Apache Cassandra vs Chroma : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Introduction
Alors que l’intelligence artificielle continue de redéfinir ce monde axé sur les données, le besoin de bases de données vectorielles robustes capables de gérer des structures de données complexes comme les embeddings vectoriels devient de plus en plus évident. Ce blog présentera et comparera deux bases de données notables : Apache Cassandra et Deep Lake. Chacune offre des approches distinctives pour gérer les embeddings vectoriels essentiels aux applications d’IA.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra vs Chroma, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits, à l’aide de modèles d’apprentissage automatique. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle central dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les bases de données vectorielles ont été adoptées dans de nombreux cas d’utilisation, notamment les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Elles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire des problèmes comme les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles spécialement conçues telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des extensions de recherche vectorielle comme Apache Cassandra
Comprendre Apache Cassandra
Apache Cassandra est un système de base de données NoSQL distribué et open source, conçu pour gérer d’énormes volumes de données sur de nombreux serveurs sans point de défaillance unique. Il a été initialement développé pour gérer efficacement de grandes quantités de données structurées et semi-structurées sur de nombreux nœuds. Cassandra est connu pour sa grande évolutivité, sa tolérance aux pannes et sa capacité à fonctionner dans des environnements distribués avec un temps d’arrêt ou une dégradation des performances minimaux.
Avec la sortie de Cassandra 5.0, Apache Cassandra évolue au-delà de sa fonctionnalité principale de base de données NoSQL pour prendre en charge les embeddings vectoriels et la recherche vectorielle. La fonctionnalité de recherche vectorielle de Cassandra repose sur son architecture existante. Elle permet aux utilisateurs de stocker des embeddings vectoriels aux côtés d’autres données et d’effectuer des recherches de similarité. Cette intégration permet à Cassandra de prendre en charge des applications pilotées par l’IA tout en conservant ses points forts dans la gestion de données distribuées à grande échelle.
Un composant clé de la recherche vectorielle de Cassandra est Storage-Attached Indexes (SAI). SAI est un index hautement évolutif et distribué mondialement qui ajoute des index au niveau des colonnes à toute colonne de type de données vectorielles. Il offre un débit d’E/S inégalé pour les bases de données utilisant Vector Search et d’autres indexations de recherche. SAI propose une fonctionnalité d’indexation étendue, capable d’indexer à la fois les requêtes et le contenu (y compris de grandes entrées comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
Vector Search est le premier cas de validation de l’extensibilité de SAI, tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de Vector Search et de SAI renforce les capacités de Cassandra dans la gestion des charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique, ce qui en fait un concurrent sérieux dans l’espace des bases de données vectorielles.
Chroma : présentation et technologie de base
Chroma est une base de données vectorielle open source et native de l’IA qui simplifie le processus de création d’applications d’IA. Elle agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLM) et les données dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement. L’objectif principal de Chroma est de rendre les connaissances, les faits et les compétences facilement accessibles aux LLM, simplifiant ainsi le développement d’applications alimentées par l’IA. En son cœur, Chroma fournit des outils pour gérer les données vectorielles, permettant aux développeurs de stocker des embeddings (représentations vectorielles des données) avec leurs métadonnées associées. Cette capacité est cruciale pour de nombreuses applications d’IA, car elle permet des recherches de similarité et une récupération de données efficaces basées sur les relations vectorielles.
L’un des principaux atouts de Chroma est son accent sur la simplicité et la productivité des développeurs. L’équipe derrière Chroma a donné la priorité à la création d’une interface intuitive qui permet aux développeurs d’intégrer rapidement des capacités de recherche vectorielle dans leurs applications. Cette emphase sur la facilité d’utilisation ne se fait pas au détriment des performances. Chroma est conçue pour être rapide et efficace, ce qui la rend adaptée à un large éventail d’applications. Elle fonctionne comme un serveur et propose des SDK clients de première partie pour Python et JavaScript/TypeScript, offrant aux développeurs la flexibilité de travailler dans leur environnement de programmation préféré.
La fonctionnalité de Chroma s’articule autour du concept de collections, qui sont des groupes d’embeddings liés. Lors de l’ajout de documents à une collection Chroma, le système peut automatiquement les tokeniser et les encoder en embeddings à l’aide d’une fonction d’embedding spécifiée, ou d’une fonction par défaut si aucune n’est fournie. Ce processus transforme les données brutes en représentations vectorielles pouvant être recherchées efficacement. Avec les embeddings, Chroma permet de stocker des métadonnées pour chaque document, qui peuvent inclure des informations supplémentaires utiles pour filtrer ou organiser les données. Chroma offre des options de requête flexibles, permettant de rechercher des documents similaires à l’aide d’embeddings vectoriels ou de requêtes textuelles, en renvoyant les correspondances les plus proches sur la base de la similarité vectorielle.
Chroma se distingue de plusieurs façons. Son API est conçue pour être intuitive et facile à utiliser, réduisant la courbe d’apprentissage pour les développeurs novices en bases de données vectorielles. Elle prend en charge divers types de données et peut fonctionner avec différents modèles d’embedding, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’utilisation spécifique. Chroma est conçue pour s’intégrer de manière transparente à d’autres outils et frameworks d’IA, ce qui en fait un bon choix pour les pipelines d’IA complexes. De plus, la nature open source de Chroma (sous licence Apache 2.0) offre de la transparence ainsi qu’un potentiel d’améliorations et de personnalisations portées par la communauté. L’équipe Chroma travaille activement à des améliorations, notamment des plans pour un service géré (Hosted Chroma) et diverses améliorations d’outillage, ce qui indique un engagement envers le développement et le support continus.
