OpenSearch vs Rockset : 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 de premier plan dotées de capacités de recherche vectorielle : OpenSearch et Rockset. 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 exigences spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer OpenSearch et Rockset, 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 haute 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 des 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 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.
OpenSearch est une suite open source de recherche et d’analyse avec la recherche vectorielle comme module complémentaire ; Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel avec la recherche vectorielle comme module complémentaire.
Qu’est-ce qu’OpenSearch ? Un aperçu
OpenSearch est une suite open source robuste 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 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 une visualisation avancée des données, et Data Prepper pour une collecte efficace des données côté serveur.
Construit sur les bases 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 élargi ses capacités de recherche pour inclure la recherche vectorielle via 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 k plus proches voisins (k-NN), la recherche sémantique, la recherche multimodale, la recherche neuronale éparse 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 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 fonctions 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 s’impose comme un choix de premier plan pour les développeurs ayant besoin de capacités de recherche avancées dans leurs applications.
Rockset : Présentation 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 en fait une excellente solution pour les applications nécessitant des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données à la fois en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à grande vitesse et des flux de capture des données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est Converged Indexing, construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est 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 indépendant des algorithmes, ce qui vous permet de 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 distingue Rockset pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, en colonnes et en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de modèles de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il 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.
Comparaison entre OpenSearch et Rockset : principales différences pour la GenAI
Méthodologie de recherche
OpenSearch a considérablement fait progresser ses capacités de recherche, en intégrant Apache Lucene à de puissantes fonctionnalités de recherche vectorielle. Il prend désormais en charge une gamme de méthodes de recherche alimentées par l’apprentissage automatique, notamment k-NN, la recherche sémantique et les modèles hybrides. Cette intégration permet de créer des applications sophistiquées pilotées par l’IA, avec génération d’embeddings à la volée et efficacité de recherche améliorée, adaptées à la gestion d’ensembles de données variés et volumineux.
Rockset se concentre sur la recherche et l’analytique en temps réel, avec un accent sur la gestion des flux de données à haute vélocité et des flux de capture des données modifiées. Il intègre des techniques avancées d’indexation et de requêtage, telles que Converged Indexing, et prend en charge les recherches KNN et ANN, en utilisant un index FAISS distribué pour la recherche vectorielle. Cela le rend exceptionnellement apte à fournir des informations à la seconde près pour les applications en temps réel.
Gestion des données
OpenSearch gère efficacement les données structurées, semi-structurées et non structurées, offrant de vastes capacités de traitement des données qui sont continuellement améliorées avec des fonctionnalités telles que la recherche vectorielle optimisée pour le disque et la quantification binaire. Ces fonctionnalités lui permettent de gérer efficacement des scénarios de données complexes et de grands volumes de données.
Rockset est conçu pour gérer à la fois les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Il excelle dans les scénarios où les données changent fréquemment, grâce à son Converged Indexing mutable basé sur RocksDB, qui permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées. Cette capacité prend en charge un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels, y compris des documents jusqu’à 40 Mo et une dimensionnalité vectorielle jusqu’à 200 000.
Scalabilité et performances
OpenSearch est hautement scalable, conçu pour gérer de grands ensembles de données dans des environnements distribués. Ses dernières améliorations en matière de recherche vectorielle et de traitement des tâches d’apprentissage automatique améliorent encore ses performances pour les requêtes complexes et les grands volumes de données.
Rockset offre une scalabilité en temps réel et est conçu pour gérer efficacement une forte vélocité des données grâce à son infrastructure innovante d’indexation et de requêtage. Sa capacité à choisir dynamiquement entre différentes méthodologies de recherche en fonction de l’optimisation des performances le rend hautement scalable et efficace pour l’analytique en temps réel.
Flexibilité et personnalisation
OpenSearch fournit de vastes options de personnalisation grâce à ses plugins et à sa nature open-source, permettant aux développeurs d’adapter largement le système à leurs exigences spécifiques.
Rockset offre également une flexibilité importante, en particulier dans les opérations de données en temps réel. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels et des capacités de recherche hybride, et son optimiseur basé sur les coûts améliore les performances des requêtes en sélectionnant intelligemment les chemins de requête les plus efficaces.
Intégration et écosystème
OpenSearch bénéficie d’une communauté vaste et solidaire, s’intégrant bien à divers outils et plateformes, en particulier ceux conçus pour la visualisation des données et l’analyse des journaux.
Rockset s’intègre parfaitement à diverses sources de données pour l’ingestion de données en streaming comme en masse. Ses API SQL et REST facilitent l’intégration avec d’autres systèmes, le rendant compatible avec un large éventail d’applications et de workflows.
