LanceDB vs ClickHouse : 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 ClickHouse, explorons d’abord le concept des 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 essentiel dans les applications d’IA, en 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 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 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 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 spécialement conçues 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
LanceDB est une base de données vectorielle serverless et ClickHouse est une base de données open source orientée colonnes avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
LanceDB : vue d’ensemble 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 bonne évolutivité et un bon rapport coût-efficacité. Elle peut s’exécuter de manière intégrée dans des backends existants, directement dans des applications clientes ou comme une 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 des plus proches voisins (ANN) à l’aide d’un index IVF_PQ. Cet index divise l’ensemble de données en partitions et applique la quantification de produit pour une compression efficace des vecteurs. LanceDB dispose également d’une recherche en texte intégral 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 des mots-clés, ainsi que le filtrage sur des champs de métadonnées. Cela permet aux développeurs de créer des systèmes de recherche et de recommandation complexes.
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 travaillent avec des données vectorielles à grande échelle et recherchent des solutions efficaces de recherche de similarité.
Click House : aperçu et technologie de base
ClickHouse est une base de données OLAP en temps réel open source connue pour sa prise en charge complète de SQL et son traitement des requêtes à grande vitesse. Elle excelle dans la gestion des requêtes analytiques grâce à son pipeline de requêtes entièrement parallélisé, ce qui lui permet d’effectuer rapidement des opérations de recherche vectorielle. Ses niveaux élevés de compression, personnalisables au moyen de codecs, permettent à ClickHouse de stocker et d’interroger efficacement de grands ensembles de données. L’une de ses principales forces est sa capacité à gérer des ensembles de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un outil puissant pour les utilisateurs travaillant avec des données vectorielles à grande échelle. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, permettant aux développeurs d’effectuer des requêtes complexes à la fois sur les vecteurs et sur leurs métadonnées associées.
ClickHouse intègre des fonctionnalités de recherche vectorielle grâce à ses capacités SQL, où les opérations de distance vectorielle sont traitées comme n’importe quelle autre fonction SQL. Cela permet une combinaison fluide avec le filtrage et l’agrégation traditionnels, ce qui la rend idéale pour les cas d’utilisation où les données vectorielles doivent être interrogées avec des métadonnées ou d’autres informations. De plus, des fonctionnalités expérimentales comme les indices Approximate Nearest Neighbour (ANN) offrent des capacités de correspondance plus rapides, quoique approximatives. ClickHouse prend également en charge la correspondance exacte via un balayage linéaire des lignes, son traitement parallélisé garantissant une vitesse et une efficacité élevées.
ClickHouse est une excellente option pour la recherche vectorielle lorsqu’il est important de combiner la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation de métadonnées. Elle est particulièrement utile pour les très grands ensembles de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également avantageuse lorsque la prise en charge de SQL est nécessaire et que l’ensemble de données vectorielles est trop volumineux pour s’appuyer sur des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données connexes dans ClickHouse ou si vous souhaitez éviter d’apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. Ses forces résident dans la correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que dans la gestion de grands ensembles de données, ce qui la rend adaptée aux utilisateurs ayant des exigences de recherche avancées.
ClickHouse se distingue comme une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données nécessitant un traitement parallélisé et lorsque l’on combine les recherches vectorielles avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL. Même si elle n’est peut-être pas aussi spécialisée pour les petits ensembles de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé que les bases de données vectorielles dédiées, sa capacité à gérer des requêtes complexes, y compris les métadonnées, en fait une option puissante pour les développeurs familiers avec SQL qui ont besoin de capacités de recherche vectorielle à grande vitesse.
Principales différences
Méthodologie de recherche
LanceDB : Recherche vectorielle avec recherche intégrée des k plus proches voisins (kNN) et des plus proches voisins approximatifs (ANN). Index IVF_PQ avec partitionnement et quantification de produit pour une compression vectorielle efficace. Recherche hybride pour la recherche sémantique et basée sur des mots-clés. Adaptée aux applications pilotées par l’IA.
ClickHouse : Recherche vectorielle comme extension du système de requêtes SQL. Correspondance exacte via des balayages linéaires parallélisés. Correspondance approximative avec ANN expérimental. L’approche centrée sur SQL est très facile à intégrer à d’autres workflows analytiques, en particulier pour les requêtes riches en métadonnées.
Point clé à retenir : Choisissez LanceDB si seule la performance et la flexibilité de la recherche vectorielle vous importent. Choisissez ClickHouse si vous avez besoin de filtrage de métadonnées et d’analyses basées sur SQL.
Données
LanceDB : Embeddings et données multimodales. Prend en charge les données structurées et non structurées. Stockage en colonnes pour les performances de lecture et d’écriture sur des ensembles de données à grande échelle, en particulier les charges de travail fortement vectorielles.
ClickHouse : Base de données OLAP. Données principalement structurées et semi-structurées. Mieux adaptée aux scénarios où les données vectorielles font partie d’un ensemble de données plus vaste avec beaucoup de métadonnées, ou lorsque l’agrégation et le filtrage sont importants.
Point clé à retenir : LanceDB est conçu pour les charges de travail fortement vectorielles, ClickHouse pour les données vectorielles + structurées.
