LanceDB vs Rockset : 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 Rockset, explorons d’abord le concept de 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, comme la signification 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 central 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 tels que 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 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 sans serveur et Rockset est une base de données de recherche et d’analyse 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. Construit sur Lance, un format de données colonnaire open source, LanceDB offre une intégration facile, une grande évolutivité et une bonne rentabilité. Il peut s’exécuter de manière intégrée dans des backends existants, directement dans des applications clientes ou comme une base de données distante sans serveur, ce qui le rend polyvalent pour de nombreux cas d’utilisation.
La recherche vectorielle est au cœur de LanceDB. Il 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 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 qu’un 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 le 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.
Rockset : vue d’ensemble et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui la rend idéale pour les applications qui ont besoin d’insights à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est le Converged Indexing construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui le rend extrêmement efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN) et utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité. Rockset est agnostique en matière d’algorithme, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer une grande variété de modèles de requêtes par défaut. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose d’API SQL et REST pour l’interface de requête.
Principales différences
Méthodologie de recherche
LanceDB propose une recherche par similarité vectorielle avec prise en charge de la recherche k-Nearest Neighbor (kNN) et Approximate Nearest Neighbor (ANN) à l’aide d’un index IVF_PQ. Cet index partitionne les données et applique la quantification produit pour la compression des vecteurs. LanceDB prend également en charge la recherche hybride, combinant recherche sémantique et recherche par mots-clés, ce qui la rend parfaite pour des cas d’utilisation complexes comme les systèmes de recommandation et la recherche personnalisée.
Rockset inclut la recherche vectorielle dans son framework Converged Indexing et utilise un index FAISS distribué. Cela prend en charge la recherche ANN et kNN et permet une optimisation dynamique entre les deux pour obtenir les meilleures performances. La flexibilité de Rockset s’étend à la recherche multimodale et permet des requêtes sur différents types de données.
Données
LanceDB excelle avec les données multimodales, grâce au stockage intégré et à l’indexation scalaire et plein texte. Il gère les données structurées, semi-structurées et non structurées et dispose d’un filtrage robuste des métadonnées.
Rockset est conçu pour l’ingestion et les mises à jour de données en temps réel, y compris les flux d’événements et la capture de données modifiées (CDC). Sa base RocksDB mutable permet des mises à jour en place des embeddings et des métadonnées, parfaite pour des données dynamiques à haute vélocité.
Évolutivité et performance
LanceDB est évolutif et prend en charge les déploiements embarqués, serverless et les backends existants. Cela signifie qu’il convient aussi bien au développement local qu’aux applications à grande échelle.
Rockset est unique grâce à son architecture distribuée et à son traitement en temps réel. Il s’adapte horizontalement aux grands volumes de données et peut gérer des applications à haut débit qui nécessitent des résultats à la seconde près.
Flexibilité et personnalisation
LanceDB dispose d’une API conviviale pour les développeurs, prend en charge plusieurs langages et offre des métriques de recherche personnalisables (par exemple, distance euclidienne, similarité cosinus, produit scalaire). Il est destiné aux développeurs qui souhaitent un contrôle fin sur le comportement de recherche et le filtrage.
Rockset dispose d’API SQL et REST et d’une recherche vectorielle agnostique en matière d’algorithme. Son optimiseur basé sur les coûts choisit automatiquement le meilleur chemin d’exécution des requêtes, afin que les utilisateurs n’aient pas à le faire.
Intégration et écosystème
LanceDB s’intègre bien aux workflows d’IA et de ML, avec une intégration et une récupération faciles pour les moteurs de recherche et les systèmes de recommandation. Il est open source, donc les contributions de la communauté et l’extensibilité.
Rockset s’intègre aux principaux pipelines de données, notamment Kafka, Kinesis et Snowflake. Il prend en charge l’ingestion de données en streaming et l’analytique en temps réel, ce qui le rend parfait pour les applications qui ont besoin de résultats à faible latence.
Facilité d’utilisation
LanceDB est simple, dispose d’une documentation claire et est facile à configurer. Il est polyvalent, ce qui vous permet de le déployer dans différents environnements, embarqué et serverless.
Rockset présente une courbe d’apprentissage plus raide en raison de ses fonctionnalités avancées d’indexation et d’optimisation des requêtes. Mais sa documentation et son interface de requête basée sur SQL contribuent à atténuer cela.
Coût
LanceDB est open source, ce qui peut réduire les coûts initiaux, en particulier pour les équipes qui gèrent leur propre infrastructure. L’exécuter en mode embarqué ou serverless ajoute encore plus d’efficacité en matière de coûts.
Rockset est un service géré, ce qui simplifie la maintenance, mais peut devenir coûteux avec de gros volumes de données ou des requêtes complexes.
Sécurité
Les deux disposent de fonctionnalités de sécurité de base comme le chiffrement et l’authentification. Rockset possède des fonctionnalités de niveau entreprise comme le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC), qui peut être requis pour la conformité dans les secteurs réglementés.
Quand utiliser LanceDB
LanceDB est idéal pour les développeurs et les ingénieurs qui créent des applications d’IA comme des systèmes de recommandation ou des moteurs de recherche nécessitant une recherche de similarité vectorielle à grande échelle. Avec la recherche kNN et ANN et les capacités de recherche hybride, il est parfait pour les applications ayant des besoins complexes de recherche et de filtrage. Les données multimodales et l’open source le rendent rentable et intégrable pour les workflows centrés sur les embeddings. Et la flexibilité de déploiement (embarqué, serverless ou avec des backends existants) signifie qu’il peut passer du développement local à des systèmes de niveau production.
Quand utiliser Rockset
Rockset est idéal pour l’analytique et la recherche en temps réel, surtout lorsqu’il s’agit de flux de données à haute vélocité ou de jeux de données dynamiques. Converged Indexing (index vectoriels, colonnaires et plein texte) prend en charge un large éventail de modèles de requêtes, ce qui le rend parfait pour les applications qui ont besoin d’insights à faible latence ou d’une combinaison de recherche vectorielle et de requêtes sur données structurées. Sa forte intégration avec des pipelines de données populaires comme Kafka et Snowflake le rend idéal pour les tableaux de bord opérationnels en temps réel ou les charges de travail analytiques. Pour les équipes qui veulent un service géré avec une sécurité et une évolutivité de niveau entreprise, Rockset est un bon choix.
Résumé
LanceDB et Rockset sont des outils différents pour des cas d’utilisation différents. LanceDB est idéal pour les applications d’IA centrées sur les embeddings grâce à sa légèreté, sa conception conviviale pour les développeurs et ses options de déploiement flexibles. Rockset est idéal pour l’analytique en temps réel et divers modèles de requêtes grâce à sa puissante indexation et à son modèle de service géré. En fin de compte, cela dépend de votre cas d’utilisation, du type de données dont vous disposez, des exigences de performance et de la configuration opérationnelle. Évaluez les besoins de votre application et choisissez l’outil qui correspond à vos objectifs.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de LanceDB et Rockset, 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 comparer les bases de données vectorielles. Au final, 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 des 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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