Qdrant vs Click House 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 ClickHouse, 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 le sens sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Qdrant est une base de données vectorielle spécialement conçue. ClickHouse est une base de données open source orientée colonnes avec des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qdrant : aperçu et technologie de base
Qdrant est une base de données vectorielle conçue spécifiquement pour la recherche de similarité et les applications d’apprentissage automatique. 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 de grande dimension, ce qui est crucial pour de nombreux modèles modernes d’apprentissage automatique.
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 charge utile 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, connu pour son efficacité dans les espaces de grande dimension. Cela permet une recherche rapide des plus proches voisins approximatifs, essentielle pour de nombreuses applications d’IA. Pour 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 transparente 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 automatique et la réplication pour vous aider à passer à l’échelle 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.
ClickHouse : aperçu et technologie de base
ClickHouse est une base de données OLAP open-source pour l’analyse en temps réel, avec une prise en charge complète de SQL et un traitement rapide des requêtes. Elle est excellente pour les requêtes analytiques grâce à un pipeline de requêtes entièrement parallélisé et peut effectuer rapidement de la recherche vectorielle. Elle offre une forte compression (personnalisable via des codecs), ce qui permet de stocker et d’interroger de grands jeux de données. L’un de ses principaux avantages est qu’elle peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un excellent outil pour les utilisateurs disposant de grandes données vectorielles. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, ce qui vous permet d’interroger les vecteurs et leurs métadonnées.
ClickHouse propose une fonctionnalité de recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont comme n’importe quelle autre fonction SQL. Vous pouvez donc les combiner avec le filtrage et l’agrégation traditionnels. C’est idéal pour les cas d’utilisation où vous devez interroger des données vectorielles avec des métadonnées ou d’autres informations. Elle dispose également d’indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbour (ANN) pour une correspondance plus rapide (mais approximative). Et d’une correspondance exacte via un balayage linéaire des lignes avec traitement parallèle pour la rapidité et l’efficacité.
ClickHouse est excellent pour la recherche vectorielle lorsque vous devez combiner la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation de métadonnées. En particulier pour de très grands jeux de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également utile lorsque vous avez besoin de la prise en charge de SQL et que votre jeu de données vectorielles est trop volumineux pour tenir dans des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous disposez déjà de données connexes dans ClickHouse ou si vous ne voulez pas apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. La correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que la gestion de grands jeux de données sont les points forts de ClickHouse, ce qui en fait un outil destiné aux utilisateurs avancés de la recherche.
ClickHouse est une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, en particulier pour les grands jeux de données nécessitant un traitement parallèle et lorsque vous combinez la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL. Elle n’est pas aussi performante que les bases de données vectorielles spécialisées pour les petits jeux de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé, mais elle peut gérer des requêtes complexes incluant des métadonnées, ce qui la rend excellente pour les développeurs qui connaissent SQL et ont besoin d’une recherche vectorielle rapide.
Différences clés
Méthodologie de recherche
Qdrant et ClickHouse ont des approches fondamentalement différentes de la recherche vectorielle. Qdrant utilise un algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) personnalisé pour l’indexation vectorielle, ce qui est excellent pour les espaces de grande dimension et la recherche rapide approximative du plus proche voisin. Lorsque la précision importe davantage que la vitesse, Qdrant prend également en charge des méthodes de recherche exacte, ce qui donne aux développeurs de la flexibilité dans leur approche des opérations de recherche.
ClickHouse implémente la recherche vectorielle via des fonctions SQL ; elle intègre les opérations vectorielles directement dans l’interface SQL. Cela permet une correspondance exacte grâce à des balayages linéaires parallèles et à des indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbor (ANN). Bien que cela ne soit pas aussi spécialisé que la recherche vectorielle de Qdrant, c’est excellent pour les équipes déjà familiarisées avec SQL.
Gestion des données
Qdrant est excellent pour gérer les données vectorielles ainsi que les informations de payload associées. Son architecture stocke les vecteurs et les métadonnées ensemble et interroge les vecteurs avec un filtrage sur les métadonnées. Le système offre une forte cohérence des données grâce à des transactions conformes à ACID, il est donc fiable même lors d’opérations concurrentes.
