Couchbase vs Rockset : 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 Rockset, 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 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 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.
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée, multi-modèle et orientée documents, dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension, et Rockset est une base de données de recherche et d’analytique. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qu’est-ce que Couchbase** ? Un aperçu**
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 de machine learning — 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 fondés 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 indexer et rechercher 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.
Les développeurs peuvent aussi 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.
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 réelles. Ainsi, 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 d’apprentissage automatique nécessitant une recherche de similarité.
Rockset : aperçu et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui en fait une excellente solution pour les applications qui nécessitent des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture des données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des principales fonctionnalités de Rockset est l’indexation convergée, construite sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est très efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), et utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité. Rockset est indépendant de l’algorithme, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle est l’index convergé, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de modèles de requêtes prêts à l’emploi. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et propose à la fois des API SQL et REST comme interface de requête.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Couchbase aborde la recherche vectorielle en adaptant des fonctionnalités existantes. Il ne dispose pas d’index vectoriels natifs, mais propose des solutions de contournement. Une méthode consiste à utiliser la recherche en texte intégral (FTS) et à convertir les données vectorielles en champs consultables. Cela permet une recherche vectorielle approximative en interrogeant des documents contenant des vecteurs similaires. Une autre méthode consiste à stocker les embeddings vectoriels bruts et à effectuer les calculs de similarité au niveau de l’application.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN). Rockset utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité et est indépendant de l’algorithme, vous pouvez donc choisir votre implémentation de recherche préférée. Son optimiseur basé sur les coûts peut basculer dynamiquement entre KNN et ANN pour obtenir les meilleures performances.
Gestion des données
Couchbase combine les fonctionnalités des bases de données relationnelles avec la flexibilité de JSON. Il permet de stocker des embeddings vectoriels dans des documents JSON, ce qui le rend adapté à la gestion de données structurées, semi-structurées et non structurées. Cette flexibilité est utile pour les projets qui doivent travailler avec différents types de données ainsi qu’avec des embeddings vectoriels.
Rockset utilise un index convergé qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes en un seul. Cette approche unifiée permet à Rockset de gérer un large éventail de modèles de requêtes prêts à l’emploi. Il prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, en traitant rapidement les flux d’événements à haute vélocité et les flux de capture des données modifiées. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000.
Évolutivité et performances
Couchbase, en tant que base de données NoSQL distribuée, est conçu pour l’évolutivité. Mais ses performances pour la recherche vectorielle dépendent de la méthode d’implémentation choisie. Lorsqu’on utilise l’approche de calcul au niveau de l’application, l’évolutivité est limitée par la puissance de traitement de l’application.
L’index FAISS distribué de Rockset et le Converged Indexing au-dessus de RocksDB mutable permettent l’évolutivité et les performances. Il peut traiter et indexer les données en temps réel, ce qui le rend adapté aux applications qui ont besoin d’informations à la seconde près. Les mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées le rendent très efficace pour les scénarios avec des données qui changent fréquemment.
Flexibilité et personnalisation
Couchbase vous offre beaucoup de flexibilité dans l’implémentation de la recherche vectorielle. Vous pouvez choisir d’utiliser des fonctionnalités intégrées comme FTS ou d’implémenter des solutions personnalisées. Cette flexibilité s’étend à l’intégration avec des bibliothèques spécialisées pour des opérations vectorielles plus avancées.
Rockset vous offre de la flexibilité grâce à son approche indépendante des algorithmes, ce qui vous permet de choisir votre implémentation de recherche préférée. Il prend en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride, et son optimiseur peut choisir le meilleur chemin de requête. Rockset prend également en charge la recherche sur plusieurs champs ANN et les modèles multimodaux.
Intégration et écosystème
Couchbase prend en charge les scénarios de cloud, de mobile, d’IA et d’informatique en périphérie. Il peut être intégré à des bibliothèques externes pour davantage de fonctionnalités de recherche vectorielle, ce qui le rend adapté à divers environnements.
