LanceDB vs Vald : 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 Vald, explorons d’abord le concept des 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 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 central dans les applications d’IA, 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 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 des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
LanceDB est une base de données vectorielle serverless et Vald est une base de données vectorielle. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
LanceDB : Présentation 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 de manière intégrée dans des backends existants, directement dans des applications clientes ou comme 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 produit pour une compression vectorielle efficace. LanceDB dispose également de la recherche en texte intégral 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.
Vald : Présentation et technologie de base
Vald est un outil puissant pour rechercher très rapidement dans d’énormes quantités de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme ultra-rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa manière de gérer l’indexation. Habituellement, lorsque vous construisez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, afin que les recherches puissent continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à vous inquiéter de tout perdre si quelque chose se passe mal.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner sans problème dans le cloud, afin que vous puissiez facilement ajouter davantage de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes quantités d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication des index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent toujours fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en soucier. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent rechercher rapidement et de manière fiable dans d’énormes volumes de données vectorielles.
Différences clés
Technologie et méthodes de recherche
LanceDB utilise IVF_PQ pour la recherche approximative du plus proche voisin (ANN) et la recherche des k plus proches voisins (kNN). IVF_PQ fonctionne en partitionnant les jeux de données et en utilisant la quantification produit pour la compression des vecteurs.
Vald utilise NGT pour les recherches de similarité vectorielle. Cela permet à Vald d’effectuer des recherches rapidement dans de grands jeux de données vectorielles.
Gestion des données
LanceDB est construit sur Lance, un format de données colonnaire open-source. Il prend en charge plusieurs types de données grâce à la recherche en texte intégral et aux indices scalaires. Le système prend en charge différentes métriques de distance, notamment la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire. Vous pouvez combiner des recherches sémantiques et basées sur des mots-clés tout en filtrant les champs de métadonnées.
Vald se concentre sur la gestion des données vectorielles à grande échelle, conçu pour gérer des milliards de vecteurs. Son système d’indexation fonctionne sur des machines distribuées, ce qui vous permet d’effectuer des recherches en continu même pendant les mises à jour de l’index.
Scalabilité
LanceDB peut être déployé de nombreuses manières : intégré dans des backends, directement dans des applications clientes ou comme base de données serverless distante. Cela le rend flexible pour de nombreux cas d’utilisation.
Vald est distribué, les données sont réparties sur plusieurs machines. Il dispose de fonctionnalités comme la réplication des index et l’équilibrage automatique entre les machines. Cette architecture aide à maintenir les performances même avec de grandes quantités de données.
Intégration et utilisation
LanceDB prend en charge plusieurs langages grâce à son cœur basé sur Rust. Il est destiné aux développeurs et aux ingénieurs travaillant sur des applications d’IA, des systèmes de recommandation ou des moteurs de recherche.
Vald s’intègre avec gRPC et les environnements cloud. Il dispose de processus d’entrée et de sortie des données personnalisables. Le système gère la distribution et la réplication des données entre les machines.
Fiabilité du système
Bien que LanceDB ne mentionne pas la sauvegarde dans les informations fournies, il mentionne la rentabilité et la facilité d’intégration.
Vald dispose d’une sauvegarde et d’une réplication automatiques des données d’index. Si une machine tombe en panne, le système continue de fonctionner grâce à ses copies distribuées. L’équilibrage automatique de ces copies maintient la fiabilité du système.
Quand choisir LanceDB
LanceDB est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une base de données vectorielle polyvalente pouvant fonctionner dans différentes configurations, qu’elle soit intégrée à votre backend, dans des applications clientes ou comme solution serverless. Son format de données colonnaire, sa prise en charge de plusieurs types de recherche (y compris les recherches hybrides sémantiques et par mots-clés) et sa capacité à gérer diverses métriques de distance le rendent particulièrement adapté aux applications d’IA et aux systèmes de recommandation où vous devez travailler avec différents types de données en plus de vos vecteurs.
Quand choisir Vald
Vald se distingue comme le choix optimal lorsque vous devez gérer des milliards de vecteurs dans un environnement distribué avec des exigences élevées en matière de fiabilité. Son système d’indexation distribué, qui permet des recherches continues pendant les mises à jour, combiné à des fonctionnalités de sauvegarde automatique et à la réplication des index entre les machines, le rend particulièrement bien adapté aux environnements de production à grande échelle où les temps d’arrêt du système ne sont pas acceptables et où vous avez besoin de pouvoir évoluer horizontalement sur plusieurs machines.
Conclusion
Le choix entre LanceDB et Vald dépend de vos besoins spécifiques en matière de mise à l’échelle et de vos préférences de déploiement. LanceDB offre une grande polyvalence dans les options de déploiement et une prise en charge robuste de différents types de données et méthodes de recherche, ce qui le rend idéal pour diverses applications d’IA. Vald, avec son architecture distribuée et son accent sur la fiabilité grâce à la réplication et aux sauvegardes automatiques, excelle dans les environnements de production à grande échelle où la gestion efficace de milliards de vecteurs est cruciale. Votre décision doit être fondée sur vos exigences spécifiques en matière d’échelle, de flexibilité de déploiement et de fiabilité.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de LanceDB et Vald, 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 d’analyse comparative open source pour comparer les bases de données vectorielles. Au final, une analyse comparative approfondie avec vos propres jeux de données et schémas de requêtes sera essentielle 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 des bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative open source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, 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 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 distribué sous la licence open source MIT, ce qui signifie que n’importe qui 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 référence ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide aux performances des principales bases de données vectorielles dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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