Chroma vs Rockset : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Alors 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 Rockset. 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 Rockset, explorons d’abord le concept des 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 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, 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 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.
Chroma et Rockset 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, et Vald, en revanche, est une base de données vectorielle spécialement conçue. 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 telles que la recherche de similarité et les recommandations.
Qu’est-ce que Chroma ? Un aperçu
Chroma est une base de données vectorielle open source, native 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 basées sur les relations vectorielles.
L’un des principaux atouts de Chroma est l’accent mis 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 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 convertir 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. 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 fournit 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 novices en 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 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 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 géré (Hosted Chroma) et diverses améliorations d’outillage, ce qui indique un engagement en faveur du développement et du support continus.
Qu’est-ce que Rockset ? Un aperçu
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel conçue pour gérer à la fois des données structurées et non structurées, y compris des embeddings vectoriels. Sa principale force réside dans sa capacité à ingérer, indexer et interroger les données en temps réel, ce qui la rend adaptée aux applications nécessitant des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, avec la capacité de traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes. L’une des principales fonctionnalités de Rockset est sa technologie Converged Indexing, construite sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui la rend très efficace dans les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents d’une taille allant jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui la rend adaptée à un large éventail d’applications d’embeddings vectoriels. Rockset intègre des capacités de recherche vectorielle dans ses fonctionnalités de base. Elle prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), en utilisant un index FAISS distribué pour la scalabilité. L’approche de Rockset est indépendante des algorithmes, ce qui permet une flexibilité dans les implémentations de recherche. Son optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour une efficacité optimale. Ce qui distingue Rockset en matière de recherche vectorielle est son Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, en colonnes et en lignes en une seule structure. Cela permet de gérer efficacement un large éventail de modèles de requêtes prêts à l’emploi. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride, son optimiseur déterminant le chemin d’exécution de requête le plus efficace. Elle peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prenant en charge les modèles multimodaux, et propose des API SQL et REST pour une flexibilité de l’interface de requête.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Chroma se concentre sur la recherche par similarité vectorielle, ce qui est crucial pour les applications d’IA. Elle permet 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. L’approche de Chroma est adaptée aux workflows centrés sur l’IA, en particulier ceux impliquant de grands modèles de langage. Rockset, en revanche, prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), en utilisant un index FAISS distribué pour la scalabilité. L’approche de Rockset est indépendante des algorithmes, ce qui permet une flexibilité dans les implémentations de recherche. Son optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour une efficacité optimale, ce qui la rend adaptée à un éventail plus large d’applications au-delà des cas d’utilisation spécifiques à l’IA.
Gestion des données
Chroma est spécialisée dans la gestion des données vectorielles et des métadonnées associées. Elle peut automatiquement tokeniser et intégrer des documents à l’aide d’une fonction d’embedding spécifiée ou par défaut, transformant les données brutes en représentations vectorielles. Ce processus est optimisé pour les applications d’IA qui reposent sur des embeddings vectoriels. Rockset, en revanche, est conçue pour gérer à la fois des données structurées et non structurées, y compris des embeddings vectoriels. Elle prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, traitant des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes. La technologie Converged Indexing de Rockset, construite sur RocksDB mutable, permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui la rend très efficace dans les scénarios où les données changent fréquemment. Elle peut gérer des documents d’une taille allant jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, offrant davantage de flexibilité en matière de types et de tailles de données.
Scalabilité et performances
Bien que Chroma soit conçu pour être rapide et efficace, ce qui le rend adapté à un large éventail d’applications, les détails spécifiques concernant ses stratégies de scalabilité ne sont pas fournis dans les informations données. Rockset, en revanche, offre des avantages clairs en matière de scalabilité. Son index FAISS distribué permet des opérations de recherche vectorielle évolutives. La technologie Converged Index combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes en une seule structure, permettant de gérer efficacement, dès le départ, un large éventail de modèles de requêtes. Cette approche, associée à la capacité de Rockset à ingérer et traiter les données en temps réel, suggère de solides performances pour de grands ensembles de données fréquemment mis à jour.
Flexibilité et personnalisation
Chroma offre de la flexibilité en matière de types de données et de modèles d’embedding, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’utilisation spécifique. Son API est conçue pour être intuitive et facile à utiliser, offrant des options de requête flexibles. Rockset semble offrir des options de personnalisation plus étendues. Son approche indépendante des algorithmes pour la recherche vectorielle permet une flexibilité dans les implémentations de recherche. Rockset prend en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride, son optimiseur déterminant le chemin d’exécution des requêtes le plus efficace. Il peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prendre en charge des modèles multimodaux, et propose à la fois des API SQL et REST pour une flexibilité de l’interface de requête.
