Elasticsearch vs Deep Lake : choisir la bonne base de données pour les applications GenAI
À mesure que les applications pilotées par l’IA évoluent, l’importance des capacités de recherche vectorielle pour soutenir ces avancées ne saurait être surestimée. Cet article de blog abordera deux bases de données majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : Elasticsearch et Deep Lake. Chacune offre des capacités robustes pour gérer la recherche vectorielle, une fonctionnalité essentielle pour des applications telles que les moteurs de recommandation, la recherche d’images et la recherche sémantique. Notre objectif est de fournir aux développeurs et aux ingénieurs une comparaison claire, afin de les aider à décider quelle base de données correspond le mieux à leurs exigences spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Elasticsearch et Deep Lake, explorons d’abord le concept des 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 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 central dans les applications d’IA, en 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.
Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur Apache Lucene et Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels. Tous deux disposent de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Elasticsearch : aperçu et technologie fondamentale
Elasticsearch est un moteur de recherche open source construit au-dessus de la bibliothèque Apache Lucene. Il est connu pour l’indexation en temps réel et la recherche en texte intégral, ce qui en fait une solution de référence pour les applications lourdes et l’analyse de journaux. Elasticsearch vous permet de rechercher et d’analyser rapidement et efficacement de grandes quantités de données.
Elasticsearch a été conçu pour la recherche et l’analyse, avec des fonctionnalités comme la recherche approximative, la correspondance d’expressions et le classement par pertinence. Il est excellent pour les scénarios où des requêtes de recherche complexes et une récupération de données en temps réel sont nécessaires. Avec l’essor des applications d’IA, Elasticsearch a ajouté des capacités de recherche vectorielle afin de pouvoir effectuer des recherches de similarité et des recherches sémantiques, ce qui est nécessaire pour les cas d’utilisation de l’IA comme la reconnaissance d’images, la récupération de documents et l’IA générative.
Recherche vectorielle
La recherche vectorielle est intégrée à Elasticsearch via Apache Lucene. Lucene organise les données en segments immuables qui sont fusionnés périodiquement, les vecteurs sont ajoutés aux segments de la même manière que les autres structures de données. Le processus consiste à mettre en mémoire tampon les vecteurs en mémoire au moment de l’indexation, puis à sérialiser ces tampons dans le cadre des segments lorsque nécessaire. Les segments sont fusionnés périodiquement pour l’optimisation, et les recherches combinent les résultats vectoriels sur tous les segments.
Pour l’indexation vectorielle, Elasticsearch utilise l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World), qui crée un graphe dans lequel les vecteurs similaires sont connectés les uns aux autres. Il est choisi pour sa simplicité, ses solides performances dans les benchmarks et sa capacité à gérer les mises à jour incrémentales sans nécessiter de réentraînement complet de l’index. Le système effectue généralement des recherches vectorielles en quelques dizaines ou centaines de millisecondes, bien plus rapidement que les approches par force brute.
L’architecture technique d’Elasticsearch est l’une de ses plus grandes forces. Le système prend en charge les recherches sans verrou même pendant l’indexation concurrente et maintient une cohérence stricte entre différents champs lors de la mise à jour des documents. Ainsi, si vous mettez à jour à la fois des champs vectoriels et des champs de mots-clés, les recherches verront soit toutes les anciennes valeurs, soit toutes les nouvelles valeurs ; la cohérence des données est garantie. Bien que le système puisse évoluer au-delà de la RAM disponible, les performances sont optimisées lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire.
Au-delà des capacités principales de recherche vectorielle, Elasticsearch fournit des fonctionnalités d’intégration pratiques qui le rendent extrêmement précieux. Les recherches vectorielles peuvent être combinées avec les filtres Elasticsearch traditionnels, ce qui vous permet d’effectuer une recherche hybride mêlant similarité vectorielle et résultats de recherche plein texte. La recherche vectorielle est entièrement compatible avec les fonctionnalités de sécurité, les agrégations et le tri d’index d’Elasticsearch, ce qui en fait une solution complète pour les cas d’utilisation de recherche modernes.
