Couchbase vs Singlestore : 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 Singlestore, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à haute 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 de données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits 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 conçues à cet effet 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, multi-modèle et orientée documents, et SingleStore est une base de données SQL distribuée (anciennement Memsql). Toutes deux offrent des capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. 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 vous permet également d’effectuer une recherche vectorielle 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 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 fondés sur la recherche sémantique, où il est important de trouver des points de données proches les uns des autres dans un espace à haute 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 interrogeables. Par exemple, les vecteurs peuvent être tokenisés en données semblables à du texte, et FTS peut indexer et rechercher à partir de ces tokens. Cela vous donnera une recherche vectorielle approximative et un moyen d’interroger des documents avec 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 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 façon, 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 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 en IA et en apprentissage automatique qui nécessitent une recherche par similarité.
Qu’est-ce que Singlestore** ? Un aperçu**
SingleStore est une base de données SQL distribuée (anciennement Memsql) qui combine les fonctionnalités des bases de données relationnelles avec le traitement de bases de données vectorielles. Elle prend en charge SQL, le traitement distribué des requêtes, la recherche en texte intégral, les transactions ACID et la recherche par similarité vectorielle. Elle vous permet de stocker et d’interroger à la fois des données structurées et des embeddings vectoriels dans un seul système, de sorte que vous n’avez pas besoin de plusieurs outils spécialisés.
Un grand avantage de SingleStore est qu’elle peut gérer les données vectorielles parallèlement aux opérations de base de données classiques. Les embeddings vectoriels, qui représentent la signification sémantique d’objets comme du texte ou des images sous forme de tableaux de nombres, peuvent être stockés comme des blobs dans des tables SingleStore. Vous pouvez ensuite rechercher ces vecteurs à l’aide de fonctions de similarité comme DOT_PRODUCT ou EUCLIDEAN_DISTANCE. C’est extrêmement utile pour la recherche sémantique, lorsque vous souhaitez trouver des résultats fondés sur le sens et non sur des correspondances exactes de mots-clés.
La recherche vectorielle de SingleStore présente plusieurs avantages pour les développeurs et les ingénieurs de données. En stockant les données vectorielles et relationnelles dans un seul système, elle minimise les déplacements de données entre différents sous-systèmes, peut réduire les coûts opérationnels et simplifie les architectures d’applications. La plateforme prend également en charge les recherches hybrides qui combinent la similarité vectorielle avec la recherche en texte intégral ou d’autres opérations SQL, ce qui vous donne davantage d’options pour les requêtes complexes.
Pour les équipes qui cherchent à ajouter des capacités de recherche vectorielle, SingleStore facilite les choses. Les vecteurs peuvent être chargés dans la base de données à l’aide d’instructions SQL INSERT standard, de commandes LOAD DATA ou de pipelines de données. Le système prend en charge diverses sources d’embeddings, notamment les grands modèles de langage populaires et les modèles entraînés sur mesure. Avec l’interface SQL de SingleStore, il est facile pour les équipes déjà familiarisées avec les bases de données relationnelles d’obtenir des capacités avancées de recherche vectorielle.
Principales différences
Méthodologie de recherche :
SingleStore offre des capacités de recherche vectorielle, permettant l’utilisation directe de fonctions de similarité comme DOT_PRODUCT et EUCLIDEAN_DISTANCE sur des données vectorielles stockées sous forme de blobs. Couchbase, bien qu’il ne dispose pas d’index vectoriels natifs, propose des solutions de contournement pour la recherche vectorielle. Il utilise la recherche en texte intégral (FTS) en convertissant les données vectorielles en champs interrogeables, ou s’appuie sur des calculs au niveau applicatif pour la similarité vectorielle.
Gestion des données :
SingleStore combine les fonctionnalités de bases de données relationnelles avec le traitement vectoriel, permettant le stockage et l’interrogation à la fois de données structurées et d’embeddings vectoriels dans un seul système. Couchbase, en tant que base de données NoSQL, excelle dans la gestion de documents JSON et offre de la flexibilité pour les données semi-structurées et non structurées, y compris la capacité de stocker des embeddings vectoriels dans des structures JSON.
Scalabilité et performances :
Les deux systèmes sont conçus pour les environnements distribués. Le traitement distribué des requêtes de SingleStore permet une gestion efficace de grands ensembles de données et de requêtes complexes impliquant à la fois des données relationnelles et vectorielles. L’architecture distribuée de Couchbase prend également en charge la scalabilité, mais les performances des recherches vectorielles peuvent dépendre de la méthode d’implémentation choisie.
