Apache Cassandra vs Weaviate : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Introduction
Alors que l’intelligence artificielle continue de redéfinir ce monde axé sur les données, le besoin de bases de données vectorielles robustes capables de gérer des structures de données complexes comme les embeddings vectoriels devient de plus en plus évident. Ce blog présentera et comparera deux bases de données notables : Apache Cassandra et Deep Lake. Chacune offre des approches distinctives pour gérer les embeddings vectoriels essentiels aux applications d’IA.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra vs Weaviate, 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 du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs de produits, à l’aide de modèles d’apprentissage automatique. 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 ont été 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 comme Apache Cassandra
Comprendre Apache Cassandra
Apache Cassandra est un système de base de données NoSQL distribué et open source, conçu pour gérer d’énormes volumes de données sur de nombreux serveurs sans point de défaillance unique. Il a été initialement développé pour gérer efficacement de grandes quantités de données structurées et semi-structurées sur de nombreux nœuds. Cassandra est connu pour sa grande évolutivité, sa tolérance aux pannes et sa capacité à fonctionner dans des environnements distribués avec un temps d’arrêt ou une dégradation des performances minimaux.
Avec la sortie de Cassandra 5.0, Apache Cassandra évolue au-delà de sa fonctionnalité principale de base de données NoSQL pour prendre en charge les embeddings vectoriels et la recherche vectorielle. 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 points forts 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 inégalé pour les bases de données utilisant Vector Search 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 la première instance de validation de l’extensibilité de SAI, tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de Vector Search et 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.
Weaviate : présentation et technologie de base
Weaviate est une base de données vectorielle open source conçue pour simplifier le développement d’applications d’IA. Elle offre des capacités intégrées de recherche vectorielle et hybride, une intégration facile avec les modèles d’apprentissage automatique et une attention particulière à la confidentialité des données. Ces fonctionnalités visent à aider les développeurs de différents niveaux de compétence à créer, itérer et faire évoluer des applications d’IA plus efficacement.
L’un des points forts de Weaviate est sa recherche de similarité rapide et précise. Elle utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour permettre la recherche vectorielle sur de grands ensembles de données. Weaviate prend également en charge la combinaison de recherches vectorielles avec des filtres traditionnels, permettant de puissantes requêtes hybrides qui exploitent à la fois la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
Les principales fonctionnalités de Weaviate incluent :
- La compression PQ pour un stockage et une récupération efficaces
- La recherche hybride avec un paramètre alpha pour ajuster l’équilibre entre BM25 et la recherche vectorielle
- Des plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, qui facilitent le développement
Weaviate est un point d’entrée pour les développeurs souhaitant essayer la recherche vectorielle. Elle offre une approche conviviale pour les développeurs avec une configuration simple et des API bien documentées. Son intégration approfondie avec l’écosystème GenAI la rend adaptée aux petits projets ou aux travaux de preuve de concept. Le public cible de Weaviate est constitué d’ingénieurs logiciels créant des applications d’IA, d’ingénieurs de données travaillant avec de grands ensembles de données et de data scientists déployant des modèles d’apprentissage automatique. Weaviate simplifie la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la classification de contenu et d’autres fonctionnalités d’IA.
Weaviate est conçue pour évoluer horizontalement afin de pouvoir gérer de grands ensembles de données et de fortes charges de requêtes en distribuant les données sur plusieurs nœuds dans un cluster. Elle prend en charge les données multimodales, fonctionne avec différents types de données (texte, images, audio, vidéo) selon les modules de vectorisation utilisés. Weaviate fournit à la fois des API RESTful et GraphQL pour offrir de la flexibilité dans la manière dont les développeurs interagissent avec la base de données.
