Qdrant vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Qdrant et Aerospike, 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, comme 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 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.
Qdrant est une base de données vectorielle spécialisée. Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive avec des capacités de recherche vectorielle en tant qu’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qdrant : présentation et technologie de base
Qdrant est une base de données vectorielle conçue spécifiquement pour la recherche de similarité et les applications de machine learning. Elle est conçue dès le départ pour gérer efficacement les données vectorielles, ce qui en fait un choix de premier plan pour les développeurs travaillant sur des projets pilotés par l’IA. Qdrant excelle dans l’optimisation des performances et peut fonctionner avec des données vectorielles à haute dimension, ce qui est crucial pour de nombreux modèles modernes de machine learning.
L’un des principaux atouts de Qdrant est sa modélisation flexible des données. Elle vous permet de stocker et d’indexer non seulement des vecteurs, mais aussi les données de payload associées à chaque vecteur. Cela signifie que vous pouvez exécuter des requêtes complexes qui combinent la similarité vectorielle avec un filtrage basé sur les métadonnées, offrant ainsi des capacités de recherche plus puissantes et plus nuancées. Qdrant garantit la cohérence des données avec des transactions conformes à ACID, même lors d’opérations concurrentes.
Les capacités de recherche vectorielle de Qdrant constituent un élément central de son architecture. Elle utilise une version personnalisée de l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour l’indexation, réputé pour son efficacité dans les espaces à haute dimension. Cela permet une recherche rapide des plus proches voisins approximatifs, essentielle pour de nombreuses applications d’IA. Dans les scénarios où la précision prime sur la vitesse, Qdrant prend également en charge des méthodes de recherche exacte.
Ce qui distingue Qdrant, c’est son langage de requête et la conception de son API. Il offre un riche ensemble d’options de filtrage et de requête qui fonctionnent de manière fluide avec la recherche vectorielle, permettant des requêtes complexes en plusieurs étapes. Cela le rend particulièrement adapté aux applications qui doivent effectuer une recherche sémantique parallèlement à un filtrage traditionnel. Qdrant inclut également des fonctionnalités comme le sharding et la réplication automatiques pour vous aider à évoluer à mesure que vos données et votre charge de requêtes augmentent. Il prend en charge une variété de types de données et de conditions de requête, notamment la correspondance de chaînes, les plages numériques et les géolocalisations. Les fonctionnalités de quantification scalaire, produit et binaire de Qdrant peuvent réduire considérablement l’utilisation de la mémoire et améliorer les performances de recherche, en particulier pour les vecteurs de grande dimension.
Aerospike : aperçu et technologie de base
Aerospike est une base de données NoSQL pour les applications en temps réel à hautes performances. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation de bases de données vectorielles. La capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit avoir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, ce qui vous permet de rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’affecter les enregistrements upserted à un set spécifique afin que vous puissiez les surveiller et effectuer des opérations dessus.
AVS dispose d’une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour d’enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, de sorte que tous les cœurs CPU du cluster AVS sont utilisés et que le système est évolutif. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’attente d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle single instruction, multiple data.
AVS exécute des requêtes pendant l’ingestion pour « préhydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des demandes de requête, mais apparaissent comme des lectures au niveau de la couche de stockage. De cette manière, le cache est alimenté avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche de similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles de grande dimension.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Qdrant : Conçu pour la recherche de similarité vectorielle, Qdrant utilise une version optimisée de l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Cela permet une recherche efficace de voisins approximativement les plus proches (ANN) pour les données vectorielles de grande dimension. Il prend également en charge la recherche exacte pour les applications où la précision prime sur la vitesse.
Aerospike : Aerospike Vector Search (AVS) utilise HNSW pour la recherche ANN. Mais il est encore en Preview et l’écosystème de requêtes évolue. AVS utilise une indexation concurrente et distribuée sur les nœuds et tire parti de CPU avancés pour l’évolutivité.
À retenir : Les deux utilisent HNSW pour la recherche vectorielle, mais Qdrant dispose d’une implémentation plus mature et spécialisée, tandis que celle d’Aerospike est plus récente et en accès anticipé.
Gestion des données
Qdrant : Stocke les vecteurs et les données de charge utile associées. Vous pouvez exécuter des requêtes combinant similarité vectorielle et filtrage basé sur les métadonnées, comme rechercher un vecteur et filtrer selon des conditions numériques, textuelles ou géolocalisées. Qdrant est conforme ACID et fournit des opérations concurrentes fiables.
Aerospike : En tant que base de données NoSQL, Aerospike gère bien les données structurées et semi-structurées. AVS permet d’associer des vecteurs aux enregistrements, et chaque enregistrement peut avoir plusieurs vecteurs. Mais le filtrage des métadonnées d’Aerospike pour les enregistrements vectoriels est moins mature que celui de Qdrant.
Point clé : Qdrant est conçu pour combiner de manière fluide les requêtes sur les données vectorielles et les données de charge utile. Aerospike rattrape son retard, mais n’est pas encore aussi riche en fonctionnalités pour le filtrage des métadonnées.
Évolutivité et performances
Qdrant : Prend en charge le partitionnement et la réplication automatiques pour les grands ensembles de données. L’optimisation des performances inclut des techniques de quantification comme la quantification scalaire et binaire afin de réduire l’utilisation de la mémoire tout en maintenant la vitesse de recherche.