Facilité d’utilisation
OpenSearch continue d’évoluer, soutenu par une documentation complète et une communauté qui contribue à réduire sa courbe d’apprentissage, malgré ses capacités sophistiquées.
Rockset met l’accent sur la facilité d’utilisation dans les scénarios de données en temps réel, soutenu par une documentation détaillée et des fonctionnalités conviviales pour les développeurs comme un SDK Python, qui simplifie l’intégration et l’utilisation dans les applications pilotées par l’IA.
Considérations relatives aux coûts
OpenSearch peut être rentable pour les déploiements autogérés, mais peut entraîner des coûts plus élevés dans les déploiements cloud de plus grande envergure en raison de ses nombreuses fonctionnalités.
Rockset, étant entièrement géré, implique généralement des coûts opérationnels plus élevés, mais offre des économies importantes en matière de frais de gestion et de délai de déploiement, en particulier dans les scénarios d’analytique en temps réel.
Fonctionnalités de sécurité
OpenSearch inclut des mesures de sécurité robustes telles que le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et les pistes d’audit, adaptées à la sécurisation des données sensibles et à la garantie de la conformité.
Rockset intègre également de solides pratiques de sécurité, bien que des éléments spécifiques comme le chiffrement et le contrôle d’accès n’aient pas été détaillés ; il adhère probablement aux normes du secteur afin de garantir la sécurité des données dans son environnement d’analytique en temps réel.
Quand choisir OpenSearch et Rockset pour la GenAI
Décider quand choisir OpenSearch plutôt que Rockset dépend largement de vos besoins spécifiques, en particulier en ce qui concerne la nature de vos données, les exigences en temps réel de vos applications, ainsi que la complexité de vos besoins en matière de recherche et de requêtes.
Choisissez OpenSearch pour la GenAI lorsque :
- Besoins de recherche complexes : Vous avez besoin de capacités de recherche sophistiquées sur différents types de données, notamment des recherches en texte intégral, sémantiques, vectorielles et hybrides. OpenSearch est idéal pour les applications qui exigent des requêtes complexes et de vastes fonctionnalités de recherche intégrées à de grands ensembles de données.
- Gestion de données diversifiées : Votre système doit gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées au sein d’une seule plateforme. La flexibilité d’OpenSearch le rend adapté aux environnements où l’ingestion et le traitement de données variées sont essentiels.
- Évolutivité avec personnalisation : Vous recherchez une solution qui offre à la fois une évolutivité horizontale et de nombreuses options de personnalisation grâce à des plugins et aux contributions de la communauté. OpenSearch convient parfaitement aux organisations qui souhaitent adapter leur moteur de recherche et d’analyse à des cas d’utilisation spécifiques ou l’intégrer profondément à des systèmes existants.
- Visualisation avancée des données : Vous avez besoin d’outils intégrés d’analyse et de visualisation des données pour une exploration approfondie des données et des informations en temps réel. OpenSearch Dashboards fournit une interface puissante pour visualiser les données et interagir avec elles.
Choisissez Rockset pour la GenAI lorsque :
- Exigences d’analytique en temps réel : Votre application exige des capacités d’ingestion et de requêtage de données ultra-rapides pour l’analytique en temps réel. Rockset est optimisé pour les scénarios nécessitant des informations immédiates à partir de données en streaming, de flux de capture de données modifiées ou de réponses rapides aux requêtes.
- Gestion efficace des données à haute vélocité : Vous traitez des flux d’événements à haute vélocité ou avez besoin d’un système capable de traiter et d’indexer les données presque instantanément. L’indexation en temps réel de Rockset et sa capacité à gérer des mises à jour fréquentes des données le rendent très efficace pour les environnements de données dynamiques.
- Besoins de requêtage hybride : Vous avez besoin d’un système capable d’effectuer des recherches hybrides complexes combinant recherche vectorielle et filtrage de données traditionnel. L’indexation convergente de Rockset et son optimiseur de requêtes sophistiqué sont conçus pour les applications qui associent la recherche vectorielle au requêtage SQL, offrant flexibilité et efficacité.
- Évolutivité cloud-native : Vous préférez une solution entièrement gérée et cloud-native qui évolue automatiquement sans surcharge opérationnelle importante. L’architecture de Rockset est conçue pour s’adapter dynamiquement dans les environnements cloud, ce qui la rend idéale pour les entreprises qui doivent évoluer rapidement en fonction de la demande.
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 de 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 géré) en utilisant 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 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 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.
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