pgvector vs Rockset : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies fondées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. pgvector et Rockset sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer pgvector 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 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, 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 conçues à cet effet telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré), et Weaviate
- 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.
pgvector est une base de données traditionnelle dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Rockset, quant à elle, est une base de données de recherche et d’analyse avec des capacités de recherche vectorielle ajoutées. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
pgvector : aperçu et technologie de base
pgvector est une extension pour PostgreSQL qui ajoute la prise en charge des opérations vectorielles. Elle permet aux utilisateurs de stocker et d’interroger des embeddings vectoriels directement dans leur base de données PostgreSQL, offrant des capacités de recherche de similarité vectorielle sans nécessiter de base de données vectorielle distincte.
Les principales fonctionnalités de pgvector incluent :
- Prise en charge de la recherche exacte et approximative du plus proche voisin
- Intégration avec les mécanismes d’indexation de PostgreSQL
- Capacité à effectuer des opérations vectorielles comme l’addition et la soustraction
- Prise en charge de diverses métriques de distance (euclidienne, cosinus, produit scalaire)
pgvector, par défaut, utilise la recherche exacte du plus proche voisin, ce qui garantit un rappel parfait mais peut être plus lent pour de grands ensembles de données. Pour optimiser les performances, pgvector offre la possibilité de créer des index pour la recherche approximative du plus proche voisin. Cette approche échange une partie de la précision contre une vitesse considérablement améliorée, ce qui constitue souvent un compromis judicieux dans de nombreuses applications réelles.
Il est important de noter que l’ajout d’un index approximatif peut modifier les résultats de vos requêtes. Cela diffère des index de base de données classiques, qui n’affectent pas les résultats réellement renvoyés. Les deux types d’index approximatifs pris en charge par pgvector sont :
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World) : Introduit dans la version 0.5.0 de pgvector, HNSW est reconnu pour ses hautes performances et la qualité de ses résultats. Il construit une structure de graphe multicouche qui permet une traversée rapide lors des recherches.
- IVFFlat (Inverted File Flat) : Cette méthode divise l’espace vectoriel en clusters. Lors d’une recherche, elle identifie d’abord les clusters les plus pertinents, puis effectue une recherche exacte au sein de ces clusters. Cela peut accélérer considérablement les recherches dans de grands jeux de données.
Le choix entre ces types d’index dépend de votre cas d’utilisation spécifique, en tenant compte de facteurs tels que la taille du jeu de données, la vitesse de requête requise et le compromis acceptable en matière de précision. HNSW offre généralement de meilleures performances, mais peut utiliser davantage de mémoire, tandis qu’IVFFlat peut être plus économe en mémoire, mais pourrait être légèrement plus lent ou moins précis dans certains cas.
Lors de l’implémentation de pgvector dans votre projet, essayez d’expérimenter avec les deux types d’index et leurs paramètres afin de trouver la configuration optimale pour vos besoins spécifiques. Ce processus d’ajustement peut avoir un impact sur les performances et la précision de vos opérations de recherche vectorielle.
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Rockset : Présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel conçue pour gérer à la fois des données structurées et non structurées, y compris des embeddings vectoriels. Sa principale force réside dans sa capacité à ingérer, indexer et interroger les données en temps réel, ce qui la rend adaptée aux applications nécessitant des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, avec la capacité de traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est sa technologie Converged Indexing, construite sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui la rend très 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 la rend adaptée à un large éventail d’applications d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre les capacités de recherche vectorielle dans ses fonctionnalités principales. Elle prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), en utilisant un index FAISS distribué pour l’évolutivité. L’approche de Rockset est indépendante de l’algorithme, ce qui permet une flexibilité dans les implémentations de recherche. Son optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour une efficacité optimale.
Ce qui distingue Rockset en matière de recherche vectorielle est son Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et par lignes dans une structure unique. Cela permet de gérer efficacement un large éventail de modèles de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride, son optimiseur déterminant le chemin d’exécution de requête le plus efficace. Elle peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prendre en charge des modèles multimodaux, et propose des API SQL et REST pour une flexibilité de l’interface de requête.
Principales différences
pgvector vs Rockset : Comparaison de la recherche vectorielle
Méthodologie de recherche
pgvector prend en charge la recherche de plus proches voisins exacte et approximative. Il propose des index HNSW et IVFFlat pour la recherche approximative et utilise des métriques de distance telles qu’euclidienne, cosinus et produit scalaire.