Qu’est-ce que Deep Lake ? Présentation et technologie de base
Deep Lake est une base de données spécialisée conçue pour gérer les données vectorielles et multimédias — telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types non structurés — largement utilisée en IA et en apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un lac de données et comme un magasin vectoriel :
- En tant que lac de données : Deep Lake prend en charge le stockage et l’organisation des données non structurées (images, audio, vidéos, texte et formats comme NIfTI pour l’imagerie médicale) dans un format avec contrôle de version. Cette configuration améliore les performances dans les tâches d’apprentissage profond. Elle permet l’interrogation rapide et la visualisation des jeux de données, ce qui facilite la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- En tant que magasin vectoriel : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des vector embeddings et les métadonnées associées (p. ex., texte, JSON, images). Les données peuvent être stockées localement, dans votre environnement cloud ou sur le stockage géré de Deep Lake. Il s’intègre de manière transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, simplifiant le développement d’applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Deep Lake utilise l’index Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basé sur le package Hnswlib avec des optimisations supplémentaires, pour la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN). Cela permet d’interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins de 1 seconde. Les fonctionnalités uniques incluent le multithreading pour une création d’index plus rapide et une gestion économe en mémoire afin de réduire l’utilisation de la RAM.
Par défaut, Deep Lake utilise la recherche linéaire d’embeddings pour les jeux de données comportant jusqu’à 100 000 lignes. Pour les jeux de données plus volumineux, il passe à l’ANN afin d’équilibrer précision et performances. L’API permet aux utilisateurs d’ajuster ce seuil selon les besoins.
Bien que l’index de Deep Lake ne soit pas utilisé pour les recherches combinant attributs et vecteurs (qui reposent actuellement sur la recherche linéaire), les prochaines mises à jour permettront de corriger cette limitation afin d’améliorer davantage ses fonctionnalités.
Deep Lake comme magasin vectoriel : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des incorporations vectorielles et leurs métadonnées associées, notamment du texte, du JSON, des images, des fichiers audio et vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré, ou sur le stockage géré de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Principales différences
Lors du choix d’une solution de recherche vectorielle, comprendre les différences entre Elasticsearch et Deep Lake vous aidera à faire le bon choix pour votre cas d’utilisation. Les deux proposent la recherche vectorielle, mais répondent à des cas d’utilisation et à des exigences différents.
Architecture de recherche et performances
Elasticsearch et Deep Lake utilisent tous deux l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche vectorielle, mais l’implémentent différemment. Elasticsearch propose la recherche vectorielle via Apache Lucene, stocke les vecteurs dans des segments immuables qui fusionnent périodiquement. Cette architecture offre des performances de recherche en millisecondes et une recherche sans verrou pendant l’indexation concurrente. Le système garantit une stricte cohérence entre les mises à jour de champs et fonctionne bien lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire.
Deep Lake se concentre sur la gestion des opérations vectorielles à grande échelle. Il peut interroger plus de 35 millions d’incorporations en moins d’une seconde en utilisant le multithreading pour une création d’index plus rapide et une gestion efficace de la mémoire. Pour les ensembles de données plus petits de moins de 100 000 lignes, Deep Lake utilise par défaut la recherche linéaire pour garantir la précision. À mesure que les ensembles de données augmentent, il passe à la recherche ANN (Approximate Nearest Neighbor) afin d’équilibrer performances et précision.
Capacités de gestion des données
Elasticsearch est excellent pour gérer les données de recherche traditionnelles ; il fournit des capacités de recherche en texte intégral avec correspondance approximative et correspondance d’expression. Il dispose d’une indexation en temps réel et d’un support robuste pour les données structurées et semi-structurées. L’un de ses points forts est sa capacité à effectuer une recherche hybride qui combine la similarité vectorielle avec les résultats de recherche textuelle, tout en maintenant un classement de pertinence sophistiqué.
Deep Lake adopte une approche différente : il se concentre sur la gestion des données d’IA et de ML. Le système prend en charge nativement les types de données non structurées, notamment les images, l’audio et la vidéo. Il dispose d’un contrôle de version intégré pour les ensembles de données et d’options de stockage flexibles dans des environnements locaux, cloud ou gérés. Deep Lake se distingue par sa prise en charge de formats spécialisés comme NIfTI pour l’imagerie médicale et par son intégration transparente avec les flux de travail d’entraînement en machine learning.
Intégration et écosystème
Elasticsearch dispose d’un écosystème mature où la recherche vectorielle fonctionne aux côtés de la recherche traditionnelle. Le système propose des fonctionnalités de sécurité complètes, de puissantes agrégations et le tri d’index. Toutes les fonctionnalités de recherche vectorielle sont entièrement compatibles avec les outils Elasticsearch existants, ce qui en fait un excellent choix si vous êtes déjà investi dans l’écosystème Elasticsearch.
