Couchbase vs Zilliz Cloud : 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 Zilliz Cloud, 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 les 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 conçues spécifiquement 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, multimodèle et orientée documents, dotée de capacités de recherche vectorielle ajoutées. Zilliz Cloud est une base de données vectorielle conçue spécifiquement. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
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 forces des bases de données relationnelles avec la polyvalence de JSON. Couchbase offre également la flexibilité nécessaire pour mettre en œuvre la recherche vectorielle malgré l’absence de prise en charge native des index vectoriels. Les développeurs peuvent stocker des embeddings vectoriels — des représentations numériques générées par des modèles d’apprentissage automatique — dans des documents Couchbase en tant que partie 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 approche pour activer la recherche vectorielle dans Couchbase consiste à exploiter Full Text Search (FTS). Bien que FTS soit généralement conçu pour la recherche basée sur du texte, il peut être adapté pour gérer des recherches vectorielles en convertissant les données vectorielles en champs consultables. 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 termes de similarité.
Sinon, 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 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.
Zilliz Cloud : aperçu et technologie de base
Zilliz Cloud est un service de base de données vectorielle entièrement géré, construit sur le moteur open source Milvus. Il aide les développeurs et les organisations à gérer des applications d’IA à grande échelle en stockant, gérant et recherchant efficacement des embeddings vectoriels. Il prend en charge l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA plutôt que sur la gestion des bases de données.
L’un des principaux avantages de Zilliz Cloud est l’optimisation automatique des performances. Le système dispose de la technologie AutoIndex, qui choisira la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Vous n’avez donc pas à passer du temps à ajuster des paramètres ou à comparer différents types d’index. La plateforme utilise également des techniques IVF (Inverted File) et basées sur des graphes pour accélérer la recherche de similarité dans de grands ensembles de données.
La plateforme dispose de fonctionnalités d’entreprise. Vous pouvez déployer vos bases de données vectorielles sur AWS, Azure ou Google Cloud, avec des options permettant d’utiliser le service entièrement géré de Zilliz ou d’apporter votre propre compte cloud (BYOC). Pour les organisations qui traitent des données sensibles, Zilliz Cloud dispose de contrôles de sécurité tels que le chiffrement, la gestion des accès et des outils de conformité. Le système prend également en charge différents niveaux de cohérence, afin que vous puissiez équilibrer les mises à jour rapides et une forte cohérence des données selon vos besoins.
La gestion des coûts est un autre aspect important de Zilliz Cloud. La plateforme utilise un stockage hiérarchisé pour déplacer automatiquement les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses, afin que vous puissiez réduire les coûts sans affecter les performances. Vous pouvez également choisir des ressources de calcul correspondant à votre charge de travail - par exemple, utiliser des instances plus puissantes pour les tâches de traitement lourdes et des instances plus légères pour les requêtes simples. Cette flexibilité vous aide à optimiser vos dépenses tout en maintenant de bonnes performances.
Pour les applications d’IA qui doivent rechercher différents types de données ensemble, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez effectuer une recherche dans des embeddings textuels, des vecteurs d’images et d’autres types de données dans une seule requête. La plateforme prend également en charge diverses métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product, elle convient donc à différents modèles d’apprentissage automatique et cas d’utilisation. À mesure que vos données augmentent, le système peut évoluer horizontalement en ajoutant automatiquement davantage de ressources, afin que vous puissiez maintenir de bonnes performances même avec une charge de travail importante.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Couchbase : Couchbase ne prend pas en charge nativement la recherche vectorielle, mais propose des solutions de contournement. Vous pouvez stocker des embeddings vectoriels dans des documents JSON et utiliser Full Text Search (FTS) pour une recherche vectorielle approximative en tokenisant les vecteurs. Ou vous pouvez l’intégrer avec des bibliothèques externes comme FAISS, ou effectuer le calcul de similarité au niveau de l’application. Ces méthodes sont flexibles, mais nécessitent davantage d’efforts de mise en œuvre.
Zilliz Cloud : Conçu pour la recherche vectorielle, Zilliz Cloud utilise des méthodes d’indexation optimisées comme IVF et des techniques basées sur les graphes pour une recherche de similarité haute performance. AutoIndex élimine le besoin de réglage manuel, afin que les développeurs puissent simplement se concentrer sur le codage.
Données
Couchbase : Gère les données structurées, semi-structurées et non structurées grâce à son modèle de documents JSON. Bien que flexible, il n’est pas optimisé pour les données vectorielles à haute dimension et nécessite une personnalisation.
Zilliz Cloud : Pour les données non structurées et vectorisées. Prend en charge la recherche hybride, permet des requêtes sur des embeddings de texte, des vecteurs d’images et d’autres types de données, parfait pour les applications pilotées par l’IA.
Évolutivité et performances
Couchbase : Évolutivité horizontale et débit élevé pour les opérations basées sur des documents. Mais les performances de la recherche vectorielle dépendent de l’intégration choisie ou du calcul au niveau applicatif, qui peut ne pas bien évoluer pour de très grands ensembles de données.
