pgvector vs Vald : 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 Vald 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 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 des 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) 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 extensions 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 d’extension. Vald est une base de données vectorielle spécialement conçue. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
pgvector : présentation 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 :
- La prise en charge de la recherche exacte et approximative du plus proche voisin
- L’intégration aux mécanismes d’indexation de PostgreSQL
- La possibilité d’effectuer des opérations vectorielles comme l’addition et la soustraction
- La prise en charge de diverses métriques de distance (euclidienne, cosinus, produit interne)
Par défaut, pgvector utilise la recherche exacte du plus proche voisin, qui garantit un rappel parfait mais peut être plus lente pour les 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 sacrifie une partie de la précision au profit d’une vitesse nettement 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. C’est différent des index de base de données typiques, 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 connu 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 plus de mémoire, tandis qu’IVFFlat peut être plus efficace en mémoire, mais peut être légèrement plus lent ou moins précis dans certains cas.
Lors de la mise en œuvre 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’optimisation peut avoir un impact sur les performances et la précision de vos opérations de recherche vectorielle.
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Vald : Vue d’ensemble et technologie de base
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 façon 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 différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la façon dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner parfaitement dans le cloud, ce qui vous permet d’ajouter facilement plus 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 continuer à 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.
Principales différences
Performances et méthodologie de recherche
pgvector propose une recherche de plus proches voisins exacte et approximative via les index HNSW et IVFFlat. HNSW est généralement plus rapide, mais utilise plus de mémoire. Vald utilise NGT (Neighborhood Graph and Tree) pour la recherche approximative de plus proches voisins, conçue pour les données vectorielles à haute dimension.
Gestion des données
pgvector s’intègre à PostgreSQL afin que vous puissiez stocker des vecteurs avec des données classiques. C’est parfait pour les applications qui ont besoin à la fois d’opérations vectorielles et d’opérations de base de données traditionnelles. Vald est un système distribué autonome optimisé pour les opérations purement vectorielles à grande échelle.
Scalabilité
pgvector hérite de la mise à l’échelle verticale de PostgreSQL, mais dispose d’une mise à l’échelle horizontale limitée. Vald excelle dans ce domaine : il est conçu pour les systèmes distribués, avec partitionnement automatique, réplication et mises à jour d’index en direct sur plusieurs nœuds.
Facilité d’intégration
pgvector est un jeu d’enfant si vous utilisez déjà PostgreSQL. Il suffit d’installer une extension. Vald nécessite davantage de configuration, mais offre une intégration flexible via gRPC et divers plugins.
Analyse des coûts
Les coûts de pgvector reflètent ceux de votre infrastructure PostgreSQL. Si vous exécutez déjà PostgreSQL, l’ajout de pgvector représente un coût supplémentaire minime. Vald peut nécessiter une infrastructure dédiée, mais sa nature distribuée peut répartir la charge sur des machines moins coûteuses.
Choisir pgvector
pgvector est destiné aux applications qui utilisent déjà PostgreSQL et qui ont besoin de recherche vectorielle avec des opérations de base de données classiques. Pour les jeux de données de moins de 10 millions de vecteurs, les systèmes de gestion de contenu qui ont besoin de recherche sémantique et les moteurs de recommandation de produits où SQL compte.
Choisir Vald
Vald est destiné aux jeux de données vectorielles massifs qui nécessitent une haute disponibilité et un traitement en temps réel. Pour la reconnaissance d’images à grande échelle, les moteurs de recommandation en temps réel et les systèmes qui nécessitent des mises à jour continues de l’index sans temps d’arrêt, en particulier lors de la mise à l’échelle sur plusieurs machines.
Conclusion
pgvector offre une intégration PostgreSQL et des opérations vectorielles simples, Vald offre une architecture distribuée pour le big data. Choisissez en fonction de votre échelle, de votre infrastructure et de vos opérations : pgvector pour les charges de travail modérées intégrées à SQL, Vald pour le big data à haute disponibilité.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de pgvector et de Vald, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et modèles de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) à l’aide de leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et sous 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de 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.
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