Qdrant vs Deep LakeChoisir 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 Deep Lake, 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 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 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Qdrant est une base de données vectorielle spécialisée. Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels, avec des capacités de recherche vectorielle en tant que module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qdrant : présentation et technologie de base
Qdrant est une base de données vectorielle pour la recherche de similarité et le machine learning. Conçue dès le départ pour les données vectorielles, elle est le choix incontournable des développeurs IA. Qdrant optimise les performances et peut gérer des données vectorielles de grande dimension, ce qui est essentiel pour de nombreux modèles de ML modernes.
L’un des principaux atouts de Qdrant est sa modélisation des données flexible. Vous pouvez stocker et 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 similarité vectorielle et filtrage sur les métadonnées, afin d’obtenir une recherche plus puissante et nuancée. Qdrant garantit la cohérence des données grâce à des transactions conformes à ACID, même lors d’opérations simultanées.
La recherche vectorielle de Qdrant est au cœur de la plateforme. Elle utilise une version personnalisée de l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour l’indexation, efficace dans les espaces de grande dimension. L’API Distance Matrix permet de calculer efficacement les distances par paires entre les vecteurs ; elle est donc idéale pour des tâches comme le clustering et la réduction de dimensionnalité, même avec des milliers de vecteurs. Pour les scénarios où la précision compte davantage que la vitesse, Qdrant prend également en charge la recherche exacte et fournit des outils visuels pour explorer les relations entre vecteurs via l’interface Graph UI.
Ce qui distingue Qdrant, ce sont ses fonctionnalités de requête et d’optimisation. Son langage de requête fonctionne de manière fluide avec la recherche vectorielle et prend en charge des opérations complexes, notamment une puissante API Facet pour agréger et compter les valeurs uniques dans les données. Les fonctionnalités d’optimisation de la mémoire, comme l’indexation texte et géographique sur disque, permettent de gérer des déploiements à grande échelle tout en maintenant les performances grâce à une mise en cache intelligente. Qdrant dispose d’un partitionnement et d’une réplication automatiques pour la scalabilité et prend en charge divers types de données et conditions de requête, de la correspondance de chaînes aux plages numériques et aux géolocalisations. Les fonctionnalités de quantification scalaire, produit et binaire peuvent réduire l’utilisation de la mémoire et accélérer la recherche, en particulier pour les vecteurs de grande dimension.
Vous pouvez configurer le compromis entre précision de recherche et performance avec une correspondance approximative ou exacte selon votre cas d’utilisation. L’architecture est conçue pour des scénarios réels où la recherche vectorielle doit être combinée avec le filtrage et l’agrégation, ce qui la rend idéale pour créer des applications d’IA pratiques.
Deep Lake : Présentation et technologie de base
Deep Lake est une base de données spécialisée conçue pour gérer des données vectorielles et multimédias — telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types non structurés — largement utilisée en IA et en apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un lac de données et comme un magasin vectoriel :
- En tant que lac de données : Deep Lake prend en charge le stockage et l’organisation de données non structurées (images, audio, vidéos, texte et formats comme NIfTI pour l’imagerie médicale) dans un format contrôlé par version. Cette configuration améliore les performances dans les tâches d’apprentissage profond. Elle permet l’interrogation rapide et la visualisation des jeux de données, facilitant la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- En tant que magasin vectoriel : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des intégrations vectorielles et les métadonnées associées (p. ex., texte, JSON, images). Les données peuvent être stockées localement, dans votre environnement cloud ou sur le stockage géré de Deep Lake. Il s’intègre parfaitement à des outils comme LangChain et LlamaIndex, simplifiant le développement d’applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Deep Lake utilise l’index Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basé sur le package Hnswlib avec des optimisations ajoutées, pour la recherche de plus proches voisins approximatifs (ANN). Cela permet d’interroger plus de 35 millions d’intégrations en moins d’une seconde. Parmi ses fonctionnalités uniques figurent le multithreading pour une création d’index plus rapide et une gestion efficace de la mémoire pour réduire l’utilisation de la RAM.
Par défaut, Deep Lake utilise la recherche linéaire d’intégrations pour les jeux de données comptant jusqu’à 100 000 lignes. Pour les jeux de données plus volumineux, il passe à l’ANN afin d’équilibrer précision et performance. L’API permet aux utilisateurs d’ajuster ce seuil selon les besoins.
Bien que l’index de Deep Lake ne soit pas utilisé pour les recherches combinant attributs et vecteurs (qui reposent actuellement sur la recherche linéaire), de prochaines mises à jour corrigeront cette limitation afin d’améliorer encore ses fonctionnalités.
