Apache Cassandra vs Faiss : choisir le bon outil pour la recherche vectorielle
Introduction
Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité à rechercher dans des données non structurées, telles que des images, du texte et des vidéos, est devenue de plus en plus importante. Les bases de données traditionnelles ont été conçues pour des données structurées et n’ont pas réussi à gérer efficacement ces nouveaux types de requêtes. C’est là que les bases de données vectorielles entrent en jeu, en fournissant une solution pour effectuer des recherches de similarité sur des données de grande dimension, une exigence clé pour des applications comme les moteurs de recommandation, la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel (NLP).
Parmi les nombreux outils disponibles, deux technologies se distinguent par leur manière différente de gérer les données vectorielles : Apache Cassandra et Faiss. Les deux peuvent effectuer des recherches vectorielles, mais elles abordent la tâche sous des angles différents. Ce blog vise à vous aider à comprendre leurs fonctionnalités principales, leurs différences clés et quand utiliser chacune d’elles.
Qu’est-ce que la recherche vectorielle et une base de données vectorielle ?
Avant de présenter et de comparer Apache Cassandra et Faiss, comprenons d’abord les concepts de recherches vectorielles et de bases de données vectorielles.
Une recherche vectorielle ou recherche de similarité vectorielle désigne le processus de recherche de points de données stockés sous forme de vecteurs (représentations numériques). Par exemple, lorsqu’il s’agit de données textuelles, les mots ou expressions sont transformés en embeddings vectoriels qui capturent leur signification sémantique. Cette approche permet au système d’effectuer des recherches de similarité, comme l’identification de passages de texte ayant des significations similaires ou la recherche d’images ressemblant à une image de requête donnée.
Une base de données vectorielle est conçue pour stocker et interroger efficacement des vecteurs de grande dimension. En d’autres termes, les bases de données vectorielles sont des solutions spécialement conçues pour effectuer des recherches vectorielles. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, les bases de données vectorielles permettent des applications pilotées par l’IA comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance faciale et les tâches de traitement du langage naturel (NLP) en permettant la recherche de similarité, qui compare des vecteurs pour trouver les plus proches voisins ou des éléments similaires. 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 telles qu’Apache Cassandra.
Qu’est-ce qu’Apache Cassandra ? Un aperçu
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et puissante, conçue pour gérer des données à grande échelle sur de nombreux serveurs, garantissant une haute disponibilité et une grande évolutivité. L’architecture de Cassandra est particulièrement bien adaptée aux applications à haut débit nécessitant des lectures et écritures à faible latence.
Cassandra n’est pas une base de données vectorielle prête à l’emploi, mais elle peut être étendue pour la recherche vectorielle grâce à des intégrations avec des bibliothèques de recherche vectorielle ou des plugins personnalisés comme l’intégration DataStax. DataStax, un service géré pour Cassandra, fournit des capacités de recherche vectorielle intégrées en incorporant des algorithmes comme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche de similarité.
Fonctionnalités principales et points forts :
- Architecture distribuée : Les données sont répliquées sur plusieurs nœuds, garantissant la tolérance aux pannes et une haute disponibilité.
- Scalabilité : Cassandra est scalable horizontalement, ce qui signifie que vous pouvez ajouter davantage de nœuds au système pour gérer des ensembles de données plus volumineux sans sacrifier les performances.
- Données de séries temporelles : Particulièrement performant dans la gestion des données de séries temporelles grâce à sa capacité à gérer de grands volumes d’écritures.
Qu’est-ce que Faiss ? Un aperçu
Faiss (Facebook AI Similarity Search) est une bibliothèque open source développée par Meta (anciennement Facebook) qui fournit des outils très efficaces pour la recherche rapide de similarité et le clustering de vecteurs denses. Faiss est conçu pour la recherche de plus proches voisins à grande échelle et peut gérer à la fois des recherches approximatives et exactes dans des espaces vectoriels à haute dimension. Faiss est conçu pour gérer d’énormes ensembles de données et se distingue par sa capacité à exploiter l’accélération GPU, offrant un gain majeur de performances pour les applications à grande échelle. Il est particulièrement bien adapté aux applications d’IA et de machine learning.
Fonctionnalités clés de Faiss :
- Recherche approximative et exacte des K plus proches voisins (ANN & KNN) : Faiss prend en charge les recherches de plus proches voisins (NN) approximatives et exactes. Il vous permet de faire un compromis entre vitesse et précision selon les besoins spécifiques de votre application.
- Accélération GPU : L’une des fonctionnalités remarquables de Faiss est sa prise en charge de l’accélération GPU. Cela lui permet de passer efficacement à l’échelle sur de grands ensembles de données et d’effectuer des recherches plus rapidement que les méthodes utilisant uniquement le CPU.
- Gestion de grands ensembles de données : Faiss est optimisé pour gérer des ensembles de données trop volumineux pour tenir en mémoire. Il utilise diverses techniques d’indexation, telles que les fichiers inversés et le clustering, pour organiser efficacement les données et effectuer des recherches sur d’immenses collections.
