Pinecone vs Aerospike : 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 abordera deux bases de données importantes dotées de capacités de recherche vectorielle : Pinecone et Aerospike. 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 déterminer quelle base de données correspond le mieux à leurs exigences spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Pinecone et Aerospike, 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 haute 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 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Pinecone est une base de données vectorielle spécialement conçue et Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive avec des capacités de recherche vectorielle en tant que module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Pinecone : les bases
Pinecone est un SaaS conçu pour la recherche vectorielle dans les applications d’apprentissage automatique. En tant que service géré, Pinecone prend en charge l’infrastructure afin que vous puissiez vous concentrer sur la création d’applications, et non de bases de données. C’est une plateforme évolutive pour stocker et interroger de grandes quantités d’embeddings vectoriels pour des tâches telles que la recherche sémantique et les systèmes de recommandation.
Les principales fonctionnalités de Pinecone incluent les mises à jour en temps réel, la compatibilité avec les modèles d’apprentissage automatique et une technique d’indexation propriétaire qui rend la recherche vectorielle rapide, même avec des milliards de vecteurs. Les espaces de noms vous permettent de diviser les enregistrements au sein d’un index pour accélérer les requêtes et prendre en charge le multitenant. Pinecone prend également en charge le filtrage des métadonnées, ce qui vous permet d’ajouter du contexte à chaque enregistrement et de filtrer les résultats de recherche pour améliorer la vitesse et la pertinence.
L’offre serverless de Pinecone facilite la gestion des bases de données et inclut des méthodes efficaces d’ingestion des données. L’une des fonctionnalités est la possibilité d’importer des données depuis un stockage d’objets, ce qui est très rentable pour l’ingestion de données à grande échelle. Cela utilise une opération asynchrone de longue durée pour importer et indexer des données stockées sous forme de fichiers Parquet.
Pour améliorer la recherche, Pinecone héberge le modèle multilanguage-e5-large pour la génération de vecteurs et dispose d’un processus de récupération en deux étapes avec reranking utilisant le modèle bge-reranker-v2-m3. Pinecone prend également en charge la recherche hybride, qui combine des embeddings vectoriels denses et clairsemés afin d’équilibrer la compréhension sémantique avec la correspondance par mots-clés. Avec son intégration aux frameworks de machine learning populaires, sa prise en charge de plusieurs langues et son auto-scaling, Pinecone est une solution complète pour la recherche vectorielle dans les applications d’IA, offrant à la fois performance et facilité d’utilisation.
Aerospike : les bases
Aerospike est une base de données NoSQL pour les applications temps réel à haute performance. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation de bases de données vectorielles. La capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit avoir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement afin de pouvoir rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’attribuer les enregistrements upserted à un set spécifique afin de pouvoir les surveiller et effectuer des opérations dessus.
AVS a une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour des enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone depuis une file d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, de sorte que tous les cœurs CPU du cluster AVS sont utilisés et que le système est scalable. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle single instruction, multiple data.
AVS exécute des requêtes pendant l’ingestion pour « préhydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des requêtes de recherche, mais apparaissent comme des lectures sur la couche de stockage. Ainsi, le cache est alimenté avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche par similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles en haute dimension.
Principales différences
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, connaître la différence entre Pinecone et Aerospike vous aidera à prendre une décision. Les deux font de la recherche vectorielle, mais sont différents. Comparons-les selon des fonctionnalités clés pour vous aider à choisir celui qui vous convient.
Méthodologie de recherche
Pinecone dispose d’une méthode d’indexation propriétaire pour la recherche vectorielle, ce qui permet des requêtes rapides même avec des milliards de vecteurs. Il prend en charge les mises à jour en temps réel et offre un filtrage par métadonnées pour affiner les résultats.
AVS (Aerospike’s Vector Search) utilise des index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche approximative du plus proche voisin. Cet index en mémoire est adapté aux espaces vectoriels de haute dimension et à la recherche rapide par similarité.
Données
Pinecone est conçu pour les données vectorielles, il est donc parfait pour les applications de machine learning et de GenAI qui travaillent avec des embeddings. Vous pouvez stocker des données vectorielles avec des métadonnées.
Aerospike est une base de données NoSQL qui a ajouté la recherche vectorielle à ses fonctionnalités existantes de gestion des données. Elle peut donc stocker à la fois des données vectorielles et des données structurées et semi-structurées traditionnelles au même endroit.
Évolutivité et performances
Pinecone est conçu pour la mise à l’échelle horizontale, il peut gérer de grands jeux de données. Son architecture cloud native permet l’auto scaling en fonction de la charge de travail.