Rockset prend en charge les K plus proches voisins (KNN) et les plus proches voisins approximatifs (ANN). Il utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité et adopte une approche indépendante des algorithmes pour plus de flexibilité. L’optimiseur basé sur les coûts de Rockset choisit entre les méthodes KNN et ANN pour des performances optimales.
Gestion des données
pgvector se concentre sur les embeddings vectoriels dans PostgreSQL et fonctionne avec des données structurées dans des tables PostgreSQL.
Rockset gère à la fois les données structurées et non structurées. Il prend en charge les embeddings vectoriels jusqu’à 200 000 dimensions et peut traiter les données en streaming et en masse, y compris les flux CDC.
Évolutivité et performances
pgvector exploite l’indexation de PostgreSQL pour les performances. La recherche exacte peut être plus lente pour de grands ensembles de données, mais les index approximatifs améliorent la vitesse au prix d’une certaine précision.
Rockset est conçu pour la recherche et l’analyse en temps réel. Son indexation convergée permet des mises à jour rapides sur place, et il peut gérer des flux de données à haute vélocité. Rockset utilise une architecture distribuée pour l’évolutivité.
Flexibilité et personnalisation
pgvector s’intègre aux bases de données PostgreSQL existantes, permet des opérations vectorielles comme l’addition et la soustraction, et offre des paramètres d’index personnalisables.
Rockset prend en charge la recherche hybride combinant filtrage vectoriel et filtrage par métadonnées. Il offre des API SQL et REST pour les requêtes et peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN.
Intégration et écosystème
pgvector s’intègre parfaitement à l’écosystème PostgreSQL et peut être utilisé avec les applications existantes basées sur PostgreSQL.
Rockset prend en charge diverses sources de données pour l’ingestion et s’intègre aux plateformes de streaming et aux entrepôts de données.
Facilité d’utilisation
pgvector est familier pour ceux qui utilisent déjà PostgreSQL, mais nécessite une compréhension de l’administration PostgreSQL.
Rockset propose des options de service géré, mais peut présenter une courbe d’apprentissage plus abrupte pour ceux qui découvrent la plateforme.
Considérations de coût
pgvector est open source et gratuit à utiliser, avec des coûts liés à l’exécution et à la mise à l’échelle de PostgreSQL.
Rockset a probablement des coûts associés à son service géré, bien que les détails tarifaires spécifiques ne soient pas fournis dans les informations données.
Fonctionnalités de sécurité
pgvector hérite des fonctionnalités de sécurité de PostgreSQL.
Quand choisir pgvector
Choisissez pgvector pour les projets utilisant déjà PostgreSQL qui doivent ajouter des capacités de recherche vectorielle, en particulier lorsqu’il s’agit de combiner des requêtes SQL traditionnelles avec la recherche par similarité vectorielle. Il convient à la recherche vectorielle à échelle modérée au sein d’une seule instance de base de données et à ceux qui préfèrent une solution open source, auto-hébergée avec un contrôle total.
Quand choisir Rockset
Choisissez Rockset pour les scénarios d’analyse et de recherche en temps réel, en particulier avec des données mixtes structurées et non structurées. Il est excellent pour l’ingestion et l’interrogation rapides de flux de données à haute vélocité, y compris les embeddings vectoriels. Rockset est idéal pour les environnements de données distribués à grande échelle qui doivent gérer plusieurs formats et sources de données, ainsi que pour ceux qui préfèrent un service géré qui évolue automatiquement.
Conclusion
pgvector et Rockset effectuent tous deux de la recherche vectorielle, mais pour des cas d’utilisation différents. pgvector s’intègre à PostgreSQL, pour ajouter la recherche vectorielle aux applications PostgreSQL existantes. Rockset est destiné à l’analyse en temps réel sur plusieurs types de données. Votre choix dépend de votre cas d’utilisation, de votre pile technologique existante, de l’échelle de vos données, de vos exigences en temps réel et de la complexité de la recherche. Choisissez pgvector pour les projets basés sur PostgreSQL avec des besoins modérés en recherche vectorielle, et Rockset pour les environnements de données diversifiés, à haute vélocité, nécessitant des analyses en temps réel et de l’évolutivité.
Bien que cet article fournisse un aperçu de pgvector et de Rockset, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des modèles de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes, mais distinctes, de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
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. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées 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 publié sous la licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. 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 courantes dans le classement VectorDBBench.
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