Apache Cassandra vs. Vearch : 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 choisir la bonne base de données pour gérer efficacement les données vectorielles. Deux options populaires dans ce domaine sont Apache Cassandra et Vearch. 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 Vearch, 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 du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 Qdrant 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 Vearch, en revanche, 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, Vearch se concentre exclusivement sur les opérations vectorielles et est optimisé pour des tâches telles que la recherche de similarité et les recommandations.
Apache Cassandra : aperçu 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 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 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 s’appuie sur son architecture existante. Elle permet aux utilisateurs de stocker des plongements 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 offre un débit d’E/S élevé permettant aux bases de données d’utiliser la recherche vectorielle ainsi que d’autres formes d’indexation 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 la première instance 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 sérieux dans l’espace des bases de données vectorielles.
Vearch : aperçu et technologie de base
Vearch est un outil puissant conçu pour les développeurs ayant des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données surpuissante, mais au lieu de simplement stocker des données classiques, elle est conçue pour gérer les plongements vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’un des aspects les plus intéressants de Vearch est sa capacité de recherche hybride. Vous pouvez effectuer une recherche à l’aide de vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et filtrer les résultats en fonction de données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez effectuer des recherches complexes comme « trouver des produits similaires à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est rapide aussi : nous parlons de recherches parmi des millions d’éléments en seulement quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous disposez de différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cette configuration permet à Vearch de s’adapter facilement et de rester fiable même à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter des machines pour gérer davantage de données ou de trafic sans difficulté.
Pour les développeurs, Vearch propose des fonctionnalités intéressantes qui facilitent la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel, afin que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est pratique pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour un développement et des tests rapides. De plus, Vearch est flexible avec les méthodes d’indexation (comme IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, ce qui vous permet d’optimiser en fonction de votre matériel et de votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une correspondance de similarité rapide, Vearch vous fournit les outils pour y parvenir efficacement.
Différences clés : Apache Cassandra vs. Vearch
Méthodologie de recherche
Cassandra et Vearch utilisent des approches différentes pour la recherche vectorielle. Cassandra intègre des capacités de recherche vectorielle grâce à sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI), qui ajoute des index au niveau des colonnes aux colonnes de type de données vectorielles. Cela permet à Cassandra d’effectuer des recherches de similarité parallèlement à ses opérations de base de données traditionnelles. Vearch, en revanche, est spécialement conçu pour la recherche vectorielle et offre des capacités de recherche hybride. Il peut effectuer simultanément des recherches vectorielles (pour trouver des éléments similaires) et un filtrage scalaire, permettant des requêtes complexes qui combinent similarité et filtrage traditionnel.
Gestion des données
Cassandra, étant une base de données NoSQL, est conçue pour gérer efficacement les données structurées et semi-structurées. Avec l’ajout de capacités de recherche vectorielle, elle peut désormais stocker des embeddings vectoriels aux côtés d’autres types de données. Cela rend Cassandra polyvalente pour les applications qui nécessitent à la fois un stockage de données traditionnel et des opérations vectorielles. Vearch est spécifiquement conçu pour gérer les données vectorielles, en prenant en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document. Il peut gérer à la fois des données vectorielles et scalaires, permettant des structures de données complexes qui combinent des embeddings avec des types de données traditionnels.