Aerospike est distribué et offre de hautes performances. Sa recherche vectorielle est construite par-dessus cela. Il peut gérer des charges de travail à grande échelle et à haut débit. L’indexation d’Aerospike est concurrente sur tous les nœuds AVS, ce qui la rend évolutive.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone offre une personnalisation via API et prend en charge plusieurs dimensions vectorielles. Il dispose d’un namespace pour l’organisation des données et l’ajustement des paramètres de recherche.
Aerospike offre de la flexibilité dans la modélisation des données et l’indexation. Il peut avoir plusieurs vecteurs et index par enregistrement, vous pouvez donc rechercher les mêmes données de différentes manières.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux frameworks de machine learning et aux services cloud populaires. Il dispose de SDKs pour plusieurs langages, vous pouvez donc l’utiliser dans n’importe quel environnement de développement.
Aerospike dispose d’une large gamme de connecteurs et d’intégrations, notamment Kafka, Spark et plusieurs langages. Vous pouvez utiliser la recherche vectorielle avec d’autres fonctionnalités de base de données.
Facilité d’utilisation
Pinecone, en tant que service géré, prend en charge la majeure partie de la complexité opérationnelle. Il dispose d’une API simple et d’une bonne documentation, il est donc facile à apprendre pour les développeurs débutant dans la recherche vectorielle.
Aerospike nécessite davantage de configuration et de gestion, en particulier pour les déploiements sur site. Bien qu’il dispose d’une bonne documentation, la gestion à la fois des données traditionnelles et vectorielles ajoute à la courbe d’apprentissage.
Coût
Pinecone propose un modèle pur de paiement à l’usage basé sur le nombre de vecteurs stockés, les écritures et les lectures. En tant que service géré, il réduit les coûts opérationnels de gestion de l’infrastructure.
La tarification d’Aerospike est généralement basée sur les données et les nœuds. Bien qu’il puisse nécessiter un investissement initial plus important dans l’infrastructure et la gestion, il est rentable pour les déploiements à grande échelle avec des données diverses.
Fonctionnalités de sécurité
Pinecone propose le chiffrement en transit et, au repos, le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) et prend en charge le SSO pour les clients entreprise.
Aerospike dispose de solides fonctionnalités de sécurité, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès granulaire. Il prend également en charge les normes de sécurité et de conformité d’entreprise.
Quand utiliser chacun
Pinecone est idéal pour les projets principalement axés sur la recherche vectorielle, en particulier dans le machine learning et l’IA. Il est excellent pour des cas d’utilisation comme la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et la recherche de similarité d’images, où vous devez gérer de grands volumes d’embeddings vectoriels. Le modèle de service géré de Pinecone est parfait pour les équipes qui veulent créer des applications, pas gérer l’infrastructure. Les mises à jour en temps réel et la recherche hybride (vecteur et correspondance par mots-clés) le rendent adapté à un large éventail de cas d’utilisation de l’IA.
Aerospike est idéal pour les projets qui ont besoin d’une base de données plus polyvalente avec recherche vectorielle. Il convient aux cas d’utilisation qui impliquent à la fois des types de données traditionnels et des données vectorielles, comme les systèmes de détection de fraude en temps réel qui combinent des données transactionnelles avec des vecteurs de comportement, ou les systèmes de gestion de contenu qui ont besoin à la fois d’une recherche plein texte et d’une similarité sémantique. L’architecture haute performance d’Aerospike le rend adapté aux applications qui nécessitent une faible latence à grande échelle, en particulier lorsque vous devez gérer à la fois des données vectorielles et non vectorielles sur une seule plateforme.
Résumé
Pinecone est idéal comme solution spécialisée de recherche vectorielle managée, avec de hautes performances pour les opérations vectorielles à grande échelle, une scalabilité facile et une intégration avec les workflows de machine learning. Aerospike est une base de données plus généraliste qui combine NoSQL avec la recherche vectorielle pour des applications complexes à hautes performances qui gèrent divers types de données. Votre choix entre ces deux solutions doit être basé sur votre cas d’utilisation, vos types de données, vos exigences de performance et l’expertise de votre équipe. Utilisez Pinecone si votre objectif principal est la recherche vectorielle et que vous souhaitez un service managé ; utilisez Aerospike si vous avez besoin d’une base de données plus flexible capable de gérer à grande échelle des données vectorielles et non vectorielles.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et d’Aerospike, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. VectorDBBench, un outil de benchmarking open source pour la comparaison de bases de données vectorielles, peut vous y aider. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et schémas 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 vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données à 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) en utilisant leurs propres jeux de données, afin 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 arguments marketing ou des ouï-dire.
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 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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