Pinecone vs Deep Lake : 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 peut être surestimée. Cet article de blog abordera deux bases de données importantes dotées de capacités de recherche vectorielle : Pinecone et Deep Lake. 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, les aidant à décider 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 Deep Lake, 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 le sens sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des 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 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 comme 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Pinecone est une base de données vectorielle spécialisée et Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels. 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 sur les 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 fonctionnalités clés 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 des requêtes plus rapides et la multitenance. Pinecone prend également en charge le filtrage des métadonnées, afin que vous puissiez ajouter du contexte à chaque enregistrement et 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 objet, 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 les 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. Grâce à son intégration dans les frameworks de machine learning populaires, à la prise en charge de plusieurs langues et à l’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.
Qu’est-ce que Deep Lake ? Un aperçu
Deep Lake est un système de base de données spécialisé conçu pour gérer le stockage, la gestion et l’interrogation de données vectorielles et multimédias, telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types de données non structurées, de plus en plus utilisées dans les applications d’IA et de machine learning. Deep Lake peut être utilisé comme data lake et comme magasin vectoriel :
Deep Lake en tant que Data Lake : Deep Lake permet un stockage et une organisation efficaces des données non structurées, telles que les images, l’audio, les vidéos, le texte, les formats d’imagerie médicale comme NIfTI, et les métadonnées, dans un format versionné conçu pour améliorer les performances du deep learning. Il permet aux utilisateurs d’interroger et de visualiser rapidement leurs jeux de données, facilitant la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité.
Deep Lake en tant que Vector Store : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels et leurs métadonnées associées, notamment du texte, du JSON, des images, des fichiers audio et vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré, ou sur le stockage géré de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration fluide avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Différences clés
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, vous devez prendre en compte votre cas d’utilisation et vos besoins. Pinecone et Deep Lake proposent tous deux la recherche vectorielle, mais ils présentent quelques différences clés. Comparons-les pour vous aider à décider.
Méthodologie de recherche
Pinecone dispose d’une technique d’indexation propriétaire pour une recherche vectorielle rapide, même avec des milliards de vecteurs. Il prend en charge les mises à jour en temps réel et propose un filtrage des métadonnées pour de meilleurs résultats de recherche.
Deep Lake intègre la recherche vectorielle dans le cadre d’un système complet de gestion des données. Il peut gérer plusieurs types de données, y compris le multimédia, et propose le versionnement des jeux de données.
Données
Pinecone se concentre sur les embeddings vectoriels et les métadonnées. Il est conçu pour les applications de machine learning qui nécessitent une recherche vectorielle rapide.
Deep Lake est plus généraliste, gérant les données structurées, semi-structurées et non structurées. Il peut stocker et gérer plusieurs types de données, images, audio, vidéo, texte, ce qui le rend adapté à davantage d’applications.
Scalabilité et performances
Pinecone est conçu pour passer à l’échelle, un service géré capable de gérer des milliards de vecteurs. Il dispose de l’auto-scaling et de méthodes efficaces d’ingestion de données, notamment la possibilité d’importer depuis un stockage objet.
Deep Lake est également scalable, mais plus flexible. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré ou dans le stockage géré de Deep Lake. Cette flexibilité est utile si vous avez des exigences d’infrastructure spécifiques.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone dispose d’espaces de noms pour diviser les enregistrements au sein d’un index, ce qui peut améliorer la vitesse des requêtes et la multitenance. Il propose également la recherche hybride, ainsi que des embeddings vectoriels denses et clairsemés.
Deep Lake offre davantage d’options de personnalisation grâce à ses capacités complètes de gestion des données. Il propose le versionnement des datasets et prend en charge plusieurs types de données, ce qui peut être utile pour des projets complexes avec de multiples données.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux frameworks de machine learning populaires et prend en charge plusieurs langages. Il propose également des modèles pré-entraînés pour la génération de vecteurs et le reclassement.
