OpenSearch vs Vearch : choisir la bonne base de données pour les applications GenAI
Avec l’évolution des applications pilotées par l’IA, l’importance des capacités de recherche vectorielle pour soutenir ces avancées ne saurait être surestimée. Cet article de blog abordera deux bases de données majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : OpenSearch et Vearch. Chacune offre des fonctionnalités 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 et Vearch, 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 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 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 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 spécialement conçues 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 est une suite open source de recherche et d’analytique avec la recherche vectorielle en tant qu’extension ; Vearch est une base de données vectorielle spécialement conçue.
Qu’est-ce qu’OpenSearch ? Un aperçu
OpenSearch est une suite de recherche et d’analytique open source robuste qui gère un large éventail de types de données, des données structurées et semi-structurées aux données non structurées. Lancée en 2021 sous la forme d’un fork communautaire d’Elasticsearch et de Kibana, cette suite OpenSearch comprend le moteur de recherche et le magasin de données OpenSearch, OpenSearch Dashboards pour la visualisation avancée des données, ainsi que 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 traiter 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 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-NN), la recherche sémantique, la recherche multimodale, la recherche neuronale creuse et les modèles de recherche hybride. 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 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 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 Vearch ? Un aperçu
Vearch est un outil destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données suralimentée, mais au lieu de stocker des données ordinaires, elle est conçue pour gérer ces embeddings vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’un des aspects les plus intéressants de Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez rechercher par vecteurs (imaginez trouver des images ou du texte similaires) et aussi filtrer par des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc effectuer des recherches complexes comme « trouver des produits similaires à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est rapide aussi - nous parlons de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous disposez de différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cela permet à Vearch de s’étendre et d’être fiable à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans effort.
Pour les développeurs, Vearch offre de bonnes fonctionnalités qui facilitent la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel afin que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est pratique pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour un développement et des tests rapides. Vearch est flexible avec les méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, afin que vous puissiez optimiser en fonction de votre matériel et de votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une mise en correspondance rapide des similarités, Vearch vous fournit les outils pour y parvenir efficacement.
Comparaison d’OpenSearch et de Vearch : principales différences pour la GenAI
Méthodologie de recherche
OpenSearch intègre désormais des capacités avancées de recherche vectorielle en plus de sa recherche traditionnelle basée sur le texte, prenant en charge diverses méthodes de recherche alimentées par l’apprentissage automatique telles que les modèles de recherche k-NN, sémantique et hybride. Ces améliorations permettent de gérer efficacement les applications pilotées par l’IA en permettant la génération dynamique d’embeddings et des requêtes de recherche sophistiquées directement intégrées au cadre de recherche.
Vearch est spécialisé dans les recherches de similarité rapides et efficaces pour les applications d’IA, en combinant le filtrage de données vectorielles et traditionnelles dans des recherches hybrides. Cela permet des capacités de requêtage complexes, comme la recherche sur plusieurs champs vectoriels et scalaires, optimisées pour la récupération rapide d’éléments similaires sur la base d’embeddings vectoriels.
Gestion des données
OpenSearch gère un large éventail de types de données, notamment les données structurées, semi-structurées et non structurées. Il est bien équipé pour traiter de grands ensembles de données grâce à des fonctionnalités telles que la recherche vectorielle optimisée pour le disque et la quantification binaire, ce qui le rend très adaptable à diverses charges de travail de recherche et d’analyse.
Vearch est optimisé pour les données vectorielles, en particulier les vecteurs d’embedding utilisés dans les modèles d’apprentissage automatique. Il prend en charge des structures de données complexes, permettant plusieurs champs vectoriels par document et l’indexation des données en temps réel, garantissant que la base de données reste à jour et reflète les données les plus récentes.
Évolutivité et performances
OpenSearch est conçu pour une grande évolutivité, traitant efficacement de grands ensembles de données grâce à l’informatique distribuée et fournissant des améliorations qui optimisent à la fois les performances des requêtes de recherche et le traitement des tâches d’apprentissage automatique.
Vearch utilise une architecture basée sur des clusters avec différents types de nœuds gérant des fonctions spécifiques — master, router et partition server — ce qui lui permet de s’étendre efficacement à mesure que les données et les exigences de requêtes augmentent. Il prend en charge les environnements CPU et GPU, améliorant son adaptabilité à diverses configurations matérielles.
Flexibilité et personnalisation
OpenSearch offre une personnalisation étendue grâce à ses plugins et à une communauté de soutien qui contribue continuellement à son développement. Cela garantit qu’OpenSearch peut être adapté pour répondre à des besoins applicatifs et à des exigences d’intégration spécifiques.
Vearch fournit plusieurs méthodes d’indexation et la flexibilité nécessaire pour optimiser les opérations de recherche en fonction des configurations matérielles. Il propose un SDK Python pour une intégration facile dans les flux de développement, ce qui le rend convivial pour les développeurs dans le cadre du développement rapide d’applications.
