Faiss vs ScaNN : choisir le bon outil de recherche vectorielle pour votre application
Introduction
Alors que l’IA continue de transformer les industries, la recherche vectorielle est devenue essentielle pour des applications telles que les recommandations de produits, le traitement du langage naturel (NLP) et l’analyse d’images. Une recherche vectorielle efficace permet aux développeurs de récupérer rapidement des vecteurs similaires à partir de grands ensembles de données, améliorant ainsi les performances des solutions pilotées par l’IA. Deux outils populaires offrant des capacités de recherche vectorielle sont Faiss et ScaNN. Chacun possède des atouts distincts et est optimisé pour différents cas d’utilisation.
Dans cet article, nous comparerons Faiss et ScaNN, afin de vous aider à comprendre leurs fonctionnalités, la manière dont ils gèrent les données, et lequel est le mieux adapté à votre projet.
Qu’est-ce que la recherche vectorielle ?
Avant d’entrer dans les détails de Faiss vs ScaNN, il est essentiel de comprendre la recherche vectorielle. En termes simples, la recherche vectorielle, ou recherche de similarité vectorielle, trouve les vecteurs (points de données) les plus proches d’un vecteur de requête donné dans un espace à haute dimension. Ces vecteurs sont souvent générés par des modèles d’apprentissage automatique afin de capturer l’essence des données non structurées (par exemple, le sens d’une phrase ou les caractéristiques d’une image).
Contrairement aux bases de données traditionnelles, où les recherches reposent sur des correspondances exactes ou du filtrage, la recherche vectorielle se concentre sur la similarité. L’objectif est de trouver des vecteurs qui sont « proches » les uns des autres selon une métrique de distance (comme la distance euclidienne ou la similarité cosinus). Par exemple, les vecteurs peuvent représenter des mots ou des phrases dans le traitement du langage naturel (NLP), et la recherche vectorielle aide à trouver les mots ou textes les plus proches sémantiquement. Dans les systèmes de recommandation, la recherche vectorielle identifie les éléments les plus proches des préférences d’un utilisateur. Les recherches vectorielles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui enrichit la sortie des grands modèles de langage (LLMs) en leur fournissant des informations contextuelles supplémentaires.
Il existe de nombreuses solutions disponibles sur le marché pour effectuer des recherches vectorielles, notamment :
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et ScaNN.
- Bases de données vectorielles spécialisées telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des modules complémentaires de recherche vectorielle
Qu’est-ce que Faiss ? Un aperçu
Faiss (Facebook AI Similarity Search) est une bibliothèque open source développée par Facebook AI Research. Elle est conçue pour gérer la recherche de plus proches voisins à grande échelle et le regroupement de vecteurs denses. Faiss est reconnue pour sa capacité à équilibrer vitesse, évolutivité et précision, ce qui en fait un choix populaire pour les flux de travail en IA et en apprentissage automatique.
Fonctionnalités et points forts principaux de Faiss
L’un des principaux atouts de Faiss est sa flexibilité. Elle prend en charge les recherches de plus proches voisins exactes et approximatives (ANN), permettant aux utilisateurs de décider s’ils souhaitent des recherches plus rapides ou une précision plus élevée. Faiss est également optimisée pour gérer de très grands ensembles de données, capables de passer à l’échelle jusqu’à des milliards de vecteurs.
- Accélération GPU : Faiss dispose d’une prise en charge intégrée de l’accélération GPU, ce qui améliore considérablement les performances pour les recherches à grande échelle. C’est une option de référence pour les applications à faible latence où la vitesse de recherche est essentielle.
- Méthodes d’indexation : Faiss propose diverses méthodes d’indexation, telles que IVF (Inverted File Index) et PQ (Product Quantization), qui optimisent l’utilisation de la mémoire et la vitesse. Ces méthodes permettent aux utilisateurs de réduire l’espace de recherche, rendant les recherches plus efficaces sans trop compromettre la précision.
Comment Faiss intègre la recherche vectorielle
Faiss permet aux utilisateurs de choisir différentes méthodes de recherche en fonction de leurs besoins. Par exemple, la recherche exacte peut être utilisée lorsqu’une grande précision est requise, tandis que la recherche approximative est idéale lorsque la vitesse est plus importante. La capacité de Faiss à équilibrer ces facteurs le rend très adaptable à une grande variété de cas d’utilisation.
Qu’est-ce que ScaNN ? Un aperçu
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) est une bibliothèque open-source développée par Google, conçue pour les recherches rapides et approximatives de plus proches voisins dans des jeux de données à grande échelle. ScaNN est optimisée pour les applications d’apprentissage automatique, en particulier celles impliquant des embeddings, comme la recherche d’images et de texte.
