Pinecone vs Vald : 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 Vald. 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 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 Vald, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à 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 des 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 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 dédiées 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Pinecone et Vald sont des bases de données vectorielles dédiées. 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 grands volumes 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 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 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 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. 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, avec à la fois performance et facilité d’utilisation.
Vald : Les bases
Vald est un outil puissant pour rechercher très rapidement dans d’énormes quantités de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme ultra-rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa manière de gérer l’indexation. Habituellement, lorsque vous construisez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, afin que les recherches puissent continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à craindre de tout perdre si quelque chose se passe mal.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner de manière fluide dans le cloud, afin que vous puissiez facilement ajouter plus de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes quantités d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent toujours fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en soucier. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent rechercher rapidement et de manière fiable dans des tonnes de données vectorielles.
Différences clés
Lors du choix d’un outil de recherche vectorielle, Pinecone et Vald sont deux options à considérer. Les deux peuvent gérer des données vectorielles à grande échelle, mais disposent de fonctionnalités différentes qui peuvent rendre l’un plus adapté à vos besoins. Comparons-les dans plusieurs domaines pour vous aider à décider.
Méthodologie de recherche
Pinecone utilise une indexation personnalisée pour une recherche vectorielle rapide, même avec des milliards de vecteurs. Il prend en charge les mises à jour en temps réel et dispose d’une division par namespaces pour des requêtes plus rapides.
Vald utilise l’algorithme NGT (Neighborhood Graph and Tree) pour une recherche rapide approximative des plus proches voisins. Il distribue l’index sur plusieurs machines pour permettre la recherche et les mises à jour simultanées.
Gestion des données
Pinecone est excellent pour les embeddings vectoriels destinés aux applications de machine learning. Il dispose d’un filtrage par métadonnées afin que vous puissiez ajouter du contexte à chaque enregistrement et affiner les résultats de recherche.
Vald est conçu pour des milliards de vecteurs. Il dispose d’une personnalisation flexible des entrées/sorties de données, ce qui lui permet de s’adapter à toute structure de données.
Évolutivité et performance
Pinecone dispose de l’auto-scaling et est conçu pour les grands jeux de données. Son architecture serverless gère pour vous la mise à l’échelle de l’infrastructure.
Vald distribue les données sur plusieurs machines pour une mise à l’échelle horizontale. Conçu pour le cloud, il vous permet d’ajouter facilement des ressources selon vos besoins.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone s’intègre aux frameworks de machine learning populaires et prend en charge plusieurs langues. Il dispose d’une recherche hybride pour les embeddings vectoriels denses et clairsemés.
Vald dispose de processus d’entrée/sortie de données personnalisables et fonctionne avec gRPC. Son architecture distribuée vous offre de la flexibilité en matière de déploiement et de mise à l’échelle.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux écosystèmes de machine learning et dispose de SDK pour plusieurs langages. Il propose des modèles intégrés pour la génération de vecteurs et le reranking.
Vald est conçu pour le cloud et dispose d’une intégration gRPC, ce qui lui permet de s’adapter à n’importe quelle stack technologique.
Facilité d’utilisation
Pinecone, en tant que service géré, prend en charge la gestion de l’infrastructure afin que les développeurs puissent se concentrer sur la création d’applications. Il dispose de méthodes efficaces d’ingestion des données, notamment l’importation depuis le stockage d’objets.
Vald nécessite une gestion plus pratique, mais offre un contrôle précis du système. Il dispose d’une sauvegarde automatique des index et d’une gestion de la réplication.
Coût
Pinecone est un SaaS, il peut donc être plus rentable pour les équipes qui ne veulent pas gérer l’infrastructure.
Vald est open-source, il peut donc représenter un coût inférieur, mais nécessiterait davantage de ressources pour la configuration et la maintenance.
Sécurité
Pinecone, en tant que service géré, dispose probablement d’une sécurité intégrée, mais il faudrait consulter leur documentation pour plus de détails.
La sécurité de Vald dépend de vous et de votre infrastructure.
Quand utiliser chacun
Pinecone est le choix à privilégier lorsque vous souhaitez une base de données vectorielle entièrement gérée qui s’intègre aux flux de travail de machine learning. Il est idéal pour les applications qui nécessitent une recherche vectorielle en temps réel à grande échelle, comme les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche sémantique ou les chatbots alimentés par l’IA. Pinecone convient lorsque vous voulez vous concentrer sur votre application plutôt que sur l’infrastructure, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données et avez besoin d’une recherche hybride ou d’un filtrage par métadonnées.
Vald est le choix à privilégier lorsque vous souhaitez davantage de contrôle sur votre implémentation de recherche vectorielle et disposez des ressources nécessaires pour gérer votre propre infrastructure. Il convient aux projets qui nécessitent une solution hautement personnalisable, en particulier ceux déployés dans des environnements cloud avec des exigences spécifiques de performance ou de mise à l’échelle. Vald convient lorsque vous devez gérer des milliards de vecteurs, avez besoin d’un contrôle précis de l’indexation et de la recherche, ou souhaitez intégrer la recherche vectorielle à vos systèmes existants à l’aide de gRPC.
Résumé
Pinecone et Vald proposent tous deux des solutions de recherche vectorielle, chacune avec ses propres forces. Pinecone est un service géré avec une forte intégration au machine learning, des mises à jour en temps réel et des fonctionnalités comme la recherche hybride et le filtrage par métadonnées. Il est conçu pour être facile à utiliser et évolutif, il convient donc aux équipes qui veulent se concentrer sur le développement d’applications. Vald est hautement personnalisable, peut gérer des milliards de vecteurs et possède une architecture distribuée qui permet l’indexation et la recherche simultanées. Votre choix entre les deux doit être basé sur votre cas d’utilisation, le volume de données, le niveau de contrôle requis, les ressources disponibles pour la gestion de l’infrastructure et l’intégration avec les systèmes existants. Tenez compte de la taille de vos données, de la complexité de vos exigences de recherche, de l’expertise de votre équipe et de vos plans de mise à l’échelle à long terme lorsque vous prenez votre décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et Vald, 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 ensembles 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 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 géré) à l’aide de leurs propres ensembles de données et 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 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 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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