Intégration et écosystème
OpenSearch dispose d’un vaste écosystème d’intégration, pris en charge par de nombreux outils de visualisation de données, de journalisation et de collecte de données côté serveur. Son évolution continue est soutenue par une communauté dynamique et collaborative.
Vearch s’intègre bien aux piles modernes de développement IA, offrant des fonctionnalités telles que l’indexation en temps réel et la prise en charge de plusieurs champs vectoriels, essentielles pour les développeurs qui créent des applications d’IA sophistiquées.
Facilité d’utilisation
OpenSearch peut présenter une courbe d’apprentissage légèrement plus raide en raison de ses fonctionnalités étendues, mais il est bien soutenu par une documentation complète et une communauté active.
Vearch, avec son SDK Python et son accent sur les applications d’IA, est conçu pour être convivial pour les développeurs travaillant dans le domaine de l’IA, en fournissant des outils et des fonctionnalités qui simplifient le développement d’applications de recherche pilotées par l’IA.
Considérations de coût
OpenSearch, en tant que plateforme open-source, peut être rentable, bien que les coûts opérationnels puissent varier considérablement selon la taille et la complexité du déploiement.
Vearch est conçu pour utiliser efficacement les ressources, offrant potentiellement des économies de coûts dans les déploiements à grande échelle, en particulier lorsqu’on exploite sa capacité à évoluer à la demande dans des environnements CPU et GPU.
Fonctionnalités de sécurité
OpenSearch offre des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et les pistes d’audit, garantissant l’intégrité des données et la conformité.
Vearch fournit moins de détails sur la sécurité, mais il intègre probablement des pratiques de sécurité standard pour protéger les données au sein de son architecture distribuée.
Quand choisir OpenSearch et Vearch pour la GenAI
Choisissez OpenSearch pour la GenAI lorsque :
- Besoins complets en recherche et en analytique : Vous avez besoin d’une plateforme robuste capable de gérer la recherche en texte intégral, les requêtes complexes et l’analytique sur un large éventail de types de données — structurées, semi-structurées et non structurées. OpenSearch est idéal pour les environnements où des informations approfondies et l’interaction avec les données via la recherche sont cruciales.
- Visualisation des données en temps réel : Votre projet exige des capacités avancées de visualisation des données intégrées directement à la fonctionnalité de recherche. OpenSearch Dashboards en fait un excellent choix pour surveiller, analyser et visualiser les données en temps réel.
- Scalabilité avec des fonctionnalités de recherche avancées : Vous avez besoin d’un système qui évolue efficacement tout en offrant des fonctionnalités de recherche avancées, notamment la recherche vectorielle et des méthodes de recherche améliorées par l’apprentissage automatique. La capacité d’OpenSearch à gérer de grands ensembles de données avec des recherches optimisées pour le disque, ainsi que son support communautaire dynamique, en font une option polyvalente pour les ensembles de données croissants et complexes.
- Applications polyvalentes : Votre application n’est pas uniquement axée sur les données vectorielles, mais nécessite un moteur de recherche puissant capable d’intégrer plusieurs capacités de traitement des données et de recherche au sein d’une seule plateforme.
Choisissez Vearch pour la GenAI lorsque :
- Recherche de similarité pilotée par l’IA : Votre application s’articule spécifiquement autour de recherches de similarité rapides et efficaces, comme dans les systèmes de recommandation ou les systèmes de recherche d’images. Vearch est optimisé pour gérer de grands volumes de données vectorielles, ce qui le rend particulièrement efficace pour les applications qui reposent fortement sur les recherches de similarité.
- Exigences de recherche hybride : Vous devez effectuer des recherches complexes qui combinent la similarité vectorielle avec des filtres de données traditionnels. Vearch prend en charge les recherches hybrides qui peuvent filtrer simultanément par vecteurs et par champs scalaires, ce qui est idéal pour des requêtes nuancées comme « trouver des éléments similaires à celui-ci, mais avec des attributs spécifiques ».
- Scalabilité dans les applications d’IA : Votre application nécessite une base de données capable d’évoluer dynamiquement à mesure que les données vectorielles et les volumes de requêtes augmentent. La configuration en cluster de Vearch et sa prise en charge des environnements CPU et GPU la rendent hautement scalable et efficace pour gérer d’immenses ensembles de données vectorielles.
- Convivialité pour les développeurs en vue d’un développement rapide de l’IA : Vous accordez de l’importance à des cycles de développement rapides et avez besoin d’un système facile à intégrer et à utiliser dans les workflows de développement IA. Le SDK Python de Vearch et ses options d’indexation flexibles répondent spécifiquement aux besoins des développeurs travaillant dans l’IA et l’apprentissage automatique, en simplifiant l’intégration et la maintenance de données complexes.
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 hautes performances, en particulier les 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 preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué sous la 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 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 complémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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