OpenSearch vs Vald : 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 saurait être surestimée. Cet article de blog présentera deux bases de données de premier plan dotées de capacités de recherche vectorielle : OpenSearch et Vald. 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 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 Vald, 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 la signification 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, en 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 automatique 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 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 ; Vald est un moteur de recherche de vecteurs denses.
Qu’est-ce qu’OpenSearch ? Vue d’ensemble
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 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.
Construit sur la base solide 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 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 k plus proches voisins (k-NN), la recherche sémantique, la recherche multimodale, la recherche neuronale clairsemée 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 également 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 caractéristiques telles que la recherche vectorielle optimisée pour le disque, la quantification binaire et l’encodage de vecteurs en 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 qui souhaitent 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 s’impose comme un choix de premier plan pour les développeurs ayant besoin de capacités de recherche avancées dans leurs applications.
Qu’est-ce que Vald ? Un aperçu
Vald est un outil puissant permettant de rechercher très rapidement dans d’énormes volumes 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 créez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, de sorte que les recherches peuvent 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 craindre de tout perdre si quelque chose tourne mal.
Vald s’intègre très bien dans différents environnements. 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 en douceur dans le cloud, ce qui vous permet d’ajouter facilement 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 volumes d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’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’immenses volumes de données vectorielles.
Comparaison d’OpenSearch et de Vald : principales différences pour GenAI
Méthodologie de recherche
OpenSearch continue de faire évoluer ses solides capacités de recherche construites sur Apache Lucene. Il intègre désormais des fonctionnalités avancées de recherche vectorielle aux côtés des recherches traditionnelles basées sur le texte, notamment des méthodes alimentées par l’apprentissage automatique comme les recherches k-NN, sémantiques et multimodales. Ces améliorations sont conçues pour accroître la pertinence et l’efficacité des recherches en intégrant les modèles neuronaux directement dans le cadre de recherche, permettant la génération d’embeddings à la volée.
Vald utilise un algorithme haute performance, NGT (Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data), pour des recherches de similarité efficaces, ce qui le rend exceptionnellement rapide dans la gestion des données vectorielles. Vald prend en charge l’indexation continue même pendant que les recherches sont en cours, grâce à sa nature distribuée, ce qui évite les temps d’arrêt lors des mises à jour d’index et améliore l’efficacité globale des recherches.
Gestion des données
OpenSearch est polyvalent dans la gestion d’un large éventail de types de données, allant des données structurées et semi-structurées aux données non structurées. Ses dernières mises à jour incluent la recherche vectorielle optimisée pour le disque, la quantification binaire et l’encodage de vecteurs d’octets, ce qui renforce considérablement sa capacité à gérer efficacement de grands ensembles de données, le rendant idéal pour des applications complexes pilotées par l’IA.
Vald est optimisé pour gérer d’énormes volumes de données vectorielles de haute dimension, avec un accent sur la scalabilité et les performances en temps réel. Il offre la réplication et l’équilibrage automatiques des index sur plusieurs machines, garantissant une haute disponibilité et une fiabilité élevée pour la gestion de milliards de vecteurs.
Scalabilité et performances
OpenSearch est hautement scalable, prenant facilement en charge les déploiements à grande échelle. Son architecture lui permet de distribuer efficacement les données et le traitement sur plusieurs nœuds, tout en maintenant les performances même sous de fortes charges.
Vald offre des fonctionnalités de scalabilité exceptionnelles, conçues pour s’étendre de manière transparente à mesure que les besoins de calcul augmentent. Son architecture cloud-native et sa prise en charge de la réplication des index sur plusieurs nœuds garantissent qu’il peut gérer de vastes ensembles de données vectorielles avec une latence minimale.
Flexibilité et personnalisation
OpenSearch fournit de nombreuses options de personnalisation grâce à des plugins et à une approche dynamique de développement des fonctionnalités portée par la communauté. Cela permet aux utilisateurs d’adapter le système à leurs exigences spécifiques, en améliorant à la fois les fonctionnalités et l’expérience utilisateur.
Vald offre une ingestion et une sortie de données personnalisables, prenant en charge diverses configurations et intégrations, notamment avec gRPC pour une transmission efficace des données. Son architecture flexible convient à divers environnements opérationnels, en particulier dans les environnements cloud.
Intégration et écosystème
OpenSearch dispose d’un écosystème d’intégration complet qui comprend des outils avancés de visualisation des données et des capacités de collecte de données côté serveur. Le soutien de sa communauté et ses mises à jour continues en font une plateforme robuste pour les développeurs.
