Couchbase vs Milvus : 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 Milvus, 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 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 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 spécialisées 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.
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, multimodèle et orientée documents, avec des fonctionnalités de recherche vectorielle en tant qu’extension, tandis que Milvus est une base de données vectorielle spécialisée.
Qu’est-ce que Couchbase** ? Présentation**
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, open source, qui peut être utilisée pour créer des applications destinées au cloud, au mobile, à l’IA et à l’informatique en périphérie. Elle combine les forces des bases de données relationnelles avec la polyvalence de JSON. Couchbase offre également la flexibilité nécessaire pour mettre en œuvre la recherche vectorielle, bien qu’elle ne prenne pas en charge nativement les index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des vector embeddings — des représentations numériques générées par des modèles de machine learning — dans des documents Couchbase, au sein 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 approche pour permettre la recherche vectorielle dans Couchbase consiste à exploiter Full Text Search (FTS). Bien que FTS soit généralement conçu pour la recherche textuelle, il peut être adapté pour gérer les recherches vectorielles en convertissant les données vectorielles en champs consultables. Par exemple, les vecteurs peuvent être tokenisés en données de type texte, ce qui permet à FTS de les indexer et d’effectuer des recherches basées sur ces tokens. Cela peut faciliter la recherche vectorielle approximative, en fournissant un moyen d’interroger des documents contenant des vecteurs proches en termes de similarité.
Les développeurs peuvent également stocker les embeddings vectoriels bruts dans Couchbase et effectuer les calculs de similarité vectorielle au niveau de l’application. Cela implique de récupérer des documents et de calculer des métriques telles que la similarité cosinus ou la distance euclidienne entre les vecteurs afin d’identifier les correspondances les plus proches. Cette méthode permet à Couchbase de servir de solution de stockage pour les vecteurs, tandis que l’application gère la logique de comparaison mathématique.
Pour des cas d’utilisation plus avancés, certains développeurs intègrent Couchbase à des bibliothèques ou algorithmes spécialisés (comme FAISS ou HNSW) qui permettent une recherche vectorielle efficace. Ces intégrations permettent à Couchbase de gérer le magasin de documents, tandis que les bibliothèques externes effectuent les comparaisons vectorielles proprement dites. De cette manière, Couchbase peut toujours faire partie d’une solution prenant en charge la recherche vectorielle.
En utilisant ces approches, Couchbase peut être adapté pour gérer la fonctionnalité de recherche vectorielle, ce qui en fait une option flexible pour diverses tâches d’IA et d’apprentissage automatique qui reposent sur des recherches de similarité.
Présentation de la base de données vectorielle Milvus
Milvus est une base de données vectorielle open source conçue dès le départ pour la recherche vectorielle et la recherche de similarité en son cœur. Elle est très performante et évolutive horizontalement à l’échelle du milliard, et peut fonctionner efficacement dans un large éventail d’environnements, des ordinateurs portables aux systèmes distribués à grande échelle. Milvus est disponible à la fois comme logiciel open source et comme service cloud (Zilliz Cloud).
Milvus prend en charge au moins 11 méthodes d’indexation, notamment HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, et CAGRA, ce qui lui permet de rechercher rapidement dans de grands volumes de données. Contrairement à Cassandra, Milvus n’est pas une base de données généraliste, mais un outil spécialisé pour les données non structurées et la recherche de similarité vectorielle, ce qui en fait une solution plus spécialisée.
Milvus fait partie de la LF AI & Data Foundation et est sous licence Apache 2.0. De nombreux contributeurs sont des experts en calcul haute performance (HPC), avec une expérience dans la création et l’optimisation de systèmes à grande échelle. Parmi les contributeurs clés figurent des professionnels d’entreprises telles que Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce et Microsoft.
Milvus propose trois options de déploiement : Milvus Lite, Standalone et Distributed.
- Milvus Lite est une bibliothèque Python et une version ultra-légère de Milvus. Elle est parfaite pour le prototypage rapide dans des environnements Python ou notebook, ainsi que pour de petites expérimentations locales.
- Milvus Standalone est l’option de déploiement à nœud unique de Milvus, utilisant un modèle client-serveur. Vous pouvez la considérer comme l’équivalent Milvus de MySQL, tandis que Milvus Lite est comparable à SQLite.
- Milvus Distributed est le mode distribué de Milvus, idéal pour les utilisateurs en entreprise qui créent des systèmes de bases de données vectorielles à grande échelle ou des plateformes de données vectorielles.
Principales différences
Méthodologie de recherche :
Couchbase adapte des fonctionnalités existantes comme Full Text Search (FTS) pour la recherche vectorielle. Cela nécessite de convertir les données vectorielles en champs interrogeables ou d’effectuer des calculs de similarité au niveau de l’application. En revanche, Milvus est conçu spécifiquement pour la recherche vectorielle, offrant plusieurs méthodes d’indexation comme HNSW, IVF, DiskANN et CAGRA. Cela rend Milvus plus efficace pour les recherches natives de similarité vectorielle.
Gestion des données :
Couchbase est une base de données NoSQL qui gère bien les données structurées et semi-structurées, en particulier le format JSON. Elle peut stocker des embeddings vectoriels au sein de structures JSON. Milvus, en revanche, est conçu principalement pour les données non structurées et les représentations vectorielles. Il excelle dans la gestion et la recherche de grands volumes de données vectorielles, mais peut ne pas être aussi polyvalent pour les besoins de bases de données à usage général. Milvus prend toutefois en charge les champs JSON, comme l’insertion de valeurs JSON ainsi que la recherche et l’interrogation dans des champs JSON avec des opérateurs de base et avancés.
