Chroma vs OpenSearch : 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 Chroma et OpenSearch. 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 Chroma et OpenSearch, 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, comme 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 essentiel dans les applications d’IA, en 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Chroma et OpenSearch 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, tandis que Vald, 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, Vald se concentre exclusivement sur les opérations vectorielles et est optimisée pour des tâches comme la recherche de similarité et les recommandations.
Qu’est-ce que Chroma ? Un aperçu
Chroma est une base de données vectorielle open-source, native de l’IA, qui simplifie le processus de création d’applications d’IA. Elle agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLM) 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 LLM, 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 fondées 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. Cet accent mis sur la facilité d’utilisation ne se fait pas au détriment des performances. Chroma est conçue pour être rapide et efficace, ce qui la rend adaptée à un large éventail d’applications. Elle 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 liés. Lors de l’ajout de documents à une collection Chroma, le système peut automatiquement les tokeniser et les encoder en 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. Avec les 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 requêtage 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 conçue pour s’intégrer de manière fluide 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 et un potentiel d’améliorations et de personnalisations portées par la communauté. L’équipe Chroma travaille activement à des améliorations, notamment des projets de service managé (Hosted Chroma) et diverses améliorations d’outillage, ce qui indique un engagement en faveur du développement et du support continus.
Qu’est-ce qu’OpenSearch ? Un aperçu
OpenSearch est un moteur de recherche et d’analyse dérivé d’Elasticsearch. Il est conçu pour gérer la recherche en texte intégral, l’analyse de journaux et la recherche vectorielle, ce qui en fait un outil polyvalent pour les développeurs et les ingénieurs travaillant avec de grands ensembles de données. En tant que projet open-source, OpenSearch offre une architecture distribuée qui garantit l’évolutivité et des capacités en temps réel pour les données structurées comme non structurées.
À la base, OpenSearch utilise des index inversés pour permettre une recherche en texte intégral efficace. Cette fondation a été étendue pour prendre en charge la fonctionnalité de recherche vectorielle, permettant des recherches de similarité sur des données à haute dimension. Le système fournit un langage spécifique au domaine (DSL) de requête qui donne aux utilisateurs un contrôle fin sur leurs recherches. De plus, OpenSearch inclut des capacités d’apprentissage automatique qui peuvent être appliquées à des tâches telles que la détection d’anomalies et l’analyse de données.
Pour ceux qui souhaitent implémenter OpenSearch sans gérer l’infrastructure, Amazon propose AWS OpenSearch Service. Ce service géré simplifie le déploiement, l’exploitation et la mise à l’échelle des clusters OpenSearch dans le Cloud AWS. Il prend en charge à la fois OpenSearch et l’ancien Elasticsearch OSS (jusqu’à la version 7.10), offrant aux utilisateurs une certaine flexibilité dans leur choix de moteur de recherche.
Les capacités de recherche vectorielle d’OpenSearch sont particulièrement remarquables. Le type de collection de recherche vectorielle dans OpenSearch Serverless fournit une fonction de recherche de similarité évolutive et performante. Cette fonctionnalité permet aux développeurs de créer des expériences de recherche modernes augmentées par l’apprentissage automatique et des applications d’IA générative. Les cas d’utilisation de la recherche vectorielle sont variés, notamment les recherches d’images et de documents, la récupération de musique, les recommandations de produits et la détection de fraude. Le moteur vectoriel prend en charge diverses métriques de distance et peut gérer jusqu’à 16 000 dimensions, ce qui le rend adapté à un large éventail d’applications.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Chroma se concentre sur la recherche de similarité vectorielle pour les applications d’IA, en utilisant des embeddings pour les recherches de plus proches voisins. OpenSearch offre à la fois une recherche plein texte traditionnelle utilisant des index inversés et des capacités de recherche vectorielle, prenant en charge plusieurs méthodes de recherche vectorielle.
Gestion des données
Chroma gère principalement les données vectorielles et les métadonnées associées, avec un embedding automatique des documents. OpenSearch prend en charge une gamme plus large de types de données, notamment les données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui le rend polyvalent pour diverses applications.
Évolutivité et performances
OpenSearch fournit une architecture distribuée pour une évolutivité horizontale, adaptée aux ensembles de données à grande échelle. Chroma est conçu pour être rapide et efficace, en particulier pour les charges de travail centrées sur l’IA, bien que les stratégies d’évolutivité spécifiques ne soient pas détaillées dans les informations fournies.
Flexibilité et personnalisation
Chroma permet de choisir les modèles d’embedding et offre des requêtes flexibles. OpenSearch propose une personnalisation plus étendue grâce à son DSL de requête, ses capacités de script et son système de plugins.
Intégration et écosystème
Chroma s’intègre bien aux outils et frameworks d’IA, en fournissant des SDK pour Python et JavaScript/TypeScript. OpenSearch, qui fait partie de l’écosystème AWS, s’intègre à divers outils de traitement et d’analyse des données.
