OpenSearch 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 majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : OpenSearch 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 recherche d’images et la recherche sémantique. Notre objectif est de fournir aux développeurs et aux ingénieurs une comparaison claire, afin de les aider à décider quelle base de données correspond le mieux à leurs besoins spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer OpenSearch vs Deep Lake, 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, telles que le sens sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des 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 les 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 dédiées 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
OpenSearch et Deep Lake 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 une grande variété de types de données, des données structurées et semi-structurées aux données non structurées. Lancée en 2021 comme un 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, ainsi que 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 ensembles de données. Avec ses dernières versions, OpenSearch a considérablement étendu ses capacités de recherche pour inclure la recherche vectorielle grâce à des plugins supplémentaires, ce qui est essentiel pour créer des applications pilotées par l’IA. OpenSearch prend désormais en charge un éventail de méthodes de recherche alimentées par l’apprentissage automatique, notamment les recherches lexicales traditionnelles, les plus proches voisins k (k-NN), la recherche sémantique, la recherche multimodale, la recherche neuronale parcimonieuse et les modèles de recherche hybrides. Ces améliorations intègrent les modèles neuronaux directement dans le cadre de recherche, permettant la génération d’embeddings à la volée et la recherche au moment de l’ingestion des données. Cette intégration non seulement rationalise 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’analytique complète, évolutive et adaptable qui se distingue comme un choix de premier plan pour les développeurs ayant besoin de capacités de recherche avancées dans leurs applications.
Qu’est-ce que Deep Lake ? Un aperçu
Deep Lake est un système de base de données spécialisé conçu pour gérer le stockage, la gestion et l’interrogation de données vectorielles et multimédias, telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types de données non structurées, qui sont de plus en plus utilisés dans les applications d’IA et d’apprentissage automatique. Deep Lake peut être utilisé comme lac de données et comme magasin vectoriel :
Deep Lake comme lac de données : Deep Lake permet un stockage et une organisation efficaces des données non structurées, telles que les images, l’audio, les vidéos, le texte, les formats d’imagerie médicale comme NIfTI, et les métadonnées, dans un format contrôlé par version conçu pour améliorer les performances de l’apprentissage profond. Il permet aux utilisateurs d’interroger et de visualiser rapidement leurs ensembles de données, facilitant ainsi la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité.
Deep Lake comme magasin vectoriel : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels 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 tels que LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Comparer OpenSearch et Deep Lake : principales différences
Méthodologie de recherche
OpenSearch s’appuie sur Apache Lucene pour offrir à la fois des recherches traditionnelles en texte intégral et des recherches vectorielles avancées, en intégrant des méthodes d’apprentissage automatique comme k-NN et la recherche sémantique afin d’améliorer la pertinence de la recherche sur divers types de données.
Deep Lake est spécialisé dans les données vectorielles et multimédias, en se concentrant sur des capacités de récupération sophistiquées adaptées aux contenus multimédias tels que les images, l’audio et la vidéo, ce qui le rend idéal pour les applications complexes de recherche de médias.
Gestion des données
OpenSearch gère un large éventail de types de données, avec des améliorations récentes telles que la recherche vectorielle optimisée pour le disque et l’encodage de vecteurs d’octets afin d’améliorer l’efficacité et les performances dans la gestion de grands ensembles de données.
Deep Lake fonctionne à la fois comme un lac de données et un magasin vectoriel, organisant efficacement les données multimédias et vectorielles, et prenant en charge de nombreux cas d’utilisation, de l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique aux requêtes vectorielles complexes.
Évolutivité et performances
OpenSearch offre une grande évolutivité pour les déploiements à grande échelle, en optimisant les performances des requêtes de recherche et l’ingestion des données afin de gérer efficacement des volumes de données croissants et des exigences complexes.
Deep Lake fournit des options d’évolutivité robustes, permettant le stockage des données localement ou dans le cloud, optimisé pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique traitant de grands volumes de données multimédias.
Flexibilité et personnalisation
OpenSearch propose de vastes capacités de modélisation des données et de personnalisation des requêtes, soutenues par une communauté dynamique et une variété de plugins qui renforcent son adaptabilité.
Deep Lake offre une personnalisation importante pour le stockage et l’interrogation des données, y compris une intégration transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex pour développer des applications d’IA spécialisées.
Intégration et écosystème
OpenSearch bénéficie d’un vaste écosystème avec de solides intégrations dans les outils de traitement, de visualisation et de collecte des données, continuellement enrichi par une communauté active.
