OpenSearch vs Aerospike : 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 majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : OpenSearch et Aerospike. 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 OpenSearch et Aerospike, 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 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, 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 dans le commerce électronique, 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 des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
OpenSearch et Aerospike sont toutes deux des bases de données traditionnelles qui ont évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension.
Qu’est-ce qu’OpenSearch ? Un aperçu
OpenSearch est une suite robuste, open source, de recherche et d’analyse qui gère un large éventail de types de données, des données structurées et semi-structurées aux données non structurées. Lancée en 2021 en tant que fork communautaire d’Elasticsearch et de Kibana, cette suite OpenSearch comprend le magasin de données et moteur de recherche OpenSearch, OpenSearch Dashboards pour la visualisation avancée des données, et Data Prepper pour une collecte efficace des données côté serveur.
Bâti sur les fondations solides d’Apache Lucene, OpenSearch permet des recherches en texte intégral (recherche par mots-clés) hautement évolutives et efficaces, ce qui le rend idéal pour gérer de grands jeux de données. Avec ses dernières versions, OpenSearch a considérablement élargi ses capacités de recherche pour inclure la recherche vectorielle grâce à des plugins supplémentaires, ce qui est essentiel pour créer des applications basées sur l’IA. OpenSearch prend désormais en charge un éventail de méthodes de recherche propulsées par l’apprentissage automatique, notamment les recherches lexicales traditionnelles, les k plus proches voisins (k-NN), la recherche sémantique, la recherche multimodale, la recherche neuronale clairsemée et les modèles de recherche hybride. Ces améliorations intègrent des modèles neuronaux directement dans le cadre de recherche, permettant la génération d’embeddings à la volée et la recherche au point d’ingestion des données. Cette intégration rationalise non seulement les processus, mais améliore aussi nettement la pertinence et l’efficacité de la recherche.
Les mises à jour récentes ont encore fait progresser les fonctionnalités d’OpenSearch, en introduisant des fonctionnalités telles que la recherche vectorielle optimisée pour le disque, la quantification binaire et l’encodage de vecteurs d’octets dans les recherches k-NN. Ces ajouts, ainsi que les améliorations du traitement des tâches d’apprentissage automatique et des performances des requêtes de recherche, réaffirment OpenSearch comme un outil de pointe pour les développeurs et les entreprises souhaitant exploiter pleinement leurs données. Soutenu par une communauté dynamique et collaborative, OpenSearch continue d’évoluer, offrant une plateforme de recherche et d’analyse complète, évolutive et adaptable qui se distingue comme un choix de premier ordre pour les développeurs ayant besoin de capacités de recherche avancées dans leurs applications.
Qu’est-ce qu’Aerospike ? Un aperçu
Aerospike est une base de données NoSQL haute performance réputée pour sa capacité à gérer des volumes de données extrêmement élevés avec une latence minimale. Au cœur de son fonctionnement, Aerospike utilise une architecture mémoire hybride unique qui combine le stockage en mémoire et sur disque, garantissant un accès aux données et des mises à jour rapides, essentiels dans les environnements numériques dynamiques.
Pour élargir son offre, Aerospike a introduit Aerospike Vector Search (AVS), une extension conçue pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique. Avec cette extension, Aerospike peut effectuer des recherches vectorielles basées sur la similarité sur de vastes jeux de données, ce qui est indispensable pour développer des applications d’IA modernes telles que les moteurs de recommandation, la génération augmentée par récupération, la recherche sémantique et la curation dynamique de contenu.
Aerospike Vector Search (AVS) intègre diverses fonctionnalités de recherche vectorielle essentielles aux applications d’IA modernes, qui dépendent de modèles d’apprentissage automatique pour interpréter et traiter rapidement de grands volumes de données. Construit sur l’infrastructure de base de données robuste d’Aerospike, AVS exploite les atouts de performance inhérents à la base de données tout en introduisant des capacités avancées :
- Multi-modèle : Une flexibilité bien au-delà du NoSQL, notamment clé-valeur, document, graphe et vecteur. Le tout alimenté par un seul moteur de base de données intégré en son cœur.
- Mises à jour en temps réel : L’ingestion à grande échelle empêche l’index hierarchical navigable small world (HNSW) de devenir obsolète, garantissant des résultats de recherche avec un contexte à jour.
- Recherche hybride : Combinez votre recherche vectorielle avec des critères supplémentaires – filtrage, examen des relations, et plus encore – grâce à l’architecture multi-modèle d’Aerospike.