Principales différences
Si vous choisissez entre Apache Cassandra et Chroma pour vos besoins de recherche vectorielle, ce guide vous aidera à comprendre les différences et à prendre une décision.
Recherche et données
La recherche vectorielle de Cassandra fait partie de la base de données. Le système SAI indexe les requêtes et le contenu, y compris les documents, les mots et les images. Vous pouvez donc stocker des embeddings vectoriels avec vos autres types de données dans la même base de données.
Chroma adopte une approche plus ciblée. Lorsque vous ajoutez des documents à une collection Chroma, le système les tokenize et les embed automatiquement. Vous pouvez utiliser votre propre fonction d’embedding ou celle par défaut de Chroma. Le système stocke les métadonnées avec chaque embedding et prend en charge les requêtes vectorielles et textuelles, renvoie les correspondances en fonction de la similarité vectorielle. Cela facilite la création et la maintenance d’applications d’IA.
Scalabilité et performances
Cassandra est excellent pour gérer des données distribuées à grande échelle. Sa recherche vectorielle hérite de cette architecture distribuée, vous pouvez donc évoluer horizontalement en ajoutant plus de nœuds. Le système SAI est conçu pour un débit d’E/S élevé, ce qui est important pour les bases de données utilisant la recherche vectorielle.
Chroma est optimisé pour une échelle différente. Il est rapide et efficace, mais optimisé pour la productivité des développeurs et la facilité d’utilisation, pas pour des déploiements distribués massifs. Il convient donc aux équipes qui doivent démarrer rapidement et n’ont pas besoin d’une échelle extrême.
Intégration et expérience développeur
La recherche vectorielle de Cassandra s’intègre aux déploiements Cassandra existants. Si vous utilisez déjà Cassandra, ajouter la recherche vectorielle signifie travailler avec des outils et des processus que vous connaissez déjà. Mais il y a une courbe d’apprentissage si vous découvrez l’architecture de Cassandra.
Chroma offre un chemin plus simple vers l’implémentation. Il dispose de SDK clients officiels pour Python et JavaScript/TypeScript et l’API est simple. Le système fonctionne avec différents modèles d’embedding et s’intègre à d’autres outils et frameworks d’IA, ce qui facilite la création de pipelines d’IA. L’architecture basée sur serveur offre aux développeurs de la flexibilité dans la façon dont ils structurent leurs applications.
Coût et opérations
Cassandra nécessite davantage d’expertise opérationnelle et de ressources pour être maintenu, surtout dans une configuration distribuée. Vous devrez prendre en compte le coût d’exécution et de maintenance de plusieurs nœuds, mais cela s’accompagne de l’avantage d’une haute disponibilité et d’une tolérance aux pannes.
Chroma implique moins de surcharge opérationnelle, il est donc plus rentable pour les petits déploiements. Nous travaillons sur un service géré (Hosted Chroma) qui serait une option encore plus simple pour les équipes qui ne veulent pas gérer l’infrastructure.
Quand utiliser Apache Cassandra
Apache Cassandra est excellent pour les environnements d’entreprise avec d’énormes jeux de données répartis sur de nombreux serveurs et une haute disponibilité. Il est parfait lorsque vous utilisez déjà Cassandra pour d’autres stockages de données et souhaitez ajouter la recherche vectorielle, ou lorsque vous avez besoin d’un système distribué éprouvé qui peut évoluer horizontalement. Cassandra est destiné aux équipes disposant d’une expertise en infrastructure, capables de gérer des systèmes distribués complexes et souhaitant combiner des opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle.
Quand utiliser Chroma
Chroma est le meilleur choix lorsque vous créez des applications d’IA qui nécessitent une implémentation rapide et une recherche vectorielle simple. Il est parfait pour les équipes qui construisent des applications RAG et qui doivent gérer des embeddings de documents, effectuer des recherches de similarité et s’intégrer à des pipelines d’IA. La force de Chroma réside dans sa simplicité et son approche conviviale pour les développeurs, il est donc idéal pour les projets où la vitesse de développement et la facilité d’utilisation sont plus importantes qu’une échelle énorme.
Conclusion
Apache Cassandra et Chroma répondent à des besoins différents dans le domaine de la recherche vectorielle. Cassandra est excellent pour les opérations distribuées à grande échelle et combine les capacités traditionnelles des bases de données avec la recherche vectorielle, tandis que Chroma est une approche rationalisée, axée sur l’IA, qui privilégie l’expérience développeur et l’implémentation rapide. Votre choix doit correspondre à l’expertise technique de votre équipe, à vos exigences d’échelle et au fait que vous ayez besoin d’une base de données distribuée complète ou d’une solution spécialisée de recherche vectorielle. Tenez compte de votre infrastructure existante, de votre calendrier de développement et de vos besoins de mise à l’échelle à long terme au moment de décider.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu d’Apache Cassandra et de Chroma, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et schémas de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et sous licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
Continuer à lire
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.
Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform
Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.