Pinecone vs Rockset : 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 majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : Pinecone et Rockset. 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 et Rockset, 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 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 des 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 Rockset est une base de données de recherche et d’analytique avec la 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 de machine learning. 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 principales fonctionnalités de Pinecone incluent les mises à jour en temps réel, la compatibilité avec les modèles de machine learning 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 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. Grâce à son intégration avec des frameworks populaires de machine learning, 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.
Rockset : Présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui en fait un excellent choix pour les applications qui nécessitent des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture des changements de données (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est le Converged Indexing construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est extrêmement efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), et utilise un index FAISS distribué pour la scalabilité. Rockset est indépendant des algorithmes, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnes et lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de schémas de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage par métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose d’API SQL et REST comme interfaces de requête.
Principales différences
Lorsque vous choisissez entre Pinecone et Rockset pour la recherche vectorielle, vous devez comprendre les différences. Les deux sont puissants, mais adoptent des approches différentes qui peuvent convenir à différents cas d’utilisation. Comparons-les selon plusieurs domaines clés pour vous aider à prendre une décision.
Méthodologie de recherche
Pinecone utilise une technique d’indexation personnalisée pour la recherche vectorielle. Il prend en charge les mises à jour en temps réel et fonctionne avec plusieurs modèles de machine learning. Pinecone dispose d’une récupération en deux étapes avec reranking, ce qui peut améliorer la précision de la recherche.
Rockset, en revanche, utilise une approche de Converged Indexing construite sur RocksDB. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées. Rockset prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), avec un index FAISS distribué pour la scalabilité.
Données
Pinecone est conçu pour les embeddings vectoriels et les métadonnées associées. Il fonctionne bien avec les données non structurées qui ont été converties en représentations vectorielles.
Rockset peut gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées, y compris des embeddings vectoriels. Il prend en charge des documents jusqu’à 40 Mo et une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à divers types de données.
Scalabilité et performance
Pinecone dispose de l’auto-scaling et peut gérer des milliards de vecteurs. L’architecture serverless gère l’infrastructure, ce qui vous permet de scaler facilement.
Rockset est conçu pour la recherche et l’analytique en temps réel, traite des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées en 1 à 2 secondes. Son architecture distribuée permet une mise à l’échelle horizontale pour les grands ensembles de données.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone dispose d’espaces de noms pour diviser les enregistrements au sein d’un index, ce qui peut être utile pour la multitenance ou l’organisation des données. Il prend également en charge le filtrage par métadonnées et la recherche hybride, ainsi que les plongements vectoriels denses et clairsemés.
Rockset offre plus de flexibilité en matière de modélisation des données et de schémas de requête. Converged Index prend en charge de nombreux types de requêtes prêts à l’emploi. Rockset est indépendant des algorithmes, ce qui donne aux utilisateurs davantage de contrôle sur la mise en œuvre de la recherche.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux frameworks de machine learning populaires et prend en charge plusieurs langages. Il héberge des modèles préentraînés pour la génération de vecteurs et le reranking.
Rockset propose à la fois des API SQL et REST pour les requêtes, ce qui le rend accessible à de nombreux développeurs. Il prend également en charge l’ingestion de données en streaming et la capture de données modifiées, ce qui est utile pour les applications en temps réel.
Facilité d’utilisation
Le service géré de Pinecone réduit la charge opérationnelle pour vous. Le mode serverless et l’ingestion efficace des données (par exemple depuis un stockage d’objets) simplifient la gestion de la base de données.
L’interface SQL de Rockset est familière aux développeurs ayant une expérience des bases de données. Mais son ensemble de fonctionnalités plus large peut nécessiter une courbe d’apprentissage plus abrupte pour certains utilisateurs.
Coût
La tarification de Pinecone est basée sur le nombre de vecteurs stockés et de requêtes effectuées. Le serverless peut être rentable pour de nombreux cas d’utilisation, surtout avec des fonctionnalités comme l’ingestion efficace de données depuis un stockage d’objets.
La tarification de Rockset est basée sur le calcul et le stockage. Bien que plus flexible, elle peut nécessiter davantage de gestion des ressources pour optimiser les coûts.
Fonctionnalités de sécurité
Pinecone et Rockset disposent tous deux de fonctionnalités de sécurité conformes aux standards du secteur : chiffrement au repos et en transit, authentification, contrôle d’accès. Les détails de mise en œuvre peuvent varier, consultez donc leur documentation pour obtenir les informations les plus récentes.
Quand choisir
Pinecone est le meilleur choix lorsque votre principal objectif est la recherche vectorielle pour les applications de machine learning, en particulier la recherche sémantique à grande échelle ou les systèmes de recommandation. Il est idéal lorsque vous devez gérer efficacement des milliards de vecteurs avec des mises à jour en temps réel et des requêtes à faible latence. Le service géré de Pinecone est parfait pour les équipes qui souhaitent créer des applications d’IA sans se soucier de l’infrastructure sous-jacente. Il est également excellent pour les projets qui doivent être déployés rapidement et avoir une charge opérationnelle minimale, avec une intégration aux frameworks de machine learning populaires et des modèles préentraînés pour la génération de vecteurs et le reranking.
Rockset est idéal pour les cas d’utilisation qui nécessitent de l’analytique en temps réel et des requêtes complexes sur plusieurs types de données, y compris, sans s’y limiter, la recherche vectorielle. Il est parfait pour les applications qui doivent ingérer, indexer et interroger des données structurées, semi-structurées et non structurées en temps réel. La flexibilité de Rockset dans la gestion de différents schémas de requêtes et sa prise en charge des flux d’événements à haute vélocité le rendent particulièrement adapté aux scénarios où les données changent fréquemment et où des informations à la seconde près sont essentielles. Son interface SQL et sa prise en charge des jointures et agrégations complexes, ainsi que de la recherche vectorielle, en font un excellent choix pour les équipes qui créent des applications intensives en données allant au-delà des simples recherches de similarité vectorielle.
Conclusion
Pinecone est excellent grâce à son orientation vers la recherche vectorielle, une solution évolutive et gérée pour les applications d’IA. Il est performant avec les données vectorielles à grande échelle, les mises à jour en temps réel et les workflows de machine learning. Rockset est excellent grâce à sa polyvalence, prend en charge plusieurs types de données et modèles de requêtes, et dispose toujours de la recherche vectorielle. L’indexation et l’interrogation en temps réel ainsi que les analyses complexes en font un outil puissant pour les applications intensives en données. Choisissez entre Pinecone et Rockset en fonction de votre cas d’usage, des données avec lesquelles vous travaillez et de vos exigences de performance. Tenez compte de l’échelle de vos données vectorielles, de la complexité de vos requêtes, du besoin d’analyses en temps réel et de l’expertise de votre équipe en gestion de bases de données. Alignez ces facteurs avec les points forts de chaque technologie et vous ferez le bon choix pour votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et Rockset, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’usage. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour comparer les bases de données vectorielles. Au final, 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 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 géré) en utilisant leurs propres jeux de données, et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’usage. 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 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 principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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