Apache Cassandra vs Vespa : 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 Vespa. 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 Vespa, 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 à 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 de 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 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 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 Vespa 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 Vespa, en revanche, est une base de données vectorielle conçue à cet effet. Elle a été conçue dès le départ pour gérer les données vectorielles et effectuer efficacement des recherches de similarité. En tant que solution spécialisée, Vespa se concentre exclusivement sur les opérations vectorielles et est optimisée 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 open source, connue pour son évolutivité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra comprennent une architecture sans maître pour la disponibilité, l’évolutivité, une cohérence paramétrable et un modèle de données flexible. Avec la publication 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 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 par 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 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.
Vector Search est le premier exemple de validation de l’extensibilité de SAI, 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.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un puissant moteur de recherche et une base de données vectorielle capable de gérer plusieurs types de recherches simultanément. Il excelle dans la recherche vectorielle, la recherche textuelle et la recherche dans des données structurées. Cela signifie que vous pouvez l’utiliser pour trouver des éléments similaires (comme des images ou des produits), rechercher des mots précis dans un texte et filtrer les résultats en fonction d’éléments comme des dates ou des nombres — le tout en une seule fois. Vespa est flexible et peut fonctionner avec différents types de données, des simples nombres aux structures complexes.
L’une des fonctionnalités phares de Vespa est sa capacité de recherche vectorielle. Vous pouvez ajouter n’importe quels champs vectoriels à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des vecteurs spéciaux appelés tenseurs, utiles pour représenter des éléments comme des embeddings de documents en plusieurs parties. Vespa est intelligent dans la manière dont il stocke et recherche ces vecteurs, ce qui lui permet de gérer de grandes quantités de données sans ralentir.
Vespa est conçu pour être extrêmement rapide et efficace. Il utilise son propre moteur spécial écrit en C++ pour gérer la mémoire et effectuer les recherches, ce qui l’aide à obtenir de bonnes performances même lorsqu’il traite des requêtes complexes et de grandes quantités de données. Il est conçu pour continuer à fonctionner de manière fluide même lorsque vous ajoutez de nouvelles données ou gérez de nombreuses recherches simultanément. Cela en fait un excellent choix pour les grandes applications réelles qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Un autre aspect intéressant de Vespa est qu’il peut évoluer automatiquement pour gérer davantage de données ou de trafic. Vous pouvez ajouter davantage d’ordinateurs à votre configuration Vespa, et il répartira automatiquement le travail entre eux. Cela signifie que votre système de recherche peut grandir à mesure que vos besoins augmentent, sans que vous ayez à effectuer beaucoup de configuration compliquée. Vespa peut même s’ajuster automatiquement pour gérer les changements dans la quantité de données ou de trafic que vous avez, ce qui peut aider à réduire les coûts. Cela en fait un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d’un système de recherche capable de grandir avec elles au fil du temps.
Principales différences : Apache Cassandra vs. Vespa
Méthodologie de recherche
Cassandra et Vespa abordent la recherche différemment. Cassandra utilise Storage-Attached Indexes (SAI) pour permettre la recherche par similarité vectorielle aux côtés de sa structure de données NoSQL traditionnelle. Bien que SAI permette les embeddings vectoriels et les recherches, il s’agit d’une extension de l’architecture de Cassandra, et non d’une fonctionnalité centrale. Vespa, en revanche, est conçu spécifiquement pour la recherche, excellant simultanément dans la recherche vectorielle, textuelle et de données structurées. Vespa permet l’ajout de plusieurs champs vectoriels et gère des vecteurs complexes basés sur des tenseurs, ce qui le rend plus spécialisé pour des capacités de recherche multimodale hautes performances.
Gestion des données
Cassandra est conçue pour gérer des données structurées et semi-structurées distribuées à grande échelle, avec les données vectorielles ajoutées comme fonctionnalité plus récente via SAI. Elle se concentre principalement sur le stockage et la récupération des données sur des nœuds distribués. Vespa est beaucoup plus flexible, gérant sans effort les données structurées, semi-structurées et non structurées. Sa capacité à traiter ensemble le texte, les données numériques et les vecteurs permet une plus grande polyvalence lors de la gestion de jeux de données complexes. Les capacités tensorielles de Vespa lui donnent un avantage lorsqu’il s’agit de travailler avec des modèles de données avancés comme les embeddings dans les applications d’IA.
Évolutivité et performances
Cassandra et Vespa sont toutes deux hautement évolutives, mais adoptent des approches différentes. L’architecture sans maître de Cassandra lui permet d’évoluer horizontalement sur plusieurs nœuds avec facilité, garantissant une haute disponibilité et de bonnes performances. Vespa évolue également efficacement en répartissant le travail sur plusieurs machines, mais va encore plus loin en s’adaptant automatiquement aux changements de trafic et de données sans intervention manuelle. La gestion de la mémoire de Vespa et son moteur de recherche spécialisé, écrit en C++, garantissent des performances rapides même lors du traitement de requêtes complexes, tandis que les performances de Cassandra sont plus généralistes et optimisées pour la gestion de données distribuées plutôt que pour la recherche.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra offre un modèle de données flexible, en particulier pour les applications distribuées, mais sa recherche vectorielle est moins personnalisable en raison de sa dépendance à SAI pour étendre les capacités de recherche. Vespa est plus flexible en matière de modélisation des données et de personnalisation de la recherche. Elle permet aux développeurs de combiner de manière transparente la recherche vectorielle, la recherche textuelle et les requêtes structurées. La prise en charge des tenseurs par Vespa améliore encore sa capacité à travailler avec des embeddings complexes, offrant une plus grande personnalisation des opérations de recherche et de récupération.
