Elasticsearch vs Vearch : 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 peut être surestimée. Cet article de blog présentera deux bases de données importantes dotées de capacités de recherche vectorielle : Elasticsearch et Vearch. Chacune offre des capacités robustes pour gérer la recherche vectorielle, une fonctionnalité essentielle pour des applications telles que les moteurs de recommandation, la récupération 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 vs Vearch, 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, comme 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 automatique 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 spécialisées 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 avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Vearch est une base de données vectorielle spécialisée. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Elasticsearch : présentation et technologie de base
Elasticsearch est un moteur de recherche open source construit sur 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 intensives et l’analyse de logs. Elasticsearch vous permet de rechercher et d’analyser de grands volumes de données rapidement et efficacement.
Elasticsearch a été conçu pour la recherche et l’analytique, avec des fonctionnalités comme la recherche floue, 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, nécessaires pour des 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 lors de l’indexation, puis à sérialiser ces tampons dans les segments lorsque nécessaire. Les segments sont fusionnés périodiquement pour l’optimisation, et les recherches combinent les résultats vectoriels sur l’ensemble des 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 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 cohérence stricte 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 vous permet d’effectuer une recherche hybride mêlant similarité vectorielle et résultats de recherche en texte intégral. 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 Vearch** ? Vue d’ensemble et technologie de base**
Vearch est un outil destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données surpuissante, mais au lieu de stocker des données classiques, elle est conçue pour gérer ces délicats embeddings vectoriels qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’un des aspects les plus intéressants de Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez rechercher par vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et également filtrer par des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc effectuer des recherches complexes comme « trouver des produits similaires à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est aussi rapide : on parle de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous avez différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cela permet à Vearch de s’étendre horizontalement et d’être fiable à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans effort.
Pour les développeurs, Vearch dispose de fonctionnalités intéressantes qui facilitent la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel, afin que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est pratique pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour le développement et les tests rapides. Vearch est flexible quant aux méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, afin que vous puissiez optimiser selon votre matériel et votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une correspondance de similarité rapide, Vearch vous donne les outils pour y parvenir efficacement.
Différences clés
Elasticsearch vs Vearch pour la recherche vectorielle : guide pour les développeurs
Lorsque vous choisissez entre Elasticsearch et Vearch comme outil de recherche vectorielle, vous devez les comparer selon plusieurs dimensions. Les deux disposent de capacités de recherche vectorielle, mais répondent à des besoins différents et excellent dans des scénarios différents. Voici un bref aperçu pour vous aider à choisir le bon outil pour votre cas d’utilisation.
Méthodologie de recherche
Elasticsearch : Elasticsearch utilise la recherche vectorielle avec l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) via Apache Lucene. HNSW construit un graphe où les vecteurs similaires sont connectés, ce qui permet d’effectuer des recherches efficacement. Il prend en charge les requêtes hybrides, combinant les recherches basées sur les vecteurs avec des filtres traditionnels basés sur des mots-clés, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant des combinaisons de requêtes complexes.
Vearch :Vearch prend également en charge HNSW et IVFPQ (Inverted File with Product Quantization). HNSW est efficace pour la vitesse et la précision, IVFPQ est efficace pour l’optimisation de la mémoire, en particulier lors de l’utilisation de GPU. Vearch est conçu pour les applications d’IA et se concentre fortement sur la correspondance de similarité entre embeddings vectoriels.
Gestion des données
Elasticsearch : Elasticsearch est conçu pour les données structurées et semi-structurées. Il peut gérer des données non structurées (comme du texte et des embeddings), mais il est enraciné dans la recherche en texte intégral. Il combine recherche et analytique avec la recherche vectorielle, ce qui le rend adapté aux cas d’utilisation hybrides.
Vearch : Vearch est conçu pour les données non structurées, en particulier les embeddings vectoriels. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est utile pour les applications d’IA où les entités ont plusieurs embeddings (par ex. embeddings de texte et d’image). Il gère également bien les mises à jour en temps réel, de sorte que les résultats de recherche sont à jour.
Évolutivité et performances
Elasticsearch : Elasticsearch s’adapte horizontalement sur des clusters et offre de bonnes performances lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire. Il gère de grands ensembles de données en segmentant les données et en les fusionnant périodiquement, mais les performances se dégradent si les requêtes dépassent la RAM disponible.
Vearch : L’architecture de Vearch est conçue pour l’évolutivité. Elle utilise une conception basée sur des clusters avec des rôles de nœuds dédiés — master, router et partition servers. Cela permet à Vearch d’évoluer sans heurts à mesure que les données ou le trafic augmentent, et des nœuds spécifiques peuvent gérer des opérations vectorielles gourmandes en calcul. La prise en charge des GPU est également disponible pour les charges de travail d’IA exigeantes.
Flexibilité et personnalisation
Elasticsearch : Elasticsearch est efficace pour combiner la recherche vectorielle avec ses capacités matures de recherche en texte intégral. Vous pouvez filtrer et trier les résultats à l’aide de champs traditionnels tout en effectuant une correspondance de similarité vectorielle. Il prend également en charge les agrégations et les recherches hybrides, ce qui le rend adapté à divers modèles de données.