Scalabilité et performances
Les deux technologies offrent une forte scalabilité, mais à travers des architectures différentes. Cassandra utilise une architecture sans maître qui fournit une haute disponibilité et une scalabilité avec une cohérence réglable. Sa fonctionnalité SAI est décrite comme hautement scalable et distribuée à l’échelle mondiale. Vearch utilise une configuration en cluster avec différents types de nœuds (maître, routeur et serveur de partition) pour répartir la charge de travail et évoluer facilement. Vearch revendique de hautes performances, affirmant pouvoir rechercher des millions d’objets en quelques millisecondes. Il prend également en charge l’indexation en temps réel, permettant des mises à jour immédiates des résultats de recherche.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre de la flexibilité grâce à son modèle de données NoSQL et à l’extensibilité de sa fonctionnalité SAI. Elle peut s’adapter à divers cas d’utilisation dans le cadre de son paradigme de base de données. Vearch offre de la flexibilité dans ses méthodes d’indexation, en prenant en charge des options comme IVFPQ et HNSW. Il offre également une personnalisation en matière d’utilisation du matériel, en prenant en charge les versions CPU et GPU. Vearch permet des structures de données complexes avec plusieurs champs vectoriels dans un seul document et prend en charge diverses méthodes d’indexation pour l’optimisation.
Quand choisir Vearch ou Apache Cassandra
Cassandra : Optez pour Cassandra lorsque vous gérez un grand projet qui doit traiter de nombreux types de données différents, pas seulement des vecteurs. C’est idéal si vous utilisez déjà Cassandra et souhaitez ajouter des fonctionnalités d’IA nécessitant une recherche vectorielle. Cassandra est parfaite lorsque vous devez répartir vos données sur de nombreuses machines et maintenir un fonctionnement fluide. C’est également un bon choix si vous devez pouvoir ajuster le niveau de cohérence de vos données sur toutes vos machines. Donc, si vous exécutez une application à grande échelle qui nécessite à la fois un stockage de données classique et certaines capacités de recherche vectorielle, Cassandra pourrait être votre meilleur choix.
Vearch : Choisissez Vearch lorsque votre objectif principal est d’effectuer des recherches vectorielles rapides et efficaces, en particulier si vous développez des applications d’IA. C’est la solution à privilégier si vous devez effectuer des recherches complexes qui combinent similarité vectorielle et filtrage de données classique — comme trouver des produits similaires, mais uniquement dans certaines catégories ou certaines fourchettes de prix. Vearch est excellent pour les projets nécessitant des mises à jour en temps réel des résultats de recherche et peut gérer rapidement des recherches parmi des millions d’éléments. Si vous travaillez sur des systèmes de recommandation, la recherche de similarité d’images ou toute application d’IA où trouver rapidement des éléments similaires est crucial, Vearch est conçu précisément pour cela. C’est également un bon choix si vous souhaitez avoir la flexibilité d’utiliser le CPU ou le GPU pour vos recherches, selon le matériel disponible.
Conclusion
En conclusion, Cassandra et Vearch offrent tous deux des solutions puissantes pour gérer les données vectorielles, mais ils excellent dans des scénarios différents. Cassandra est le choix de référence pour les applications à grande échelle qui doivent gérer divers types de données en parallèle de capacités de recherche vectorielle, offrant une architecture distribuée robuste avec la flexibilité nécessaire pour traiter divers cas d’utilisation. Vearch, quant à lui, se distingue dans les applications pilotées par l’IA qui nécessitent une recherche vectorielle haute performance et des requêtes hybrides complexes, en fournissant des recherches ultra-rapides et une indexation en temps réel. Pour choisir entre les deux, tenez compte de vos besoins spécifiques : si vous recherchez une base de données polyvalente capable d’intégrer la recherche vectorielle dans une stratégie plus large de gestion des données, Cassandra pourrait être votre meilleur choix. Mais si votre priorité est axée sur des opérations spécialisées de recherche vectorielle à haute vitesse, avec la capacité d’exécuter des requêtes complexes, Vearch pourrait être la solution idéale. En fin de compte, le choix dépend des exigences propres à votre projet, de son échelle et de l’équilibre dont vous avez besoin entre gestion générale des données et capacités spécialisées de recherche vectorielle.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et de Vearch, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant faciliter ce processus est VectorDBBench, un outil d’évaluation comparative open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, une évaluation comparative approfondie avec des jeux de données et des schémas de requêtes spécifiques sera essentielle 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 d’évaluation comparative 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 managé) à l’aide de 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 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 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 d’évaluation comparative ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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