Apache Cassandra vs. Vald : 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 Vald. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour vos besoins en base de données vectorielle.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et Vald, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles. Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de grande 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, 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 des 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 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.
Cassandra et Vald représentent des approches différentes des bases de données vectorielles. Cassandra est une base de données traditionnelle qui a évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle et Vald, quant à lui, est une base de données vectorielle spécialisée. Elle a été conçue dès le départ pour gérer les données vectorielles et effectuer efficacement des recherches de similarité. En tant que solution spécialisée, Vald se concentre exclusivement sur les opérations vectorielles et est optimisé pour des tâches comme la recherche de similarité et les recommandations.
##Apache Cassandra : présentation et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et open source, connue pour son évolutivité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra comprennent une architecture sans maître pour la disponibilité, l’évolutivité, 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 les 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 l’utilisation des 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 fournit un débit d’E/S élevé permettant aux bases de données d’utiliser Vector Search ainsi que 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 des entrées volumineuses comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
Vector Search est le premier exemple validant l’extensibilité de SAI, en 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 de machine learning, ce qui en fait un concurrent solide dans le domaine des bases de données vectorielles.
Vald : présentation générale et technologie centrale
Vald est un outil puissant permettant de rechercher très rapidement dans d’énormes quantités de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme ultra-rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa manière de gérer l’indexation. Habituellement, lorsque vous construisez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, de sorte que les recherches peuvent continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à craindre de tout perdre en cas de problème.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner sans heurts dans le cloud, vous pouvez donc facilement ajouter davantage de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes quantités d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent toujours fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en soucier. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent rechercher rapidement et de manière fiable dans d’immenses volumes de données vectorielles.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Cassandra et Vald emploient des approches différentes de la recherche. Cassandra a intégré la recherche de similarité vectorielle dans son architecture existante en utilisant les Storage-Attached Indexes (SAI), ce qui lui permet d’effectuer des recherches vectorielles aux côtés de ses opérations de base de données traditionnelles. Vald, en revanche, est conçu dès le départ pour la recherche vectorielle, en utilisant l’algorithme NGT spécialement conçu pour des recherches rapides de voisins approximativement les plus proches dans des espaces vectoriels denses. Cette différence fondamentale de philosophie de conception entraîne des capacités de recherche et des caractéristiques de performance distinctes.
Gestion des données
Les racines de Cassandra en tant que base de données NoSQL lui permettent de gérer efficacement des données structurées et semi-structurées, avec la capacité supplémentaire de stocker et de rechercher des embeddings vectoriels aux côtés d’autres types de données. Cette polyvalence rend Cassandra adapté à un large éventail d’applications nécessitant à la fois un stockage de données traditionnel et des capacités de recherche vectorielle. Vald, cependant, se concentre principalement sur la gestion et la recherche de données vectorielles. Il est optimisé pour les vecteurs de caractéristiques de grande dimension, ce qui le rend particulièrement bien adapté aux applications qui traitent exclusivement ou principalement des représentations vectorielles.
Évolutivité et performance
Les deux systèmes offrent une scalabilité robuste, mais au moyen de mécanismes différents. Cassandra fournit une architecture sans maître qui garantit une haute disponibilité et une grande scalabilité, avec l’avantage supplémentaire d’une cohérence ajustable. Cela permet aux utilisateurs de trouver un équilibre entre cohérence et performance en fonction de leurs besoins spécifiques. Vald adopte une approche différente, conçue dès le départ pour une scalabilité élevée dans les opérations de recherche vectorielle. Il distribue les index vectoriels sur plusieurs agents et prend en charge la mise à l’échelle horizontale des ressources mémoire et CPU, ce qui lui permet de gérer efficacement des milliards de vecteurs.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre de la flexibilité grâce à son modèle de données NoSQL établi, permettant aux utilisateurs de l’adapter à divers cas d’utilisation dans le cadre de son paradigme de base de données. L’ajout de capacités de recherche vectorielle étend cette flexibilité aux applications pilotées par l’IA. Vald, étant plus spécialisé, offre une grande personnalisabilité dans les domaines directement liés aux opérations de recherche vectorielle. Il fournit de nombreuses options pour personnaliser le filtrage d’entrée/sortie et s’intègre bien aux interfaces gRPC, permettant aux utilisateurs d’adapter ses fonctionnalités à des exigences spécifiques de recherche vectorielle.
Quand choisir Vald ou Apache Cassandra
Cassandra : Cassandra est un excellent choix lorsque vous avez besoin d’une base de données puissante qui peut désormais également gérer la recherche vectorielle. Elle est parfaite pour les grands projets où vous traitez d’énormes volumes de données réparties sur de nombreuses machines. Si vous utilisez déjà Cassandra pour d’autres choses et que vous souhaitez ajouter des fonctionnalités d’IA nécessitant une recherche vectorielle, c’est très pratique. Cassandra est également excellente si vous devez pouvoir ajuster le niveau de cohérence de vos données sur toutes vos machines. Donc, si vous exécutez une grande application qui nécessite à la fois un stockage de données classique et un peu de recherche vectorielle, Cassandra pourrait être votre solution de référence. Vald : Vald est la solution à privilégier lorsque votre priorité principale est de rechercher très rapidement dans d’énormes volumes de données vectorielles. Si vous développez une application centrée sur la recherche rapide d’éléments similaires — comme recommander des produits ou trouver des images similaires — Vald est conçu précisément pour cela. Il est idéal si vous devez continuer à effectuer des recherches même pendant la mise à jour de vos données, grâce à son système d’indexation ingénieux. Vald est également un bon choix si vous voulez quelque chose qui puisse évoluer facilement à mesure que vos données augmentent, surtout si vous exécutez vos services dans le cloud. Si vous traitez des milliards de vecteurs et avez besoin de résultats de recherche ultra-rapides, Vald est conçu pour gérer ce type de charge de travail.
Conclusion
En conclusion, Cassandra et Vald ont chacun leurs propres forces qui les rendent adaptés à différentes situations. Cassandra se distingue comme une base de données NoSQL polyvalente avec des capacités de recherche vectorielle ajoutées, ce qui la rend idéale pour les applications devant gérer divers types de données en parallèle d’opérations vectorielles. Son architecture distribuée et sa cohérence ajustable offrent une scalabilité robuste pour les déploiements à grande échelle. Vald, quant à lui, est une solution spécialisée puissante pour la recherche vectorielle haute performance, excellant dans les situations qui exigent des recherches de similarité rapides sur des milliards de vecteurs. Ses capacités d’indexation distribuée et de mise à jour en temps réel le rendent particulièrement adapté aux applications dynamiques centrées sur les vecteurs. Lorsque vous choisissez entre ces technologies, il est important de prendre en compte votre cas d’utilisation spécifique, les types de données avec lesquels vous travaillez et vos exigences de performance. Si vous avez besoin d’une base de données à usage général avec des capacités de recherche vectorielle, Cassandra pourrait être la bonne solution. Mais si votre priorité principale porte sur des opérations de recherche vectorielle rapides et scalables, Vald pourrait être le meilleur choix. Évaluez toujours les besoins uniques de votre projet afin de faire le meilleur choix.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et de Vald, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En définitive, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des schémas 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 de 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. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées sur la base des performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des arguments marketing ou des témoignages anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué sous la 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 courantes dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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