MongoDB vs Deep Lake : choisir la bonne base de données pour les applications GenAI
À mesure que les applications pilotées par l’IA évoluent, l’importance des capacités de recherche vectorielle pour soutenir ces avancées ne peut être surestimée. Cet article de blog abordera deux bases de données importantes dotées de capacités de recherche vectorielle : MongoDB et Deep Lake. Chacune offre des capacités robustes pour gérer la recherche vectorielle, une fonctionnalité essentielle pour des applications telles que les moteurs de recommandation, la récupération d’images et la recherche sémantique. Notre objectif est de fournir aux développeurs et aux ingénieurs une comparaison claire, afin de les aider à déterminer quelle base de données correspond le mieux à leurs exigences spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer MongoDB et Deep Lake, 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 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 pour 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
MongoDB est une base de données NoSQL qui stocke les données dans des documents de type JSON, et Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
MongoDB : Les bases
MongoDB Atlas Vector Search est une fonctionnalité qui vous permet d’effectuer des recherches de similarité vectorielle sur des données stockées dans MongoDB Atlas. Vous pouvez indexer et interroger des embeddings vectoriels de grande dimension avec vos données documentaires et effectuer des tâches d’IA et de machine learning directement dans la base de données.
Au cœur d’Atlas Vector Search se trouve l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW), utilisé pour l’indexation et la recherche de données vectorielles. Cela crée un graphe multiniveau de l’espace vectoriel afin que vous puissiez effectuer des recherches de plus proches voisins approximatifs (ANN). Il s’agit d’un équilibre entre vitesse et précision pour la recherche vectorielle à grande échelle. Atlas Vector Search prend également en charge les recherches de plus proches voisins exacts (ENN), qui privilégient la précision par rapport aux performances pour les requêtes portant sur jusqu’à 10 000 documents.
L’un des grands avantages d’Atlas Vector Search est son intégration avec le modèle de document flexible de MongoDB. Vous pouvez stocker des embeddings vectoriels avec d’autres données de document afin de pouvoir effectuer des recherches de manière plus contextuelle et précise. Vous pouvez interroger tout type de données pouvant être encodées jusqu’à 4096 dimensions. Atlas Vector Search vous permet de combiner des recherches de similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel de documents. Par exemple, une recherche sémantique de produits pourrait être filtrée par catégorie, tranche de prix ou disponibilité.
Atlas Vector Search prend également en charge la recherche hybride, combinant la recherche vectorielle avec la recherche en texte intégral pour des résultats plus granulaires. Cela diffère d’Atlas Search, qui se concentre sur la recherche basée sur des mots-clés. La plateforme s’intègre avec des services et outils d’IA populaires afin que vous puissiez l’utiliser avec des modèles d’embeddings de fournisseurs comme OpenAI, VoyageAI et de nombreux autres répertoriés sur Hugging Face. Elle prend également en charge des frameworks open-source comme LangChain et LlamaIndex pour créer des applications qui utilisent de grands modèles de langage (LLMs).
Pour garantir l’évolutivité et les performances, MongoDB Atlas fournit des Search Nodes, qui offrent une infrastructure dédiée aux charges de travail Atlas Search et Vector Search. Cela vous permet de disposer de ressources de calcul optimisées et d’une mise à l’échelle indépendante des besoins de recherche, afin d’obtenir de meilleures performances à grande échelle.
En disposant de ces capacités dans l’écosystème MongoDB, Atlas Vector Search constitue une solution complète pour les développeurs qui créent des applications alimentées par l’IA, des systèmes de recommandation ou des fonctionnalités de recherche avancées. Pas besoin d’une base de données vectorielle séparée, vous pouvez utiliser l’évolutivité et les fonctionnalités riches de MongoDB avec la recherche vectorielle.
Qu’est-ce que Deep Lake ? Un aperçu
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 en IA et en apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un data lake et comme un stockage vectoriel :
- Comme Data Lake : Deep Lake prend en charge le stockage et l’organisation de données non structurées (images, audio, vidéos, texte et formats comme NIfTI pour l’imagerie médicale) dans un format avec contrôle de version. Cette configuration améliore les performances dans les tâches d’apprentissage profond. Elle permet l’interrogation et la visualisation rapides des jeux de données, facilitant la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- Comme stockage vectoriel : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels et des métadonnées associées (p. 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 génération augmentée par récupération (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 d’une seconde. Parmi ses fonctionnalités uniques figurent 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 la recherche linéaire d’embeddings pour les jeux de données comptant jusqu’à 100 000 lignes. Pour les jeux de données plus volumineux, il passe à ANN afin d’équilibrer précision et performances. L’API permet aux utilisateurs d’ajuster ce seuil selon les 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 comme 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, des fichiers audio et 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 fluide avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Principales différences
Lorsque vous choisissez entre MongoDB et Deep Lake comme outil de recherche vectorielle, vous devez comprendre les différences. Les deux présentent des fonctionnalités uniques pour différents cas d’utilisation dans le monde des bases de données vectorielles. Comparons-les selon plusieurs domaines clés pour vous aider à prendre une décision.
Méthodologie de recherche
MongoDB Atlas Vector Search utilise l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour l’indexation et la recherche de données vectorielles. Il prend en charge à la fois la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN) et Exact Nearest Neighbors (ENN). C’est un équilibre entre vitesse et précision.
