Pinecone vs ClickHouse : 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 de premier plan dotées de capacités de recherche vectorielle : Pinecone et ClickHouse. Chacune offre des capacités 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 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 vs ClickHouse, 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 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 central 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)
- 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 spécialisée et ClickHouse est une base de données open-source orientée colonnes avec des capacités de recherche vectorielle sous forme de 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 namespaces vous permettent de diviser les enregistrements au sein d’un index pour des requêtes plus rapides et la multitenance. Pinecone prend également en charge le filtrage par métadonnées, ce qui vous permet d’ajouter du contexte à chaque enregistrement et de filtrer les résultats de recherche pour plus de rapidité et de pertinence.
L’offre serverless de Pinecone facilite la gestion des bases de données et inclut des méthodes efficaces d’ingestion de 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 réordonnancement à l’aide du modèle bge-reranker-v2-m3. Pinecone prend également en charge la recherche hybride, qui combine des embeddings vectoriels denses et creux afin d’équilibrer la compréhension sémantique avec la correspondance par mots-clés. Avec son intégration dans les frameworks d’apprentissage automatique populaires, la prise en charge de plusieurs langues et la mise à l’échelle automatique, Pinecone est une solution complète pour la recherche vectorielle dans les applications d’IA, offrant à la fois performance et facilité d’utilisation.
ClickHouse : aperçu et cœur
ClickHouse est une base de données OLAP open-source pour l’analytique en temps réel, avec une prise en charge complète de SQL et un traitement rapide des requêtes. Elle est idéale pour les requêtes analytiques grâce à un pipeline de requêtes entièrement parallélisé et peut effectuer rapidement des recherches vectorielles. Elle offre une forte compression (personnalisable via des codecs), ce qui permet de stocker et d’interroger de grands jeux de données. L’un de ses principaux avantages est qu’elle peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un excellent outil pour les utilisateurs ayant de grandes quantités de données vectorielles. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, ce qui vous permet d’interroger les vecteurs et leurs métadonnées.
ClickHouse dispose de fonctionnalités de recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont comme n’importe quelle autre fonction SQL. Vous pouvez donc les combiner avec le filtrage et l’agrégation traditionnels. C’est idéal pour les cas d’utilisation où vous devez interroger des données vectorielles avec des métadonnées ou d’autres informations. Elle propose également des indices expérimentaux de plus proches voisins approximatifs (ANN) pour une correspondance plus rapide (mais approximative). Et une correspondance exacte par balayage linéaire des lignes avec un traitement parallèle pour plus de rapidité et d’efficacité.
ClickHouse est excellente pour la recherche vectorielle lorsque vous devez combiner la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation de métadonnées. En particulier pour les très grands jeux de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs de CPU. ClickHouse est également un bon choix lorsque vous avez besoin d’une prise en charge SQL et que votre jeu de données vectorielles est trop volumineux pour tenir dans des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données associées dans ClickHouse ou si vous ne voulez pas apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. La correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que la gestion de grands jeux de données sont les points forts de ClickHouse, qui s’adresse donc aux utilisateurs avancés de la recherche.
ClickHouse est une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, surtout pour les grands jeux de données qui nécessitent un traitement parallèle et lorsque vous combinez la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL. Elle n’est pas aussi adaptée que les bases de données vectorielles spécialisées pour les petits jeux de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé, mais elle peut gérer des requêtes complexes incluant des métadonnées, ce qui la rend idéale pour les développeurs qui connaissent SQL et ont besoin d’une recherche vectorielle rapide.
Principales différences
Lors du choix d’un outil de recherche vectorielle, comprendre les différences entre Pinecone et ClickHouse vous aidera à prendre une décision éclairée. Les deux conviennent à différents cas d’utilisation dans la recherche vectorielle.
Méthode de recherche
Pinecone utilise une technique d’indexation propriétaire pour la recherche vectorielle, ce qui la rend extrêmement rapide pour la recherche de similarité sur des milliards de vecteurs. Elle prend en charge les mises à jour en temps réel et dispose d’une récupération en 2 étapes avec réordonnancement.
ClickHouse a été conçu pour les charges de travail OLAP ; il aborde la recherche vectorielle via SQL. Il effectue une correspondance exacte par balayages linéaires avec traitement parallèle et propose des ANN expérimentaux pour une correspondance plus rapide et approximative.
Données
Pinecone est conçu pour stocker et interroger des embeddings vectoriels. Il prend en charge le filtrage des métadonnées afin que vous puissiez ajouter du contexte à chaque enregistrement et affiner les résultats de recherche.
ClickHouse est excellent pour les données structurées et semi-structurées. Sa base SQL le rend puissant pour combiner la recherche vectorielle avec des opérations de données traditionnelles comme le filtrage et l’agrégation.