ClickHouse adopte une approche plus large, il est conçu pour les requêtes analytiques et peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limité par la mémoire. Il permet un stockage efficace grâce à une forte compression avec des codecs personnalisables, il est excellent pour les grands jeux de données. Il combine les opérations vectorielles avec les requêtes SQL traditionnelles, le filtrage et l’agrégation au même endroit.
Scalabilité et performances
Les deux systèmes évoluent différemment. Qdrant dispose de fonctionnalités intégrées pour la mise à l’échelle grâce au sharding et à la réplication automatiques. Il améliore les performances de recherche grâce à la quantification scalaire, produit et binaire, ce qui réduit l’utilisation de la mémoire et le rend plus efficace, en particulier lorsqu’on travaille avec des vecteurs de grande dimension.
ClickHouse évolue grâce au traitement parallèle sur plusieurs cœurs CPU. Il est excellent pour gérer de grands jeux de données et peut traiter des opérations vectorielles avec d’autres requêtes analytiques. Mais pour un QPS élevé avec des jeux de données plus petits limités par la mémoire, les bases de données vectorielles spécialisées peuvent être plus performantes.
Flexibilité et intégration
Qdrant dispose d’un langage de requête conçu spécifiquement pour les opérations de recherche vectorielle. Les développeurs peuvent créer des requêtes multi-étapes complexes qui combinent la recherche sémantique avec le filtrage traditionnel. Il prend en charge de nombreux types de données et conditions de requête, de la simple correspondance de chaînes aux plages numériques et aux géolocalisations.
ClickHouse est flexible grâce à son interface SQL, ce qui rend les opérations vectorielles naturelles pour les développeurs déjà familiarisés avec SQL. Cette intégration permet aux équipes de traiter les données vectorielles avec d’autres opérations analytiques sans apprendre un nouveau langage de requête ou un nouveau système.
Quand choisir Qdrant
Qdrant convient lorsque la recherche de similarité vectorielle est votre cas d’usage principal et que vous avez besoin de performances spécifiques pour cela. Il est parfait pour les opérations sur des vecteurs de grande dimension, la conformité ACID, le sharding et la réplication automatiques, la quantification vectorielle et l’efficacité mémoire. Choisissez Qdrant lorsque vous créez des applications alimentées par l’IA qui nécessitent une recherche vectorielle rapide avec un filtrage complexe et une prise en charge des payloads, surtout lorsque vous travaillez avec des modèles de machine learning et que vous devez passer à l’échelle.
Quand choisir ClickHouse
ClickHouse convient lorsque vous avez de très grands jeux de données vectorielles qui ne tiennent pas en mémoire et que vous devez les intégrer à des opérations SQL complexes. Il est particulièrement utile si vous utilisez déjà ClickHouse pour l’analytique, si vous souhaitez utiliser le traitement parallèle pour les opérations vectorielles ou si votre équipe est plus à l’aise avec SQL. Choisissez ClickHouse lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec l’analyse de données traditionnelle, en particulier pour le traitement du big data où le calcul parallèle sur plusieurs cœurs CPU compte.
Conclusion
Qdrant et ClickHouse disposent tous deux de solides capacités de recherche vectorielle, mais répondent à des besoins différents. Qdrant est une base de données vectorielle spécialisée avec des algorithmes de recherche optimisés et des opérations vectorielles complètes, parfaite pour les applications dédiées à la recherche vectorielle. ClickHouse est une puissante base de données analytique qui apporte la recherche vectorielle dans l’univers SQL, excellente pour combiner les opérations vectorielles avec une analyse de données plus large. Choisissez ce qui correspond à votre cas d’usage, à votre volume de données, à vos exigences de recherche, à votre infrastructure existante et à l’expertise de votre équipe.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et ClickHouse, 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. 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 vous-même des bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil d’évaluation comparative 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’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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats d’évaluation comparative ou obtenir des résultats de performances sur vos propres jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide 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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