Couchbase vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Couchbase 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 essentiel 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 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 dédiées 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.
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, multimodèle et orientée documents, avec des capacités de recherche vectorielle en tant que module complémentaire. Aerospike est également une base de données NoSQL distribuée et évolutive, avec une recherche vectorielle ajoutée. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qu’est-ce que Couchbase** ? Vue d’ensemble**
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée et open source pour le cloud, le mobile, l’IA et l’edge computing. Elle combine le meilleur des bases de données relationnelles avec la flexibilité de JSON. Couchbase permet également d’effectuer des recherches vectorielles, même si elle ne dispose pas d’index vectoriels natifs. Les développeurs peuvent stocker des embeddings vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles d’apprentissage automatique — dans des documents Couchbase dans le cadre de leur structure JSON. Ces vecteurs peuvent être utilisés dans des cas d’utilisation de recherche de similarité tels que les systèmes de recommandation ou la génération augmentée par récupération, tous deux basés sur la recherche sémantique, où il est important de trouver des points de données proches les uns des autres dans un espace de grande dimension.
Une façon d’effectuer une recherche vectorielle dans Couchbase consiste à utiliser Full Text Search (FTS). FTS est conçu pour la recherche textuelle, mais peut être utilisé pour la recherche vectorielle en convertissant les données vectorielles en champs consultables. Par exemple, les vecteurs peuvent être tokenisés en données de type texte, et FTS peut les indexer et effectuer des recherches sur la base de ces tokens. Cela vous donnera une recherche vectorielle approximative et un moyen d’interroger des documents contenant des vecteurs proches en similarité.
Sinon, les développeurs peuvent stocker les embeddings vectoriels bruts dans Couchbase et effectuer les calculs de similarité vectorielle au niveau de l’application. Cela signifie récupérer des documents et calculer des métriques telles que la similarité cosinus ou la distance euclidienne entre les vecteurs afin de trouver les correspondances les plus proches. De cette manière, Couchbase sera utilisé comme stockage pour les vecteurs, et l’application se chargera des calculs mathématiques.
Pour des cas d’utilisation plus avancés, certains développeurs intègrent Couchbase avec des bibliothèques ou des algorithmes spécialisés qui permettent la recherche vectorielle. Ces intégrations permettent à Couchbase de gérer le magasin de documents, tandis que les bibliothèques externes effectuent les comparaisons vectorielles proprement dites. De cette façon, Couchbase peut toujours faire partie d’une solution qui effectue de la recherche vectorielle.
En utilisant ces approches, Couchbase peut être utilisé pour des fonctionnalités de recherche vectorielle et constituer une option flexible pour divers cas d’utilisation d’IA et de machine learning qui nécessitent une recherche par similarité.
Qu’est-ce qu’Aerospike** ? Un aperçu**
Aerospike est une base de données NoSQL pour les 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 de bases de données vectorielles. La 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 même enregistrement afin de pouvoir effectuer des recherches sur les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’affecter les enregistrements upserted à un ensemble spécifique afin de pouvoir les surveiller et agir dessus.
AVS a 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’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, ce qui utilise tous les cœurs CPU du cluster AVS et est évolutif. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file 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 des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle single instruction, multiple data.
AVS exécute des requêtes 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 sur la couche de stockage. De cette façon, 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 par similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles de haute dimension.
Principales différences
Lorsque vous choisissez entre Couchbase et Aerospike pour la recherche vectorielle, plusieurs facteurs sont à prendre en compte. Décomposons-les pour vous aider à décider.
En termes de méthodologie de recherche, Couchbase ne dispose pas d’index vectoriels natifs, mais propose des solutions de contournement pour la recherche vectorielle. Il utilise Full Text Search (FTS) en convertissant les données vectorielles en champs interrogeables. Les développeurs peuvent également stocker des vector embeddings bruts et effectuer des calculs de similarité au niveau de l’application. Aerospike dispose de capacités dédiées de recherche vectorielle. Il possède des index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. La fonctionnalité Aerospike Vector Search (AVS) est destinée aux recherches vectorielles de haute dimension.
Pour la gestion des données, Couchbase combine les fonctionnalités des bases de données relationnelles avec la flexibilité de JSON. Il permet de stocker des vector embeddings dans des documents JSON. Aerospike est destiné aux applications en temps réel à hautes performances. Il prend en charge plusieurs vecteurs et index par enregistrement, ce qui vous permet d’avoir plusieurs approches de recherche.
