Couchbase vs MyScale : 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 MyScale, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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 central 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 comme 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 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 sous forme de module complémentaire. MyScale est une base de données orientée colonnes construite sur ClickHouse, avec des capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire.
Couchbase : aperçu et technologie de base
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, open source, qui peut être utilisée pour créer des applications pour le cloud, le mobile, l’IA et l’edge computing. Elle combine les atouts 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 dispose pas d’une prise en charge native des index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des embeddings vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles de machine learning — dans les documents Couchbase comme partie intégrante 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 activer 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 interrogeables. Par exemple, les vecteurs peuvent être tokenisés en données de type texte, permettant à FTS de les indexer et d’effectuer des recherches sur la base de ces tokens. Cela peut faciliter la recherche vectorielle approximative, en fournissant un moyen d’interroger des documents contenant des vecteurs proches en 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 réelles. 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 des fonctionnalités de recherche vectorielle, ce qui en fait une option flexible pour diverses tâches d’IA et d’apprentissage automatique reposant sur des recherches de similarité.
MyScale : Présentation et technologie de base
MyScale est une solution de base de données basée sur le cloud, construite sur la base de données open source ClickHouse, conçue spécifiquement pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Elle peut gérer à la fois des données structurées et des données vectorielles, prenant en charge l’analytique en temps réel et les tâches d’apprentissage automatique. MyScale se concentre sur les données de séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral, ce qui la rend adaptée aux applications nécessitant un traitement en temps réel et des informations pilotées par l’IA. En tirant parti de l’architecture de ClickHouse, MyScale offre des performances élevées et une grande évolutivité pour les applications d’IA.
L’une des principales fonctionnalités de MyScale est sa prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes complexes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les requêtes SQL traditionnelles dans un système unifié. Cette approche réduit le besoin de plusieurs outils et garantit l’évolutivité des applications d’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées et vectorisées sur une seule plateforme, en utilisant une architecture avancée de base de données OLAP pour exécuter efficacement des opérations sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale en utilisant SQL, ce qui la rend accessible à un large éventail de programmeurs familiers avec les bases de données relationnelles.
MyScale propose différents types d’index vectoriels et métriques de similarité afin de répondre à divers cas d’utilisation. Elle prend en charge des métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit scalaire (IP) et la similarité cosinus. La base de données fournit plusieurs algorithmes d’indexation, notamment MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres pour l’optimisation des performances. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale exploite les SSD NVMe pour améliorer la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées tant en performances qu’en rentabilité.
En intégrant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche en texte intégral dans un seul système, MyScale vise à réduire les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification facilite les requêtes et analyses de données conjointes, établissant une base de données polyvalente pour les applications d’IA. MyScale offre également une observabilité complète pour les systèmes LLM grâce à MyScale Telemetry, garantissant une surveillance et un débogage efficaces. À mesure que la complexité des données augmente, MyScale se positionne comme une solution pérenne capable de gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données plus importantes tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Principales différences entre Couchbase et MyScale pour la recherche vectorielle
Méthodologie de recherche
Couchbase ne dispose pas d’une prise en charge native de la recherche vectorielle. Il propose des solutions de contournement, comme l’adaptation de la recherche en texte intégral (FTS) aux recherches vectorielles ou le stockage d’embeddings vectoriels bruts pour des calculs de similarité au niveau de l’application. Certains développeurs intègrent Couchbase à des bibliothèques externes pour la recherche vectorielle.
MyScale, en revanche, fournit des capacités natives de recherche vectorielle. Il prend en charge divers types d’index vectoriels et métriques de similarité, notamment la distance euclidienne, le produit interne et la similarité cosinus. MyScale propose des algorithmes d’indexation comme MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, permettant des recherches vectorielles plus efficaces.
Gestion des données
Couchbase est une base de données NoSQL qui combine les atouts des bases de données relationnelles avec la polyvalence de JSON. Elle peut stocker des plongements vectoriels dans des documents JSON, ce qui la rend adaptée à divers types de données.
MyScale gère à la fois les données structurées et les données vectorielles. Il est basé sur ClickHouse, conçu pour les données de séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral. Cela rend MyScale plus spécialisé pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique.
Scalabilité et performance
Couchbase est connu pour son architecture distribuée, qui peut offrir une bonne scalabilité. Cependant, pour la recherche vectorielle, les performances peuvent dépendre de la méthode d’implémentation choisie et des bibliothèques externes utilisées.
MyScale tire parti de l’architecture de ClickHouse pour offrir des performances élevées et une bonne scalabilité. Son moteur vectoriel propriétaire MSTG utilise des SSD NVMe pour améliorer la densité des données, surpassant potentiellement les bases de données vectorielles spécialisées en termes de performances comme de rentabilité.