Intégration et écosystème
Cassandra dispose d’un écosystème bien établi avec une large prise en charge de l’intégration pour les outils de big data et les plateformes cloud. Sa large adoption facilite son intégration dans une infrastructure existante. Vespa, bien que plus spécialisée, s’intègre aux frameworks d’apprentissage automatique et aux systèmes de big data, mais se concentre davantage sur les applications fortement axées sur la recherche. L’écosystème de Vespa est davantage adapté aux développeurs qui construisent des systèmes complexes d’IA et de recherche en temps réel. En revanche, Cassandra convient mieux aux charges de travail générales de données distribuées, avec la recherche vectorielle comme fonctionnalité ajoutée.
Facilité d’utilisation
Cassandra est plus facile à adopter pour les développeurs familiers avec les bases de données NoSQL et les systèmes distribués, grâce à une documentation étendue et au soutien de la communauté. Vespa, étant plus spécialisée, peut présenter une courbe d’apprentissage plus abrupte, en particulier pour les utilisateurs peu familiers avec les moteurs de recherche ou les bases de données vectorielles. Cependant, la documentation de Vespa est complète, et ses fonctionnalités de mise à l’échelle et de gestion automatisées peuvent réduire la complexité de la configuration et de la maintenance au fil du temps.
Considérations de coût
Cassandra, étant open-source et largement adoptée, offre de faibles coûts opérationnels pour les bases de données distribuées, mais l’ajout de SAI pour la recherche vectorielle pourrait augmenter l’utilisation des ressources pour les tâches de recherche à haute performance. La mise à l’échelle automatisée et la gestion efficace des ressources de Vespa peuvent contribuer à optimiser les coûts dans les environnements où le trafic ou la taille des données fluctuent. Cependant, ses fonctionnalités spécialisées peuvent nécessiter une infrastructure plus puissante, entraînant des coûts initiaux plus élevés que Cassandra.
Fonctionnalités de sécurité
Cassandra et Vespa offrent toutes deux de solides fonctionnalités de sécurité. Cassandra prend en charge le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès basé sur les rôles, garantissant des opérations de données distribuées sécurisées. Vespa fournit également le chiffrement et un contrôle d’accès granulaire, mais, avec son orientation vers les applications fortement axées sur la recherche, elle inclut des fonctionnalités de sécurité optimisées pour les environnements de données en temps réel et de recherche vectorielle. Les deux systèmes sont capables de répondre à des exigences de sécurité de niveau entreprise, mais l’approche généraliste de Cassandra peut être plus familière aux équipes informatiques traditionnelles.
Quand choisir Cassandra
Cassandra est particulièrement adaptée aux cas d’utilisation où vous gérez des données distribuées à grande échelle avec un besoin de haute disponibilité et de scalabilité. Son architecture sans maître garantit des performances fiables sur plusieurs nœuds, ce qui la rend idéale pour des applications telles que la gestion globale des données, l’analytique à grande échelle et les charges de travail distribuées pilotées par l’IA. Si vous avez besoin d’une fonctionnalité de recherche vectorielle de base en plus des opérations NoSQL traditionnelles, l’intégration par Cassandra des embeddings vectoriels via les Storage-Attached Indexes (SAI) offre une solution efficace sans nécessiter un moteur entièrement axé sur la recherche.
Quand choisir Vespa
Vespa est la meilleure option pour les applications qui nécessitent des capacités de recherche avancées et multimodales, en particulier lorsque vous devez combiner en temps réel des recherches vectorielles, textuelles et sur des données structurées. Elle excelle dans des scénarios tels que les systèmes de recommandation pilotés par l’IA, l’e-commerce ou la découverte de contenu, où une recherche rapide et flexible est cruciale. La capacité de Vespa à gérer des requêtes complexes impliquant des vecteurs, des tenseurs et de grands ensembles de données avec une mise à l’échelle efficace en fait la solution de référence pour les applications fortement orientées recherche qui exigent des performances et une flexibilité de premier ordre.
Conclusion
En conclusion, Cassandra et Vespa répondent à des objectifs différents selon vos besoins. Cassandra est un choix solide pour les applications de données distribuées à grande échelle où la scalabilité, la disponibilité et une fonctionnalité de recherche vectorielle de base sont essentielles. Sa force réside dans sa capacité à gérer d’énormes volumes de données sur de nombreux nœuds avec des performances et une fiabilité élevées. En revanche, Vespa excelle dans les applications fortement orientées recherche, offrant des capacités avancées de recherche multimodale avec des vecteurs, du texte et des données structurées, ce qui la rend idéale pour les systèmes pilotés par l’IA et les requêtes complexes. Le choix entre les deux dépend de votre priorité : la gestion de données distribuées ou de puissantes capacités de recherche en temps réel.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et de Vespa, 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 fin de compte, un benchmarking approfondi avec des ensembles 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 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 ensembles de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. En utilisant VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées 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 publié 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 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 ensembles de données.
Jetez un rapide coup d’œil 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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