Cependant, pour les environnements de production à grande échelle, plusieurs éléments doivent être pris en compte :
- Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées
- Défis potentiels de scalabilité avec des ensembles de données de plusieurs milliards de vecteurs
- Gestion manuelle requise pour les options de stockage hiérarchisé récemment publiées
- La mise à l’échelle horizontale nécessite l’assistance des ingénieurs de Weaviate et ne peut pas être effectuée automatiquement
Ce dernier point est particulièrement notable, car il signifie que les organisations doivent planifier à l’avance et allouer du temps aux opérations de mise à l’échelle, afin de s’assurer qu’elles n’approchent pas les limites de leur système sans préparation adéquate.
Principales différences
Le choix entre Apache Cassandra et Weaviate pour la recherche vectorielle dépend de vos besoins. Voici une présentation des différences :
Méthodologie de recherche
Apache Cassandra : La recherche vectorielle de Cassandra est construite au-dessus de son architecture existante et utilise Storage-Attached Indexes (SAI). Cela signifie une indexation au niveau des colonnes pour les données vectorielles et une recherche de similarité directement dans la base de données. Convient aux utilisateurs qui souhaitent gérer des embeddings vectoriels aux côtés de données structurées et semi-structurées et effectuer des requêtes hybrides.
Weaviate : Weaviate utilise l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche de similarité vectorielle. Celui-ci est optimisé pour une recherche rapide et précise sur de grands jeux de données. La recherche hybride combine la similarité sémantique avec des filtres traditionnels et fournit des résultats à granularité fine.
À retenir : Choisissez Cassandra si vous avez besoin de combiner des fonctionnalités vectorielles et des fonctionnalités de base de données traditionnelle. Choisissez Weaviate si vous privilégiez une recherche de similarité avancée avec des options hybrides.
Données
Apache Cassandra : Conçue pour d’énormes volumes de données structurées et semi-structurées, Cassandra traite les embeddings vectoriels comme une extension de son système distribué robuste. Elle est tolérante aux pannes et hautement disponible.
Weaviate : Prend en charge les données multimodales (texte, images, audio, vidéo) et convient aux applications qui ont besoin de flexibilité dans la gestion de types de données non structurées. Les plugins de vectorisation modulaires facilitent l’intégration avec diverses sources de données.
À retenir : Cassandra convient aux données structurées et aux cas d’utilisation hybrides, Weaviate convient aux données non structurées et multimodales dans les applications pilotées par l’IA.
Scalabilité et performance
Apache Cassandra : Scalabilité linéaire, peut évoluer horizontalement sur de nombreux nœuds sans impact sur les performances. Son architecture distribuée convient aux environnements de production à grande échelle.
Weaviate : Weaviate prend en charge la mise à l’échelle horizontale, mais la gestion de jeux de données de plusieurs milliards de vecteurs nécessite souvent une gestion et une planification manuelles. Ce processus de mise à l’échelle peut nécessiter l’assistance des ingénieurs Weaviate.
À retenir : Pour une mise à l’échelle fluide dans de grands systèmes de production, Cassandra l’emporte clairement. Weaviate est mieux adapté aux petits projets ou aux projets qui peuvent se permettre des interventions manuelles de mise à l’échelle.
Flexibilité et personnalisation
Apache Cassandra : Conception de schéma flexible, adaptée à de nombreuses charges de travail. Mais la recherche vectorielle est relativement récente et n’est pas aussi personnalisable que dans les bases de données vectorielles spécialisées.
Weaviate : API conviviales pour les développeurs (RESTful et GraphQL), requêtes faciles à personnaliser. Plugins intégrés pour les embeddings et le reranking pour les cas d’utilisation de l’IA.
À retenir : Weaviate offre davantage de personnalisation prête à l’emploi pour les cas d’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique, Cassandra est meilleure pour la gestion générale des données.
Intégration et écosystème
Apache Cassandra : Bien établie dans l’espace NoSQL, elle s’intègre à de nombreux outils et frameworks pour l’ingénierie des données, l’analytique et la recherche vectorielle.
Weaviate : Faisant partie de l’écosystème GenAI, Weaviate dispose de connexions fluides avec les frameworks de ML, ce qui facilite la création d’applications d’IA.