L’évolutivité et les performances sont essentielles. En tant que base de données NoSQL distribuée, Couchbase est conçu pour l’évolutivité. Mais les performances de la recherche vectorielle dépendent de l’implémentation. Aerospike effectue une indexation concurrente sur tous les nœuds AVS, ce qui lui permet d’utiliser tous les cœurs CPU du cluster. Les performances d’ingestion dépendent de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Les options de flexibilité et de personnalisation sont différentes. Couchbase vous offre de la flexibilité dans l’implémentation de la recherche vectorielle, ce qui vous permet de choisir entre des fonctionnalités intégrées et des solutions personnalisées. Il prend en charge l’intégration avec des bibliothèques spécialisées pour des capacités de recherche vectorielle plus avancées. Aerospike dispose d’une solution dédiée de recherche vectorielle avec AVS et permet plusieurs vecteurs et index par enregistrement pour des configurations de recherche flexibles.
L’intégration et la prise en charge de l’écosystème sont également importantes. Couchbase prend en charge les scénarios de cloud, de mobile, d’IA et d’edge computing. Il peut être intégré à des bibliothèques externes pour davantage de fonctionnalités de recherche vectorielle. Aerospike est destiné aux applications en temps réel à hautes performances et AVS s’intègre directement à la base de données principale Aerospike.
La facilité d’utilisation est différente. Couchbase nécessite une implémentation personnalisée pour la recherche vectorielle, ce qui ajoute de la complexité. Les développeurs doivent effectuer les calculs de similarité vectorielle s’ils utilisent l’approche de stockage brut. Aerospike dispose d’une solution dédiée de recherche vectorielle qui simplifie l’implémentation. Mais AVS est actuellement en Preview et nécessite une demande d’accès anticipé.
Considérations supplémentaires : Couchbase convient aux systèmes de recommandation et à la génération augmentée par récupération. Il permet aux développeurs d’implémenter la recherche vectorielle en utilisant des concepts de base de données qui leur sont familiers. Aerospike offre une visibilité immédiate des données vectorielles après les écritures ou les mises à jour. Il utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle pendant l’indexation et une stratégie de pré-hydratation pour remplir le cache d’index, ce qui peut améliorer les performances des requêtes.
Quand utiliser chacun
Couchbase est destiné aux situations où la flexibilité et la polyvalence des données sont essentielles. Il convient aux projets qui nécessitent une combinaison de fonctionnalités de base de données traditionnelles et de recherche vectorielle, en particulier lorsque l’on travaille avec des documents JSON. Couchbase est idéal dans les situations où vous devez ajouter la recherche vectorielle à des applications existantes qui utilisent déjà des structures de données basées sur JSON. Il est parfait pour les systèmes de recommandation, la récupération de contenu et les applications qui peuvent stocker et interroger à la fois des données structurées et non structurées aux côtés d’embeddings vectoriels. Choisissez Couchbase lorsque vous avez besoin d’une base de données capable de gérer de nombreux types de données et méthodes d’interrogation, et que vous êtes prêt à implémenter une recherche vectorielle personnalisée ou à l’intégrer à des bibliothèques externes pour des opérations vectorielles plus avancées.
Aerospike est destiné aux cas où vous avez besoin d’une solution dédiée de recherche vectorielle à hautes performances pour des applications en temps réel. Il convient aux cas d’utilisation qui nécessitent un traitement rapide et efficace de données vectorielles de grande dimension à grande échelle. La fonctionnalité Vector Search (AVS) d’Aerospike est idéale pour le machine learning, l’intelligence artificielle et l’analytique avancée où les recherches de similarité sont essentielles. Choisissez Aerospike lorsque la recherche vectorielle est votre priorité principale et que vous devez gérer de grands volumes de données vectorielles avec une faible latence. Il est parfait pour les projets qui nécessitent une indexation concurrente sur plusieurs nœuds et peuvent tirer parti de l’accélération matérielle pour le traitement vectoriel.
Résumé
Les points forts de Couchbase résident dans sa flexibilité, sa prise en charge de JSON et sa capacité à ajouter la recherche vectorielle à une base de données NoSQL. Il donne aux développeurs la liberté d’implémenter une recherche vectorielle personnalisée dans un environnement de base de données familier. Aerospike excelle grâce à sa fonctionnalité dédiée de recherche vectorielle, optimisée pour les applications en temps réel à hautes performances. Il dispose d’une indexation et d’une recherche vectorielles intégrées, ce qui en fait un excellent choix pour la recherche vectorielle spécialisée.
Choisissez entre Couchbase et Aerospike en fonction de vos cas d’utilisation, de vos types de données et de vos exigences de performance. Si vous avez besoin d’une base de données flexible capable de gérer de nombreux types de données et la recherche vectorielle parallèlement à d’autres opérations de base de données, Couchbase pourrait être la bonne option. Si la recherche vectorielle haute performance dans des applications en temps réel est votre principal objectif, Aerospike pourrait être plus adapté. Tenez compte de votre infrastructure existante, de l’expertise de votre équipe de développement et des exigences de votre application au moment de prendre votre décision. N’oubliez pas que le meilleur choix sera celui qui correspond aux besoins de votre projet et à ses objectifs à long terme.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase 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 ensembles 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 ont besoin de 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) à l’aide de leurs propres ensembles 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 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles 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 ML
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