Chroma vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies fondées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Chroma et Aerospike sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies pour vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Chroma et Aerospike, 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 le sens 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 dans les applications d’IA, en permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent 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 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 spécialement conçues 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.
Meta Description : Chroma est une base de données vectorielle et Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive. Toutes deux disposent de fonctionnalités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qu’est-ce que Chroma** ? Vue d’ensemble**
Chroma est une base de données vectorielle open source, native pour l’IA, qui simplifie le processus de création d’applications d’IA. Elle agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLMs) et les données dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement. L’objectif principal de Chroma est de rendre les connaissances, les faits et les compétences facilement accessibles aux LLMs, rationalisant ainsi le développement d’applications alimentées par l’IA. Au cœur de son fonctionnement, Chroma fournit des outils pour gérer les données vectorielles, permettant aux développeurs de stocker des embeddings (représentations vectorielles des données) avec leurs métadonnées associées. Cette capacité est cruciale pour de nombreuses applications d’IA, car elle permet des recherches de similarité efficaces et la récupération de données fondée sur les relations vectorielles.
L’un des principaux atouts de Chroma est l’accent qu’il met sur la simplicité et la productivité des développeurs. L’équipe derrière Chroma a donné la priorité à la création d’une interface intuitive qui permet aux développeurs d’intégrer rapidement des capacités de recherche vectorielle dans leurs applications. Cet accent mis sur la facilité d’utilisation ne se fait pas au détriment des performances. Chroma est conçu pour être rapide et efficace, ce qui le rend adapté à un large éventail d’applications. Il fonctionne comme un serveur et propose des SDK clients de première partie pour Python et JavaScript/TypeScript, offrant aux développeurs la flexibilité de travailler dans leur environnement de programmation préféré.
La fonctionnalité de Chroma s’articule autour du concept de collections, qui sont des groupes d’embeddings associés. Lors de l’ajout de documents à une collection Chroma, le système peut automatiquement les tokeniser et générer leurs embeddings à l’aide d’une fonction d’embedding spécifiée, ou d’une fonction par défaut si aucune n’est fournie. Ce processus transforme les données brutes en représentations vectorielles qui peuvent être recherchées efficacement. En plus des embeddings, Chroma permet de stocker des métadonnées pour chaque document, pouvant inclure des informations supplémentaires utiles pour filtrer ou organiser les données. Chroma offre des options de requête flexibles, permettant de rechercher des documents similaires à l’aide d’embeddings vectoriels ou de requêtes textuelles, en renvoyant les correspondances les plus proches selon la similarité vectorielle.
Chroma se distingue de plusieurs façons. Son API est conçue pour être intuitive et facile à utiliser, réduisant la courbe d’apprentissage pour les développeurs découvrant les bases de données vectorielles. Elle prend en charge divers types de données et peut fonctionner avec différents modèles d’embedding, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’utilisation spécifique. Chroma est conçu pour s’intégrer de manière transparente à d’autres outils et frameworks d’IA, ce qui en fait un bon choix pour les pipelines d’IA complexes. De plus, la nature open source de Chroma (sous licence Apache 2.0) offre de la transparence ainsi qu’un potentiel d’améliorations et de personnalisations portées par la communauté. L’équipe Chroma travaille activement à des améliorations, notamment des plans pour un service géré (Hosted Chroma) et diverses améliorations d’outillage, ce qui indique un engagement en faveur d’un développement et d’un support continus.
Qu’est-ce qu’Aerospike ? Un aperçu
Aerospike est une base de données NoSQL destinée aux applications en temps réel à hautes performances. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation des bases de données vectorielles. Cette capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit avoir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, ce qui vous permet de rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’assigner les enregistrements insérés ou mis à jour par upsert à un ensemble spécifique afin de pouvoir les surveiller et effectuer des opérations dessus.
AVS dispose d’une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Tandis que les mises à jour des enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, utilisant ainsi tous les cœurs CPU du cluster AVS et offrant une bonne scalabilité. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’attente d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise les vector extensions (AVX) pour le traitement parallèle SIMD (single instruction, multiple data).
Requêtes AVS pendant l’ingestion pour « préhydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des requêtes de recherche, mais apparaissent comme des lectures au niveau de la couche de stockage. Ainsi, le cache est rempli avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche de similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles à haute dimension.
Principales différences
Lors de la création d’applications d’IA nécessitant des capacités de recherche vectorielle, vous envisagerez probablement Chroma et Aerospike comme options possibles. Cette comparaison vous aidera à comprendre leurs principales différences et à choisir le bon outil pour vos besoins.
Méthodologie de recherche
Chroma offre des options de recherche flexibles avec la prise en charge de plusieurs modèles d’embedding et méthodes de recherche. Vous pouvez effectuer des recherches à l’aide d’embeddings vectoriels ou de requêtes textuelles, ce qui le rend adaptable à différents cas d’utilisation.
Aerospike Vector Search (AVS) utilise exclusivement l’index Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Bien que HNSW soit une approche éprouvée pour la recherche vectorielle, le fait de ne disposer que d’une seule option d’indexation peut limiter certains cas d’utilisation spécialisés.