Facilité d’utilisation
Chroma met l’accent sur la simplicité et la productivité des développeurs grâce à une interface intuitive. OpenSearch présente une courbe d’apprentissage plus abrupte, mais offre une documentation complète et une option de service géré pour un déploiement plus facile.
Considérations de coût
Les deux sont open source et gratuits à auto-héberger. OpenSearch propose un service géré avec des coûts associés. OpenSearch fournit des fonctionnalités de sécurité robustes, en particulier lorsqu’il est utilisé avec Amazon OpenSearch Service. Les fonctionnalités de sécurité spécifiques de Chroma n’ont pas été détaillées dans les informations fournies.
Quand choisir Chroma
Chroma est le meilleur choix pour les applications centrées sur l’IA qui reposent principalement sur la recherche de similarité vectorielle. Il est particulièrement bien adapté aux projets dont l’objectif principal est l’embedding et l’interrogation de données vectorielles, tels que la recherche sémantique, les systèmes de recommandation ou d’autres applications pilotées par l’apprentissage automatique. La force de Chroma réside dans sa simplicité et son optimisation pour les workflows d’IA, ce qui le rend idéal pour les développeurs qui souhaitent intégrer rapidement des capacités de recherche vectorielle dans leurs applications d’IA sans gérer la complexité d’un moteur de recherche plus généraliste. Il convient bien aux startups, aux projets de recherche ou aux équipes qui créent des outils d’IA spécialisés et n’ont pas besoin de capacités étendues de recherche plein texte ou d’analyse au-delà des opérations vectorielles.
Quand choisir OpenSearch
OpenSearch est l’option préférable pour des besoins de recherche et d’analytique plus diversifiés et complexes, en particulier dans les environnements d’entreprise. Il est bien adapté aux applications qui nécessitent une combinaison de recherche en texte intégral, d’analytique des logs et de capacités de recherche vectorielle. OpenSearch excelle dans les scénarios où vous devez gérer différents types de données, effectuer des requêtes complexes et passer à l’échelle pour de grands ensembles de données. C’est un choix solide pour les organisations qui utilisent déjà ou prévoient d’utiliser les services AWS, car il s’intègre bien à l’écosystème AWS. OpenSearch est également avantageux lorsque des fonctionnalités de sécurité robustes, un contrôle d’accès précis et une surveillance complète sont essentiels. Envisagez OpenSearch pour des cas d’utilisation tels que les plateformes e-commerce, les systèmes de gestion de contenu, l’analytique des logs et des métriques, ou toute application où vous avez besoin de la flexibilité nécessaire pour combiner la recherche traditionnelle avec des capacités de recherche vectorielle.
Conclusion
En conclusion, le choix entre Chroma et OpenSearch dépend largement des besoins spécifiques de votre projet ou de votre organisation. Chroma excelle dans les applications centrées sur l’IA, en offrant une approche rationalisée de la recherche par similarité vectorielle, axée sur la productivité des développeurs et la facilité d’utilisation. Il est idéal pour les projets qui traitent principalement des données vectorielles et nécessitent une intégration rapide des capacités de recherche vectorielle. OpenSearch, en revanche, fournit une solution plus complète pour des besoins variés de recherche et d’analytique. Grâce à sa capacité à gérer différents types de données, à effectuer des requêtes complexes et à évoluer efficacement, OpenSearch est bien adapté aux applications de niveau entreprise qui nécessitent une combinaison de recherche en texte intégral, d’analytique des logs et de recherche vectorielle. Tandis que Chroma offre simplicité et spécialisation pour les workflows d’IA, OpenSearch fournit flexibilité, fonctionnalités de sécurité robustes et intégration fluide avec l’écosystème AWS. En fin de compte, la décision doit être fondée sur des facteurs tels que le cas d’utilisation principal, les fonctionnalités requises, les besoins de scalabilité, l’infrastructure existante et le niveau de complexité que votre équipe est prête à gérer.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien que Chroma et OpenSearch offrent des capacités de recherche vectorielle, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle et hautes performances. Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises parmi des millions ou des milliards de vecteurs à haute dimension, comme dans la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP, les bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) sont mieux adaptées. Ces bases de données sont conçues pour gérer les données vectorielles à grande échelle, en utilisant des algorithmes avancés de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (p. ex., HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (y compris la recherche hybride sparse et dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage par métadonnées, et la recherche hybride dense et en texte intégral), l’ingestion en temps réel et la scalabilité distribuée pour de hautes performances dans des environnements dynamiques.
En revanche, les systèmes généralistes comme Chroma ou OpenSearch conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous gérez des données structurées ou semi-structurées avec des ensembles de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la charge liée à l’introduction d’une nouvelle infrastructure, les plugins de recherche vectorielle peuvent étendre leurs capacités et fournir une solution rentable pour des tâches de recherche vectorielle plus simples et à plus petite échelle.
Utiliser Open-source VectorDBBench 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 hautes performances, 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 sur la base des 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 de benchmark 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 courantes dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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