LanceDB vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer LanceDB et Aerospike, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement 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 des 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, 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 spécialisées comme Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle comme Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères comme Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
LanceDB est une base de données vectorielle serverless et Aerospike est également une base de données NoSQL distribuée et évolutive avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
LanceDB : aperçu et technologie de base
LanceDB est une base de données vectorielle open source pour l’IA qui stocke, gère, interroge et récupère des embeddings à partir de données multimodales à grande échelle. Construite sur Lance, un format de données colonnaire open source, LanceDB offre une intégration facile, une évolutivité et une rentabilité. Elle peut s’exécuter intégrée dans des backends existants, directement dans des applications clientes ou comme base de données distante serverless, ce qui la rend polyvalente pour de nombreux cas d’utilisation.
La recherche vectorielle est au cœur de LanceDB. Elle prend en charge à la fois la recherche exhaustive des k plus proches voisins (kNN) et la recherche approximative du plus proche voisin (ANN) à l’aide d’un index IVF_PQ. Cet index divise le jeu de données en partitions et applique la quantification produit pour une compression efficace des vecteurs. LanceDB dispose également d’une recherche plein texte et d’indices scalaires pour améliorer les performances de recherche sur différents types de données.
LanceDB prend en charge diverses métriques de distance pour la similarité vectorielle, notamment la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire. La base de données permet une recherche hybride combinant des approches sémantiques et basées sur les mots-clés, ainsi que le filtrage sur les champs de métadonnées. Cela permet aux développeurs de créer des systèmes complexes de recherche et de recommandation.
Le public principal de LanceDB est constitué de développeurs et d’ingénieurs travaillant sur des applications d’IA, des systèmes de recommandation ou des moteurs de recherche. Son cœur basé sur Rust et sa prise en charge de plusieurs langages de programmation la rendent accessible à un large éventail d’utilisateurs techniques. L’accent mis par LanceDB sur la facilité d’utilisation, l’évolutivité et les performances en fait un excellent outil pour ceux qui traitent des données vectorielles à grande échelle et recherchent des solutions efficaces de recherche de similarité.
Aerospike : présentation et technologie de base
Aerospike est une base de données NoSQL destinée aux applications en temps réel à hautes performances. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation de bases de données vectorielles. Cette capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit comporter au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, ce qui vous permet de rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’affecter les enregistrements upsertés à un ensemble spécifique afin de pouvoir les surveiller et effectuer des opérations dessus.
AVS a une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour des enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’indexation. Cela se fait par lots et de manière distribuée sur tous les nœuds AVS ; ainsi, tous les cœurs CPU du cluster AVS sont utilisés et le système est évolutif. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’indexation, AVS traite le vecteur en vue de son indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour un traitement parallèle SIMD.
AVS effectue des requêtes pendant l’ingestion afin de « préhydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des requêtes de recherche, mais apparaissent comme des lectures sur la couche de stockage. Ainsi, le cache est alimenté avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche par similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles en haute dimension.
Principales différences
Performances et méthodes de recherche
LanceDB utilise l’indexation IVF_PQ, en divisant les données en partitions avec quantification de produit pour la compression. Elle prend en charge à la fois la recherche kNN exacte et la recherche approximative du plus proche voisin.
Aerospike Vector Search utilise exclusivement des index HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Il traite les vecteurs de manière asynchrone par lots sur plusieurs nœuds et utilise des instructions AVX pour le traitement parallèle.
Gestion des données
LanceDB, construit sur le format colonnaire Lance, gère les données structurées et non structurées. Il prend en charge la recherche hybride combinant similarité vectorielle et filtrage par métadonnées.
Aerospike stocke les données vectorielles dans sa base de données NoSQL. Chaque enregistrement peut avoir plusieurs vecteurs et index, avec une visibilité immédiate des mises à jour mais une construction d’index asynchrone.
Évolutivité
LanceDB s’exécute de façon embarquée dans les applications ou comme base de données serverless. Étant basé sur un format colonnaire, il est efficace pour les charges de travail à forte proportion de lectures.
Aerospike distribue l’indexation sur les nœuds en utilisant tous les cœurs CPU disponibles. Sa stratégie de cache par préhydratation contribue aux performances des requêtes à grande échelle.
Configuration et utilisation
LanceDB fournit des options d’intégration pour plusieurs langages de programmation via son cœur Rust. Sa nature open source signifie un accès direct au code source et au support de la communauté.
Aerospike Vector Search est actuellement en Preview avec un accès uniquement sur demande. Il s’intègre aux déploiements Aerospike existants, mais nécessite une configuration spécifique pour les opérations vectorielles.
Structure des coûts
LanceDB est open source et peut s’exécuter de façon embarquée, ce qui peut réduire les coûts opérationnels. Les coûts de déploiement serveur dépendent de votre infrastructure.
Aerospike nécessite une licence commerciale. Les coûts incluent la licence de base de données et l’infrastructure pour les nœuds de base de données et de recherche vectorielle.
Sécurité
LanceDB hérite des fonctionnalités de sécurité de votre environnement de déploiement lorsqu’il s’exécute en mode intégré. Pour les déploiements serveur, vous devrez mettre en œuvre des mesures de sécurité.
Aerospike fournit une sécurité de niveau entreprise avec chiffrement, authentification et contrôle d’accès basé sur les rôles intégrés à leur plateforme.
Quand choisir LanceDB
LanceDB convient le mieux aux équipes qui créent des applications d’IA nécessitant des capacités de recherche vectorielle intégrées, en particulier lorsqu’elles travaillent avec des types de données variés et des exigences de recherche hybride. Sa nature open-source, son stockage en colonnes et sa capacité à s’exécuter directement au sein des applications en font une solution idéale pour les projets où le contrôle de la pile technologique et l’efficacité des coûts sont des priorités, notamment dans le développement de systèmes d’apprentissage automatique et de recommandation.
Quand choisir Aerospike
Aerospike Vector Search convient aux environnements d’entreprise qui nécessitent des opérations vectorielles hautes performances au sein d’une infrastructure NoSQL existante. C’est le meilleur choix pour les organisations qui exigent des capacités de calcul distribué, une stricte cohérence des données et des fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise. La plateforme excelle particulièrement dans les cas d’utilisation exigeant des opérations de recherche vectorielle en temps réel sur des systèmes distribués à grande échelle.
Conclusion
LanceDB offre flexibilité et rentabilité grâce à son approche open-source et intégrée, tandis qu’Aerospike fournit une recherche vectorielle distribuée à l’échelle de l’entreprise avec des fonctionnalités de sécurité robustes. Votre choix doit s’aligner sur vos exigences techniques : LanceDB pour les applications d’IA intégrées et les besoins de recherche hybride, ou Aerospike pour les systèmes distribués de niveau entreprise nécessitant une forte cohérence et sécurité. Tenez compte de votre échelle, de votre budget et du fait que vous ayez besoin d’une architecture intégrée ou distribuée comme principaux facteurs de décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de LanceDB et d’Aerospike, 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 de 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 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 des 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 géré) 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 engagés 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.
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