- Multiples stratégies d’indexation : Faiss prend en charge diverses méthodes d’indexation des vecteurs, telles que l’indexation plate (force brute), la quantification de produit et le clustering hiérarchique. Cela offre de la flexibilité dans la manière dont les recherches sont effectuées, selon que la vitesse ou la précision est plus importante.
- Prise en charge des systèmes distribués : Faiss peut effectuer des recherches sur plusieurs machines dans des systèmes distribués, ce qui le rend scalable pour les applications de niveau entreprise.
- Intégration avec les frameworks de machine learning : Faiss s’intègre bien avec d’autres frameworks de machine learning, tels que PyTorch et TensorFlow, ce qui facilite son intégration dans les workflows d’IA.
Principales différences entre Apache Cassandra et Faiss
Apache Cassandra et Faiss peuvent tous deux effectuer des recherches vectorielles, mais ils conviennent à des cas d’utilisation différents et présentent chacun leurs propres avantages et inconvénients.
Méthodologie de recherche
- Cassandra: Bien que la compétence principale de Cassandra réside dans la gestion distribuée de données structurées, il peut être étendu pour prendre en charge la recherche vectorielle grâce à des bibliothèques tierces comme DataStax. Les algorithmes de recherche dépendent des bibliothèques utilisées (comme HNSW), mais Cassandra lui-même n’est pas optimisé pour la recherche de similarité vectorielle.
- Faiss: Faiss est spécifiquement conçu pour la recherche vectorielle. Il propose diverses méthodes de recherche approximative des plus proches voisins (ANN), permettant des requêtes rapides et efficaces dans des espaces à haute dimension. Des algorithmes comme IVF (Inverted File Index) et PQ (Product Quantization) sont largement utilisés pour trouver un compromis entre vitesse et précision.
Gestion des données
- Cassandra: Principalement une base de données NoSQL, Cassandra est particulièrement adaptée aux données structurées ou semi-structurées (paires clé-valeur, séries temporelles). Bien qu’il puisse gérer efficacement de grands jeux de données, sa gestion des vecteurs relève davantage d’une fonctionnalité ajoutée via des intégrations.
- Faiss: Faiss est excellent pour gérer des données non structurées, à haute dimension. Il ne traite pas la complexité de la gestion des données relationnelles, mais se concentre entièrement sur la recherche vectorielle rapide dans des embeddings denses.
Évolutivité et performances
- Cassandra: Conçu pour l’évolutivité horizontale, Cassandra peut gérer d’énormes quantités de données structurées sur plusieurs nœuds. Ses performances pour la recherche vectorielle dépendent de l’intégration utilisée et peuvent ne pas être aussi rapides qu’une solution conçue spécialement à cet effet.
- Faiss: Faiss évolue bien, en particulier lorsqu’il utilise l’accélération GPU. Il peut traiter des milliards de vecteurs, ce qui en fait une solution de référence pour les applications hautes performances où la vitesse et la précision sont primordiales.
Flexibilité et personnalisation
- Cassandra: Il offre davantage de flexibilité dans la modélisation des données et le traitement des requêtes, puisqu’il s’agit d’une base de données NoSQL complète. Vous pouvez concevoir votre schéma de données, gérer des requêtes complexes et traiter de grands jeux de données distribués.
- Faiss: Bien que Faiss excelle dans la recherche vectorielle, il n’est pas conçu pour le stockage de données à usage général. La personnalisation tourne autour des algorithmes de recherche et de l’optimisation de la recherche vectorielle, avec moins de flexibilité pour gérer d’autres types de données.
Intégration et écosystème
- Cassandra: Cassandra dispose d’un écosystème riche, avec la prise en charge de plusieurs langages, bibliothèques et intégrations, y compris des services cloud comme AWS et GCP. Son intégration avec DataStax et d’autres outils tiers facilite l’ajout de fonctionnalités de recherche vectorielle.
- Faiss: Faiss s’intègre bien aux frameworks d’apprentissage automatique comme PyTorch et TensorFlow. Cependant, il est principalement utilisé comme bibliothèque autonome ou intégré dans des pipelines personnalisés pour la recherche vectorielle, avec un support d’écosystème plus limité pour les tâches non vectorielles.
Facilité d’utilisation
- Cassandra: La mise en place de Cassandra nécessite une certaine expertise en gestion de bases de données, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer des clusters et de configurer la haute disponibilité. Cependant, des outils comme DataStax fournissent des solutions managées qui simplifient le déploiement.
- Faiss: Faiss est plus spécialisé et plus facile à utiliser pour les développeurs qui se concentrent sur la recherche vectorielle. Cependant, il ne dispose pas des capacités d’une base de données à usage général, vous devrez donc gérer séparément les autres tâches de gestion des données.
Considérations de coût
- Cassandra: Faire fonctionner Cassandra à grande échelle implique des coûts opérationnels liés à la gestion des clusters et des nœuds. L’utilisation de services managés comme DataStax peut atténuer certaines de ces préoccupations, mais des coûts resteront associés à l’infrastructure supplémentaire nécessaire à la recherche vectorielle.