Rockset dispose à la fois d’API SQL et REST pour les interfaces de requête, ce qui facilite son intégration avec les systèmes et outils existants. Il peut également gérer les données en streaming et les flux CDC, ce qui le rend adapté aux pipelines de traitement de données en temps réel.
Facilité d’utilisation
L’implémentation de la recherche vectorielle dans Couchbase nécessite plus d’efforts, car vous devez choisir et mettre en œuvre la bonne approche pour votre cas d’utilisation. Cela pourrait signifier une courbe d’apprentissage plus raide, surtout pour une recherche vectorielle complexe.
La recherche vectorielle intégrée de Rockset et le Converged Index pourraient vous offrir une expérience plus fluide, surtout si vous débutez dans la recherche vectorielle. Mais la facilité d’utilisation dépend en fin de compte des exigences de votre projet et de la familiarité de votre équipe avec chaque système.
Quand choisir chacun
Couchbase convient aux projets qui ont besoin d’une base de données polyvalente flexible avec recherche vectorielle. Il est idéal pour les applications qui ont des types de données variés et doivent intégrer la recherche vectorielle dans une stratégie plus large de gestion des données. Couchbase est adapté lorsque vous travaillez avec des documents JSON et devez combiner des opérations de base de données traditionnelles avec des recherches de similarité vectorielle. Il est particulièrement adapté aux systèmes de recommandation, à la récupération de contenu et aux applications qui doivent stocker et interroger 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 de requête, et que vous êtes prêt à implémenter une recherche vectorielle personnalisée ou à l’intégrer avec des bibliothèques externes pour des opérations vectorielles plus avancées.
Rockset convient aux applications de recherche et d’analytique en temps réel qui ont besoin d’informations immédiates à partir de données vectorielles. Il est idéal pour les cas d’utilisation qui exigent un traitement rapide de flux de données à haute vélocité et des mises à jour fréquentes des embeddings vectoriels. La recherche vectorielle intégrée de Rockset est adaptée à l’apprentissage automatique en temps réel, aux tableaux de bord d’analytique en direct et aux scénarios où vous devez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL complexes. Choisissez Rockset lorsque votre cas d’utilisation principal est le traitement et l’analytique des données en temps réel, et que vous avez besoin d’une solution capable de gérer la recherche vectorielle avec d’autres types de requêtes. Il est particulièrement adapté aux projets qui nécessitent une ingestion et une indexation rapides des données en streaming et qui peuvent tirer parti de recherches hybrides combinant la similarité vectorielle avec le filtrage des métadonnées.
Résumé
Les points forts de Couchbase sont sa flexibilité, sa prise en charge de JSON et sa capacité à intégrer la recherche vectorielle dans une base de données NoSQL à usage général. Il donne aux développeurs la possibilité d’implémenter une recherche vectorielle personnalisée dans un environnement de base de données familier, ce qui en fait un bon choix pour les projets qui doivent équilibrer les opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle. Rockset est excellent pour le traitement des données en temps réel et la recherche vectorielle intégrée. Son Converged Indexing et ses vecteurs de grande dimension en font un bon choix pour les applications qui ont besoin d’informations immédiates à partir de données qui évoluent rapidement.
Choisissez entre Couchbase et Rockset 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 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 solution à privilégier. Si l’analytique en temps réel et la recherche vectorielle dans des environnements de données à haute vélocité constituent votre priorité principale, alors Rockset pourrait être plus adapté. Tenez compte de votre infrastructure existante, de l’expertise de votre équipe de développement, du type de données (statiques ou en streaming) et des exigences de votre application au moment de prendre votre décision. N’oubliez pas que le meilleur choix sera celui qui s’aligne sur les besoins uniques de votre projet, vos exigences de scalabilité et vos objectifs à long terme pour l’utilisation de la recherche vectorielle dans les applications d’IA et d’apprentissage automatique.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase et de Rockset, 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 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 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) à l’aide de leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. En utilisant 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 librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. 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 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
Continuer à lire
Zilliz Cloud Now Available in AWS Asia Pacific (Seoul)
Zilliz Cloud is now available in AWS Seoul — low-latency vector search, in-country data residency, and one-step migration for Korean AI teams. 31 regions across 5 clouds.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.