Couchbase vs Vespa : 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 Vespa, 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 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Couchbase est une base de données distribuée multimodèle NoSQL orientée documents, à laquelle des capacités de recherche vectorielle ont été ajoutées. Vespa est une base de données vectorielle conçue à cet effet. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Couchbase : aperçu et technologie de base
Couchbase est une base de données NoSQL distribuée et 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 prenne pas en charge nativement les index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des embeddings vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles d’apprentissage automatique — dans les 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 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 semblables à du texte, permettant à FTS de les indexer et de rechercher en fonction de ces tokens. Cela peut faciliter la recherche vectorielle approximative, en offrant un moyen d’interroger des documents contenant des vecteurs proches en similarité.
Alternativement, les développeurs peuvent 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 magasin de documents tandis que les bibliothèques externes effectuent les comparaisons vectorielles réelles. De cette manière, Couchbase peut toujours faire partie d’une solution qui prend 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 qui reposent sur des recherches de similarité.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un puissant moteur de recherche et une base de données vectorielle capable de gérer plusieurs types de recherches en même temps. Il excelle dans la recherche vectorielle, la recherche textuelle et la recherche dans des données structurées. Cela signifie que vous pouvez l’utiliser pour trouver des éléments similaires (comme des images ou des produits), rechercher des mots précis dans du texte et filtrer les résultats selon des critères comme des dates ou des nombres, le tout en une seule opération. Vespa est flexible et peut fonctionner avec différents types de données, des nombres simples aux structures complexes.
L’une des fonctionnalités phares de Vespa est sa capacité à effectuer de la recherche vectorielle. Vous pouvez ajouter n’importe quel nombre de champs vectoriels à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des types spéciaux de vecteurs appelés tenseurs, qui sont utiles pour représenter des éléments comme des embeddings de documents en plusieurs parties. Vespa est intelligent dans la manière dont il stocke et recherche ces vecteurs, ce qui lui permet de gérer de très grands volumes de données sans ralentir.
Vespa est conçu pour être extrêmement rapide et efficace. Il utilise son propre moteur spécial écrit en C++ pour gérer la mémoire et effectuer les recherches, ce qui l’aide à offrir de bonnes performances même lorsqu’il traite des requêtes complexes et de grands volumes de données. Il est conçu pour continuer à fonctionner sans heurts même lorsque vous ajoutez de nouvelles données ou gérez un grand nombre de recherches en même temps. Cela le rend idéal pour de grandes applications concrètes qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Un autre aspect intéressant de Vespa est qu’il peut évoluer automatiquement pour gérer davantage de données ou de trafic. Vous pouvez ajouter davantage d’ordinateurs à votre configuration Vespa, et il répartira automatiquement le travail entre eux. Cela signifie que votre système de recherche peut croître à mesure que vos besoins augmentent, sans que vous ayez à effectuer beaucoup de configuration compliquée. Vespa peut même s’ajuster automatiquement pour gérer les changements de volume de données ou de trafic, ce qui peut aider à réduire les coûts. Cela en fait un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d’un système de recherche capable d’évoluer avec elles au fil du temps.
Principales différences
Lorsque vous devez mettre en œuvre la recherche vectorielle, Couchbase et Vespa proposent tous deux des approches différentes. Comprendre leurs différences vous aidera à faire le bon choix pour votre projet.
Prise en charge native vs solutions adaptées
Vespa fournit des capacités de recherche vectorielle intégrées. Vous pouvez ajouter des champs vectoriels directement à vos documents, et Vespa gère la recherche efficacement. Il prend en charge divers types de vecteurs, y compris les tenseurs, ce qui le rend utile pour les embeddings de documents complexes.
