Couchbase vs Redis : 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 Redis, 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 du texte, les caractéristiques visuelles des 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Couchbase est une base de données distribuée NoSQL multimodèle orientée documents et Redis est une base de données en mémoire. Toutes deux disposent de capacités de recherche vectorielle ajoutées. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Couchbase : aperçu et technologie de base
Couchbase est une base de données distribuée, open source, NoSQL, qui peut être utilisée pour créer des applications pour le cloud, le mobile, l’IA et l’edge computing. 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 dispose pas d’un support natif pour les index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des embeddings vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles d’apprentissage automatique — dans les 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 approche pour activer la recherche vectorielle dans Couchbase consiste à exploiter la recherche en texte intégral (FTS). Bien que la FTS soit généralement conçue pour la recherche textuelle, elle peut être adaptée 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 la FTS de les indexer et d’effectuer des recherches à partir de ces tokens. Cela peut faciliter la recherche vectorielle approximative, en offrant 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 avec des bibliothèques ou des algorithmes spécialisés (comme FAISS ou HNSW) qui permettent une recherche vectorielle efficace. Ces intégrations permettent à Couchbase de gérer le stockage 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 de machine learning reposant sur des recherches de similarité.
Redis : aperçu et technologie de base
Redis était initialement connu pour son stockage de données en mémoire et a ajouté des capacités de recherche vectorielle grâce à la Redis Vector Library, qui fait désormais partie de Redis Stack. Cela permet à Redis d’effectuer une recherche de similarité vectorielle tout en conservant sa vitesse et ses performances.
La recherche vectorielle dans Redis repose sur son infrastructure existante, en utilisant le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes. Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative des plus proches voisins, ce qui permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels à haute dimension.
L’une des principales forces de la recherche vectorielle de Redis est qu’elle peut combiner la recherche de similarité vectorielle avec un filtrage traditionnel sur d’autres attributs. Cette recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui prennent en compte à la fois la similarité sémantique et des critères de métadonnées spécifiques, ce qui la rend polyvalente pour de nombreuses applications basées sur l’IA.
La Redis Vector Library fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle offre des fonctionnalités telles qu’une conception de schéma flexible, des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions pour des tâches liées aux LLM comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Cela facilite l’intégration de Redis dans leur workflow d’IA pour les ingénieurs IA/ML et les data scientists, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
Différences clés
Lorsque vous avez besoin de recherche vectorielle pour des applications d’IA, Couchbase et Redis proposent tous deux différentes façons d’y parvenir. Voyons comment ils gèrent cela :
Redis prend la voie directe
Redis intègre la recherche vectorielle à son cœur avec Redis Stack. C’est comme disposer d’un outil spécialisé pour la tâche. Lorsque vous voulez trouver des vecteurs similaires, Redis utilise pour cela des algorithmes éprouvés (HNSW et FLAT). Ainsi :
- Vous pouvez commencer à rechercher des vecteurs sans configuration supplémentaire
- La recherche se fait en mémoire, elle est donc rapide
- Vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec des filtres classiques (par ex. associer les caractéristiques d’un produit à sa similarité visuelle)
Couchbase prend la voie flexible
Couchbase n’intègre pas nativement la recherche vectorielle, mais vous offre des moyens de l’ajouter. Vous pouvez :
- Utiliser Full Text Search (FTS) en convertissant les vecteurs en texte interrogeable
- Stocker les vecteurs en JSON et effectuer les calculs dans votre application
- Connecter Couchbase à des outils de recherche vectorielle comme FAISS
Style de gestion des données
Redis stocke d’abord les données en mémoire, il est donc rapide, mais vous devez planifier soigneusement votre utilisation de la mémoire. Il fonctionne bien lorsque vous avez besoin de recherches rapides et que vos données tiennent en mémoire.