Vald est conçu pour bien s’intégrer aux infrastructures cloud modernes, offrant des fonctionnalités qui complètent sa nature distribuée. Il est particulièrement adapté à l’intégration dans des systèmes nécessitant un traitement de données vectorielles scalable et à haut débit.
Facilité d’utilisation
OpenSearch présente une courbe d’apprentissage modérée en raison de ses nombreuses fonctionnalités, mais il est soutenu par une communauté active et une documentation complète, ce qui facilite son adoption et le dépannage.
Vald est conçu pour être efficace et fiable dans la gestion des recherches vectorielles, bien qu’il nécessite une certaine familiarité avec son architecture spécifique et les technologies sous-jacentes comme Kubernetes et NGT pour une utilisation optimale.
Considérations de coût
OpenSearch, en tant que solution open source, peut être rentable, même si les déploiements plus importants peuvent entraîner des coûts significatifs liés à la mise à l’échelle et à la gestion dans les environnements cloud.
La conception de Vald réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance en gérant efficacement les ressources et en automatisant de nombreux aspects de la gestion des données et des index, offrant potentiellement des économies dans les déploiements à grande échelle.
Fonctionnalités de sécurité
OpenSearch inclut des mesures de sécurité robustes telles que le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et la journalisation d’audit, garantissant l’intégrité des données et la conformité aux normes du secteur.
Vald intègre probablement des pratiques de sécurité fondamentales typiques des applications cloud-native, bien que des détails spécifiques tels que le chiffrement et le contrôle d’accès n’aient pas été précisés.
Quand choisir OpenSearch et Vald pour la GenAI
Le choix entre OpenSearch et Vald dépend des besoins spécifiques de votre application, en particulier en ce qui concerne les types de données que vous gérez et les fonctionnalités de recherche dont vous avez besoin. Voici un guide simple pour savoir quand opter pour chacun en fonction de leurs points forts :
Choisissez OpenSearch pour GenAI lorsque :
- Des capacités avancées de recherche textuelle sont nécessaires : Votre application nécessite des fonctionnalités sophistiquées de recherche en texte intégral, notamment des recherches sémantiques, par mots-clés et multimodales. OpenSearch est idéal pour les scénarios où les requêtes et l’analyse complexes basées sur du texte sont essentielles.
- Analytique et visualisation en temps réel : Vous avez besoin d’un système qui gère non seulement la recherche, mais fournit également des outils puissants pour l’analytique en temps réel et la visualisation des données. OpenSearch Dashboards est particulièrement utile pour surveiller, analyser et représenter visuellement les données et métriques de recherche.
- Types de données diversifiés : Votre application traite une combinaison de données structurées, semi-structurées et non structurées. La flexibilité d’OpenSearch dans la gestion de divers formats de données le rend adapté aux applications qui nécessitent une large capacité d’ingestion de données.
- Plateforme évolutive et complète : Vous recherchez une plateforme de recherche et d’analytique robuste et évolutive, dotée d’une communauté solide et d’un support de développement continu. OpenSearch offre une prise en charge étendue des plugins et de la personnalisation, ce qui le rend adaptable aux exigences en constante évolution.
Choisissez Vald pour GenAI lorsque :
- Recherche vectorielle haute performance : Votre application nécessite spécifiquement la gestion et la recherche dans de grands volumes de données vectorielles à haute dimension, telles que des images ou des motifs complexes, où la recherche par similarité est plus essentielle que la recherche par mots-clés ou en texte intégral.
- Évolutivité avec de grands jeux de données vectorielles : Vous avez besoin d’un système capable de s’adapter efficacement à mesure que votre jeu de données grandit. Vald est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et fournit une évolutivité automatique, ce qui le rend adapté aux applications qui anticipent une croissance rapide du volume de données.
- Gestion efficace des ressources : Votre configuration exige une solution qui minimise l’utilisation des ressources tout en maintenant un débit élevé et une faible latence dans les opérations de recherche vectorielle. La conception cloud-native de Vald et ses mécanismes d’indexation efficaces offrent une évolutivité rentable.
- Indexation et mises à jour en temps réel : Votre application nécessite que l’index de recherche soit mis à jour en temps réel sans interruption. Vald prend en charge l’indexation continue même lors du traitement des requêtes de recherche, ce qui est essentiel pour les jeux de données dynamiques où de nouvelles données sont fréquemment ajoutées.
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 géré) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec 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 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 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 dans 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
From Vector Database to Vector Lakebase
Zilliz offers a fully managed Vector Lakebase powered by Milvus, unifying real-time vector search, lake-scale discovery, and Al data operations.
Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.
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.