Couchbase adopte une approche différente. Bien qu’il ne dispose pas d’une prise en charge native de la recherche vectorielle, vous pouvez mettre en œuvre la recherche vectorielle de plusieurs manières :
- Utiliser Full Text Search (FTS) en convertissant les vecteurs en champs consultables
- Stocker les embeddings vectoriels bruts et gérer les calculs de similarité dans votre application
- Intégrer des bibliothèques externes de recherche vectorielle comme FAISS ou HNSW
Performances et évolutivité
Vespa excelle dans l’optimisation des performances. Il utilise un moteur C++ spécialisé pour la gestion de la mémoire et les opérations de recherche, ce qui l’aide à maintenir sa vitesse même avec des requêtes complexes et de grands ensembles de données. Vous pouvez ajouter davantage de machines à votre configuration Vespa, et il répartit automatiquement la charge de travail.
L’approche de Couchbase en matière de recherche vectorielle peut nécessiter une optimisation plus manuelle. Étant donné que la recherche vectorielle n’est pas intégrée, vous devrez réfléchir attentivement à la manière de l’implémenter afin de maintenir de bonnes performances. Le choix entre l’utilisation de FTS ou de calculs au niveau de l’application affectera votre stratégie de mise à l’échelle.
Gestion des données
Les deux systèmes gèrent bien les données JSON, mais de différentes manières :
Vespa peut traiter plusieurs types de recherche simultanément : recherche vectorielle, recherche textuelle et requêtes sur des données structurées. Cela signifie que vous pouvez combiner différents types de recherche dans une seule requête.
Couchbase combine la flexibilité NoSQL avec des fonctionnalités de base de données relationnelle. Bien qu’il gère efficacement JSON, l’implémentation de la recherche vectorielle nécessite une configuration supplémentaire et potentiellement des outils externes.
Facilité d’implémentation
La mise en place de la recherche vectorielle dans Vespa est simple, car il s’agit d’une fonctionnalité centrale. Vous définissez des champs vectoriels dans votre schéma, et Vespa s’occupe du reste.
Avec Couchbase, vous devrez choisir et implémenter votre stratégie de recherche vectorielle. Cela vous donne de la flexibilité, mais nécessite davantage de travail de développement. Vous devrez décider entre :
Quand choisir Couchbase
Choisissez Couchbase lorsque vous avez besoin d’une base de données NoSQL pouvant être utilisée pour la recherche vectorielle, surtout si vous utilisez déjà Couchbase ailleurs dans votre application. Il convient aux projets où vous souhaitez contrôler l’implémentation de la recherche vectorielle, que ce soit via l’adaptation de Full Text Search, des calculs au niveau de l’application ou l’intégration avec des bibliothèques spécialisées comme FAISS. Cela fonctionne mieux lorsque vous disposez des ressources de développement nécessaires pour implémenter et optimiser la stratégie de recherche vectorielle que vous avez choisie.
Quand choisir Vespa
Vespa est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une recherche vectorielle intégrée sans aucun travail d’implémentation. Il convient aux scénarios où vous avez besoin de plusieurs types de recherche (vectorielle, textuelle et données structurées) et où la mise à l’échelle automatique est essentielle. Le moteur C++ de Vespa et la répartition automatique de la charge de travail en font une solution parfaite pour les applications à grande échelle qui doivent gérer des requêtes complexes et un trafic élevé sans optimisation manuelle.
Conclusion
Couchbase vous offre de la flexibilité dans l’implémentation de la recherche vectorielle grâce à différentes approches, il convient donc aux équipes qui souhaitent contrôler leur stratégie de recherche vectorielle. Vespa vous offre une recherche vectorielle intégrée avec mise à l’échelle et optimisation automatiques, il convient donc au déploiement immédiat de la recherche vectorielle. Votre choix doit correspondre à l’expertise technique de votre équipe, à votre infrastructure existante et à vos exigences spécifiques en matière d’implémentation de la recherche vectorielle. Tenez compte des ressources de développement, des besoins de mise à l’échelle et de la question de savoir si vous avez besoin d’une recherche vectorielle immédiate ou d’une approche personnalisée.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Couchbase et Vespa, 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 de bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec vos propres ensembles de données et modèles 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 des 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) en utilisant 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 distribué 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 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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