Fonctionnalités et points forts principaux de ScaNN
ScaNN est conçue pour être très efficace, avec un accent mis sur la vitesse et la précision. Contrairement à Faiss, qui propose à la fois la recherche exacte et approximative, ScaNN se concentre exclusivement sur la recherche approximative de plus proches voisins (ANNS), ce qui en fait un meilleur choix lorsque la vitesse est la priorité.
- Partitionnement et quantification : ScaNN utilise des techniques avancées comme le partitionnement et le hachage asymétrique pour accélérer les requêtes de recherche. Elle prend également en charge la compression vectorielle, qui réduit l’utilisation de la mémoire, la rendant évolutive même pour de grands jeux de données.
- Intégration TensorFlow : ScaNN s’intègre parfaitement à TensorFlow, ce qui la rend particulièrement bien adaptée aux flux de travail d’apprentissage automatique. Cette intégration permet aux développeurs d’incorporer la recherche vectorielle dans leurs pipelines d’IA sans surcharge significative.
Comment ScaNN gère la recherche vectorielle
L’accent mis par ScaNN sur la recherche approximative lui permet de traiter de grands jeux de données avec une latence minimale. Elle utilise une combinaison de techniques de partitionnement et de quantification pour réduire l’espace de recherche, ce qui accélère les requêtes tout en maintenant un haut degré de précision.
Principales différences entre Faiss et ScaNN
Bien que Faiss et ScaNN soient toutes deux conçues pour effectuer une recherche vectorielle efficace, elles diffèrent dans des domaines clés tels que la méthodologie de recherche, la gestion des données et l’évolutivité. Examinons de plus près les différences entre ces deux outils.
Méthodologie de recherche
Faiss propose des méthodes de recherche exactes et approximatives, permettant aux utilisateurs de choisir l’approche qui correspond le mieux à leur cas d’utilisation. Pour les recherches approximatives, Faiss utilise des techniques comme IVF et PQ pour diviser le jeu de données en clusters plus petits, ce qui accélère le processus de recherche. Pour les recherches exactes, Faiss effectue une comparaison par force brute sur tous les vecteurs, garantissant une grande précision.
ScaNN, en revanche, se concentre uniquement sur la recherche approximative de plus proches voisins. Elle y parvient en utilisant des techniques de partitionnement et de quantification qui réduisent l’espace de recherche, permettant des temps de requête plus rapides. ScaNN est particulièrement optimisée pour la recherche à grande vitesse dans les flux de travail d’apprentissage automatique, où une précision absolue peut être échangée contre de la vitesse.
Gestion des données
En matière de traitement des données, Faiss et ScaNN adoptent des approches différentes. Faiss est conçu pour gérer de très grands jeux de données, avec une prise en charge des recherches basées à la fois sur CPU et GPU. Faiss utilise des méthodes d’indexation comme la quantification de produit pour compresser le jeu de données, ce qui lui permet de fonctionner efficacement même avec des milliards de vecteurs.
ScaNN, en revanche, se concentre sur les recherches en mémoire, en optimisant les performances grâce à la compression et à la quantification vectorielles. ScaNN excelle lorsque le jeu de données peut être conservé en mémoire, offrant des recherches à faible latence particulièrement utiles dans les applications d’IA impliquant des embeddings.
Évolutivité et performances
Faiss est connu pour sa capacité à évoluer vers des jeux de données massifs. Ses différentes méthodes d’indexation permettent aux utilisateurs d’allouer la mémoire et de privilégier la vitesse ou la précision. Faiss prend également en charge l’accélération GPU, ce qui le rend idéal pour les applications à grande échelle où les performances de recherche en temps réel sont essentielles.
ScaNN est optimisé pour la vitesse et l’efficacité dans le traitement de grands jeux de données, en particulier dans le contexte de l’apprentissage automatique. En utilisant des techniques comme le hachage asymétrique et le partitionnement, ScaNN peut évoluer efficacement sans nécessiter de grandes quantités de ressources de calcul. Toutefois, contrairement à Faiss, ScaNN ne propose pas de prise en charge GPU, ce qui peut limiter ses performances dans certains scénarios.
Flexibilité et personnalisation
En termes de flexibilité, Faiss offre davantage d’options de personnalisation. Les utilisateurs peuvent choisir parmi diverses méthodes d’indexation, notamment l’indexation plate, IVF et PQ, afin d’optimiser les performances en fonction de leurs besoins spécifiques. Faiss permet également aux utilisateurs d’ajuster finement l’équilibre entre précision et vitesse, leur donnant ainsi plus de contrôle sur la manière dont la recherche est effectuée.
