Pinecone vs Vearch : 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 Vearch. 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 vs Vearch, 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, comme la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou des 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 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Pinecone et Vearch sont des bases de données vectorielles spécialement conçues. 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 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 namespaces vous permettent de diviser les enregistrements au sein d’un index pour des requêtes plus rapides et le multitenancy. 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 simplifie la gestion de la base 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 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 dans les frameworks de machine learning populaires, 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 Vearch** ? Les bases**
Vearch est un outil destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données surpuissante, mais au lieu de stocker des données classiques, elle est conçue pour gérer ces embeddings vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’une des choses les plus intéressantes avec Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez rechercher par vecteurs (pensez à trouver des images ou des textes similaires) et également filtrer par des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc effectuer des recherches complexes comme « trouver des produits semblables à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est rapide aussi - on parle de recherches dans un corpus de millions de vecteurs en quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous avez différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cela permet à Vearch de s’adapter à grande échelle et de rester fiable à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans difficulté.
Pour les développeurs, Vearch offre des fonctionnalités pratiques qui facilitent la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel afin que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est utile pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour un développement et des tests rapides. Vearch est flexible quant aux méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, ce qui vous permet d’optimiser en fonction de votre matériel et de votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une mise en correspondance rapide par similarité, Vearch vous fournit les outils pour y parvenir efficacement.
Principales différences
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, vous devez tenir compte de votre cas d’utilisation et des exigences de votre projet. Comparons Pinecone et Vearch pour vous aider à décider.
Méthodologie de recherche
Pinecone utilise une technique d’indexation personnalisée pour une recherche rapide sur des milliards de vecteurs. Prend en charge les mises à jour en temps réel et la récupération en 2 étapes avec reranking.
Vearch propose des méthodes d’indexation flexibles, prend en charge les algorithmes IVFPQ et HNSW. Prend en charge la recherche hybride combinant la similarité vectorielle avec le filtrage.
Données
Pinecone est excellent pour gérer les embeddings vectoriels pour la recherche sémantique et les systèmes de recommandation. Prend en charge le filtrage des métadonnées pour ajouter du contexte aux enregistrements.
Vearch gère bien les embeddings vectoriels et permet plusieurs champs vectoriels par document. Adapté aux structures de données complexes et aux diverses applications d’IA.
Scalabilité et performance
Pinecone est auto-scaling en tant que service managé. Conçu pour gérer de grands jeux de données avec des temps de requête rapides.
Vearch dispose d’une architecture en cluster avec différents types de nœuds (master, router, partition server) pour répartir la charge de travail et évoluer horizontalement. Cela permet de maintenir les performances à mesure que les données augmentent.
Flexibilité et personnalisation
Pinecone dispose de namespaces pour diviser les enregistrements au sein d’un index, afin d’obtenir des requêtes plus rapides et une multitenance. Prend en charge plusieurs modèles et frameworks de machine learning.
Vearch offre une flexibilité dans les méthodes d’indexation et prend en charge les versions CPU et GPU. Peut être optimisé en fonction du matériel et du cas d’utilisation.
Intégration et écosystème
Pinecone s’intègre aux frameworks de machine learning populaires et prend en charge plusieurs langues.
Vearch dispose d’un SDK Python pour un développement et des tests rapides. Fonctionne avec plusieurs applications d’IA, mais dispose d’un écosystème plus restreint que Pinecone.
Facilité d’utilisation
Pinecone, en tant que service géré, prend en charge l’infrastructure pour vous, il est donc plus facile à configurer et à maintenir. Prend en charge le serverless et l’ingestion efficace des données.
Vearch nécessite une gestion plus manuelle du cluster. Bien qu’il dispose de fonctionnalités conviviales pour les développeurs, sa courbe d’apprentissage est plus raide que celle des solutions entièrement gérées.
Coût
La tarification de Pinecone est basée sur l’utilisation en tant que produit SaaS. L’ingestion des données est rentable grâce aux importations depuis le stockage objet.
Vearch est open source, il peut donc réduire les coûts directs, mais nécessite davantage d’investissement dans l’infrastructure et la gestion.
Sécurité
Pinecone, en tant que service géré, dispose probablement d’une sécurité intégrée (chiffrement, contrôle d’accès), etc.
La sécurité de Vearch dépend de vous.
Quand choisir chacun
Choisissez Pinecone lorsque vous souhaitez une solution de recherche vectorielle entièrement gérée qui évolue à grande échelle. Elle s’adresse aux équipes qui créent des applications d’IA et souhaitent se concentrer sur le développement plutôt que sur la gestion de l’infrastructure. Pinecone excelle lorsque vous avez besoin de mises à jour en temps réel, d’un filtrage complexe des métadonnées et d’une intégration avec plusieurs modèles de machine learning. C’est une excellente solution pour la recherche sémantique à grande échelle, les systèmes de recommandation et les applications qui bénéficient du reclassement intégré et de la recherche hybride.
Choisissez Vearch lorsque vous souhaitez avoir plus de contrôle sur votre infrastructure de recherche vectorielle et que vous disposez des ressources nécessaires pour la gérer. C’est un bon choix pour les projets qui nécessitent de la flexibilité dans les méthodes d’indexation et l’optimisation matérielle. Vearch est idéal pour les structures de données complexes avec plusieurs champs vectoriels par document. Il convient aux applications qui nécessitent des optimisations de performances finement ajustées, comme la recherche de similarité d’images ou les moteurs de recommandation personnalisés où vous souhaitez utiliser à la fois le CPU et le GPU.
Résumé
Pinecone est excellent pour la facilité d’utilisation, l’infrastructure gérée et une forte intégration avec l’écosystème ML. Il offre une évolutivité robuste ainsi qu’un reclassement intégré et une recherche hybride. Vearch est excellent pour la flexibilité de déploiement, les méthodes d’indexation et l’optimisation matérielle. C’est une solution open source hautement personnalisable. Votre choix entre ces deux solutions doit être guidé par votre cas d’utilisation, la complexité de vos données, vos exigences d’évolutivité et l’expertise de votre équipe. Tenez compte des services gérés par rapport au contrôle de l’infrastructure, de la complexité de la structure des données et des besoins d’évolutivité à long terme. Les deux offrent des capacités de recherche vectorielle, mais le meilleur choix dépendra de la manière dont vous alignez leurs forces avec les besoins de votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Pinecone et de Vearch, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous aider dans cette démarche est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, une analyse comparative approfondie avec vos propres jeux de données et modèles de requêtes sera essentielle 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 géré) 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 fondées 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 publié 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 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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