Apache Cassandra vs. Rockset : 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 Rockset. 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 Rockset, 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 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. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel dans les applications d’IA, en 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 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 les problèmes tels que les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles conçues à cet effet 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.
Cassandra et Rockset représentent différentes approches des bases de données vectorielles. Cassandra est une base de données traditionnelle qui a évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle et Rockset, quant à lui, est une base de données de recherche et d’analyse dotée de capacités de recherche vectorielle supplémentaires.
Apache Cassandra : présentation et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et open source, connue pour sa scalabilité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra comprennent une architecture sans maître pour la disponibilité, la scalabilité, la cohérence réglable 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 grâce à sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI). Bien que cette intégration permette à Cassandra de gérer des données vectorielles, il est important de noter que la recherche vectorielle est mise en œuvre 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 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 pour les bases de données de recherche vectorielle et d’autres indexations de recherche. SAI offre des fonctionnalités d’indexation étendues, capables d’indexer des requêtes et du 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 exemple 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 le domaine des bases de données vectorielles.
Rockset : présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel qui gère des données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Sa principale force réside dans sa capacité à ingérer, indexer et interroger les données en temps réel, ce qui la rend adaptée aux applications nécessitant des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, avec la capacité de traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données de changement (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des principales fonctionnalités de Rockset est sa technologie Converged Indexing, qui repose sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui la rend très efficace pour les scénarios qui changent fréquemment. Rockset peut gérer des tailles de documents allant jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui la rend adaptée à un large éventail d’applications d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre les capacités de recherche vectorielle dans le cadre de ses fonctionnalités principales. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), en utilisant un index FAISS distribué pour l’évolutivité. L’approche de Rockset est indépendante de l’algorithme, ce qui permet une flexibilité dans les implémentations de recherche. Son optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour une efficacité optimale.
Ce qui distingue Rockset en matière de recherche vectorielle est son Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et par lignes dans une seule structure. Cela permet de gérer efficacement un large éventail de modèles de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride, son optimiseur déterminant le chemin d’exécution de requête le plus efficace. Il peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prendre en charge des modèles multimodaux et offrir des API SQL et REST pour une flexibilité de l’interface de requête.
Différences clés
Méthodologie de recherche
Cassandra utilise Storage-Attached Indexes (SAI) pour la recherche vectorielle, en étendant son architecture existante. Rockset emploie les méthodes de recherche KNN et ANN à l’aide d’un index FAISS distribué, avec un optimiseur basé sur les coûts qui choisit dynamiquement la méthode la plus efficace.
Gestion des données
Cassandra excelle dans la gestion de données structurées et semi-structurées à grande échelle, permettant de stocker les embeddings vectoriels aux côtés d’autres types de données. La technologie Converged Indexing de Rockset permet une gestion efficace des données structurées, semi-structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels, avec prise en charge des mises à jour sur place.
Évolutivité et performances
L’architecture sans maître de Cassandra permet une évolutivité linéaire sur des systèmes distribués. Rockset sépare le calcul-stockage et le calcul-calcul, permettant une mise à l’échelle indépendante de l’ingestion, de l’indexation et du service des requêtes pour de meilleures performances et une meilleure rentabilité.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre de la flexibilité grâce à sa fonctionnalité SAI au sein de son langage de requête existant. Rockset propose un riche ensemble d’options de requête via son Converged Index, qui prend en charge des requêtes complexes combinant la recherche vectorielle avec le filtrage traditionnel à l’aide d’API SQL et REST.
Intégration et écosystème
Cassandra dispose d’un écosystème mature et s’intègre bien aux outils de big data. Rockset est conçu pour les environnements cloud et prend en charge l’intégration de diverses sources de données et plateformes d’IA pour la génération d’embeddings.
Facilité d’utilisation
La nature distribuée de Cassandra rend sa courbe d’apprentissage plus abrupte. Cependant, l’approche de service géré de Rockset peut le rendre plus facile à configurer et à utiliser, en particulier pour les applications d’analyse en temps réel et de recherche vectorielle.