ScaNN se concentre davantage sur la fourniture de recherches à grande vitesse avec une personnalisation minimale. Bien qu’il offre certaines options pour ajuster la précision par rapport à la vitesse, il ne propose pas autant de choix de configuration que Faiss. Cela rend ScaNN plus facile à utiliser pour les développeurs qui souhaitent des recherches rapides sans avoir à ajuster finement leur système, mais il n’a pas la flexibilité qu’offre Faiss.
Intégration et écosystème
Faiss s’intègre bien à divers frameworks d’apprentissage automatique et d’IA, et sa prise en charge GPU le rend très efficace pour les applications à faible latence. C’est un choix populaire parmi les data scientists et les ingénieurs travaillant avec de grands jeux de données et cherchant à créer des systèmes de recherche évolutifs en temps réel.
ScaNN, en revanche, est étroitement intégré à TensorFlow, ce qui en fait l’option privilégiée pour les utilisateurs de TensorFlow qui souhaitent intégrer la recherche vectorielle à leurs flux de travail. Cette intégration simplifie le processus d’ajout de fonctionnalités de recherche vectorielle aux modèles d’apprentissage automatique.
Facilité d’utilisation
Faiss est plus complexe que ScaNN en termes d’installation et de configuration. La variété des méthodes d’indexation et la nécessité de choisir entre recherche exacte et approximative signifient que les développeurs peuvent devoir consacrer plus de temps à comprendre comment configurer au mieux Faiss pour leur cas d’utilisation.
ScaNN, en revanche, est plus simple à configurer. Son accent mis sur la recherche approximative et son intégration étroite avec TensorFlow signifient que les développeurs peuvent l’intégrer rapidement à leurs flux de travail existants avec un minimum de surcharge. Toutefois, pour ceux qui n’utilisent pas TensorFlow, Faiss peut offrir davantage de polyvalence.
Considérations de coût
Faiss prend en charge l’accélération GPU, ce qui peut réduire les temps de requête mais peut augmenter les coûts matériels, selon votre infrastructure. Cependant, la capacité de Faiss à équilibrer l’utilisation de la mémoire et la vitesse de recherche peut aider à maintenir les coûts d’exploitation à un niveau bas.
ScaNN, bien qu’optimisé pour des recherches rapides en mémoire, ne propose pas de prise en charge GPU, ce qui signifie qu’il est moins susceptible d’entraîner des coûts matériels supplémentaires. Cependant, la nécessité de conserver les données en mémoire peut nécessiter davantage de RAM, en particulier pour les grands jeux de données, ce qui pourrait augmenter les coûts.
Fonctionnalités de sécurité
Ni Faiss ni ScaNN ne sont fournis avec des fonctionnalités de sécurité intégrées telles que le chiffrement ou le contrôle d’accès. Toute exigence de sécurité, comme le chiffrement des données ou l’authentification, doit être mise en œuvre au niveau de l’application. Les utilisateurs peuvent plutôt choisir une base de données vectorielle conçue à cet effet, comme Milvus, qui fournit des fonctionnalités avancées de niveau entreprise.
Quand choisir Faiss
Faiss est le meilleur choix si vous travaillez avec de très grands jeux de données qui nécessitent des recherches exactes ou approximatives. Sa flexibilité et sa prise en charge du GPU le rendent idéal pour les applications qui doivent équilibrer vitesse et précision tout en passant à l’échelle jusqu’à des milliards de vecteurs.
Utilisez Faiss si votre projet se concentre sur :
- Des systèmes de recherche en temps réel qui nécessitent des requêtes à faible latence.
- Des jeux de données massifs où l’efficacité mémoire et l’accélération GPU sont importantes.
- Des applications qui nécessitent des capacités de recherche exacte en plus de la recherche approximative.
Quand choisir ScaNN
ScaNN est idéal pour les applications où la vitesse et la recherche approximative sont les principales préoccupations. Son intégration avec TensorFlow le rend particulièrement adapté aux pipelines d’apprentissage automatique, en particulier ceux impliquant des embeddings.
Utilisez ScaNN si votre projet implique :
- Des modèles d’apprentissage automatique où une recherche rapide et approximative des plus proches voisins est requise.
- Des applications basées sur TensorFlow qui nécessitent une recherche vectorielle efficace.
- Des applications où la recherche à faible latence est critique mais où la prise en charge du GPU n’est pas nécessaire.
Comparaison des bibliothèques de recherche vectorielle et des bases de données vectorielles conçues à cet effet
Les bibliothèques de recherche vectorielle comme Faiss et ScaNN ainsi que les bases de données vectorielles conçues à cet effet comme Milvus visent toutes deux à résoudre le problème de la recherche de similarité pour les données vectorielles de grande dimension, mais elles remplissent des rôles différents.
