LanceDB vs Deep Lake : 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 Deep Lake, 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, telles que la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 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 conçues à cet effet 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
LanceDB est une base de données vectorielle serverless et Deep Lake est un data lake optimisé pour les embeddings vectoriels. 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. Conçue 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 une base de données serverless distante, 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 vectorielle efficace. LanceDB dispose également d’une recherche plein texte et d’index 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 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.
DeepLake : aperçu et technologie de base
Deep Lake est une base de données spécialisée conçue pour gérer les données vectorielles et multimédias — telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types non structurés — largement utilisée dans l’IA et l’apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un lac de données et comme un magasin vectoriel :
- En tant que lac de données : Deep Lake prend en charge le stockage et l’organisation des données non structurées (images, audio, vidéos, texte et formats comme NIfTI pour l’imagerie médicale) dans un format contrôlé par version. Cette configuration améliore les performances dans les tâches d’apprentissage profond. Elle permet l’interrogation rapide et la visualisation des ensembles de données, facilitant ainsi la création de jeux d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- En tant que magasin vectoriel : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des vector embeddings et des métadonnées associées (par ex., texte, JSON, images). Les données peuvent être stockées localement, dans votre environnement cloud ou sur le stockage géré de Deep Lake. Il s’intègre parfaitement avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, simplifiant le développement d’applications de Retrieval Augmented Generation (RAG).
Deep Lake utilise l’index Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basé sur le package Hnswlib avec des optimisations supplémentaires, pour la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN). Cela permet d’interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins de 1 seconde. Ses fonctionnalités uniques incluent le multithreading pour une création d’index plus rapide et une gestion efficace de la mémoire afin de réduire l’utilisation de la RAM.
Par défaut, Deep Lake utilise une recherche linéaire d’embeddings pour les ensembles de données comptant jusqu’à 100 000 lignes. Pour les ensembles de données plus volumineux, il passe à ANN afin d’équilibrer précision et performances. L’API permet aux utilisateurs d’ajuster ce seuil selon leurs besoins.
Bien que l’index de Deep Lake ne soit pas utilisé pour les recherches combinant attributs et vecteurs (qui reposent actuellement sur une recherche linéaire), les prochaines mises à jour corrigeront cette limitation afin d’améliorer encore ses fonctionnalités.
Deep Lake en tant que magasin vectoriel : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des vector embeddings et leurs métadonnées associées, notamment du texte, du JSON, des images, de l’audio et des fichiers vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré ou sur le stockage géré de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de Retrieval Augmented Generation (RAG).
Différences clés
Performance et méthodologie de recherche
LanceDB utilise IVF_PQ (Inverted File with Product Quantization) comme algorithme de recherche principal, en divisant les ensembles de données en partitions et en compressant les vecteurs pour une récupération plus rapide. Pour les ensembles de données plus petits, il effectue une recherche exhaustive des k plus proches voisins afin de maintenir la précision. Le système prend en charge diverses métriques de distance, notamment la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire, permettant une correspondance de similarité précise selon les exigences du cas d’utilisation.
Deep Lake met en œuvre HNSW (Hierarchical Navigable Small World) via une version optimisée de Hnswlib, capable d’interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins d’une seconde. Il utilise par défaut la recherche linéaire pour les ensembles de données de moins de 100 000 lignes, avec des seuils configurables. L’approche multithread pour la création d’index aide à équilibrer vitesse et utilisation des ressources.
Gestion des données
LanceDB s’appuie sur le format colonnaire Lance, offrant un stockage et une récupération efficaces pour les données structurées comme non structurées. Ses capacités de recherche hybride permettent aux développeurs de combiner des recherches de similarité vectorielle avec un filtrage des métadonnées, ce qui le rend efficace pour les requêtes complexes nécessitant à la fois des capacités de recherche sémantique et traditionnelle.
Deep Lake gère les données multimédias comme les images, l’audio et la vidéo aux côtés des vector embeddings. Son système de contrôle de version suit les modifications apportées aux datasets, ce qui le rend adapté aux workflows de machine learning. La limitation actuelle est que les recherches combinant attributs et vecteurs reposent sur une recherche linéaire, bien que des mises à jour soient prévues pour y remédier.
Déploiement et intégration
LanceDB propose trois principales options de déploiement : l’intégration dans des backends existants, l’intégration directe dans des applications clientes, ou la configuration en tant que base de données serverless. Cette flexibilité permet aux équipes de choisir l’architecture la plus adaptée à leurs besoins spécifiques, qu’il s’agisse d’une instance intégrée légère ou d’un déploiement serverless complet.
Deep Lake prend en charge le stockage local, le déploiement cloud et les services de stockage managés. Son intégration avec LangChain et LlamaIndex le rend particulièrement performant pour les applications RAG. Le système gère le stockage des données dans des environnements locaux, des configurations cloud personnalisées ou l’infrastructure managée de Deep Lake.
Considérations pratiques d’utilisation
LanceDB privilégie la simplicité et la rentabilité. Son cœur basé sur Rust prend en charge Python, JavaScript et d’autres langages, ce qui le rend accessible à des équipes de développement variées. L’accent mis sur les options de déploiement légères contribue à réduire la charge opérationnelle.
Deep Lake excelle dans la gestion de grands datasets multimédias avec contrôle de version. Son architecture convient aux pipelines de machine learning et aux applications RAG. Le système offre des outils complets de visualisation et de gestion des datasets, bien que cela puisse accroître la complexité par rapport à des vector stores plus simples.
Structure des coûts
LanceDB suit un modèle open-source avec des options d’auto-hébergement. Les organisations peuvent le déployer et le faire évoluer sur leur infrastructure, ce qui peut réduire les coûts pour les équipes disposant déjà de ressources matérielles.
Deep Lake propose à la fois des options auto-hébergées et managées. Les coûts du service managé varient en fonction du volume de stockage et des besoins de calcul. Bien que cela puisse augmenter les coûts directs, cela peut réduire la charge opérationnelle et les besoins de maintenance.
LanceDB
Choisissez LanceDB pour une recherche vectorielle légère avec requêtes hybrides, un déploiement intégré ou lorsque le coût et la facilité d’intégration sont essentiels, en particulier lorsque vous avez besoin d’un filtrage des métadonnées en plus de la recherche vectorielle.
Deep Lake
Choisissez Deep Lake pour de grands datasets multimédias, des pipelines de machine learning nécessitant un contrôle de version ou des applications RAG qui bénéficient de LangChain/LlamaIndex, en particulier lorsque vous travaillez avec des images, de l’audio et de la vidéo.
Conclusion
LanceDB se distingue par sa recherche IVF_PQ efficace, son format de données en colonnes et ses options de déploiement flexibles, tandis que Deep Lake excelle dans la gestion des données multimédias, le contrôle de version et l’intégration avec les outils ML. Votre choix doit correspondre à des besoins spécifiques : LanceDB pour une recherche vectorielle légère et rentable avec de solides capacités hybrides, ou Deep Lake pour une gestion complète des données multimédias et l’intégration de pipelines ML.
Lisez ceci pour obtenir une vue d’ensemble de LanceDB et Deep Lake, 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 datasets 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 les bases de données vectorielles par vous-même
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, afin 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 coup d’œil rapide 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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