HNSWlib vs ScaNN : choisir le bon outil de recherche vectorielle pour votre application
Alors que les applications pilotées par l’IA continuent de se développer, le besoin d’outils de recherche vectorielle rapides et évolutifs est devenu essentiel. La recherche vectorielle est un élément clé des systèmes de recommandation, de la recherche d’images, du traitement du langage naturel (NLP) et d’autres domaines où il est crucial de trouver des similarités entre des données de grande dimension. Parmi les nombreux outils disponibles pour la recherche vectorielle, HNSWlib et ScaNN sont deux options largement utilisées, chacune offrant des avantages distincts.
Dans cet article, nous comparerons HNSWlib et ScaNN, en nous concentrant sur leurs fonctionnalités, leurs méthodologies de recherche, leur évolutivité et leurs cas d’utilisation afin de vous aider à déterminer lequel est le mieux adapté à vos besoins.
Qu’est-ce que la recherche vectorielle ?
Avant d’entrer dans les spécificités de HNSWlib et de ScaNN, il est essentiel de comprendre la recherche vectorielle. Pour faire simple, la recherche vectorielle, ou recherche de similarité vectorielle, trouve les vecteurs (points de données) les plus proches dans un espace de grande dimension par rapport à un vecteur de requête donné. 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 similaires sur le plan sémantique. 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 augmente 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 HNSWlib et ScaNN.
- Bases de données vectorielles spécialement conçues 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 extensions de recherche vectorielle
Qu’est-ce que HNSWlib ? Présentation
HNSWlib (Hierarchical Navigable Small World) est une bibliothèque open-source qui implémente un algorithme rapide de recherche approximative du plus proche voisin (ANNS) basé sur des graphes de petit monde. Cette méthode permet des recherches très efficaces dans des espaces vectoriels de grande dimension. HNSWlib est populaire pour son équilibre entre vitesse de recherche et efficacité mémoire, ce qui en fait un outil puissant pour les applications où des recherches rapides sont cruciales.
Fonctionnalités principales et points forts de HNSWlib
L’un des principaux avantages de HNSWlib est son approche basée sur les graphes de la recherche vectorielle. La bibliothèque construit un graphe dans lequel chaque nœud représente un vecteur, et les connexions entre les nœuds représentent la proximité avec d’autres vecteurs. Lorsqu’une requête est effectuée, l’algorithme de recherche parcourt le graphe pour trouver les vecteurs les plus similaires.
- Recherche en mémoire : HNSWlib effectue toutes ses opérations en mémoire, ce qui garantit des recherches à faible latence. Cela en fait un excellent choix pour les applications en temps réel.
- Recherche efficace : La structure de graphe hiérarchique permet des recherches rapides de plus proches voisins approximatifs, même avec de grands ensembles de données.
- Facilité d’utilisation : HNSWlib est simple à configurer et ne nécessite pas beaucoup de configuration. Il est conçu pour fonctionner immédiatement avec un réglage minimal, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui veulent un outil de recherche vectorielle rapide et facile à utiliser.
Comment HNSWlib intègre la recherche vectorielle
La fonctionnalité de recherche vectorielle de HNSWlib s’articule autour de son approche basée sur les graphes. La bibliothèque construit un graphe hiérarchique, et les requêtes sont traitées en parcourant ce graphe, en sautant entre les nœuds pour trouver des vecteurs proches de la requête. Cette méthode réduit le nombre de comparaisons nécessaires, ce qui accélère le processus de recherche. Le compromis, toutefois, est que HNSWlib est un outil de recherche de plus proches voisins approximatifs, ce qui signifie qu’il ne renvoie pas toujours les plus proches voisins exacts, mais qu’il le fait avec un délai minimal.