Couchbase stocke d’abord les données sur disque et utilise la mémoire pour la mise en cache. Cela aide avec les grands ensembles de données, mais peut ne pas être aussi rapide que Redis pour les opérations vectorielles pures.
Mise à l’échelle
Redis se met à l’échelle en ajoutant davantage de mémoire et en répartissant les données entre les nœuds. C’est simple, mais cela peut devenir coûteux à mesure que vos données augmentent.
Couchbase est un système distribué qui peut gérer à la fois le stockage en mémoire et sur disque. Cela peut être plus rentable pour de grands ensembles de données, mais nécessite davantage de travail de configuration.
Démarrage et exploitation
Redis avec la recherche vectorielle est plus facile à prendre en main. Les commandes sont simples et il existe une bonne documentation pour les opérations vectorielles.
Couchbase nécessite davantage de configuration initiale pour la recherche vectorielle, puisque vous adaptez soit des fonctionnalités existantes, soit connectez des outils externes. Mais une fois configuré, il s’intègre bien aux applications plus vastes.
Coûts à prendre en compte
Redis : La mémoire est le coût principal. Vous avez besoin de suffisamment de RAM pour vos vecteurs et vos index.
Couchbase : Plus flexible en matière de coûts de stockage, puisqu’il utilise à la fois la mémoire et le disque, mais il peut nécessiter davantage de CPU pour les opérations vectorielles.
Intégration avec d’autres outils
Redis est adapté aux workflows d’IA et fonctionne bien avec Python, qui est courant dans le développement de l’IA.
Couchbase se connecte bien aux systèmes d’entreprise et offre davantage d’options pour la modélisation de données complexes.
Quand choisir Couchbase
Couchbase fonctionne le mieux pour les applications d’entreprise qui ont besoin à la fois de recherche vectorielle et de gestion complexe des données. C’est un bon choix lorsque vous avez de grands ensembles de données qui ne tiennent pas en mémoire, que vous avez besoin d’une forte cohérence des données ou que vous souhaitez combiner la recherche vectorielle avec des opérations de base de données classiques. Choisissez Couchbase si vous développez des applications qui doivent gérer plusieurs types de données, nécessitent des options de mise à l’échelle flexibles et peuvent bénéficier de sa prise en charge solide des systèmes distribués. Cela le rend adapté aux entreprises qui construisent des applications d’IA à grande échelle, où la persistance des données et les requêtes complexes sont aussi importantes que les capacités de recherche vectorielle.
Quand choisir Redis
Redis excelle dans les applications qui nécessitent une recherche vectorielle rapide et un traitement en temps réel. C’est le meilleur choix lorsque vos données peuvent tenir en mémoire et que vous avez besoin de recherches rapides de similarité vectorielle, comme dans les systèmes de recommandation ou la recherche de similarité d’images en temps réel. Redis fonctionne particulièrement bien pour les applications qui nécessitent une faible latence, comme les fonctionnalités de personnalisation en direct, la recherche sémantique dans les applications de chat ou les recommandations de contenu alimentées par l’IA. Ses capacités intégrées de recherche vectorielle facilitent la mise en œuvre et la maintenance de ces fonctionnalités sans infrastructure supplémentaire.
Conclusion
Votre choix entre Couchbase et Redis doit correspondre à vos besoins spécifiques. Couchbase offre de la flexibilité et de solides fonctionnalités d’entreprise, ce qui le rend adapté aux applications complexes et à grande échelle. Redis fournit une recherche vectorielle intégrée et des performances rapides, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel. Tenez compte de la taille de vos données, de vos exigences en matière de vitesse de recherche et de vos besoins de mise à l’échelle au moment de faire votre choix. N’oubliez pas que la réussite avec l’une ou l’autre technologie dépend de son adéquation avec votre cas d’utilisation spécifique, l’expertise de votre équipe et vos exigences d’infrastructure.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Couchbase et Redis, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison des bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et schémas de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux 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 différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) à l’aide de leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
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 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 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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