Deep Lake utilise HNSW pour la recherche ANN, avec du multithreading et des optimisations de mémoire. Il utilise la recherche linéaire d’embeddings pour les jeux de données plus petits (jusqu’à 100 000 lignes) et passe à ANN pour les plus grands, avec la possibilité d’ajuster ce seuil.
Données
MongoDB excelle dans la gestion des données structurées et semi-structurées ainsi que des embeddings vectoriels. Son modèle de documents flexible vous permet de stocker différents types de données ensemble, afin de pouvoir effectuer des recherches de manière plus contextuelle et précise.
Deep Lake est conçu pour les données non structurées comme les images, l’audio et la vidéo, ainsi que les embeddings vectoriels. C’est à la fois un lac de données et un magasin vectoriel, ce qui le rend parfait pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique fortement axées sur le multimédia.
Évolutivité et performances
MongoDB Atlas dispose de Search Nodes dédiés pour des ressources de calcul optimisées et une mise à l’échelle indépendante des charges de travail de recherche. Cela signifie des performances à grande échelle.
Deep Lake affirme pouvoir interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins d’une seconde. Mais il utilise la recherche linéaire pour la recherche combinée par attributs et par vecteurs, ce qui peut ne pas convenir à tous les cas d’utilisation.
Flexibilité et personnalisation
MongoDB vous permet de combiner la recherche par similarité vectorielle avec le filtrage de documents et la recherche en texte intégral.
Deep Lake dispose d’un contrôle de version pour les jeux de données et permet de personnaliser les seuils de recherche. Mais il peut ne pas être capable de combiner la recherche par attributs et par vecteurs autant que MongoDB.
Intégration et écosystème
Les deux systèmes s’intègrent avec des services et outils d’IA populaires. MongoDB fonctionne avec des modèles d’embedding d’OpenAI et de VoyageAI, et prend en charge LangChain et LlamaIndex.
Facilité d’utilisation
MongoDB dispose d’un écosystème établi, d’une documentation abondante et les développeurs le connaissent bien. Si vous utilisez déjà MongoDB, ajouter la recherche vectorielle pourrait être une évidence.
La facilité d’utilisation de Deep Lake dépend de votre cas d’utilisation, surtout si vous travaillez avec des données multimédias dans des applications d’IA.
Coût
MongoDB Atlas est un service géré avec différents niveaux de tarification basés sur l’utilisation et les fonctionnalités. Les coûts augmenteront avec l’échelle, mais vous obtenez une solution entièrement gérée.
Deep Lake propose des options de stockage local, de stockage cloud ou de service géré. La comparaison des coûts dépendra de votre utilisation et de vos besoins de stockage.
Fonctionnalités de sécurité
MongoDB Atlas dispose de fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès, construites sur son modèle mature de sécurité des bases de données.
Quand utiliser chacun d’eux
MongoDB Atlas Vector Search est le meilleur choix lorsque vous disposez de données structurées ou semi-structurées et que vous avez besoin de capacités de recherche vectorielle. Il est parfait pour les projets où vous devez combiner le filtrage traditionnel de documents avec des recherches par similarité vectorielle, comme des recommandations de produits avancées ou des plateformes de découverte de contenu. MongoDB est idéal lorsque vous utilisez déjà MongoDB pour votre stockage de données principal et que vous souhaitez ajouter la recherche vectorielle sans introduire un nouveau système. Sa capacité à effectuer des recherches hybrides, combinant recherche vectorielle et recherche en texte intégral, le rend très utile pour les applications qui nécessitent des résultats de recherche nuancés et sensibles au contexte.
Deep Lake est le meilleur choix lorsque votre projet implique beaucoup de données multimédias non structurées comme des images, de l’audio et de la vidéo, en particulier dans des scénarios d’IA et d’apprentissage automatique. Il est parfait pour les tâches de vision par ordinateur, le traitement audio ou toute application nécessitant le contrôle de version de grands ensembles de données ainsi que des capacités de recherche vectorielle. Deep Lake est puissant lorsqu’il peut être à la fois un lac de données et un magasin vectoriel, ce qui le rend idéal pour les équipes de recherche ou les entreprises qui construisent des modèles d’IA complexes devant gérer et interroger efficacement de grandes quantités de données multimédias.
Conclusion
MongoDB Atlas Vector Search est un choix solide pour ajouter la recherche vectorielle à votre infrastructure MongoDB existante ; il offre une évolutivité, des requêtes flexibles et une intégration fluide avec les données structurées. Deep Lake est excellent pour les données multimédias non structurées ; il dispose de fonctionnalités spécialisées pour les flux de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Votre choix entre les deux doit être guidé par vos types de données, votre infrastructure existante et le type de recherche dont vous avez besoin. Choisissez MongoDB si vous avez besoin d’une solution polyvalente qui combine recherche traditionnelle et recherche vectorielle, surtout si vous êtes déjà dans l’écosystème MongoDB. Choisissez Deep Lake si vous gérez et recherchez de grandes quantités de données multimédias dans des applications centrées sur l’IA. En fin de compte, il s’agit d’aligner les forces de la technologie sur les besoins spécifiques et les exigences de performance de votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de MongoDB 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 comparer les bases de données vectorielles. Au final, une évaluation comparative approfondie avec vos propres ensembles de données et modèles 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 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 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 géré) 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 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 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
Continuer à lire
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
What Exactly Are AI Agents? Why OpenAI and LangChain Are Fighting Over Their Definition?
AI agents are software programs powered by AI that can perceive their environment, make decisions, and take actions to achieve a goal—often autonomously.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.