Zilliz Cloud : Évolue avec les grandes charges de travail d’IA, utilise une architecture distribuée pour maintenir les performances à mesure que les données augmentent. Le stockage hiérarchisé optimise le rapport coût-performance pour les données consultées moins fréquemment.
Flexibilité et personnalisation
Couchbase : Hautement personnalisable pour les applications à usage général. Les développeurs ont un contrôle total sur l’implémentation de la recherche vectorielle, du stockage au calcul de similarité.
Zilliz Cloud : Flexibilité dans les métriques de similarité (p. ex. cosinus, euclidienne, produit interne) et plusieurs options de déploiement (services entièrement gérés et BYOC), mais la personnalisation est davantage axée sur les cas d’utilisation vectoriels.
Intégration et écosystème
Couchbase : S’intègre à l’écosystème d’entreprise existant, dispose de SDK pour plusieurs langages de programmation et est compatible avec des bibliothèques de recherche externes pour les besoins spécifiques aux vecteurs.
Zilliz Cloud : S’intègre nativement aux workflows IA/ML, compatible avec Milvus et des outils comme DsPy et LangChain. Simplifie le développement d’applications basées sur les vecteurs grâce à ses API.
Facilité d’utilisation
Couchbase : Les développeurs doivent configurer et implémenter eux-mêmes la recherche vectorielle, ce qui peut être complexe et chronophage. Une documentation étendue et un support communautaire sont disponibles, mais la courbe d’apprentissage est abrupte pour les cas d’utilisation avancés.
Zilliz Cloud : Facile à utiliser, optimisation automatique et configuration minimale. Abstrait la gestion de l’infrastructure afin que les développeurs puissent se concentrer sur les tâches IA/ML sans se soucier de la maintenance de la base de données.
Coût
Couchbase : Le coût varie selon le déploiement et la surcharge de calcul de la recherche vectorielle. Le coût opérationnel peut augmenter si des outils externes sont utilisés pour l’indexation vectorielle ou le calcul de similarité.
Zilliz Cloud : Tarification prévisible avec des services gérés. Le stockage hiérarchisé et les ressources de calcul personnalisables aident à optimiser les coûts, en particulier pour les charges de travail à grande échelle.
Sécurité
Couchbase : Offre des options de sécurité robustes, le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et l’intégration avec les systèmes d’authentification d’entreprise. Mais la sécurisation d’intégrations supplémentaires de recherche vectorielle nécessite une implémentation personnalisée.
Zilliz Cloud : Sécurité de niveau entreprise avec chiffrement, gestion des accès et fonctionnalités de conformité. Les services gérés disposent de contrôles de sécurité intégrés, ce qui évite aux développeurs d’avoir à s’en charger.
Quand choisir Couchbase
Couchbase est un bon choix lorsque vous avez besoin d’une base de données flexible, distribuée et capable de gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées dans des applications à grande échelle. Son modèle de documents JSON et son évolutivité le rendent adapté à la gestion de contenu, aux applications mobiles et aux charges de travail IoT. Pour la recherche vectorielle, Couchbase peut effectuer des requêtes de similarité basiques ou approximatives via Full Text Search ou des intégrations personnalisées, ce qui est intéressant si la recherche vectorielle est une fonctionnalité secondaire dans une application plus large. Les développeurs qui ont besoin d’un contrôle et d’une flexibilité élevés sur les configurations de base de données, les intégrations et les algorithmes de recherche tireront le meilleur parti de l’architecture modulaire de Couchbase.
Quand choisir Zilliz Cloud
Zilliz Cloud est adapté aux applications pilotées par l’IA qui nécessitent une recherche vectorielle efficace à grande échelle. Sa base de données vectorielle spécialement conçue gère nativement les embeddings de grande dimension, pour des cas d’utilisation tels que les systèmes de recommandation, la vision par ordinateur et la génération augmentée par récupération. Avec des fonctionnalités comme AutoIndex pour l’optimisation automatique des performances, la recherche hybride sur plusieurs types de données et les services managés, Zilliz Cloud élimine le besoin de configuration manuelle et de gestion de l’infrastructure. Cela convient aux développeurs qui veulent une recherche vectorielle fluide, doivent gérer diverses données d’embedding et souhaitent un système optimisé pour les workflows IA/ML sans avoir à mettre en œuvre des solutions personnalisées.
Conclusion
Couchbase et Zilliz Cloud sont tous deux adaptés à des choses différentes. Couchbase est une base de données polyvalente flexible avec des solutions de contournement pour la recherche vectorielle, adaptée aux systèmes multifonctionnels complexes où la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal. Zilliz Cloud est spécialisé dans la recherche vectorielle et les charges de travail IA/ML, optimisé pour les applications centrées sur les embeddings. Le choix dépend en fin de compte de votre cas d’utilisation, des données que vous gérez et de l’importance de la recherche vectorielle dans votre application. Réfléchissez attentivement à ces facteurs pour choisir la technologie qui vous convient.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Couchbase et de Zilliz Cloud, 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 comparer les bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux 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 Open-source VectorDBBench 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, afin de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées 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 n’importe qui peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. 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 principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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