Deep Lake s’intègre bien avec les outils d’IA et d’apprentissage automatique, fournissant une prise en charge spécialisée pour la gestion et l’utilisation de données multimédias à grande échelle.
Facilité d’utilisation
OpenSearch conserve une courbe d’apprentissage maîtrisable malgré ses fonctionnalités complexes, grâce à une documentation complète et à une communauté active.
Deep Lake cible les utilisateurs qui travaillent avec des données d’IA et multimédias, dans le but de simplifier la gestion et la récupération de données à grande échelle grâce à des outils et interfaces spécifiques.
Considérations de coût
OpenSearch est rentable pour les déploiements open source, mais peut entraîner des coûts opérationnels importants pour les grands déploiements gérés.
Deep Lake offre une gestion flexible des coûts en fonction des stratégies de déploiement, avec des options pour des opérations locales ou basées sur le cloud qui peuvent varier en efficacité économique.
Fonctionnalités de sécurité
OpenSearch fournit des fonctionnalités de sécurité complètes, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès et la journalisation d’audit, adaptées aux entreprises ayant des exigences de sécurité strictes.
Deep Lake devrait inclure des mesures de sécurité de base pour protéger les données multimédias et vectorielles sensibles, essentielles pour les applications d’IA.
Ce format présente une comparaison claire et concise qui met en évidence les attributs et capacités uniques de chaque base de données, vous aidant à prendre une décision éclairée en fonction des besoins spécifiques de votre application.
Quand choisir les deux bases de données
Le choix entre OpenSearch et Deep Lake dépend principalement des besoins spécifiques de votre application, en particulier du type de données que vous gérez et des fonctionnalités dont vous avez besoin.
Choisissez OpenSearch lorsque :
- Une recherche textuelle avancée est nécessaire : Votre application exige des capacités sophistiquées de recherche textuelle, notamment la recherche en texte intégral, la recherche approximative et l’analyse de recherche en temps réel. OpenSearch est bien adapté aux environnements où la recherche est intégrée à des exigences de requêtes complexes sur divers types de données.
- Analytique et visualisation évolutives : Vous avez besoin d’une plateforme qui non seulement gère la recherche, mais fournit également de puissants outils d’analyse et de visualisation. OpenSearch est idéal si vous devez effectuer une analyse de données en temps réel et visualiser ces résultats, en exploitant OpenSearch Dashboards pour obtenir des informations complètes sur les données.
- Intégration de l’apprentissage automatique : Vos projets bénéficient de l’intégration de modèles d’apprentissage automatique directement dans le cadre de recherche, en particulier si vous travaillez avec des applications pilotées par l’IA qui nécessitent une génération d’embeddings à la volée et des modèles de recherche sophistiqués comme la recherche sémantique.
Choisissez Deep Lake lorsque :
- Applications riches en médias : Votre application repose fortement sur du contenu multimédia tel que des images, de l’audio et de la vidéo. Deep Lake est conçu pour le stockage, la gestion et la récupération efficaces des données multimédias, ce qui le rend parfait pour les cas d’utilisation impliquant un traitement multimédia intensif.
- Exigences de recherche vectorielle : Vous avez besoin d’une prise en charge robuste pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels et leurs métadonnées associées. Deep Lake excelle dans la gestion des données vectorielles, en fournissant des fonctionnalités de recherche spécialisées qui sont cruciales pour des applications comme les systèmes de recommandation ou les plateformes de découverte de contenu.
- Intégration avec les outils d’IA : Votre développement implique la Retrieval Augmented Generation (RAG) ou des applications d’IA similaires qui nécessitent une intégration fluide avec des outils comme LangChain et LlamaIndex. Deep Lake est conçu pour faciliter ces intégrations, optimisant la création et le déploiement de solutions pilotées par l’IA.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien qu’OpenSearch et Deep Lake offrent des capacités de recherche vectorielle, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle et à hautes performances. Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises sur des millions ou des milliards de vecteurs à haute 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 d’Approximate Nearest Neighbor (ANN) (par ex., HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme 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 plein texte), l’ingestion en temps réel et la scalabilité distribuée pour des performances élevées dans des environnements dynamiques.
D’autre part, les systèmes généralistes comme OpenSearch et Deep Lake conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous gérez des données structurées ou semi-structurées avec des ensembles de vecteurs plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la surcharge 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 les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmark open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données à hautes performances, 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. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des témoignages 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 déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
Continuer à lire
Stop Building AI Data Infra for the Wrong Stage
Learn how AI data infrastructure should evolve from prototype to enterprise scale, and when Vector Lakebase becomes the right architecture for AI apps.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.
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.