Elasticsearch vs Rockset : 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 Rockset. 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 choisir la base de données qui correspond le mieux à leurs exigences spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Elasticsearch vs Rockset, 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, 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 dans l’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 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 dédiées 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.
Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur Apache Lucene et Rockset est une base de données de recherche et d’analyse ; tous deux proposent la recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Elasticsearch : vue d’ensemble et technologie de base
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 recherche de référence pour les applications intensives et l’analyse de journaux. Elasticsearch vous permet de rechercher et d’analyser de grandes quantités de données rapidement et efficacement.
Elasticsearch a été conçu pour la recherche et l’analyse, avec des fonctionnalités telles que 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 la 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 requis pour les cas d’utilisation de l’IA tels que la reconnaissance d’images, la récupération de documents et l’IA générative.
Recherche vectorielle
La recherche vectorielle est intégrée dans 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 implique la mise en mémoire tampon des vecteurs au moment de l’indexation, puis la sérialisation de ces tampons dans le cadre des segments lorsque nécessaire. Les segments sont fusionnés périodiquement à des fins d’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 où 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 un réentraînement complet de l’index. Le système effectue généralement les recherches vectorielles en quelques dizaines ou centaines de millisecondes, beaucoup 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 la recherche sans verrou même pendant l’indexation concurrente et maintient une stricte cohérence entre les 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 de recherche vectorielle de base, 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 permet de faire de la 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 modernes de la recherche.
Rockset : Présentation 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 la rend idéale pour les applications qui ont besoin d’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 changements de données (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est le Converged Indexing construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui le rend extrêmement efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents allant 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 la scalabilité. Rockset est agnostique en matière d’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, c’est le Converged Index, 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. Peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose à la fois d’API SQL et REST pour l’interface de requête.
Principales différences
Lorsque vous choisissez entre Elasticsearch et Rockset comme outil de recherche vectorielle, cela dépend de votre cas d’utilisation, de vos exigences techniques et de vos contraintes. Voici une analyse de leurs capacités pour vous aider à décider :
Méthodologie de recherche
Elasticsearch : Construit sur Apache Lucene, Elasticsearch utilise l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. HNSW crée une structure basée sur un graphe, ce qui le rend adapté à une recherche rapide et à des mises à jour incrémentielles de l’index sans réentraînement. Mais la recherche vectorielle est liée à la structure de segments immuables de Lucene, donc les performances peuvent souffrir lors des mises à jour ou de la réindexation.
Rockset : Rockset dispose d’une implémentation distribuée de FAISS pour la recherche vectorielle, prend en charge les méthodes de recherche KNN et ANN. La capacité à choisir dynamiquement entre les algorithmes via son optimiseur basé sur les coûts est un gros avantage. L’indexation en temps réel et les données mutables de Rockset sont mieux adaptées aux cas d’utilisation avec des données changeantes.
Données
Elasticsearch : Gère bien les données structurées et non structurées, les recherches textuelles sont puissantes. Intègre la recherche vectorielle à ses fonctionnalités existantes afin que vous puissiez effectuer des requêtes hybrides combinant recherche plein texte et similarité vectorielle.
Rockset : Gère les données structurées et non structurées, en particulier pour l’analytique en temps réel. Sa technologie Converged Indexing combine plusieurs stratégies d’indexation (recherche, ANN, ligne, colonne), ce qui la rend plus flexible pour des schémas de requêtes mixtes. Rockset peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des changements de données en quasi temps réel, ce qui est adapté aux jeux de données dynamiques.
Évolutivité et performances
Elasticsearch : S’adapte horizontalement en ajoutant des nœuds, les performances sont optimisées lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire. Mais si votre jeu de données est plus grand que la RAM disponible, les performances de recherche en pâtiront. Sa fusion périodique de segments peut également introduire de la latence lors de mises à jour à grande échelle.
Rockset : Conçu pour l’analytique en temps réel à grande échelle, Rockset prend en charge la mise à l’échelle dynamique sur plusieurs nœuds. Son architecture distribuée garantit des performances constantes à mesure que les données augmentent. Les mises à jour en temps réel et l’ingestion à faible latence (1 à 2 secondes) conviennent aux cas d’utilisation qui nécessitent des données à la seconde près.
Flexibilité et personnalisation
Elasticsearch : Offre de nombreuses options de configuration pour les requêtes, la modélisation des données et les filtres. Vous pouvez combiner harmonieusement la similarité vectorielle et la recherche traditionnelle, mais la personnalisation nécessite une connaissance approfondie de sa configuration et de son réglage.