- Latence en millisecondes : Gérez de très grands ensembles de données avec la capacité de stocker et de récupérer des milliards d’enregistrements en quelques millisecondes.
- Ingestion vectorielle parallèle : Approche rapide et innovante pour ingérer et mettre à jour des structures d’index HNSW complexes à partir de dizaines de milliers de sources.
- Configuration flexible : Flexibilité pour maîtriser vos coûts, notamment grâce à la séparation du calcul et du stockage et au travail avec de grands ou de petits modèles.
Comparaison entre OpenSearch et Aerospike : principales différences pour la GenAI
Lors du choix d’une technologie de base de données pour des applications pilotées par l’IA, comprendre les différences entre OpenSearch et Aerospike peut aider les développeurs à faire des choix éclairés en fonction de leurs besoins spécifiques. Voici une comparaison détaillée des deux plateformes selon plusieurs facteurs critiques :
Méthodologie de recherche
OpenSearch : Poursuivant son héritage d’Elasticsearch, OpenSearch s’appuie sur Apache Lucene et a encore élargi ses capacités de recherche en intégrant la recherche vectorielle, notamment la prise en charge des plus proches voisins (k-NN), de la recherche sémantique, de la recherche multimodale et de la recherche neuronale parcimonieuse. Ces améliorations facilitent des scénarios de recherche plus complexes, pilotés par l’IA, en améliorant la pertinence et l’efficacité grâce à l’intégration de modèles neuronaux pour la génération d’embeddings à la volée.
Aerospike : Avec l’introduction d’Aerospike Vector Search (AVS), Aerospike prend désormais en charge des capacités avancées de recherche vectorielle, essentielles pour les applications d’IA comme les systèmes de recommandation et la recherche sémantique. AVS combine le modèle haute performance d’Aerospike avec des fonctionnalités de recherche modernes, notamment les mises à jour en temps réel des index HNSW, les recherches hybrides qui combinent la recherche vectorielle avec les requêtes traditionnelles, et l’ingestion vectorielle parallèle pour l’évolutivité.
Gestion des données
OpenSearch : Gère un large éventail de types de données, des données structurées aux données non structurées, renforçant son utilité dans la gestion de jeux de données variés. Les dernières mises à jour améliorent sa capacité à traiter et rechercher efficacement de grands jeux de données, le rendant encore plus puissant pour les tâches analytiques complexes.
Aerospike : Réputé pour son architecture de mémoire hybride qui gère efficacement de grands volumes de données à travers les modèles clé-valeur, document, graphe et désormais vectoriel. L’extension AVS enrichit ses capacités de gestion des données, en particulier pour les applications pilotées par l’IA nécessitant un traitement rapide de structures de données complexes.
Évolutivité et performances
OpenSearch : Hautement évolutif, exploitant sa base Lucene pour gérer de vastes jeux de données avec des performances de requêtes de recherche améliorées et une recherche vectorielle optimisée pour le disque. Ces fonctionnalités le rendent bien adapté aux applications à l’échelle de l’entreprise nécessitant une récupération efficace des données et des analyses en temps réel.
Aerospike : Excelle en performances et en évolutivité, AVS renforçant ces aspects en prenant en charge les mises à jour en temps réel et une latence de l’ordre de la milliseconde dans les recherches vectorielles. Ses méthodes uniques de gestion et de stockage des données garantissent que les performances ne se dégradent pas, même avec de très grands jeux de données.
Flexibilité et personnalisation
OpenSearch : Offre une flexibilité importante en matière de modélisation des données et de requêtes, soutenue par un ensemble robuste d’API et de plugins pour la personnalisation. L’intégration de diverses méthodologies de recherche permet de créer des solutions sur mesure répondant à des besoins applicatifs spécifiques.
Aerospike : AVS apporte une flexibilité accrue grâce à sa prise en charge multi-modèle et à ses capacités de recherche hybride, permettant aux utilisateurs de combiner différentes méthodes de récupération des données. Ses options de configuration flexibles aident à optimiser les coûts et les performances selon les exigences de l’application.
Intégration et écosystème
OpenSearch : Continue de bénéficier d’un vaste écosystème, s’intégrant de manière fluide à une variété d’outils et de frameworks pour le traitement et la visualisation des données. L’approche pilotée par la communauté garantit des améliorations et un support continus.
Aerospike : Bien qu’historiquement axé sur le stockage clé-valeur haute performance, son écosystème s’étend avec l’intégration de capacités vectorielles et multi-modèles. Cependant, il pourrait ne pas encore égaler l’étendue des intégrations disponibles avec OpenSearch.
