Chroma vs ClickHouse : 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 ClickHouse sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Chroma et ClickHouse, 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, 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 les 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Chroma est une base de données vectorielle et Clickhouse est une base de données open source orientée colonnes avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qu’est-ce que Chroma** ? Un aperçu**
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. À la base, Chroma fournit des outils pour gérer les données vectorielles, permettant aux développeurs de stocker des embeddings (représentations vectorielles de données) avec leurs métadonnées associées. Cette capacité est cruciale pour de nombreuses applications d’IA, car elle permet des recherches de similarité et une récupération de données efficaces basées sur les relations vectorielles.
L’un des principaux atouts de Chroma est son accent 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. Cette importance accordée à 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 propriétaires 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 liés. Lors de l’ajout de documents à une collection Chroma, le système peut automatiquement les tokeniser et les intégrer 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, qui peuvent 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 sur la base de 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 qui découvrent les bases de données vectorielles. Elle prend en charge différents 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 des 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 de 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.
Clickhouse : Vue d’ensemble
ClickHouse est une base de données OLAP en temps réel open source connue pour sa prise en charge complète de SQL et son traitement des requêtes à grande vitesse. Elle excelle dans le traitement des requêtes analytiques grâce à son pipeline de requêtes entièrement parallélisé, ce qui lui permet d’effectuer rapidement des opérations de recherche vectorielle. Ses niveaux élevés de compression, personnalisables via des codecs, permettent à ClickHouse de stocker et d’interroger efficacement de grands ensembles de données. L’un de ses principaux atouts est qu’elle peut gérer des ensembles de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un outil puissant pour les utilisateurs travaillant avec des données vectorielles à grande échelle. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, permettant aux développeurs d’effectuer des requêtes complexes à la fois sur les vecteurs et sur leurs métadonnées associées. ClickHouse intègre la fonctionnalité de recherche vectorielle grâce à ses capacités SQL, où les opérations de distance vectorielle sont traitées comme n’importe quelle autre fonction SQL. Cela permet une combinaison fluide avec le filtrage et l’agrégation traditionnels, ce qui la rend idéale pour les cas d’utilisation où les données vectorielles doivent être interrogées avec des métadonnées ou d’autres informations. De plus, des fonctionnalités expérimentales comme les indices Approximate Nearest Neighbour (ANN) offrent des capacités de correspondance plus rapides, bien qu’approximatives. ClickHouse prend également en charge la correspondance exacte via un balayage linéaire des lignes, son traitement parallélisé garantissant une vitesse et une efficacité élevées. ClickHouse est une excellente option pour la recherche vectorielle lorsque la combinaison de la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation des métadonnées est importante. Elle est particulièrement utile pour les très grands ensembles de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs de processeur. ClickHouse est également avantageuse lorsque la prise en charge de SQL est nécessaire et que l’ensemble de données vectorielles est trop volumineux pour dépendre d’indices uniquement en mémoire. De plus, si vous disposez déjà de données associées dans ClickHouse ou souhaitez éviter d’apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. Ses atouts résident dans la correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que dans la gestion de grands ensembles de données, ce qui la rend adaptée aux utilisateurs ayant des exigences de recherche avancées. ClickHouse se distingue comme une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données nécessitant un traitement parallélisé et lorsque l’on combine des recherches vectorielles avec un filtrage et une agrégation basés sur SQL. Bien qu’elle ne soit peut-être pas aussi spécialisée pour les petits ensembles de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé que les bases de données vectorielles dédiées, sa capacité à gérer des requêtes complexes, y compris les métadonnées, en fait une option puissante pour les développeurs familiers avec SQL qui ont besoin de capacités de recherche vectorielle à grande vitesse.
Principales différences
Méthodologie de recherche et fonctionnalités principales
Chroma est conçu pour la recherche vectorielle et les applications d’IA. Il gère nativement les embeddings vectoriels et effectue automatiquement la tokenisation et la génération d’embeddings. Il convient aux applications qui ont besoin de recherches simples de similarité vectorielle sans exigences de requêtes complexes. Il est excellent pour gérer et rechercher dans des collections d’embeddings, avec des résultats rapides et précis pour les requêtes de similarité.
ClickHouse adopte une approche différente en intégrant la recherche vectorielle dans son framework SQL. Il traite les opérations vectorielles comme des fonctions SQL, ce qui vous permet de combiner les recherches vectorielles avec des requêtes SQL traditionnelles. Cela permet aux développeurs d’utiliser une syntaxe SQL familière pour effectuer des opérations vectorielles complexes. La possibilité de combiner des recherches vectorielles avec des opérations SQL standard rend ClickHouse excellent pour les applications qui doivent combiner la recherche de similarité avec des requêtes sur des données structurées.