Qu’est-ce que ScaNN ? Un aperçu
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) est une bibliothèque de recherche vectorielle développée par Google. Elle est conçue pour gérer des ensembles de données à grande échelle avec une grande efficacité et rapidité. C’est un outil puissant pour les applications qui nécessitent des recherches vectorielles rapides, comme les moteurs de recommandation, la recherche d’images et les tâches de NLP. ScaNN est optimisé pour la recherche de plus proches voisins approximatifs (ANNS), en équilibrant vitesse et précision.
Fonctionnalités clés et points forts de ScaNN
ScaNN est conçu pour gérer efficacement de grands ensembles de données, même ceux contenant des milliards de vecteurs. Il y parvient grâce à une combinaison de techniques, notamment le partitionnement, la quantification et le hachage asymétrique. Ces méthodes aident à réduire l’espace de recherche et à améliorer l’utilisation de la mémoire ainsi que la vitesse de recherche.
- Partitionnement et quantification : ScaNN divise l’ensemble de données en clusters plus petits et compresse les vecteurs afin de réduire l’utilisation de la mémoire, ce qui accélère les recherches sans trop sacrifier la précision.
- Compromis personnalisable : ScaNN permet aux utilisateurs de contrôler l’équilibre entre la vitesse de recherche et la précision, ce qui le rend suffisamment flexible pour être adapté à divers cas d’utilisation.
- Intégration TensorFlow : ScaNN s’intègre parfaitement à TensorFlow, ce qui facilite son incorporation dans les flux de travail d’apprentissage automatique qui utilisent des embeddings ou des représentations vectorielles.
Comment ScaNN gère la recherche vectorielle
ScaNN se concentre sur la recherche de plus proches voisins approximatifs et utilise des techniques comme le partitionnement et la quantification pour améliorer les performances. En divisant l’ensemble de données en partitions plus petites, ScaNN réduit l’espace de recherche, permettant un traitement rapide des requêtes. Il prend également en charge la compression vectorielle, ce qui réduit l’utilisation de la mémoire, faisant de ScaNN un bon choix pour les applications qui doivent gérer efficacement des données à grande échelle.
Principales différences entre HNSWlib et ScaNN
Bien que HNSWlib et ScaNN soient tous deux conçus pour une recherche rapide et approximative de plus proches voisins, ils diffèrent de plusieurs façons, notamment par leurs méthodologies de recherche, leurs approches de gestion des données, leur évolutivité et leur flexibilité. Examinons ces différences en détail.
Méthodologie de recherche
HNSWlib repose sur un algorithme de recherche basé sur les graphes. Il construit un graphe dans lequel chaque nœud représente un vecteur, et l’algorithme de recherche navigue dans le graphe pour trouver les plus proches voisins. La structure de graphe hiérarchique permet à HNSWlib de trouver rapidement des voisins approximatifs, en minimisant le nombre de comparaisons nécessaires. Cette méthode est particulièrement efficace pour les recherches en mémoire où la vitesse est essentielle.
ScaNN, en revanche, utilise une combinaison de partitionnement et de quantification pour réduire l’espace de recherche. ScaNN regroupe le jeu de données en partitions, et les recherches sont effectuées dans les partitions les plus pertinentes. Cela permet à ScaNN de gérer efficacement de très grands jeux de données tout en maintenant un bon équilibre entre précision et vitesse. L’accent mis par ScaNN sur la compression vectorielle renforce encore son évolutivité.
Gestion des données
HNSWlib est conçu pour gérer des jeux de données en mémoire, ce qui nécessite que l’ensemble du jeu de données soit chargé en RAM pour les recherches. Cette approche garantit des recherches à faible latence, mais limite l’évolutivité si votre jeu de données est trop volumineux pour tenir en mémoire.
ScaNN est plus flexible en matière de gestion des données. Il utilise la compression vectorielle et le partitionnement pour réduire l’utilisation de la mémoire, ce qui lui permet de gérer des jeux de données plus volumineux plus efficacement. Bien qu’il fonctionne principalement en mémoire, ses techniques de compression le rendent mieux adapté aux applications où la mémoire est une contrainte.