Flexibilité et personnalisation :
SingleStore fournit des requêtes basées sur SQL et prend en charge les recherches hybrides combinant la similarité vectorielle avec la recherche en texte intégral et d’autres opérations SQL. Couchbase offre de la flexibilité dans la modélisation des données grâce à sa structure de documents JSON et permet des implémentations personnalisées de recherche vectorielle, soit via FTS, soit via des bibliothèques externes.
Intégration et écosystème :
SingleStore s’intègre bien aux outils basés sur SQL et prend en charge diverses sources d’embeddings, y compris les grands modèles de langage populaires. Couchbase, étant une base de données NoSQL, peut nécessiter des intégrations supplémentaires ou des bibliothèques externes pour des capacités avancées de recherche vectorielle, mais offre une bonne prise en charge des scénarios d’informatique mobile et en périphérie.
Facilité d’utilisation :
L’interface SQL de SingleStore peut être plus familière aux équipes ayant une expérience des bases de données relationnelles, ce qui peut faciliter l’adoption des capacités de recherche vectorielle. Couchbase pourrait présenter une courbe d’apprentissage plus raide pour la recherche vectorielle, car elle nécessite une compréhension des concepts NoSQL et potentiellement des implémentations personnalisées pour les opérations vectorielles.
Considérations de coût :
L’approche unifiée de SingleStore pourrait entraîner des coûts opérationnels plus faibles en réduisant le besoin de plusieurs outils spécialisés. L’efficacité des coûts de Couchbase peut dépendre de l’implémentation spécifique de la recherche vectorielle et de tout outil ou service supplémentaire requis.
Fonctionnalités de sécurité :
Les deux systèmes offrent des fonctionnalités de sécurité typiques des bases de données de niveau entreprise. SingleStore fournit des modèles de sécurité standard basés sur SQL, tandis que Couchbase offre des fonctionnalités de sécurité orientées NoSQL. Les besoins de sécurité spécifiques des données vectorielles doivent être pris en compte dans le contexte du modèle de sécurité global de chaque système.
Quand choisir chacun
Couchbase : À utiliser lorsque vous avez besoin d’une modélisation flexible des données NoSQL avec des documents JSON, en particulier dans l’informatique mobile et en périphérie. Convient aux applications qui stockent et récupèrent des données semi-structurées ou non structurées et où la recherche vectorielle est un atout plutôt que la fonctionnalité principale. Couchbase convient aux projets qui nécessitent une base de données distribuée avec un stockage et une récupération solides de documents JSON et où vous pouvez implémenter une recherche vectorielle personnalisée ou intégrer des bibliothèques externes pour les opérations vectorielles.
SingleStore : À utiliser lorsque vous avez besoin à la fois de données relationnelles et de recherche vectorielle. Convient aux applications qui doivent effectuer des requêtes complexes combinant SQL traditionnel et recherches de similarité vectorielle. SingleStore est idéal pour les projets qui doivent intégrer la recherche vectorielle dans un environnement SQL, tels que les plateformes d’analytique avancée, les systèmes de recommandation ou les applications de recherche sémantique qui doivent également gérer des données structurées. Convient également aux équipes qui connaissent déjà SQL et souhaitent ajouter la recherche vectorielle à leur infrastructure de données existante.
Résumé
Les forces de Couchbase résident dans son architecture NoSQL, sa prise en charge de JSON ainsi que de l’informatique mobile et en périphérie. C’est une plateforme polyvalente qui peut gérer différents types de données et effectuer une recherche vectorielle via des implémentations personnalisées ou des intégrations.
SingleStore est une solution unifiée pour les données relationnelles et vectorielles, avec une recherche vectorielle native dans un environnement SQL. Elle excelle dans la combinaison des opérations de base de données avec le traitement vectoriel pour des charges de travail analytiques complexes.
Choisissez entre Couchbase et SingleStore en fonction de vos cas d’utilisation, de vos types de données et de vos exigences de performance. Si votre projet repose principalement sur des documents JSON et que vous avez besoin d’une modélisation flexible des données avec la recherche vectorielle comme atout, Couchbase pourrait être la voie à suivre. Si votre application doit effectuer des requêtes complexes avec à la fois des données structurées et des recherches de similarité vectorielle, et que vous souhaitez une compatibilité SQL, SingleStore pourrait être le meilleur choix. Tenez compte de l’expertise de votre équipe, de votre pile technologique existante, de vos exigences de scalabilité et de l’importance de la recherche vectorielle dans l’architecture globale de votre application lorsque vous prenez votre décision.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Couchbase et de Singlestore, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut 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 d’analyse comparative open source conçu pour les 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 les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) 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 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 publié 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 courantes sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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