Deep Lake s’intègre à LangChain et LlamaIndex, ce qui le rend adapté à la création d’applications de Retrieval Augmented Generation (RAG). Ses capacités complètes de gestion des données peuvent également offrir davantage d’options d’intégration dans certains cas.
Facilité d’utilisation
Pinecone, en tant que service géré, prend en charge la majeure partie de la complexité de l’infrastructure. Cela peut faire gagner beaucoup d’efforts de configuration et de maintenance, en particulier aux équipes ne disposant pas d’expertise en administration de bases de données.
Deep Lake offre plus de flexibilité dans les options de déploiement, ce qui peut nécessiter davantage d’efforts de configuration et de gestion. Mais il propose des outils pour l’interrogation et la visualisation rapides des données, ce qui peut être utile pour la préparation et l’analyse des datasets.
Coût
La tarification de Pinecone est basée sur le nombre de vecteurs stockés et sur le volume de lectures et d’écritures. Son offre serverless peut être rentable pour de nombreux cas d’utilisation, surtout si l’on tient compte des frais de gestion.
Le coût de Deep Lake varie selon que vous utilisez leur stockage géré ou que vous hébergez les données vous-même. La flexibilité des options de stockage peut vous permettre de réaliser des économies dans certains cas.
Fonctionnalités de sécurité
Pinecone et Deep Lake disposent tous deux de fonctionnalités de sécurité, mais les détails peuvent varier. Pinecone, en tant que service géré, prendra probablement en charge une grande partie de la sécurité pour vous.
La flexibilité de Deep Lake en matière d’options de déploiement signifie que vous avez davantage de contrôle sur la sécurité si vous hébergez les données vous-même.
Quand choisir chacun
Pinecone est le meilleur choix lorsque votre objectif principal est la recherche vectorielle à grande échelle pour des cas d’utilisation de machine learning. Il est excellent pour les projets qui nécessitent des mises à jour en temps réel, des requêtes rapides sur des milliards de vecteurs et aucune gestion d’infrastructure. Pinecone est parfait pour la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et d’autres cas d’utilisation de l’IA où vous devez trouver des éléments similaires dans d’immenses datasets. Le service géré et les fonctionnalités comme la recherche hybride et le filtrage par métadonnées en font un choix idéal pour les équipes qui veulent créer des applications, et non gérer des bases de données.
Deep Lake est la meilleure option lorsque vous avez besoin d’un système de gestion de données plus généraliste incluant la recherche vectorielle. Il est excellent pour les projets avec plusieurs types de données, y compris des contenus multimédias comme les images, l’audio et la vidéo. Deep Lake est parfait pour les projets qui nécessitent le versionnement des datasets, des pipelines de données complexes ou une personnalisation du traitement des données. La flexibilité des options de déploiement et l’intégration avec LangChain en font un bon choix pour les applications de Retrieval Augmented Generation (RAG) ou les projets où vous avez besoin d’un contrôle fin sur votre stockage de données et votre pipeline de traitement.
Conclusion
Pinecone se distingue par sa recherche vectorielle, son infrastructure gérée et sa capacité à gérer des applications en temps réel à grande échelle. Deep Lake est un système de gestion de données plus généraliste, avec la recherche vectorielle comme partie de son ensemble de fonctionnalités, offrant de la flexibilité dans les types de données et les options de stockage. Votre choix entre ces deux solutions doit être basé sur votre cas d’utilisation, les données avec lesquelles vous travaillez, vos exigences de performance et la préférence de votre équipe pour des solutions gérées ou auto-hébergées. Choisissez Pinecone si votre priorité porte uniquement sur la recherche vectorielle à grande échelle, et Deep Lake si vous avez besoin d’un système de gestion de données plus généraliste intégrant la recherche vectorielle.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et Deep Lake, 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 benchmark open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmark 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 les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmark 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 basées 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 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 rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles courantes sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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