Évolutivité et performances :
Les deux systèmes offrent une évolutivité, mais leurs approches diffèrent. Couchbase fournit une architecture distribuée adaptée à divers environnements informatiques, notamment le cloud et l’edge. Milvus est conçu pour de hautes performances et une évolutivité horizontale pour la recherche vectorielle, en particulier pour des opérations à l’échelle du milliard. Il peut fonctionner sur des systèmes allant des ordinateurs portables aux grands clusters distribués, offrant potentiellement de meilleures performances pour les tâches de recherche vectorielle pure.
Flexibilité et personnalisation :
Couchbase offre plus de flexibilité en tant que base de données NoSQL à usage général. Elle permet une modélisation de données complexe et divers types de requêtes au-delà des recherches vectorielles. Milvus, bien que plus spécialisé, fournit de vastes options de personnalisation pour l’indexation vectorielle et les algorithmes de recherche. Le choix dépend de votre besoin d’une base de données polyvalente (Couchbase) ou d’une solution dédiée à la recherche vectorielle (Milvus).
Intégration et écosystème :
Couchbase s’intègre bien à divers outils de traitement et d’analyse des données. Pour la recherche vectorielle, elle peut nécessiter une intégration supplémentaire avec des bibliothèques spécialisées. Milvus, faisant partie de la LF AI & Data Foundation, entretient des liens solides avec l’écosystème de l’IA et de l’apprentissage automatique. Il pourrait offrir des intégrations plus directes pour les projets axés sur l’IA.
Facilité d’utilisation :
Couchbase présente une courbe d’apprentissage plus raide en raison de son ensemble de fonctionnalités plus large, mais offre une documentation complète. Milvus, axé sur les opérations vectorielles, peut être plus facile à configurer et à utiliser spécifiquement pour les tâches de recherche vectorielle. Milvus propose également plusieurs options de déploiement, y compris une version légère pour le prototypage rapide.
Considérations de coût :
Les coûts de Couchbase peuvent varier selon l’échelle du déploiement et les fonctionnalités supplémentaires utilisées. Milvus, étant open-source, peut avoir des coûts initiaux plus faibles, mais les dépenses peuvent augmenter avec l’échelle. Les deux proposent des services cloud (Couchbase Cloud et Zilliz Cloud pour Milvus), donc les coûts opérationnels dépendraient de l’utilisation et des exigences spécifiques.
Fonctionnalités de sécurité :
Couchbase, en tant que système de base de données mature, offre probablement des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès granulaire. Bien que les détails spécifiques sur les capacités de sécurité de Milvus ne soient pas fournis dans les informations données, en tant que projet open-source soutenu par de grandes entreprises technologiques, il répond probablement aux besoins essentiels de sécurité pour la gestion des données vectorielles.
Quand choisir Couchbase :
Couchbase est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une base de données NoSQL polyvalente capable de gérer à la fois des types de données traditionnels et un nombre modéré d’embeddings vectoriels. Elle est idéale pour les applications qui travaillent principalement avec des documents JSON et ont des besoins occasionnels ou limités en recherche vectorielle. Choisissez Couchbase si vous l’utilisez déjà dans votre infrastructure et souhaitez ajouter des capacités de recherche vectorielle sans adopter un nouveau système. Elle convient bien aux scénarios où les embeddings vectoriels ne sont qu’une partie d’un modèle de données plus vaste, et où vous avez besoin d’un mélange de recherche plein texte, de requêtes de type SQL et d’un peu de recherche de similarité vectorielle. La flexibilité de Couchbase en fait une bonne solution pour les projets où la recherche vectorielle est une fonctionnalité complémentaire plutôt que la fonctionnalité principale, surtout lorsque vous traitez un volume plus réduit de données vectorielles aux côtés d’autres types de données.
Quand choisir Milvus :
Optez pour Milvus lorsque votre objectif principal est la recherche de similarité vectorielle haute performance à grande échelle, en particulier pour les pipelines d’IA et de machine learning. C’est la meilleure option pour les projets traitant des opérations vectorielles à l’échelle du milliard ou nécessitant des méthodes d’indexation spécialisées comme HNSW ou IVF. Choisissez Milvus pour le prototypage rapide de la recherche vectorielle dans des environnements Python ou lors de la création d’applications cloud-native centrées sur la recherche de similarité vectorielle. Il est particulièrement adapté aux équipes ayant une expérience en calcul haute performance et souhaitant un contrôle précis des optimisations de recherche vectorielle. Milvus est le choix de référence lorsque vos données se présentent principalement sous forme d’embeddings vectoriels et que vous avez besoin de recherches de similarité efficaces et à grande échelle, sans grand besoin de gestion de données structurées.
Conclusion :
Le choix entre Couchbase et Milvus pour la recherche vectorielle dépend de vos besoins spécifiques et des exigences de votre projet. Couchbase est la meilleure option si vous avez besoin d’une base de données NoSQL flexible capable de gérer différents types de données, y compris une quantité modérée d’embeddings vectoriels, ainsi que des fonctionnalités traditionnelles de base de données. C’est l’idéal lorsque la recherche vectorielle fait partie d’un ensemble plus large d’exigences de base de données. En revanche, Milvus est le meilleur choix pour les projets centrés sur la recherche de similarité vectorielle à grande échelle, en particulier dans les applications d’IA et de machine learning. Il offre des performances et une évolutivité spécialisées pour les opérations vectorielles. Tenez compte de votre infrastructure existante, de l’échelle de vos données vectorielles, de l’importance de la recherche vectorielle dans votre application et de l’expertise de votre équipe au moment de prendre votre décision. Les deux technologies ont leurs points forts, et le bon choix sera celui qui s’aligne sur les objectifs spécifiques de votre projet et vos besoins en matière de gestion des données.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase et de Milvus, 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 de benchmarking 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 managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées en fonction 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 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 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 principales bases de données vectorielles 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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