês, o Weaviate em US$ 45/mês e o Redis em apenas US$ 5/mês. Opções de código aberto como Milvus, Qdrant, ChromaDB e pgvector são gratuitas se você hospedar os dados por conta própria, embora custos de infraestrutura se apliquem.

Qual a diferença entre bancos de dados vetoriais em memória e bancos de dados vetoriais em disco?

Bancos de dados em memória, como o Redis, oferecem latência inferior a um milissegundo, mas exigem memória RAM, que é cara, para grandes conjuntos de dados. Sistemas baseados em disco, como o Milvus e o pgvector, têm custo por vetor menor, mas sacrificam um pouco de velocidade. Muitos bancos de dados agora oferecem abordagens híbridas com cache inteligente, equilibrando custo e desempenho com base nos padrões de acesso.