Pinecone vs Myscale : 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 majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : Pinecone et Myscale. 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 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 Myscale, 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 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 central 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 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 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 MyScale est une base de données construite sur ClickHouse qui combine recherche vectorielle et analyses SQL. 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 comme 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 multilocation. 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 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 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 reclassement à l’aide du 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 populaires de machine learning, la prise en charge de plusieurs langues et 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 MyScale ? Les bases
MyScale est une base de données cloud basée sur la base de données open source ClickHouse, conçue pour les charges de travail d’IA et de machine learning. Elle peut gérer des données structurées et vectorielles, ainsi que l’analytique en temps réel et le machine learning. MyScale se concentre sur les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral, ce qui la rend adaptée au traitement en temps réel et aux insights pilotés par l’IA. En utilisant l’architecture de ClickHouse, MyScale est performante et scalable pour l’IA.
L’une des fonctionnalités clés de MyScale est la prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela réduit le besoin de plusieurs outils et la rend scalable pour l’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées et vectorisées sur une seule plateforme en utilisant une architecture de base de données OLAP pour opérer sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale à l’aide de SQL, ce qui la rend accessible à tous les programmeurs familiarisés avec les bases de données relationnelles.
MyScale dispose de plusieurs types d’index vectoriels et métriques de similarité pour prendre en charge différents cas d’utilisation. Elle prend en charge les métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit interne (IP) et la similarité cosinus. La base de données dispose de plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres à ajuster. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées à la fois en performance et en coût.
En combinant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche en texte intégral dans un seul système, MyScale réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification permet des requêtes et analyses conjointes des données, ainsi qu’une base de données unique pour les applications d’IA. MyScale dispose également de MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer efficacement. À mesure que les données deviennent plus complexes, MyScale est une solution à l’épreuve du temps qui peut gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données plus importantes, tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Différences clés
Lors du choix d’un outil de recherche vectorielle, les développeurs et ingénieurs doivent prendre en compte de nombreux éléments. Comparons Pinecone et MyScale selon des domaines clés pour vous aider à choisir celui qui convient à votre projet.
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 la récupération en deux étapes avec reclassement.
MyScale, construit sur ClickHouse, dispose de plusieurs types d’index vectoriels et métriques de similarité. Il prend en charge les métriques de distance courantes comme la distance euclidienne, le produit interne et la similarité cosinus. MyScale dispose de plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW.
Données
Pinecone se concentre sur les embeddings vectoriels et prend en charge le filtrage des métadonnées. Vous pouvez ajouter du contexte à chaque enregistrement et filtrer les résultats de recherche.
MyScale gère à la fois les données structurées et vectorielles, les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral. Il peut traiter à la fois des données structurées et vectorisées sur une seule plateforme en utilisant une architecture de base de données OLAP.
Scalabilité et performances
Pinecone est auto-scalable et conçu pour la recherche vectorielle à grande échelle. Son offre serverless simplifie la gestion de la base de données.
MyScale utilise l’architecture ClickHouse pour des performances élevées et une grande scalabilité. Son moteur vectoriel propriétaire MSTG utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données et peut potentiellement surpasser les bases de données vectorielles spécialisées en termes de performances et de coûts.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone dispose d’espaces de noms pour diviser les enregistrements au sein d’un index afin d’accélérer les requêtes et de prendre en charge le multitenancy. Il prend en charge la recherche hybride, ainsi que les embeddings vectoriels denses et clairsemés.
MyScale offre de la flexibilité grâce à plusieurs types d’index vectoriels et métriques de similarité. Les utilisateurs peuvent ajuster les algorithmes d’indexation à leur cas d’utilisation.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux frameworks ML populaires et à plusieurs langages de programmation.
MyScale est une base de données SQL, une base de données vectorielle et un moteur de recherche en texte intégral réunis dans un seul système. Cette approche unifiée permet des requêtes et des analyses de données conjointes.
Facilité d’utilisation
Pinecone est un service managé qui prend en charge l’infrastructure, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de votre application. Il dispose de méthodes efficaces d’ingestion de données, notamment l’importation de données depuis le stockage d’objets.
MyScale est nativement SQL, il est donc accessible aux programmeurs familiarisés avec les bases de données relationnelles. Cela peut simplifier les requêtes pilotées par l’IA en réunissant la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système.
Coût
L’offre serverless de Pinecone et ses méthodes efficaces d’ingestion de données peuvent contribuer à réduire les coûts. L’importation de données depuis le stockage d’objets peut être rentable pour l’ingestion de données à grande échelle.
L’approche unifiée de MyScale peut réduire les coûts d’infrastructure et de maintenance en regroupant plusieurs fonctionnalités dans un seul système. Son moteur vectoriel MSTG affirme surpasser les bases de données vectorielles spécialisées et être plus rentable qu’elles.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et Myscale, 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 comparer les bases de données vectorielles. 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 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 basées 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 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 référentiel 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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