- Faiss: Faiss est open source et gratuit à utiliser, bien que vous puissiez engager des coûts pour l’infrastructure (en particulier les ressources GPU) nécessaire à son exécution à grande échelle.
Fonctionnalités de sécurité
- Cassandra offre des fonctionnalités de sécurité robustes comme le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès, qui sont cruciales pour les applications traitant des données sensibles.
- Faiss : En tant que bibliothèque, Faiss n’intègre pas de fonctionnalités de sécurité natives. Les préoccupations de sécurité doivent être traitées au niveau du système ou de l’application lors de l’intégration de Faiss.
Quand choisir Apache Cassandra
Choisissez Cassandra si :
- Vous l’utilisez déjà comme solution NoSQL et souhaitez l’étendre avec la recherche vectorielle.
- Vous avez besoin d’un système distribué capable de gérer des données structurées à grande échelle et des capacités de recherche vectorielle.
- Votre application nécessite une haute disponibilité, une tolérance aux pannes et une évolutivité pour les données structurées et semi-structurées.
Quand choisir Faiss
Choisissez Faiss si :
- Vous vous concentrez principalement sur des tâches de recherche vectorielle haute performance comme les systèmes de recommandation ou la reconnaissance d’images.
- Vous avez besoin d’une solution hautement optimisée pour la recherche de plus proches voisins dans des espaces vectoriels de haute dimension.
- Votre application nécessite des ensembles de données comportant de nombreux vecteurs, et la vitesse est essentielle (en particulier avec l’accélération GPU).
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien qu’Apache Cassandra et Faiss offrent tous deux des capacités de recherche vectorielle, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle, haute performance et en production.
Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises sur des millions ou des milliards de vecteurs de haute dimension, comme la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP, les bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) sont mieux adaptées. Ces bases de données sont conçues pour gérer les données vectorielles à l’échelle du milliard, en utilisant des algorithmes avancés d’Approximate Nearest Neighbor (ANN) (par exemple, HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (y compris la recherche hybride sparse and dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage des métadonnées, et la recherche hybride dense et plein texte), l’ingestion en temps réel et l’évolutivité distribuée pour de hautes performances dans des environnements dynamiques.
D’autre part, les systèmes généralistes comme Cassandra conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous traitez des données structurées ou semi-structurées avec des ensembles de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. De plus, si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la surcharge liée à l’introduction d’une nouvelle infrastructure, les plugins de recherche vectorielle peuvent étendre leurs capacités et fournir une solution rentable pour des tâches de recherche vectorielle plus simples et à plus petite échelle.
En ce qui concerne les bibliothèques de recherche vectorielle comme Faiss, vous devriez choisir Faiss plutôt que des bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus lorsque vous avez besoin d’une solution hautement optimisée et légère pour la recherche de similarité vectorielle et que vous êtes à l’aise avec la gestion indépendante de l’infrastructure et du pipeline de données. De plus, si vous disposez déjà d’un système personnalisé de stockage de données ou d’indexation et que vous n’avez besoin que d’un moteur de recherche vectorielle très efficace sans fonctionnalités supplémentaires de base de données comme le stockage distribué, la gestion des schémas ou l’évolutivité intégrée, Faiss est mieux adapté.
Évaluer et comparer différentes solutions de recherche vectorielle
Bien, maintenant que nous avons appris la différence entre les différentes solutions de recherche vectorielle. Les questions suivantes sont : comment vous assurez-vous que votre algorithme de recherche renvoie des résultats précis et le fait à une vitesse fulgurante ? Comment évaluer l’efficacité de différents algorithmes ANN, en particulier à grande échelle ?
Pour répondre à ces questions, nous avons besoin d’un outil de benchmarking. De nombreux outils de ce type sont disponibles, et deux se distinguent comme les plus efficaces : ANN benchmarks et VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) est un projet open source conçu pour évaluer et comparer les performances de divers algorithmes de plus proches voisins approximatifs (ANN). Il fournit un cadre standardisé pour le benchmarking de différents algorithmes sur des tâches telles que la recherche de vecteurs en haute dimension, permettant aux développeurs et aux chercheurs de mesurer des métriques comme la vitesse de recherche, la précision et l’utilisation de la mémoire sur divers jeux de données. En utilisant ANN-Benchmarks, vous pouvez évaluer les compromis entre vitesse et précision pour des algorithmes comme ceux que l’on trouve dans des bibliothèques telles que Faiss, Annoy, HNSWlib et autres, ce qui en fait un outil précieux pour comprendre quels algorithmes fonctionnent le mieux pour des applications spécifiques.
Dépôt GitHub ANN Benchmarks : https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Site Web ANN Benchmarks : https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer le plus adapté à leurs cas d’utilisation. 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.
Dépôt GitHub VectorDBBench : https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Techniques et insights sur l’évaluation de VectorDB :
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et le ML
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