Apache Cassandra vs. Redis : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
À mesure que les applications pilotées par l’IA deviennent plus répandues, les développeurs et les ingénieurs sont confrontés au défi de sélectionner la bonne base de données pour gérer efficacement les données vectorielles. Deux options populaires dans ce domaine sont Apache Cassandra et Redis. Cet article compare ces technologies pour vous aider à prendre une décision éclairée concernant vos besoins en base de données vectorielle.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et Redis, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des embeddings vectoriels de grande dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, comme la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. 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 sont adoptées dans de nombreux cas d’utilisation, notamment les recommandations de produits dans le 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 spécialisées 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 capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Apache Cassandra est une base de données NoSQL traditionnelle qui a évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Redis est une base de données en mémoire qui a également évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle.
Apache Cassandra : aperçu et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée open source, connue pour sa scalabilité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra incluent une architecture sans maître pour la disponibilité, la scalabilité, une cohérence ajustable et un modèle de données flexible. Avec la sortie de Cassandra 5.0, elle prend désormais en charge les embeddings vectoriels et la recherche de similarité vectorielle via sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI). Bien que cette intégration permette à Cassandra de gérer les données vectorielles, il est important de noter que la recherche vectorielle est implémentée comme une extension de l’architecture existante de Cassandra plutôt que comme une fonctionnalité native.
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 atouts dans la gestion de données distribuées à grande échelle.
Un composant clé de la recherche vectorielle de Cassandra est l’utilisation des Storage-Attached Indexes (SAI). SAI est un index hautement évolutif et distribué à l’échelle mondiale qui ajoute des index au niveau des colonnes à toute colonne de type de données vectorielles. Il fournit un débit d’E/S élevé permettant aux bases de données d’utiliser la recherche vectorielle et d’autres indexations de recherche. SAI offre 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.
La recherche vectorielle est le premier cas de validation de l’extensibilité de SAI, en tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de la recherche vectorielle 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 solide dans l’espace des bases de données vectorielles.
Redis : aperçu et technologie de base
Redis, initialement connu pour son stockage de données en mémoire haute performance, a étendu ses capacités pour inclure la fonctionnalité de recherche vectorielle grâce à la Redis Vector Library, désormais intégrée à Redis Stack. Cet ajout permet à Redis d’effectuer des recherches efficaces de similarité vectorielle tout en conservant sa rapidité et ses performances caractéristiques.
Les capacités de recherche vectorielle de Redis reposent sur son infrastructure existante, en exploitant le traitement en mémoire de la plateforme pour une exécution rapide des requêtes. Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin, ce qui permet des recherches de similarité rapides et précises, même dans des espaces vectoriels de grande dimension.
L’un des principaux atouts de la recherche vectorielle de Redis est sa capacité à combiner des requêtes de similarité vectorielle avec un filtrage traditionnel basé sur d’autres attributs. Cette capacité de recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui prennent en compte à la fois la similarité sémantique et des critères de métadonnées spécifiques, ce qui la rend polyvalente pour un large éventail d’applications pilotées par l’IA.
La Redis Vector Library fournit une interface conviviale permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle offre une conception de schéma flexible, des requêtes vectorielles personnalisables et des extensions pour les tâches liées aux LLM, telles que la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Ces outils facilitent l’intégration de Redis dans les flux de travail d’IA pour les ingénieurs IA/ML et les data scientists, en particulier pour les applications de traitement et de récupération de données en temps réel.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Cassandra et Redis utilisent tous deux l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin dans les espaces vectoriels. Cassandra l’implémente via les Storage-Attached Indexes (SAI), en intégrant la recherche vectorielle dans son architecture distribuée existante. Redis optimise HNSW pour le traitement en mémoire, permettant des recherches de similarité rapides. Redis propose également l’index FLAT comme alternative à HNSW pour les jeux de données plus petits ou lorsque 100 % de rappel est requis.
Gestion des données
Cassandra excelle dans la gestion de données structurées et semi-structurées à grande échelle, en stockant les embeddings vectoriels aux côtés d’autres types de données. Redis, un magasin de données en mémoire, gère efficacement diverses structures de données, en particulier les données vectorielles, pour les applications en temps réel.
Évolutivité et performances :
Cassandra est conçu pour l’évolutivité horizontale sur des systèmes distribués et convient aux très grands jeux de données. Redis offre des performances exceptionnelles pour les jeux de données en mémoire, avec des options de mise à l’échelle via le sharding.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra permet la personnalisation de la recherche vectorielle au sein de son langage de requête existant. Redis fournit une bibliothèque vectorielle spécialisée avec des requêtes personnalisables et des extensions de tâches liées aux LLM, offrant une plus grande flexibilité pour les cas d’utilisation spécifiques à l’IA.
Intégration et écosystème
Cassandra s’intègre bien aux écosystèmes big data et aux outils d’analytique. Redis dispose d’un vaste écosystème de bibliothèques clientes et s’intègre de manière fluide aux frameworks d’IA et d’apprentissage automatique.