À retenir : Pour les écosystèmes d’entreprise traditionnels, Cassandra offre davantage d’intégrations. Weaviate est meilleur pour les workflows de développement axés d’abord sur l’IA.
Facilité d’utilisation
Apache Cassandra : Puissante, mais avec une courbe d’apprentissage plus raide pour les nouveaux utilisateurs, en particulier ceux qui ne connaissent pas les systèmes distribués. La documentation est complète mais technique.
Weaviate : Weaviate est conçu pour être facile à utiliser, avec une configuration simple, des API intuitives et une documentation bien organisée.
À retenir : Pour les nouveaux venus dans la recherche vectorielle, Weaviate est plus accessible ; les utilisateurs expérimentés avec les bases de données distribuées pourraient préférer Cassandra.
Coût
Apache Cassandra : Nécessite des ressources importantes pour les environnements auto-hébergés. Les services managés comme AstraDB peuvent réduire la charge opérationnelle, mais peuvent augmenter les coûts.
Weaviate : Coût d’entrée plus faible pour les petits projets, mais coût opérationnel plus élevé à mesure que les jeux de données augmentent, surtout si une mise à l’échelle manuelle est nécessaire.
À retenir : Pour la prévisibilité des coûts et les déploiements à grande échelle, Cassandra est meilleure. Weaviate convient aux projets à petite échelle ou expérimentaux.
Sécurité
Apache Cassandra : Sécurité de niveau entreprise : chiffrement, RBAC, authentification
Weaviate : En retard en matière de sécurité de niveau entreprise, ne convient pas aux environnements hautement réglementés.
Quand choisir Apache Cassandra
Apache Cassandra est conçu pour les charges de travail de données distribuées à grande échelle qui nécessitent une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. Avec les récentes capacités de recherche vectorielle alimentées par les Storage-Attached Indexes (SAI), il est parfait pour les applications qui combinent des embeddings vectoriels avec des données structurées ou semi-structurées. Si vous devez effectuer des requêtes hybrides, obtenir une faible latence dans un système distribué ou utiliser des environnements de production avec des exigences strictes en matière de sécurité et de scalabilité, Cassandra offre une solution éprouvée. Une scalabilité linéaire et une architecture robuste pour des systèmes de niveau entreprise avec des milliards de points de données.
Quand choisir Weaviate
Weaviate est destiné aux développeurs qui créent des applications axées sur l’IA et qui reposent fortement sur la recherche sémantique, les systèmes de recommandation ou les données multimodales. Indexation HNSW native pour une recherche de similarité rapide et précise, recherche hybride et plugins d’embedding intégrés pour s’intégrer aux workflows d’apprentissage automatique. Les API conviviales pour les développeurs et la conception modulaire de Weaviate facilitent le prototypage et le déploiement pour des jeux de données de petite à moyenne taille. Parfait pour les équipes axées sur l’innovation en IA, où la facilité d’utilisation, les requêtes flexibles et l’intégration avec les outils GenAI sont plus importantes que la distribution à grande échelle.
Conclusion
Apache Cassandra excelle en matière d’échelle, de sécurité et de gestion de charges de travail variées, ce qui en fait un excellent choix pour les applications à l’échelle de l’entreprise. Weaviate est performant en matière de simplicité, de développement d’applications IA et de recherche sémantique, ce qui le rend idéal pour les projets de petite à moyenne taille. En fin de compte, cela dépend de vos cas d’utilisation, de vos types de données et de vos exigences de performance. Choisissez Cassandra si vous avez besoin d’un système distribué robuste pour des charges de travail hybrides, ou Weaviate si vous avez besoin de fonctionnalités pilotées par l’IA et d’une facilité d’utilisation pour des données non structurées ou multimodales.
Lisez ceci pour obtenir une vue d’ensemble d’Apache Cassandra et de Weaviate, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmark open-source pour comparer les bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmark approfondi avec vos propres jeux de données et modèles de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmark open-source destiné aux 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 différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
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 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 sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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