L’écosystème de Deep Lake est construit autour des flux de travail modernes d’IA et de ML. Il s’intègre de manière transparente avec des outils d’IA populaires comme LangChain et LlamaIndex, ce qui le rend parfait pour les applications RAG (Retrieval Augmented Generation). Son architecture dispose d’une connexion directe aux flux de travail d’IA/ML et propose des options de stockage cloud flexibles afin que les équipes puissent conserver leur configuration d’infrastructure préférée.
Considérations pratiques
Lors du choix entre ces outils, plusieurs facteurs entrent en jeu. Elasticsearch est un moteur de recherche généraliste doté de capacités vectorielles, tandis que Deep Lake se concentre sur les charges de travail d’IA/ML et les données non structurées. Du point de vue des performances, Elasticsearch fonctionne bien lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire, tandis que Deep Lake adapte sa stratégie de recherche en fonction de la taille du jeu de données. L’expérience de développement est également différente : Elasticsearch dispose d’un écosystème mature et d’une documentation étendue, tandis que Deep Lake se concentre sur une intégration simplifiée avec les cas d’usage IA/ML.
Les deux ont leurs limites. Elasticsearch nécessite une gestion attentive de la mémoire pour offrir de bonnes performances avec de grands jeux de données vectorielles. Deep Lake présente certaines limitations lors de recherches combinant attributs et vecteurs, mais celles-ci sont en cours de résolution dans les prochaines versions.
Coût et ressources
Les exigences en ressources et la structure de coûts de ces systèmes reflètent leurs approches différentes. Elasticsearch a besoin de beaucoup de mémoire pour bien fonctionner, en particulier avec la recherche vectorielle à grande échelle. Deep Lake propose des options de stockage managé afin de réduire la charge opérationnelle. Les deux peuvent être déployés sur site ou dans le cloud, ce qui offre aux organisations de la flexibilité dans leurs choix d’infrastructure.
Quand choisir Elasticsearch
Elasticsearch est la solution à privilégier lorsque vous avez besoin d’un moteur de recherche éprouvé capable de gérer à grande échelle à la fois la recherche traditionnelle et la recherche vectorielle. Il est parfait pour les applications qui nécessitent une recherche en temps réel sur de grands volumes de données textuelles et une recherche par similarité vectorielle, telles que les plateformes d’e-commerce qui combinent descriptions de produits et similarité d’images, les systèmes de recommandation de contenu qui mêlent pertinence textuelle et similarité sémantique, ou les plateformes d’analyse de logs qui ont besoin à la fois de recherche en texte intégral et de recherche vectorielle. La recherche hybride du système, qui combine la recherche textuelle traditionnelle avec la similarité vectorielle, est particulièrement précieuse pour les entreprises qui souhaitent ajouter de l’IA à leur infrastructure de recherche existante sans tout reconstruire de zéro.
Quand choisir Deep Lake
Deep Lake est idéal pour les applications conçues d’abord pour l’IA, où la gestion des données non structurées et la recherche vectorielle sont les principales exigences. C’est le meilleur choix pour les équipes qui créent des applications de machine learning nécessitant de gérer et de versionner de grands jeux de données d’images, de fichiers audio ou vidéo, et d’effectuer des recherches par similarité vectorielle. Deep Lake est particulièrement utile pour des applications comme les systèmes de vision par ordinateur qui doivent gérer de grands jeux de données d’images, les équipes de recherche en IA qui ont besoin d’un contrôle de version pour leurs données d’entraînement, ou les applications RAG qui doivent gérer à la fois les embeddings et leurs documents sources. Son intégration native avec les frameworks d’IA et sa gestion spécialisée des données multimédias en font une solution parfaite pour les équipes qui construisent et déploient des modèles d’IA.
Conclusion
En fin de compte, le choix entre Elasticsearch et Deep Lake dépend de votre cas d’usage et de votre infrastructure existante. Elasticsearch est une solution de recherche complète qui peut répondre aux besoins de recherche traditionnelle et vectorielle, avec des fonctionnalités matures pour les environnements de production et de solides garanties de cohérence. Deep Lake est particulièrement adapté à l’IA et au ML, grâce à une meilleure gestion des données non structurées et à une intégration native avec les workflows d’IA modernes. Votre décision doit être fondée sur vos besoins : choisissez Elasticsearch si vous avez besoin d’un moteur de recherche généraliste robuste avec des capacités vectorielles, et choisissez Deep Lake si vous vous concentrez sur les applications d’IA et la gestion de données non structurées avec contrôle de version. Tenez compte de l’expertise de votre équipe, de votre stack technologique existante et de vos besoins futurs en matière de montée en charge lorsque vous prenez cette décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu d’Elasticsearch et de Deep Lake, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’usage. 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 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) 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 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 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 coup d’œil rapide 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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