Flexibilité et personnalisation
Couchbase offre de la flexibilité dans l’implémentation de la recherche vectorielle, permettant aux développeurs de choisir entre l’adaptation de FTS, la réalisation de calculs au niveau de l’application ou l’intégration avec des bibliothèques externes.
MyScale fournit un système unifié pour les requêtes SQL, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral. Cette intégration permet des requêtes complexes pilotées par l’IA sans nécessiter plusieurs outils.
Intégration et écosystème
Couchbase peut être intégré à divers outils et frameworks, en particulier ceux de l’écosystème NoSQL. Pour la recherche vectorielle, il peut nécessiter une intégration avec des bibliothèques spécialisées.
MyScale se concentre sur les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique, offrant des intégrations pertinentes pour ces domaines. Il fournit également MyScale Telemetry pour la surveillance des systèmes LLM.
Facilité d’utilisation
Couchbase peut nécessiter davantage de configuration et de développement personnalisé pour la fonctionnalité de recherche vectorielle, car ce n’est pas une fonctionnalité native.
MyScale offre la prise en charge de SQL, le rendant accessible aux développeurs familiers avec les bases de données relationnelles. Son approche unifiée de la gestion de différents types de données et méthodes de recherche peut simplifier le développement.
Considérations de coût
Le coût de Couchbase dépendra de la méthode d’implémentation choisie et de tout outil ou service supplémentaire requis pour la recherche vectorielle.
MyScale vise à réduire les coûts d’infrastructure et de maintenance en unifiant plusieurs fonctionnalités dans un seul système. Cependant, aucune information tarifaire spécifique n’est fournie dans le texte donné.
Quand choisir chaque technologie
Lorsque vous choisissez entre Couchbase et MyScale pour des applications de recherche vectorielle, tenez compte des besoins spécifiques de votre projet. Couchbase convient bien aux projets qui nécessitent une base de données NoSQL flexible avec la possibilité d’ajouter une fonctionnalité de recherche vectorielle. Il est adapté aux applications où la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, mais où vous devez stocker des plongements vectoriels dans des documents JSON. Couchbase est également un choix solide si vous souhaitez garder le contrôle sur l’implémentation de la recherche vectorielle, permettant l’intégration avec des bibliothèques spécialisées. Son architecture distribuée peut être bénéfique pour la scalabilité dans certains cas d’utilisation, et son modèle flexible de documents JSON permet une conception de schéma adaptable.
D’un autre côté, MyScale est la meilleure option pour les applications axées sur l’IA et l’apprentissage automatique. Il est conçu spécifiquement pour ces charges de travail, prenant en charge à la fois les données structurées et vectorielles. MyScale offre des capacités natives de recherche vectorielle avec divers types d’index et métriques de similarité, ce qui le rend idéal pour les projets nécessitant une fonctionnalité de recherche vectorielle intégrée. Il est particulièrement bien adapté aux applications qui ont besoin d’unifier SQL, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral dans un seul système. MyScale excelle également dans les scénarios impliquant des données de séries temporelles parallèlement à la recherche vectorielle. Ses capacités de recherche vectorielle haute performance, alimentées par le moteur vectoriel propriétaire MSTG, peuvent être avantageuses pour les applications exigeantes. De plus, la prise en charge de SQL par MyScale le rend accessible aux développeurs ayant une expérience des bases de données relationnelles, et son approche unifiée peut contribuer à réduire la complexité et les coûts de l’infrastructure.
Conclusion
Lorsque vous choisissez entre Couchbase et MyScale pour la recherche vectorielle, tenez compte de vos besoins et ressources spécifiques. Couchbase offre la flexibilité d’une base de données NoSQL, vous permettant d’implémenter la recherche vectorielle par diverses méthodes, comme l’adaptation de Full Text Search ou l’intégration de bibliothèques externes. C’est un bon choix si vous avez besoin d’une base de données polyvalente capable de gérer des données vectorielles parallèlement à d’autres types. MyScale, construit sur ClickHouse, fournit des capacités natives de recherche vectorielle et est conçu spécifiquement pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Il offre un système unifié pour les requêtes SQL, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral, ce qui peut simplifier le développement d’applications pilotées par l’IA. Votre choix doit dépendre de facteurs tels que l’expertise de votre équipe, l’importance de la prise en charge native de la recherche vectorielle, et le fait que vous ayez besoin d’une base de données généraliste ou d’une solution spécialisée pour les tâches d’IA et d’analyse.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase et de MyScale, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant 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 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 l’outil open-source VectorDBBench pour évaluer et comparer vous-même des 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 sur la base des 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 publié 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 engagés 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 rapide coup d’œil 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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