Facilité d’utilisation
Cassandra présente une courbe d’apprentissage plus abrupte en raison de sa nature distribuée. Redis est généralement considéré comme plus facile à configurer et à utiliser, avec une interface plus intuitive pour les opérations vectorielles.
Considérations de coût
Cassandra peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés pour les déploiements à grande échelle. Redis peut être plus rentable pour les déploiements plus petits, en mémoire, mais les coûts peuvent augmenter avec la montée en charge.
Fonctionnalités de sécurité
Cassandra offre des fonctionnalités de sécurité robustes pour les environnements distribués. Redis fournit le chiffrement et le contrôle d’accès, bien que certaines fonctionnalités avancées puissent nécessiter une configuration supplémentaire.
Quand choisir Redis ou Apache Cassandra
Apache Cassandra est le choix privilégié lorsqu’il s’agit de données distribuées à grande échelle nécessitant des capacités de recherche vectorielle. Il excelle dans les scénarios impliquant des jeux de données massifs qui dépassent la capacité mémoire d’un seul serveur ou d’un petit cluster. Cassandra est particulièrement adapté aux applications nécessitant un débit d’écriture élevé parallèlement à une fonctionnalité de recherche vectorielle, ainsi qu’aux cas d’utilisation exigeant une forte cohérence et une tolérance aux pannes sur plusieurs centres de données. Il est idéal pour les projets qui stockent et interrogent des données vectorielles parallèlement à de grandes quantités de données structurées ou semi-structurées. Cassandra se distingue lorsque l’évolutivité horizontale est cruciale pour gérer des volumes de données et des charges de requêtes croissants. Sa flexibilité dans le stockage de divers types de données, y compris les vecteurs, dans un environnement distribué en fait un candidat solide pour les applications complexes et intensives en données.
Redis est le choix optimal dans les scénarios qui privilégient la vitesse et le traitement en temps réel, en particulier lorsqu’on travaille avec des jeux de données pouvant tenir principalement ou entièrement en mémoire. Il est particulièrement bien adapté à la création d’applications en temps réel nécessitant des recherches vectorielles à latence extrêmement faible. Redis excelle lorsqu’il s’agit de combiner la recherche vectorielle avec des fonctionnalités comme la mise en cache ou la messagerie pub/sub, ce qui le rend polyvalent pour des applications aux multiples facettes. C’est un excellent choix pour développer des applications d’IA nécessitant des structures de données flexibles et des fonctionnalités spécialisées liées aux LLM. Redis est également préférable lorsque le développement et le déploiement rapides de fonctionnalités pilotées par l’IA sont prioritaires. Sa capacité à mettre en œuvre des fonctionnalités de recherche en texte intégral parallèlement à la recherche vectorielle renforce son attrait. La simplicité et la facilité d’utilisation de Redis le rendent particulièrement attractif pour les projets comportant des jeux de données de petite à moyenne taille ou nécessitant une configuration et des itérations rapides.
Le choix entre Cassandra et Redis dépend souvent des exigences spécifiques du projet, de l’infrastructure existante et de l’expertise de l’équipe. Alors que Cassandra offre des solutions robustes pour les applications de recherche vectorielle distribuée à grande échelle, Redis fournit une vitesse et une simplicité inégalées pour les opérations vectorielles en mémoire et en temps réel. Lorsque vous prenez cette décision, tenez compte de l’échelle de vos données, de l’importance du traitement en temps réel, du besoin d’une architecture distribuée et des fonctionnalités spécifiques requises par votre application.
Conclusion
Apache Cassandra et Redis offrent de puissantes capacités de recherche vectorielle, mais répondent à des cas d’utilisation et à des exigences différents. Cassandra gère les données distribuées à grande échelle, en offrant une évolutivité robuste, une forte cohérence et une tolérance aux pannes sur plusieurs centres de données. Il est idéal pour les applications traitant d’énormes jeux de données qui nécessitent une recherche vectorielle parallèlement à des données structurées et semi-structurées. À l’inverse, Redis excelle dans les scénarios exigeant des opérations vectorielles à grande vitesse et en temps réel, en particulier pour les jeux de données pouvant tenir en mémoire. Sa force réside dans sa simplicité, sa faible latence et l’intégration transparente de la recherche vectorielle avec d’autres fonctionnalités comme la mise en cache et la messagerie pub/sub. Le choix entre ces technologies dépend en fin de compte de votre cas d’utilisation spécifique, du volume de données, des exigences de performance et de l’infrastructure existante. Tenez compte de facteurs tels que la taille du jeu de données, le besoin de traitement en temps réel, les exigences d’évolutivité et la complexité de votre modèle de données lorsque vous prenez votre décision. Cassandra et Redis continuent tous deux de faire évoluer leurs capacités de recherche vectorielle, ce qui en fait des outils précieux dans le domaine en pleine croissance de la gestion et de l’analyse de données pilotées par l’IA.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et Redis, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des schémas de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes mais distinctes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier les 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 managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
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 référentiel GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide 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.
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