Intégration et écosystème
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. Il propose des SDK clients propriétaires pour Python et JavaScript/TypeScript, offrant aux développeurs la flexibilité de travailler dans leur environnement de programmation préféré. Rockset prend en charge à la fois les API SQL et REST, ce qui suggère un potentiel d’intégration avec un large éventail d’outils de traitement et d’analyse de données, allant peut-être au-delà de l’orientation spécifique à l’IA de Chroma.
Facilité d’utilisation
Chroma met l’accent sur la simplicité et la productivité des développeurs, avec 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 vise à réduire la courbe d’apprentissage pour les développeurs découvrant les bases de données vectorielles. Rockset prend en charge SQL, ce qui contribue à sa facilité d’utilisation et à une courbe d’apprentissage plus faible, le rendant potentiellement accessible à un plus large éventail de développeurs.
Considérations de coût
Chroma est open-source et gratuit à utiliser, ce qui peut être avantageux pour les startups et les projets de plus petite taille. L’équipe Chroma a mentionné des projets de service managé (Hosted Chroma), mais aucun détail précis sur la tarification n’est fourni.
Quand choisir Chroma
Chroma est idéal pour les applications centrées sur l’IA reposant sur la recherche par similarité vectorielle et la gestion des embeddings. Il convient bien aux projets intégrant des capacités de recherche vectorielle avec de grands modèles de langage (LLMs) ou des frameworks d’IA. Choisissez Chroma pour les applications nécessitant un stockage et une récupération efficaces des embeddings vectoriels, comme les moteurs de recherche sémantique ou les systèmes de recommandation. Sa force réside dans sa simplicité et son optimisation pour les workflows d’IA, ce qui le rend parfait pour les développeurs recherchant une mise en œuvre rapide de la recherche vectorielle. Chroma est idéal pour les startups, les projets de recherche ou les équipes développant des outils d’IA spécialisés sans besoin d’analyses en temps réel étendues ni de requêtes complexes au-delà des opérations vectorielles.
Quand choisir Rockset
Rockset est préférable pour les applications nécessitant une recherche et des analyses en temps réel sur différents types de données, y compris les embeddings vectoriels. Choisissez Rockset pour gérer des flux de données à haute vélocité, exécuter des requêtes complexes sur des données structurées et non structurées, et obtenir des insights à la seconde près. Il convient aux cas d’utilisation impliquant des données qui changent fréquemment, grâce à ses mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées. Rockset excelle dans les scénarios combinant des opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle, comme les tableaux de bord en temps réel ou l’analyse de logs. Il est idéal lorsque vous avez besoin de flexibilité dans les interfaces de requête (SQL et REST API) et les méthodologies de recherche (KNN et ANN). Envisagez Rockset pour l’analyse de données IoT, les systèmes de surveillance en temps réel ou les applications nécessitant des recherches hybrides combinant similarité vectorielle et filtrage par métadonnées.
Conclusion
En conclusion, Chroma et Rockset offrent de puissantes capacités pour gérer et interroger des données vectorielles, en excellant dans des domaines différents. Chroma est optimisé pour les workflows centrés sur l’IA, idéal pour les développeurs travaillant avec de grands modèles de langage et nécessitant une recherche efficace de similarité vectorielle. Rockset excelle par sa polyvalence et ses analyses en temps réel, en gérant divers types de données et en offrant des options de requêtes complexes. Le choix entre ces technologies doit être guidé par les exigences spécifiques de votre projet. Tenez compte de facteurs tels que le cas d’utilisation principal, les types de données, le besoin d’analyses en temps réel, l’échelle des opérations vectorielles et votre écosystème d’outils plus large. Chroma peut être mieux adapté aux applications d’IA spécialisées, tandis que Rockset pourrait être préférable pour des besoins diversifiés de traitement de données en temps réel. Votre décision doit s’aligner sur les besoins de performance, le workflow de développement et les exigences de scalabilité à long terme.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien que Chroma et Rockset 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 sur 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 telles que 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 voisin le plus proche approximatif (ANN) (p. ex., HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (y compris la recherche hybride clairsemée et dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage par métadonnées, et la recherche hybride dense et plein texte), l’ingestion en temps réel et la scalabilité distribuée pour des performances élevées dans des environnements dynamiques.
D’autre part, les systèmes généralistes comme Chroma ou Rockset conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous gérez des données structurées ou semi-structurées avec des jeux de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la surcharge 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 les bases de données vectorielles par vous-même
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 distribué sous la licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
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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.
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