Gestion des données
La gestion des données de Chroma est simple et efficace. Il organise les données en collections d’embeddings avec des métadonnées associées, afin que vous puissiez gérer et rechercher dans du contenu vectorisé. Lorsque vous ajoutez des documents à Chroma, il peut effectuer l’embedding pour vous si nécessaire. Cela fonctionne bien pour les projets où vous travaillez principalement avec des données textuelles non structurées qui doivent être vectorisées.
ClickHouse dispose d’une gestion des données plus complète. En tant que base de données SQL complète, il est excellent pour gérer des types de données mixtes, des tables structurées aux séries temporelles et aux vecteurs. Il utilise une compression avancée via des codecs personnalisables, ce qui vous permet de stocker et de récupérer efficacement de grands jeux de données. ClickHouse peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limité par la mémoire, ce qui le rend adapté aux applications à l’échelle de l’entreprise qui doivent traiter de grandes quantités de données diverses.
Scalabilité et performances
Les performances de Chroma sont optimisées pour les recherches de similarité vectorielle dans des jeux de données de petite à moyenne taille. Il est conçu pour vous fournir des résultats rapides et précis pour les requêtes de similarité, ce qui le rend idéal pour de nombreuses applications d’IA. Mais la version open source est uniquement en mémoire, donc la taille de votre jeu de données est limitée par votre RAM. Ce choix de conception privilégie la vitesse, mais peut ne pas convenir aux applications ayant de très grands besoins en données.
ClickHouse évolue grâce à un pipeline de requêtes entièrement parallélisé. Il peut distribuer les requêtes sur plusieurs cœurs de CPU afin que vous puissiez traiter des opérations vectorielles à grande échelle. Cette architecture permet à ClickHouse de gérer des jeux de données massifs en les traitant en parallèle, mais elle s’accompagne d’une plus grande complexité système. Le traitement parallèle rend ClickHouse excellent pour les applications qui doivent rechercher des vecteurs dans de grands volumes de données.
Intégration et expérience développeur
Chroma offre une expérience développeur fluide grâce à ses SDK propriétaires pour Python et JavaScript/TypeScript. L’API est conçue pour être simple, ce qui la rend accessible aux développeurs débutant avec les bases de données vectorielles. La mise en place de Chroma est facile et la plupart des développeurs peuvent démarrer rapidement avec une configuration et une installation minimales. La documentation est claire et ciblée, ce qui vous permet d’apprendre à ajouter la recherche vectorielle à votre application.
ClickHouse nécessite davantage de configuration et d’installation initiales, mais cela en vaut la peine. Il utilise la syntaxe SQL, donc si votre équipe a de l’expérience en SQL, la courbe d’apprentissage est beaucoup plus courte. ClickHouse s’intègre aux pipelines de données et aux outils d’analyse existants, mais vous devrez gérer vous-même la génération des embeddings vectoriels. La documentation et la communauté sont vastes, ce qui vous permet de créer des solutions complexes.
Quand choisir l’un ou l’autre
Chroma est le meilleur choix pour les équipes qui créent des applications d’IA et recherchent simplicité et rapidité. Il est excellent dans les situations où vous avez besoin d’une recherche de similarité vectorielle simple avec génération automatique d’embeddings, en particulier pour les projets avec des jeux de données en mémoire et sans opérations SQL complexes — pensez aux chatbots, aux systèmes de recommandation de contenu ou aux fonctionnalités de recherche sémantique où l’accent est uniquement mis sur la recherche de contenu similaire via des opérations vectorielles et où vos données restent gérables.
ClickHouse est le meilleur choix lorsque votre application a besoin à la fois de recherche vectorielle et d’opérations de données complexes. Il est excellent dans les situations où vous avez de grands volumes de données (plusieurs téraoctets), où vous devez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL complexes ou où vous avez besoin d’un traitement parallèle sur plusieurs cœurs de CPU — pensez aux plateformes d’analyse à grande échelle, aux systèmes de recherche multimodaux ou aux applications d’entreprise où la recherche vectorielle doit s’intégrer aux solutions d’entreposage de données existantes.
Résumé
Chroma et ClickHouse ont chacun leur propre approche de la recherche vectorielle : Chroma est axé sur la simplicité et les opérations vectorielles directes, tandis que ClickHouse est axé sur une gestion complète des données avec des capacités vectorielles. Le choix vous appartient — tenez compte de la taille de vos données, de la complexité de vos requêtes, de l’expertise de votre équipe et de vos besoins d’intégration, et rappelez-vous que les deux outils sont activement développés et riches en fonctionnalités.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Chroma et ClickHouse, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant 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 modèles 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 d’analyse comparative open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, 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 géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux 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 témoignages 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 d’analyse comparative ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide 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 le ML
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