Aerospike : Conçu pour les applications en temps réel hautes performances, Aerospike évolue horizontalement. L’indexation d’AVS utilise le traitement concurrent sur plusieurs nœuds et des CPU avancés pour l’évolutivité. Mais les performances d’ingestion dépendent de la configuration de la mémoire et du stockage.
Point clé : L’infrastructure d’Aerospike est excellente pour la mise à l’échelle horizontale, mais les optimisations de Qdrant pour la recherche vectorielle le rendent meilleur pour les applications qui privilégient les performances et l’efficacité de recherche.
Flexibilité et personnalisation
Qdrant : Dispose d’un langage de requête et d’une API robustes pour exécuter des requêtes multi-étapes combinant similarité vectorielle et filtrage avancé. Prend en charge des types de données et des requêtes flexibles, très personnalisable pour divers cas d’utilisation basés sur l’IA.
Aerospike : Aerospike prend en charge des structures d’enregistrements complexes, mais la recherche vectorielle est moins flexible à ce stade, axée sur les fonctionnalités de base.
Point clé : Qdrant offre davantage d’options pour les workflows IA/ML.
Intégration et écosystème
Qdrant : S’intègre aux frameworks d’apprentissage automatique, parfait pour les projets d’IA. L’API est conçue pour la facilité d’utilisation par les développeurs.
Aerospike : Déjà présent dans les applications hautes performances, l’écosystème d’Aerospike prend en charge les intégrations avec d’autres outils. Mais les intégrations spécifiques à AVS sont limitées en Preview.
Point clé : Qdrant s’adresse aux développeurs qui intègrent l’IA/ML dans leur workflow, Aerospike s’adresse aux équipes qui utilisent déjà ses fonctionnalités de base de données principales.
Facilité d’utilisation
Qdrant : Dispose d’une documentation claire et d’une interface conviviale pour les développeurs. L’accent mis sur les bases de données vectorielles réduit la courbe d’apprentissage pour les équipes axées sur la recherche par similarité.
Aerospike : Courbe d’apprentissage plus raide, surtout pour les nouveaux utilisateurs, car il s’agit d’une base de données NoSQL et AVS est en Preview.
Point clé : Qdrant est plus facile à utiliser pour les tâches de base de données vectorielle, Aerospike peut demander plus de temps à configurer et à explorer.
Tarification
Qdrant : Open-source, service managé disponible. Les coûts sont basés sur le stockage, les ressources de calcul et les fonctionnalités managées optionnelles.
Aerospike : Réputé pour ses performances rentables dans les scénarios à haut débit, mais AVS peut ajouter une surcharge selon l’ingestion et les requêtes. Les coûts du service managé varieront selon la complexité du déploiement.
Point clé : Qdrant a un modèle de coût plus transparent pour les cas d’utilisation spécifiques aux vecteurs, Aerospike peut être plus rentable pour des cas d’utilisation plus larges.
Sécurité
Qdrant : Dispose de fonctionnalités de sécurité comme le chiffrement et le contrôle d’accès dans ses offres managées. Les déploiements open-source nécessiteront une configuration supplémentaire.
Aerospike : Conçu pour les applications d’entreprise, Aerospike dispose d’une authentification, d’un chiffrement et d’un contrôle d’accès robustes, et les étendra à AVS à mesure qu’il gagnera en maturité.
Point clé : La sécurité d’Aerospike est prête pour l’entreprise, mais Qdrant couvre les besoins de sécurité essentiels pour la plupart des applications IA/ML.
Quand utiliser Qdrant
Qdrant est destiné aux projets où la recherche de similarité vectorielle est une exigence clé, en particulier pour les applications d’IA et de machine learning. Il est excellent pour les données d’embeddings vectoriels à haute dimension et pour combiner la recherche vectorielle avec le filtrage par métadonnées. Si vous construisez un moteur de recherche sémantique, un système de recommandation ou d’autres outils d’IA nécessitant des requêtes précises et granulaires, alors les fonctionnalités et les API de Qdrant conviennent naturellement. Il est également adapté aux entreprises qui prévoient une croissance rapide des données dans leurs workflows d’IA.
Quand utiliser Aerospike
Aerospike est destiné aux applications en temps réel à haut débit où la recherche vectorielle est un complément plutôt qu’une fonctionnalité centrale. Il est excellent pour les équipes qui utilisent déjà les capacités NoSQL de base d’Aerospike et souhaitent ajouter la recherche de similarité à leur base de données. Par exemple, pour des cas d’usage comme la détection de fraude en temps réel, la personnalisation ou la gestion de sessions, où les données structurées ou semi-structurées sont essentielles, Aerospike est alors un bon choix. Les fonctionnalités de scalabilité et de sécurité de niveau entreprise le rendent adapté aux grandes entreprises dotées de systèmes distribués complexes.
Résumé
Qdrant et Aerospike sont différents malgré des fonctionnalités de recherche vectorielle similaires. Qdrant est excellent pour les workloads d’IA et les scénarios où la recherche vectorielle est centrale ; il est flexible, facile à utiliser et dispose de riches intégrations. Aerospike est excellent pour les environnements à haut débit, c’est donc un bon choix pour les applications en temps réel de niveau entreprise où la recherche vectorielle est un complément. Le choix dépend du cas d’usage de votre projet, de vos exigences en matière de données et de scalabilité, ainsi que de la manière dont ces technologies s’intègrent dans vos plans à long terme.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et d’Aerospike, 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 la comparaison des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec vos propres datasets 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 vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, 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) à l’aide de leurs propres datasets 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 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 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 datasets.
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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