pgvector vs Vearch : Choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que les technologies fondées sur l’IA et les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. pgvector et Vearch sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies pour vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer pgvector et Vearch, explorons d’abord le concept des 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 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, 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 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) 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. Vearch est une base de données vectorielle spécialisée. 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 du plus proche voisin exacte et approximative
- 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)
Par défaut, pgvector utilise la recherche exacte du plus proche voisin, ce qui garantit un rappel parfait, mais peut être plus lent 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 échange une partie de la précision contre une vitesse considérablement améliorée, ce qui constitue souvent un compromis avantageux 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 classiques, qui n’affectent pas les résultats effectivement 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 comme 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 économe en mémoire, mais peut être légèrement plus lent ou moins précis dans certains cas.
Lorsque vous implémentez 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.
Vous voulez apprendre à commencer avec pgvector ? Consultez ce tutoriel !
Qu’est-ce que Vearch** ? Présentation et technologie de base**
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 surpuissante, mais au lieu de stocker des données classiques, elle est conçue pour gérer ces embeddings vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’une des choses les plus intéressantes à propos de Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez effectuer des recherches par vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et aussi filtrer par données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc faire 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 : on parle de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous avez 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 monter en charge 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 difficulté.
Pour les développeurs, Vearch propose des fonctionnalités intéressantes 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 en matière de méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, afin que vous puissiez optimiser pour votre matériel et votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une correspondance de similarité rapide, Vearch vous donne les outils pour y parvenir efficacement.
Principales différences
Performances et méthodes de recherche
pgvector propose à la fois la recherche exacte et approximative des plus proches voisins via des index HNSW et IVFFlat. La recherche exacte garantit la précision, mais s’exécute plus lentement. Pour les grands jeux de données, les index approximatifs échangent une partie de la précision contre de la vitesse.
Vearch se concentre sur les capacités de recherche hybride, combinant la similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel. Il prend en charge les méthodes d’indexation IVFPQ et HNSW, avec des implémentations CPU et GPU disponibles.
Architecture et évolutivité
pgvector fonctionne comme une extension PostgreSQL, ce qui le rend idéal si vous utilisez déjà PostgreSQL et souhaitez conserver votre recherche vectorielle dans la même base de données. Cela simplifie votre stack, mais lie la mise à l’échelle aux capacités de PostgreSQL.
Vearch utilise une architecture distribuée avec des nœuds spécialisés (master, router, partition server) conçus pour la mise à l’échelle horizontale. Cela le rend mieux adapté aux applications nécessitant une mise à l’échelle indépendante des capacités de recherche vectorielle.
Intégration et configuration
pgvector s’intègre parfaitement à PostgreSQL, ce qui vous permet d’utiliser des requêtes SQL familières et de tirer parti des fonctionnalités PostgreSQL existantes. Si vous utilisez déjà PostgreSQL, l’ajout de pgvector est simple.
Vearch fonctionne comme un système autonome avec son propre SDK Python. Bien que cela nécessite de gérer un service séparé, il offre des fonctionnalités spécialement conçues pour les applications d’IA et l’indexation en temps réel.
Quand choisir pgvector
Choisissez pgvector lorsque vous utilisez déjà PostgreSQL et avez besoin de capacités de recherche vectorielle au sein de votre infrastructure de base de données existante. Il est idéal pour les applications avec des volumes de données modérés où vous souhaitez minimiser la complexité opérationnelle, exploiter SQL pour les opérations vectorielles et maintenir un seul système de base de données. pgvector fonctionne bien pour des cas d’utilisation comme la recommandation de contenu, la recherche sémantique ou la similarité d’images, où les correspondances exactes ne sont pas requises et où vous pouvez bénéficier de la recherche approximative du plus proche voisin.
Quand choisir Vearch
Vearch est le meilleur choix pour les applications d’IA à grande échelle qui nécessitent des capacités de recherche hybride rapides et une scalabilité horizontale. Son architecture distribuée et sa prise en charge des GPU le rendent adapté aux applications traitant des millions de vecteurs avec des temps de réponse de l’ordre de la milliseconde. Choisissez Vearch lorsque vous avez besoin d’une indexation en temps réel, d’un filtrage complexe combiné à une recherche par similarité vectorielle, ou lorsque votre cas d’utilisation exige une mise à l’échelle indépendante des capacités de recherche vectorielle.
Conclusion
pgvector se distingue par son intégration à PostgreSQL et sa simplicité, ce qui le rend parfait pour les équipes souhaitant ajouter la recherche vectorielle à leur configuration PostgreSQL existante. Vearch excelle en matière de scalabilité et de capacités de recherche hybride, ce qui le rend idéal pour les applications d’IA dédiées. Votre choix doit dépendre de votre infrastructure actuelle, de vos exigences de mise à l’échelle et de votre besoin éventuel de fonctionnalités comme l’indexation en temps réel ou l’accélération GPU. Tenez compte de l’expertise de votre équipe en matière de systèmes distribués par rapport aux bases de données traditionnelles au moment de prendre la décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de pgvector et de Vearch, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil pouvant vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. En fin de compte, 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 de 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) en utilisant 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 distribué 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 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 rapide coup d’œil 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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