Évolutivité et performances
En matière d’évolutivité, ScaNN a l’avantage sur HNSWlib. Les techniques de partitionnement et de quantification de ScaNN lui permettent de passer à l’échelle plus efficacement pour de très grands jeux de données. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs tout en maintenant des vitesses de recherche élevées, ce qui le rend particulièrement bien adapté aux applications à grande échelle où la taille du jeu de données est un facteur important.
HNSWlib offre de bonnes performances pour les jeux de données de taille moyenne, mais il est limité par ses opérations en mémoire. À mesure que le jeu de données augmente, les besoins en mémoire augmentent également, ce qui peut constituer un facteur limitant pour l’évolutivité. Cependant, pour les jeux de données qui tiennent confortablement en mémoire, HNSWlib offre une vitesse supérieure, ce qui le rend idéal pour les applications de recherche en temps réel.
Flexibilité et personnalisation
ScaNN offre davantage d’options de personnalisation, en particulier lorsqu’il s’agit d’équilibrer la vitesse de recherche et la précision. Les utilisateurs peuvent ajuster finement le système afin de privilégier la vitesse ou la précision en fonction des exigences spécifiques de leur application. Cette flexibilité rend ScaNN plus adaptable à une variété de cas d’utilisation.
HNSWlib est moins personnalisable, mais plus simple à utiliser. Il est conçu pour fonctionner efficacement dès l’installation, avec une configuration minimale requise. Cela en fait une excellente option pour les développeurs qui souhaitent une solution rapide et facile à utiliser sans avoir besoin d’ajuster finement les paramètres.
Intégration et écosystème
ScaNN est étroitement intégré à TensorFlow, ce qui en fait un choix idéal pour les applications d’apprentissage automatique qui s’appuient déjà sur ce framework. Son intégration avec TensorFlow simplifie le processus de recherche vectorielle dans les workflows d’apprentissage automatique, en particulier pour les tâches impliquant des embeddings.
HNSWlib, bien qu’il ne soit pas aussi profondément intégré aux frameworks d’apprentissage automatique que ScaNN, est une bibliothèque autonome qui peut être facilement intégrée dans des applications basées sur Python. Il est largement utilisé dans divers secteurs, des moteurs de recommandation aux applications de NLP, et son API simple facilite son intégration dans les systèmes existants.
Facilité d’utilisation
HNSWlib est connu pour sa simplicité. Il est facile à configurer, nécessite une configuration minimale et fonctionne efficacement avec les paramètres par défaut. Cela en fait un excellent choix pour les développeurs qui ont besoin d’une solution simple et rapide pour la recherche vectorielle.
ScaNN, bien qu’il soit également convivial, nécessite un peu plus de configuration, en particulier lorsqu’il s’agit d’ajuster finement les compromis entre vitesse et précision. Cependant, pour les développeurs travaillant au sein de l’écosystème TensorFlow, la facilité d’intégration de ScaNN peut rationaliser les workflows.
Considérations de coût
En matière de coût, HNSWlib nécessite moins de matériel, car il est optimisé pour les recherches basées sur CPU et effectue les opérations entièrement en mémoire. Cependant, l’exigence d’une mémoire suffisante pour contenir l’ensemble du jeu de données peut augmenter les coûts si le jeu de données est volumineux.
ScaNN, qui met l’accent sur le traitement efficace de jeux de données plus volumineux, peut nécessiter davantage de ressources de calcul, en particulier en matière de mémoire. Cependant, sa capacité à compresser les vecteurs et à partitionner les jeux de données peut aider à réduire l’utilisation globale de la mémoire, ce qui peut potentiellement diminuer les coûts d’infrastructure pour les applications à grande échelle.