Gestion des données
Chroma organise les données en collections, en gérant à la fois les embeddings et leurs métadonnées associées. Il peut traiter et intégrer automatiquement les documents, ce qui simplifie le travail avec des données brutes. Chaque document peut inclure des métadonnées supplémentaires pour le filtrage et l’organisation.
Aerospike nécessite au moins un vecteur par enregistrement dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Il prend en charge plusieurs vecteurs et index par enregistrement, offrant de la flexibilité dans la manière dont vous recherchez vos données. Les enregistrements sont écrits directement dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles.
Évolutivité et performances
Chroma privilégie la productivité des développeurs et offre de bonnes performances pour de nombreux cas d’utilisation. Cependant, la documentation ne détaille pas de fonctionnalités d’évolutivité spécifiques.
Aerospike excelle en matière d’évolutivité grâce à son système d’indexation distribué. Le processus d’indexation s’exécute simultanément sur tous les nœuds AVS, en utilisant tous les cœurs CPU disponibles dans le cluster. Il utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle et inclut une mise en cache intelligente grâce à la « préhydratation » du cache d’index.
Flexibilité et personnalisation
Chroma fournit une base de code open-source (licence Apache 2.0) que les développeurs peuvent modifier et étendre. Il fonctionne avec divers modèles d’embedding et types de données, offrant une flexibilité dans l’implémentation.
La capacité de recherche vectorielle d’Aerospike est plus structurée, mais permet une personnalisation grâce à plusieurs vecteurs et index par enregistrement. Le système fait partie de l’offre plus large de base de données NoSQL d’Aerospike.
Intégration et écosystème
Chroma propose des SDK clients propriétaires pour Python et JavaScript/TypeScript, ce qui le rend accessible à la plupart des piles de développement modernes. Il est conçu pour bien fonctionner avec d’autres outils et frameworks d’IA.
Aerospike s’intègre à son écosystème de base de données NoSQL existant, ce qui peut être précieux si vous utilisez déjà Aerospike pour d’autres besoins de stockage de données.
Facilité d’utilisation
Chroma met l’accent sur la simplicité avec une conception d’API intuitive. Son focus sur la productivité des développeurs signifie moins de temps consacré à la configuration et au paramétrage. Le système gère automatiquement de nombreuses opérations complexes, comme la tokenisation et l’embedding des documents.
La recherche vectorielle d’Aerospike nécessite une compréhension plus technique, en particulier autour de la configuration et de l’optimisation des index. Cependant, elle offre un contrôle détaillé sur le processus d’indexation.
Considérations de coût
Chroma est open-source et gratuit à utiliser. Ils prévoient de proposer un service géré (Hosted Chroma) à l’avenir, mais les tarifs ne sont pas encore disponibles.
Aerospike Vector Search est en Preview et nécessite une approbation d’accès anticipé. Les coûts s’aligneraient probablement sur le modèle de tarification entreprise d’Aerospike.
Quand choisir chaque technologie
Quand choisir Chroma
Chroma fonctionne mieux pour les équipes qui créent de nouvelles applications d’IA nécessitant une solution de recherche vectorielle simple, en particulier lorsqu’elles travaillent avec des modèles de langage et des embeddings de documents. C’est le bon choix lorsque vous souhaitez un temps de configuration minimal, avez besoin d’une gestion automatique de la génération d’embeddings et préférez une API simple qui vous permet de vous concentrer sur la création de fonctionnalités plutôt que sur la gestion de l’infrastructure. Les équipes de petite à moyenne taille, les startups et les projets nécessitant une itération rapide trouveront l’approche de Chroma, conviviale pour les développeurs, particulièrement précieuse.
Quand choisir Aerospike
Aerospike Vector Search est idéal pour les environnements d’entreprise qui ont besoin d’une recherche vectorielle haute performance intégrée à leur infrastructure NoSQL existante. C’est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une scalabilité garantie, avez des exigences de performance strictes, gérez de grands ensembles de données distribués et souhaitez un contrôle précis du processus d’indexation. Les organisations qui utilisent déjà la base de données NoSQL d’Aerospike ou celles qui nécessitent une cohérence immédiate et des fonctionnalités de niveau entreprise tireront le meilleur parti d’AVS.
Conclusion
Votre choix entre Chroma et Aerospike dépend en fin de compte de vos besoins spécifiques : Chroma offre simplicité, configuration rapide et solides fonctionnalités d’intégration de l’IA, tandis qu’Aerospike fournit une scalabilité de niveau entreprise et un contrôle précis de l’indexation. Tenez compte de l’expertise technique de votre équipe, de votre infrastructure existante, de vos exigences de performance et de vos prévisions de croissance au moment de prendre votre décision. Pour les nouveaux projets d’IA qui privilégient la vitesse de développement, Chroma est souvent le meilleur choix. Pour les applications d’entreprise nécessitant scalabilité et contrôle précis, en particulier celles qui utilisent déjà Aerospike, AVS est probablement le meilleur choix.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Chroma et d’Aerospike, 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 jeux 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 nécessitent des 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) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer le plus adapté 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 preuves anecdotiques.
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 référentiel 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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