Deep Lake en tant que magasin vectoriel : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des intégrations vectorielles et leurs métadonnées associées, notamment des fichiers texte, JSON, images, audio et vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré ou sur le stockage géré de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Principales différences
Méthodologie de recherche et performance
Qdrant et Deep Lake utilisent tous deux HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche vectorielle, mais ils le font différemment. Qdrant dispose d’une implémentation HNSW personnalisée avec une API Distance Matrix pour des calculs rapides de distances par paires. Deep Lake utilise une version optimisée de Hnswlib capable d’interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins d’une seconde. Deep Lake bascule automatiquement entre la recherche linéaire (pour les jeux de données de moins de 100 000 lignes) et la recherche approximative des plus proches voisins pour les jeux de données plus volumineux, tandis que Qdrant vous permet de contrôler vous-même ce compromis.
Gestion et stockage des données
La principale différence réside dans leur approche de la gestion des données. Qdrant se concentre sur les données vectorielles avec des métadonnées de payload associées, ce qui convient aux applications nécessitant une similarité vectorielle combinée à un filtrage par métadonnées. Deep Lake offre une prise en charge plus large des données : il gère non seulement les vecteurs, mais aussi les données multimédias brutes comme les images, l’audio et la vidéo. Deep Lake est un data lake et un magasin vectoriel avec contrôle de version pour les données non structurées.
Fonctionnalités de scalabilité
Qdrant dispose de fonctionnalités de mise à l’échelle intégrées, comme le sharding automatique et la réplication. Il offre également une optimisation de la mémoire grâce à l’indexation texte et géographique sur disque. Deep Lake adopte une approche différente en proposant des options de stockage flexibles : vous pouvez stocker les données localement, dans votre propre cloud, ou utiliser leur stockage géré. Cependant, Deep Lake utilise actuellement la recherche linéaire pour les recherches combinant attributs et vecteurs, ce qui peut affecter les performances à grande échelle.
Intégration et cas d’utilisation
Deep Lake fonctionne bien avec des outils de développement IA comme LangChain et LlamaIndex, il est donc adapté aux applications RAG (Retrieval Augmented Generation). Il est conçu pour les workflows de machine learning, en particulier avec des données multimédias. Qdrant prend également en charge les applications IA, mais se concentre davantage sur un langage de requête flexible combinant recherche vectorielle avec filtrage et agrégation traditionnels.
Quand choisir chaque technologie
Choisissez Qdrant pour les applications qui nécessitent une recherche vectorielle performante combinée à des opérations complexes de filtrage et d’agrégation. Il est idéal pour les environnements de production où vous devez faire évoluer la recherche vectorielle sur de grands jeux de données tout en maintenant des temps de réponse rapides. La plateforme excelle dans des cas d’utilisation comme les moteurs de recherche sémantique, les systèmes de recommandation et la recherche de similarité, où il faut combiner recherche vectorielle et filtrage par métadonnées. Les fonctionnalités d’optimisation de la mémoire de Qdrant, son sharding automatique et son langage de requête flexible le rendent particulièrement adapté aux applications qui doivent passer de milliers à des millions de vecteurs tout en conservant des performances de recherche élevées.
Choisissez Deep Lake lorsque vos applications IA travaillent principalement avec des données multimédias et que vous avez besoin d’un contrôle de version pour vos jeux de données. C’est la meilleure option pour les workflows de machine learning impliquant la gestion des données d’entraînement, en particulier lorsqu’il s’agit d’images, d’audio, de vidéo ou de formats spécialisés comme l’imagerie médicale. Deep Lake fonctionne bien pour les applications RAG (Retrieval Augmented Generation) grâce à ses intégrations LangChain et LlamaIndex, et ses options de stockage flexibles vous permettent de conserver les données localement ou dans le cloud. Il est particulièrement puissant pour les équipes qui ont besoin à la fois de recherche vectorielle et de fonctionnalités de data lake dans une seule plateforme.
Conclusion
Qdrant et Deep Lake excellent dans des domaines différents : Qdrant offre une recherche vectorielle robuste avec de solides capacités de filtrage et de mise à l’échelle, tandis que Deep Lake fournit une gestion complète des données multimédias avec contrôle de version. Votre choix doit dépendre de vos besoins spécifiques : choisissez Qdrant si vous avez besoin d’une recherche vectorielle prête pour la production avec un filtrage complexe et des fonctionnalités de mise à l’échelle intégrées, ou choisissez Deep Lake si vous travaillez avec des données multimédias et avez besoin à la fois de recherche vectorielle et de fonctionnalités de data lake. Tenez compte de vos types de données, de la croissance attendue et de la nécessité ou non de fonctionnalités comme le contrôle de version ou la prise en charge multimédia au moment de prendre votre décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et de Deep Lake, 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 benchmarking open-source pour la comparaison de 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 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 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, afin 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 publié sous licence open-source MIT, ce qui signifie que chacun peut librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. 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 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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