Vearch : Vearch est hautement personnalisable pour les cas d’utilisation axés sur l’IA comme les systèmes de recommandation et les recherches multimédias. Il dispose d’une indexation en temps réel et prend en charge le calcul sur CPU et GPU, ce qui vous permet d’ajuster les performances en fonction de votre matériel. Il prend également en charge plusieurs méthodes d’indexation vectorielle, ce qui offre une couche supplémentaire de flexibilité.
Intégration et écosystème
Elasticsearch : En tant qu’outil mature, Elasticsearch s’intègre bien à de nombreux écosystèmes et frameworks, notamment Kibana pour la visualisation et Logstash pour l’ingestion de données. Il est compatible avec vos workflows existants, ce qui en fait un choix plus sûr si vous utilisez déjà son écosystème.
Vearch : Vearch est moins mature mais plus spécialisé. Son SDK Python facilite l’intégration dans les pipelines d’IA, en particulier pour les applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Il ne dispose pas de l’écosystème plus large d’Elasticsearch, mais il est axé sur les applications d’IA, ce qui le rend adapté aux systèmes fortement basés sur les embeddings.
Facilité d’utilisation
Elasticsearch : Elasticsearch est facile à utiliser si vous connaissez déjà son écosystème. Mais ses capacités de recherche vectorielle sont relativement récentes, vous devrez donc peut-être les configurer et disposer d’une certaine expertise. Sa documentation et le soutien de sa communauté sont un atout majeur.
Vearch : Vearch est plus simple pour les cas d’utilisation d’IA dès le départ. Son SDK Python et son indexation en temps réel facilitent le travail des développeurs avec les embeddings. Mais son écosystème est plus restreint et le soutien communautaire plus limité peut constituer un défi pour certains.
Considérations relatives aux coûts
Elasticsearch : le coût dépend de la taille de votre cluster et du volume de vos données. Les services Elasticsearch managés peuvent apporter de la commodité, mais ajoutent des coûts. Il peut également nécessiter davantage de mémoire pour des performances optimales de recherche vectorielle, ce qui augmentera le coût.
Vearch : Vearch est conçu pour les applications d’IA à grande échelle. Sa prise en charge du GPU peut augmenter le coût matériel, mais offre un gain de performance significatif. Selon votre cas d’utilisation, cela peut représenter un meilleur rapport qualité-prix pour les applications centrées sur l’IA.
Fonctionnalités de sécurité
Elasticsearch : Elasticsearch dispose de fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Toutes sont intégrées à son cœur et à ses services managés, ce qui le rend conforme aux normes de sécurité des entreprises.
Vearch : Vearch offre moins de fonctionnalités de sécurité prêtes à l’emploi, mais prend en charge l’authentification de base et le contrôle d’accès. Pour les applications qui nécessitent une sécurité avancée, vous devrez implémenter des couches supplémentaires manuellement.
Quand choisir Elasticsearch
Elasticsearch convient aux cas d’utilisation qui combinent la recherche vectorielle avec la recherche traditionnelle et l’analyse sur des big data. Il est idéal pour les scénarios de recherche hybride où vous devez mélanger recherche en texte intégral, filtrage par mots-clés et requêtes de similarité vectorielle. Si vous utilisez déjà Elasticsearch pour l’analyse de logs, la recherche e-commerce ou la recherche d’entreprise et souhaitez tirer parti de son écosystème robuste, de sa scalabilité et de ses intégrations, alors c’est un bon choix. Si vous avez besoin de requêtes complexes, de classement par pertinence ou de compatibilité avec Kibana et Logstash, alors Elasticsearch est une valeur sûre.
Quand choisir Vearch
Vearch convient aux applications pilotées par l’IA qui s’appuient fortement sur les embeddings vectoriels, telles que les moteurs de recommandation, la recherche de similarité d’images et les cas d’utilisation de l’IA générative. Il est conçu pour les données vectorielles non structurées et est excellent pour l’indexation en temps réel et les performances accélérées par GPU. Vearch peut gérer plusieurs champs vectoriels par document et prend en charge diverses méthodes d’indexation, ce qui le rend parfait pour les modèles de données complexes en IA. Si vous vous concentrez sur la recherche multimédia ou les applications centrées sur les embeddings avec des besoins de scalabilité, alors Vearch est la solution qu’il vous faut.
Résumé
Elasticsearch et Vearch sont tous deux adaptés à la recherche vectorielle, mais pour des raisons différentes. Elasticsearch est polyvalent, dispose d’un écosystème et de capacités de recherche hybride, ce qui en fait une valeur sûre pour les charges de travail de recherche traditionnelles et émergentes. Vearch est optimisé pour les applications d’IA et effectue une recherche de similarité rapide et efficace pour les cas d’utilisation fortement basés sur les embeddings. Choisissez entre ces deux solutions en fonction de votre cas d’utilisation, de votre type de données et de vos exigences de performance afin que la technologie corresponde aux objectifs de votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu d’Elasticsearch et de Vearch, 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 des 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 vous-même les bases de données vectorielles
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 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 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 grand public sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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