Les bibliothèques de recherche vectorielle se concentrent uniquement sur la tâche de recherche efficace des plus proches voisins. Elles offrent des solutions légères et rapides pour trouver des vecteurs similaires à un vecteur de requête. Elles sont souvent utilisées dans des environnements plus petits, à nœud unique, ou pour des applications avec des jeux de données statiques ou de taille modérée. Cependant, elles manquent généralement de fonctionnalités pour gérer les données dynamiques, assurer la persistance ou passer à l’échelle sur des systèmes distribués. Les développeurs utilisant ces bibliothèques doivent généralement gérer manuellement la gestion des données, les mises à jour et la mise à l’échelle.
D’autre part, les bases de données vectorielles conçues à cet effet comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) sont des systèmes complets conçus pour la gestion de données vectorielles à grande échelle. Ces bases de données vont au-delà de la simple recherche vectorielle, en offrant des fonctionnalités telles que le stockage persistant, les mises à jour en temps réel, l’architecture distribuée et des capacités de requête avancées. Elles prennent en charge les jeux de données dynamiques et peuvent facilement gérer des applications en temps réel où les données sont fréquemment mises à jour. De plus, les bases de données vectorielles incluent souvent une prise en charge intégrée pour combiner les recherches vectorielles avec le filtrage traditionnel et les requêtes de métadonnées, ce qui les rend idéales pour les environnements de production nécessitant évolutivité, haute disponibilité et fonctionnalités de recherche plus complexes.
- Découvrez les dernières nouveautés et améliorations de Zilliz Cloud : Mise à jour de Zilliz Cloud : services de migration, connecteurs Fivetran, multi-réplicas, et plus encore
Quand choisir chaque solution de recherche vectorielle
Choisissez les bibliothèques de recherche vectorielle si :
- Vous avez un jeu de données de petite à moyenne taille, relativement statique.
- Vous préférez un contrôle total sur les algorithmes d’indexation et de recherche.
- Vous intégrez la recherche dans un système existant et pouvez gérer l’infrastructure.
Choisissez les bases de données vectorielles conçues à cet effet si :
- Vous devez passer à l’échelle jusqu’à des milliards de vecteurs sur des systèmes distribués.
- Votre jeu de données change fréquemment, nécessitant des mises à jour en temps réel.
- Vous préférez des solutions gérées qui prennent en charge le stockage, la mise à l’échelle et les optimisations de requêtes pour vous.
En résumé, les bibliothèques de recherche vectorielle conviennent mieux aux cas d’utilisation plus simples et à plus petite échelle, où la rapidité et l’efficacité mémoire sont prioritaires, mais où la complexité opérationnelle est minimale. Les bases de données vectorielles spécialisées, en revanche, sont conçues pour des systèmes à grande échelle et de niveau production qui exigent une gestion dynamique des données, de l’évolutivité et une facilité d’utilisation, offrant souvent des avantages opérationnels significatifs aux développeurs qui gèrent des applications complexes.
Évaluer et comparer différentes solutions de recherche vectorielle
Bien, nous avons maintenant appris la différence entre les différentes solutions de recherche vectorielle. Les questions suivantes sont : comment vous assurez-vous que votre algorithme de recherche renvoie des résultats précis et le fait à une vitesse fulgurante ? Comment évaluez-vous l’efficacité de différents algorithmes ANN, en particulier à grande échelle ?
Pour répondre à ces questions, nous avons besoin d’un outil de benchmarking. De nombreux outils de ce type sont disponibles, et deux se distinguent comme les plus efficaces : ANN benchmarks et VectorDBBench.
ANN benchmarks
ANN Benchmarks (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) est un projet open source conçu pour évaluer et comparer les performances de divers algorithmes de plus proches voisins approximatifs (ANN). Il fournit un cadre standardisé pour benchmarker différents algorithmes sur des tâches telles que la recherche vectorielle en haute dimension, permettant aux développeurs et aux chercheurs de mesurer des métriques comme la vitesse de recherche, la précision et l’utilisation de la mémoire sur divers jeux de données. En utilisant ANN-Benchmarks, vous pouvez évaluer les compromis entre vitesse et précision pour des algorithmes comme ceux que l’on trouve dans des bibliothèques telles que Faiss, Annoy, HNSWlib et d’autres, ce qui en fait un outil précieux pour comprendre quels algorithmes fonctionnent le mieux pour des applications spécifiques.
Dépôt GitHub d’ANN Benchmarks : https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Site Web d’ANN Benchmarks : https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) à l’aide de leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. 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.
Dépôt GitHub de VectorDBBench : https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Jetez un coup d’œil rapide aux performances des principales bases de données vectorielles dans le classement VectorDBBench.
Techniques et perspectives sur l’évaluation de VectorDB :
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
Continuer à lire
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.