Fonctionnalités de sécurité
Ni HNSWlib ni ScaNN n’offrent de fonctionnalités de sécurité intégrées comme le chiffrement ou le contrôle d’accès. Les développeurs devront mettre en œuvre leurs propres mesures de sécurité en fonction des exigences spécifiques de leur application, telles que le chiffrement des données et l’authentification des utilisateurs. Si vous avez des exigences plus élevées en matière de sécurité et de disponibilité, vous pouvez choisir une base de données vectorielle dédiée comme Milvus, dotée de fonctionnalités beaucoup plus avancées et de niveau entreprise que ScaNN et HNSWlib.
Quand choisir HNSWlib
HNSWlib est le bon choix si vous avez besoin d’une solution de recherche rapide en mémoire pour des jeux de données de taille moyenne. Son approche basée sur des graphes fournit des recherches à faible latence, ce qui la rend parfaite pour les applications en temps réel où la vitesse de recherche est essentielle. HNSWlib est également plus simple à configurer et ne nécessite pas beaucoup de personnalisation, ce qui la rend idéale pour les développeurs qui souhaitent une solution rapide et efficace sans avoir besoin d’un réglage fin approfondi.
Utilisez HNSWlib si :
- Vous travaillez avec des jeux de données de taille moyenne qui tiennent confortablement en mémoire.
- Vous avez besoin de capacités de recherche en temps réel avec une latence minimale.
- Vous préférez une configuration simple avec un minimum de paramètres.
Quand choisir ScaNN
ScaNN est préférable si vous travaillez avec de grands jeux de données et avez besoin d’une solution hautement efficace et évolutive. Sa capacité à gérer des milliards de vecteurs, combinée à ses techniques de partitionnement et de quantification, la rend idéale pour les applications où la vitesse et l’efficacité mémoire sont essentielles. ScaNN est particulièrement bien adaptée aux flux de travail d’apprentissage automatique qui utilisent TensorFlow et nécessitent une recherche rapide et approximative des plus proches voisins.
Utilisez ScaNN si :
- Vous travaillez avec des jeux de données à grande échelle.
- Votre application nécessite une intégration avec TensorFlow.
- Vous avez besoin d’un équilibre entre vitesse de recherche et précision.
Comparaison des bibliothèques de recherche vectorielle et des bases de données vectorielles dédiées
Les bibliothèques de recherche vectorielle comme HNSWlib et ScaNN ainsi que les bases de données vectorielles dédiées comme Milvus visent toutes deux à résoudre le problème de la recherche de similarité pour les données vectorielles de grande dimension, mais elles jouent 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 évoluer 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.
En revanche, les bases de données vectorielles dédiées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) 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 les 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 une évolutivité, une haute disponibilité et des fonctionnalités de recherche plus complexes.
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Quand choisir chaque solution de recherche vectorielle
Choisissez les bibliothèques de recherche vectorielle si :
- Vous disposez d’un jeu de données de petite à moyenne taille, relativement statique.
- Vous préférez avoir 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 spécialisées si :
- Vous devez évoluer jusqu’à des milliards de vecteurs sur des systèmes distribués.
- Votre jeu de données change fréquemment, ce qui nécessite des mises à jour en temps réel.
- Vous préférez des solutions managées 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 le mieux aux cas d’utilisation plus simples et à plus petite échelle, où la vitesse et l’efficacité mémoire sont des priorités, 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, une évolutivité et une facilité d’utilisation, offrant souvent des avantages opérationnels importants aux développeurs qui gèrent des applications complexes.
Évaluer et comparer toutes les solutions de recherche vectorielle
Très 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 ce à une vitesse fulgurante ? Comment évaluer l’efficacité des 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 de vecteurs 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 ANN Benchmarks : https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
Site Web ANN Benchmarks : https://ann-benchmarks.com/
VectorDBBench : un outil de benchmarking open source
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source conçu pour les 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 les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. VectorDBBench est écrit en Python et distribué sous licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement.
Dépôt GitHub VectorDBBench : https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
Jetez un coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Techniques et perspectives sur l’évaluation des VectorDB :
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