Scalabilité et performances
Pinecone dispose de l’auto-scaling et est conçu pour des milliards de vecteurs. Son architecture serverless contribue aux performances à grande échelle tout en gardant le contrôle des coûts.
ClickHouse est excellent avec les grands jeux de données, il utilise le traitement parallèle sur plusieurs cœurs CPU. Il peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limité par la mémoire, ce qui est bien pour les utilisateurs disposant de beaucoup de données vectorielles.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone dispose de namespaces pour diviser les enregistrements au sein d’un index, afin d’accélérer les requêtes et de prendre en charge la multilocation. Il dispose également de la recherche hybride, des embeddings vectoriels denses et clairsemés.
ClickHouse dispose d’une interface SQL, ce qui vous permet d’écrire des requêtes hautement personnalisées, de combiner des opérations vectorielles avec une manipulation complexe des données. Ses options de compression (via les codecs) vous donnent de la flexibilité dans le stockage des données.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux frameworks ML populaires et prend en charge plusieurs langages. Il héberge également des modèles pour la génération de vecteurs et le reranking.
ClickHouse, étant une base de données OLAP à usage général, s’intègre bien à de nombreux outils de traitement et de visualisation des données. Son interface SQL est familière aux utilisateurs de bases de données relationnelles.
Facilité d’utilisation
Pinecone, en tant que service managé, gère l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de votre application LLM, et non sur la base de données. Son offre serverless simplifie encore davantage la gestion de la base de données.
ClickHouse nécessite davantage de configuration et de maintenance, mais il est familier à ceux qui ont des connaissances en SQL. Sa documentation est bonne, mais la courbe d’apprentissage est plus raide si vous êtes nouveau dans les systèmes OLAP.
Coût
Pinecone est facturé en fonction du nombre de vecteurs stockés ainsi que des lectures et écritures. Son option serverless est rentable pour les charges de travail variables.
ClickHouse, étant open source, peut être auto-hébergé, ce qui peut réduire les coûts pour les organisations disposant d’une infrastructure existante. Mais cela s’accompagne d’une charge de gestion supplémentaire.
Sécurité
Pinecone dispose des fonctionnalités de sécurité standard d’un service managé, chiffrement et contrôles d’accès.
ClickHouse dispose de nombreuses fonctionnalités de sécurité, chiffrement, authentification, contrôle d’accès granulaire, qui peuvent être personnalisées selon vos exigences de sécurité.
Quand utiliser chacun
Pinecone est adapté aux applications qui nécessitent une recherche vectorielle dédiée, en particulier dans les cas d’usage liés au machine learning et à la GenAI. Il est excellent pour les recherches de similarité à grande échelle, les systèmes de recommandation et les cas d’usage de recherche sémantique. Pinecone est parfait lorsque vous avez besoin de mises à jour en temps réel, de gérer des milliards de vecteurs et d’un service managé, afin de pouvoir vous concentrer sur le développement d’applications, et non sur la gestion de l’infrastructure. Choisissez Pinecone lorsque votre priorité principale porte sur les opérations vectorielles, que vous avez besoin d’une scalabilité fluide et que vous souhaitez une solution qui s’intègre aux workflows de machine learning.
ClickHouse convient lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec des analyses complexes sur de grands jeux de données. Il est excellent dans les situations où la recherche vectorielle fait partie d’un workflow d’analyse de données plus large, en particulier lorsqu’il s’agit de grands jeux de données nécessitant un traitement parallèle. ClickHouse est parfait lorsque vous devez rechercher des vecteurs parallèlement au SQL traditionnel, au filtrage de métadonnées et aux agrégations. Choisissez ClickHouse lorsque vous avez une équipe à l’aise avec SQL, que vous avez besoin de flexibilité dans la modélisation et l’interrogation des données, et que vous souhaitez utiliser la recherche vectorielle au sein d’une base de données OLAP.
Conclusion
Pinecone est destiné à la recherche vectorielle dédiée avec une surcharge de gestion minimale. ClickHouse est destiné à la recherche vectorielle dans le cadre d’un flux de travail analytique plus large. Votre choix entre les deux doit être basé sur votre cas d’utilisation, vos types de données et vos exigences de performance. Tenez compte de l’échelle de vos données vectorielles, de la complexité de vos requêtes, de votre équipe et de votre infrastructure existante. Pinecone est le meilleur choix pour les besoins de recherche vectorielle dédiée. ClickHouse est préférable pour la recherche vectorielle dans un flux de travail analytique plus large. En fin de compte, il s’agit d’aligner la technologie avec les exigences de votre projet et ses besoins de scalabilité à long terme.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et ClickHouse, 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 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 haute performance, 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 et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des rumeurs.
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 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 rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
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