Rockset : Plus de flexibilité dans la gestion de différents types de requêtes grâce à son Converged Index et à l’optimisation dynamique des requêtes. Prend également en charge les requêtes SQL et les API REST, ce qui le rend plus facile à intégrer et à interroger que le DSL de requêtes basé sur JSON d’Elasticsearch.
Intégration et écosystème
Elasticsearch : Dispose d’un riche écosystème d’outils, Kibana pour la visualisation et Beats pour l’expédition des données. Son intégration est bien établie, en particulier dans les piles d’analytique des logs et de surveillance.
Rockset : S’intègre aux pipelines de données modernes, Kafka, Snowflake, DynamoDB. Le CDC en temps réel convient aux architectures orientées événements et aux applications qui nécessitent des mises à jour en direct.
Facilité d’utilisation
Elasticsearch : Présente une courbe d’apprentissage abrupte en raison de sa configuration et de son paramétrage complexes. La documentation est exhaustive, mais gérer et optimiser Elasticsearch nécessite de l’expertise, en particulier lorsqu’il s’agit de recherche vectorielle et de mise à l’échelle.
Rockset : Plus facile à configurer et à maintenir grâce à son architecture serverless et à son interface de requêtes basée sur SQL. L’accent mis sur les outils conviviaux pour les développeurs et les cas d’utilisation en temps réel réduit la charge opérationnelle.
Coût
- Elasticsearch : Open source, mais peut nécessiter d’importantes ressources d’infrastructure et d’ingénierie pour être géré. Les services Elasticsearch managés (par ex. Elastic Cloud ou AWS OpenSearch Service) peuvent simplifier cela, mais ajoutent un coût.
- Rockset : Un service managé avec une tarification à l’usage, la tarification de Rockset reflète ses capacités en temps réel et sa facilité d’utilisation. Peut être plus rentable si vous avez besoin d’analytique en temps réel sans gérer une infrastructure complexe.
Sécurité
- Elasticsearch : Dispose d’une sécurité robuste, du chiffrement TLS, d’un contrôle d’accès basé sur les rôles, d’une intégration avec les systèmes d’authentification. Certaines fonctionnalités nécessitent une licence payante dans la distribution d’Elastic.
- Rockset : Sécurité intégrée, chiffrement de bout en bout, contrôle d’accès basé sur les rôles, intégration avec les fournisseurs d’identité cloud. La sécurité est un élément de premier plan dans son offre managée.
Quand choisir Elasticsearch
Elasticsearch est un bon choix lorsque vous disposez de données distribuées à grande échelle et de requêtes de recherche complexes. Il est idéal pour l’e-commerce, l’analyse de logs et la récupération de documents lorsque vous avez besoin de recherches hybrides combinant recherche en texte intégral et similarité vectorielle. Elasticsearch convient aux environnements avec des charges de travail de recherche établies, où vous avez besoin d’un contrôle précis de la pertinence des requêtes, d’une évolutivité sur plusieurs nœuds et d’intégrations avec un riche ensemble d’outils. Mais son efficacité dans la recherche vectorielle dépend de la mesure dans laquelle les données vectorielles tiennent en mémoire ; il est donc préférable pour les jeux de données optimisés pour les opérations en mémoire.
Quand choisir Rockset
Rockset est le meilleur choix pour l’analytique en temps réel et les applications qui nécessitent des mises à jour à faible latence. Sa capacité à ingérer et interroger des flux de données à haute vélocité, ainsi que sa recherche vectorielle flexible grâce à son Converged Index, en font une excellente solution pour les environnements dynamiques comme les architectures événementielles, les tableaux de bord en direct et les applications alimentées par l’IA. Les développeurs bénéficient de l’interface de requête basée sur SQL de Rockset, d’une mise en place rapide et d’une architecture serverless qui réduit la complexité opérationnelle. Les cas d’utilisation qui nécessitent des mises à jour fréquentes des embeddings vectoriels ou une intégration transparente avec les pipelines de données modernes apprécieront Rockset.
Conclusion
Elasticsearch est performant grâce à sa maturité, sa recherche hybride et ses charges de travail fortement axées sur le texte, tandis que Rockset est performant pour l’analytique en temps réel et la gestion flexible des requêtes. Choisissez le bon outil pour votre cas d’utilisation : Elasticsearch est mieux adapté aux charges de travail de recherche et d’analytique établies avec des besoins de mise à l’échelle prévisibles, tandis que Rockset est mieux adapté aux environnements dynamiques et rapides qui nécessitent des données à la seconde près. Évaluez vos types de données, vos modèles de requêtes et vos besoins de performance afin de faire le bon choix pour votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu d’Elasticsearch et de Rockset, 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. En fin de compte, 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 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 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 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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