Facilité d’utilisation
OpenSearch : Conserve une documentation complète et une structure de support communautaire, bien que ses fonctionnalités avancées puissent présenter une courbe d’apprentissage. L’inclusion de nouvelles capacités de recherche et de fonctionnalités data prepper peut nécessiter un apprentissage supplémentaire pour une utilisation optimale.
Aerospike : L’ajout d’AVS et de ses capacités multimodèles pourrait accroître la complexité, mais Aerospike est généralement reconnu pour sa configuration et sa maintenance simples, en particulier dans les environnements à haut débit.
Considérations de coût
OpenSearch : Les coûts opérationnels varient selon les stratégies de déploiement, avec des options d’hébergement sur site et dans le cloud. Les services managés comme Amazon OpenSearch Service offrent une facilité d’utilisation, mais à un coût plus élevé.
Aerospike : Offre une solution rentable avec son Community Edition, tandis que l’Enterprise Edition fournit des fonctionnalités supplémentaires. La flexibilité de configuration et la séparation du calcul et du stockage peuvent aider à gérer efficacement les coûts.
Fonctionnalités de sécurité
OpenSearch : De solides fonctionnalités de sécurité restent un aspect clé, avec un chiffrement robuste, un contrôle d’accès basé sur les rôles et une journalisation d’audit afin de répondre à des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité.
Aerospike : Continue de fournir des options de sécurité complètes, y compris des capacités renforcées avec AVS pour garantir une gestion et un traitement sécurisés des données sensibles.
Cette comparaison montre qu’OpenSearch et Aerospike ont tous deux évolué pour répondre aux défis modernes liés aux données, en particulier dans les contextes de l’IA et de l’apprentissage automatique, en offrant des solutions puissantes et flexibles adaptées à divers besoins applicatifs.
Quand choisir OpenSearch et Aerospike
Lorsqu’il s’agit de choisir entre OpenSearch et Aerospike, le choix dépend largement des cas d’utilisation spécifiques, des exigences en matière de capacités de recherche, des besoins de performance et de l’architecture système. Voici un guide indiquant quand vous pourriez choisir chaque technologie :
Choisir OpenSearch pour la GenAI lorsque :
- Recherches complexes : Votre application a besoin de capacités avancées de recherche textuelle, comme la recherche plein texte, approximative ou contextuelle.
- Analytique et visualisation : Vous avez besoin d’outils pour visualiser et analyser les données en temps réel.
- Améliorations par l’apprentissage automatique : Vous intégrez l’apprentissage automatique pour améliorer la pertinence de la recherche et l’analytique.
- Évolutivité cloud : Vous prévoyez d’utiliser largement les ressources cloud et avez besoin d’un système qui évolue efficacement.
Choisir Aerospike pour la GenAI lorsque :
- Performance maximale : Votre application exige un accès et un traitement des données ultra-rapides, en particulier sous forte charge.
- Volumes de données importants : Vous devez gérer d’énormes quantités de données avec une latence minimale.
- IA avec recherche vectorielle : Vous utilisez la recherche vectorielle pour des applications d’IA comme les systèmes de recommandation.
- Efficacité des coûts : Vous recherchez un système à la fois puissant et économique à exploiter, en particulier dans des environnements soumis à des exigences strictes de performance et de fiabilité.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien qu’OpenSearch et Aerospike offrent des capacités de recherche vectorielle via une extension, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle et à haute performance. Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises sur des millions ou des milliards de vecteurs de grande dimension, comme dans la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP, les bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) conviennent mieux. Ces bases de données sont conçues pour gérer les données vectorielles à grande échelle, en utilisant des algorithmes avancés de voisin le plus proche approximatif (ANN) (p. ex., HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées telles que la recherche hybride (y compris la recherche hybride clairsemée et dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage des métadonnées et la recherche hybride dense et en texte intégral), l’ingestion en temps réel et l’évolutivité distribuée pour de hautes performances dans des environnements dynamiques.
En revanche, les systèmes polyvalents comme OpenSearch et Aerospike conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous traitez des données structurées ou semi-structurées avec des jeux de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la charge liée à l’introduction d’une nouvelle infrastructure, les plugins de recherche vectorielle peuvent étendre leurs capacités et fournir une solution rentable pour des tâches de recherche vectorielle plus simples et à plus petite échelle.
Utiliser VectorDBBench open source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) à l’aide de leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. En utilisant VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées sur la base des performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de se fier à des affirmations marketing ou à des preuves anecdotiques.
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 dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de 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 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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