Considérations de coût
Cassandra peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés pour les déploiements à grande échelle. Le modèle de coûts de Rockset est basé sur l’utilisation du calcul, et il peut évoluer à la hausse comme à la baisse à la demande pour de meilleures performances tarifaires.
Fonctionnalités de sécurité
Les deux systèmes offrent des fonctionnalités de sécurité, mais des comparaisons spécifiques nécessiteraient des informations plus détaillées sur les capacités de sécurité de Rockset.
Quand choisir Rockset ou Apache Cassandra
Apache Cassandra : Choisissez Cassandra lorsque vous traitez des données distribuées à grande échelle qui nécessitent des capacités de recherche vectorielle aux côtés d’autres types de données. Il est particulièrement adapté aux scénarios impliquant des ensembles de données massifs qui doivent être distribués sur plusieurs centres de données. Cassandra est idéal pour les applications qui nécessitent une haute disponibilité, une tolérance aux pannes et une cohérence configurable. C’est un bon choix pour les projets qui doivent stocker et interroger des embeddings vectoriels dans le cadre d’un ensemble de données plus vaste et diversifié, en particulier lorsque la recherche vectorielle étend les opérations de données existantes plutôt que d’en être l’objectif principal. Les points forts de Cassandra dans la gestion des données structurées et semi-structurées le rendent adapté aux applications complexes et intensives en données qui nécessitent la recherche vectorielle comme fonctionnalité supplémentaire au sein de son modèle de données flexible.
Rockset : Optez pour Rockset lorsque votre objectif principal porte sur la recherche et l’analyse en temps réel, en particulier impliquant des embeddings vectoriels. C’est le meilleur choix pour les applications nécessitant des informations à la seconde près et la capacité d’ingérer et d’indexer rapidement des flux d’événements à grande vélocité et des flux CDC. Rockset est particulièrement adapté aux situations où les données changent fréquemment, grâce à sa prise en charge des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées. Choisissez Rockset lorsque vous devez gérer un large éventail d’applications d’embeddings vectoriels avec prise en charge d’une grande dimensionnalité (jusqu’à 200 000). Il est préférable lorsque vous avez besoin de capacités flexibles de recherche vectorielle, notamment les méthodes KNN et ANN, et devez effectuer des requêtes complexes qui combinent similarité vectorielle et filtrage par métadonnées. Rockset est également un bon choix lorsque vous pouvez faire évoluer indépendamment les ressources de calcul pour l’ingestion, l’indexation et le service des requêtes dans des environnements cloud.
Conclusion
En conclusion, Apache Cassandra et Rockset offrent tous deux de puissantes capacités pour gérer les données vectorielles, mais avec des atouts distincts adaptés à différents cas d’utilisation. Cassandra excelle dans la gestion de données distribuées à grande échelle, offrant haute disponibilité, tolérance aux pannes et évolutivité sur plusieurs centres de données. Sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI) lui permet d’intégrer la recherche vectorielle dans son architecture existante, ce qui le rend adapté aux applications qui incorporent des embeddings vectoriels dans une stratégie de gestion des données plus large. Rocket, en revanche, brille dans les scénarios de recherche et d’analyse en temps réel grâce à sa capacité à ingérer et indexer rapidement des flux de données à grande vélocité, à sa prise en charge des mises à jour sur place et à ses capacités flexibles de recherche vectorielle via sa technologie Converged Indexing. Le choix entre ces technologies doit être guidé par les exigences spécifiques du projet, telles que l’échelle de distribution des données nécessaire, l’importance du traitement en temps réel, la complexité des opérations vectorielles requises et la manière dont la recherche vectorielle s’intègre dans l’architecture globale des données de l’application.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et de Rockset, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant vous 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 modèles de requêtes spécifiques sera indispensable 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 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 managé) à l’aide de 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 témoignages anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et publié 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de 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 dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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