Évolutivité et performances
LanceDB : évolutif grâce à plusieurs options de déploiement : intégré dans l’application, base de données serverless, partie d’un backend plus vaste. Optimise la recherche vectorielle et s’adapte bien aux grands ensembles de données.
ClickHouse : traitement parallélisé à grande vitesse. Gère des ensembles de données de plusieurs téraoctets. Les performances sur des charges de travail mixtes (recherche vectorielle + requêtes SQL complexes) sont un point fort.
Point clé : choisissez LanceDB pour une scalabilité spécifique à l’IA et ClickHouse pour des charges de travail mixtes à grande échelle nécessitant une forte parallélisation.
Flexibilité et personnalisation
LanceDB : indexation flexible et prise en charge de plusieurs métriques de distance (euclidienne, similarité cosinus, produit scalaire). Les développeurs peuvent affiner la recherche hybride pour combiner recherche sémantique et recherche par mots-clés.
ClickHouse : personnalisation via des fonctions SQL. Les développeurs peuvent écrire des requêtes complexes combinant des opérations vectorielles avec des fonctionnalités SQL classiques.
Point clé : LanceDB est destiné aux opérations vectorielles très spécialisées, ClickHouse à une flexibilité de requête plus générale.
Intégration et écosystème
LanceDB : s’intègre aux workflows d’IA et de machine learning, prend en charge plusieurs langages et embeddings directement.
ClickHouse : fait partie de l’écosystème analytique. Bon choix si votre projet utilise déjà ClickHouse pour des charges de travail OLAP ou si la compatibilité SQL est importante.
Point clé : LanceDB est destiné aux workflows axés d’abord sur l’IA, ClickHouse est plus agnostique en matière d’écosystème et s’intègre aux pipelines analytiques.
Facilité d’utilisation
LanceDB : axé développeurs, facile à configurer, documentation solide, API pour les opérations vectorielles.
ClickHouse : puissant mais centré sur SQL, il peut donc présenter une courbe d’apprentissage plus élevée pour les utilisateurs qui ne connaissent pas SQL ou le big data.
Point clé : LanceDB offre une courbe d’apprentissage plus favorable aux développeurs pour les cas d’utilisation spécifiques aux vecteurs.
Coût
LanceDB : open source et rentable pour les petits déploiements ou l’utilisation intégrée. Options serverless pour contrôler les coûts des charges de travail variables.
ClickHouse : open source mais peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés en raison du besoin de nombreuses ressources de calcul pour traiter de grands ensembles de données.
Point clé : LanceDB convient aux petites échelles ou à l’utilisation intégrée, ClickHouse à l’usage en entreprise.
Sécurité
LanceDB : dispose de fonctionnalités de sécurité de base comme le contrôle d’accès et l’intégration avec des backends sécurisés. La sécurité est encore en évolution.
ClickHouse : dispose de fonctionnalités de sécurité robustes : chiffrement, authentification, contrôles d’accès granulaires. Prêt pour l’entreprise pour des déploiements sécurisés.
Point clé : ClickHouse convient aux déploiements où une sécurité de niveau entreprise est requise.
Quand choisir LanceDB
LanceDB est destiné aux projets fortement axés sur l’IA et le machine learning, où les embeddings vectoriels sont au cœur de l’application. Il est idéal pour des cas d’utilisation comme les systèmes de recommandation, la recherche sémantique et les applications basées sur la similarité qui nécessitent des opérations vectorielles hautes performances. Il intègre la recherche kNN et ANN, la recherche hybride et des options de déploiement rentables, ce qui le rend parfait pour les développeurs gérant des données distribuées à grande échelle avec des embeddings multimodaux. De plus, il est convivial pour les développeurs et prend en charge plusieurs langages de programmation, ce qui facilite sa mise en œuvre pour les workflows d’IA.
Quand choisir ClickHouse
ClickHouse convient aux scénarios où la recherche vectorielle n’est qu’une partie d’un pipeline analytique plus vaste. Il est idéal pour les applications qui nécessitent une recherche en texte intégral, des analyses basées sur SQL et des opérations vectorielles. Des cas d’utilisation comme l’analyse du comportement client, l’analyse de logs et le reporting multidimensionnel bénéficient du traitement de requêtes parallélisé à grande vitesse de ClickHouse et de sa capacité à gérer des ensembles de données de plusieurs téraoctets. Il est particulièrement adapté si votre équipe connaît déjà SQL ou utilise ClickHouse pour d’autres charges de travail OLAP, car il ne nécessite pas l’introduction d’outils supplémentaires.
Conclusion
LanceDB est destiné aux projets axés d’abord sur l’IA qui nécessitent une recherche efficace de similarité vectorielle, des capacités hybrides et une conception centrée sur les développeurs ; ClickHouse est destiné aux workflows fortement axés sur l’analytique qui combinent des opérations vectorielles avec des requêtes SQL traditionnelles sur de grands ensembles de données. Choisissez LanceDB pour les applications intensives en embeddings et ClickHouse pour la recherche vectorielle dans les systèmes analytiques. En tenant compte de l’échelle, du type de données et des exigences de performance de votre workload, vous pouvez choisir le bon outil pour votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de LanceDB et ClickHouse, 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. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres ensembles 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 à haute performance, 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 managé) en utilisant leurs propres ensembles 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 référentiel GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles 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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