Qdrant vs Myscale : 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 MyScale, 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 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Qdrant est une base de données vectorielle spécialement conçue. MyScale est une base de données construite sur ClickHouse qui combine la recherche vectorielle et l’analytique SQL avec des capacités de recherche vectorielle sous forme de 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 l’apprentissage automatique. Conçue dès le départ pour les données vectorielles, c’est le choix de référence pour les développeurs en 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 la similarité vectorielle avec le filtrage sur les métadonnées, ce qui permet une recherche plus puissante et nuancée. Qdrant garantit la cohérence des données avec des transactions conformes ACID, même pendant des opérations concurrentes.
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, qui est efficace dans les espaces de grande dimension. L’API Distance Matrix permet de calculer efficacement les distances par paires entre vecteurs, ce qui la rend idéale pour des tâches comme le clustering et la réduction de dimensionnalité, même avec des milliers de vecteurs. Pour les scénarios où la précision importe davantage que la vitesse, Qdrant prend également en charge la recherche exacte et fournit des outils visuels pour explorer les relations vectorielles via l’interface Graph.
Ce qui distingue Qdrant, ce sont ses fonctionnalités de requête et d’optimisation. Son langage de requête fonctionne de manière transparente 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 de texte sur disque et l’indexation géographique, permettent de gérer des déploiements à grande échelle tout en conservant les performances grâce à une mise en cache intelligente. Qdrant dispose du partitionnement automatique et de la réplication 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 la précision de la recherche et les performances avec la correspondance approximative et 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.
Qu’est-ce que MyScale ? Vue d’ensemble et technologie de base
MyScale est une base de données cloud basée sur la base de données open source ClickHouse, conçue pour les charges de travail d’IA et de machine learning. Elle peut gérer des données structurées et vectorielles, ainsi que l’analytique en temps réel et le machine learning. MyScale se concentre sur les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche plein texte, ce qui en fait une bonne solution pour le traitement en temps réel et les insights pilotés par l’IA. En utilisant l’architecture ClickHouse, MyScale offre de hautes performances et une grande scalabilité pour l’IA.
L’une des fonctionnalités clés de MyScale est la prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche plein texte et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela réduit le besoin de plusieurs outils et le rend scalable pour l’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées et vectorisées sur une seule plateforme en utilisant une architecture de base de données OLAP pour opérer sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale à l’aide de SQL, ce qui le rend accessible à tous les programmeurs familiers avec les bases de données relationnelles.
MyScale dispose de plusieurs types d’index vectoriels et métriques de similarité pour prendre en charge différents cas d’utilisation. Il prend en charge des métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit interne (IP) et la similarité cosinus. La base de données dispose de plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres à ajuster. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées en matière de performances et de coût.
En combinant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche plein texte dans un seul système, MyScale réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification permet des requêtes et analyses de données conjointes ainsi qu’une base de données unique pour les applications d’IA. MyScale propose également MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer efficacement. À mesure que les données deviennent plus complexes, MyScale est une solution à l’épreuve du temps capable de gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données plus importantes, tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Différences clés
Méthodologie de recherche
Qdrant utilise une version hautement optimisée de l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour les recherches approximatives des plus proches voisins (ANN). Cet algorithme excelle dans les espaces de grande dimension, ce qui le rend idéal pour les applications d’IA comme les systèmes de recommandation et la recherche sémantique. Qdrant prend également en charge la recherche exacte lorsque la précision est une priorité et propose des outils comme l’API Distance Matrix pour des tâches telles que le clustering et la réduction de dimensionnalité.
MyScale, construit sur ClickHouse, fournit plusieurs algorithmes d’indexation tels que MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN et HNSW. Chaque algorithme est paramétrable, offrant une flexibilité pour divers cas d’utilisation. MSTG se distingue par son optimisation pour les SSD NVMe, permettant une forte densité de données et des performances rentables pour la recherche vectorielle à grande échelle.
Gestion des données
Qdrant est spécialement conçu pour les données vectorielles et offre la possibilité de stocker à la fois des vecteurs et des données de charge utile associées. Cette flexibilité permet des requêtes complexes qui combinent similarité vectorielle et filtrage des métadonnées, utiles pour des applications comme les recommandations personnalisées. Qdrant prend également en charge diverses conditions de requête, de la correspondance de chaînes aux plages numériques et aux géolocalisations.
MyScale, en revanche, intègre de manière fluide les données structurées et vectorielles dans une seule plateforme. Il est conçu pour les cas d’utilisation qui nécessitent des analyses en temps réel parallèlement à la recherche vectorielle, comme les données de séries temporelles ou la recherche en texte intégral. Son architecture basée sur l’OLAP est bien adaptée aux charges de travail analytiques, permettant le traitement simultané de données relationnelles et vectorisées.
Évolutivité et performances
Qdrant atteint l’évolutivité grâce au partitionnement et à la réplication automatiques. Ses fonctionnalités d’optimisation de la mémoire, notamment l’indexation sur disque, lui permettent de gérer efficacement des déploiements à grande échelle. Il offre également des outils pour équilibrer précision et performances, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant à la fois une correspondance approximative et exacte.
MyScale exploite l’architecture distribuée de ClickHouse pour une forte évolutivité et un débit élevé. Il prend en charge des ensembles de données massifs en utilisant des SSD NVMe pour un stockage et une récupération efficaces, ce qui en fait un choix robuste pour les applications d’IA en temps réel et hautes performances.
Flexibilité et personnalisation
Qdrant offre une grande flexibilité grâce à son langage de requête, qui intègre la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation. Des fonctionnalités comme la Facet API permettent une exploration avancée des données, et ses options d’indexation personnalisables permettent aux développeurs d’optimiser pour des cas d’utilisation spécifiques.
MyScale met l’accent sur la polyvalence en combinant les capacités SQL traditionnelles avec une recherche vectorielle avancée. Cette approche unifiée simplifie les flux de travail, permettant aux développeurs d’effectuer des requêtes conjointes sur des données structurées et vectorielles sans changer d’outil.
Intégration et écosystème
Qdrant s’intègre bien aux pipelines d’apprentissage automatique et aux frameworks populaires, offrant des API dans plusieurs langages de programmation. Il est hautement compatible avec les flux de travail d’IA modernes, ce qui en fait un choix naturel pour les développeurs axés sur les projets de ML et d’IA.
MyScale bénéficie de son interface basée sur SQL, ce qui le rend accessible aux développeurs familiers des bases de données relationnelles. Sa prise en charge des séries temporelles, de la recherche en texte intégral et de la recherche vectorielle le positionne comme un outil polyvalent pouvant réduire la complexité de l’infrastructure.
Facilité d’utilisation
Qdrant offre une documentation complète et des outils visuels comme le Graph UI, qui simplifie l’exploration des relations vectorielles. Son processus de configuration est simple, et la conception intuitive des requêtes de la plateforme réduit la courbe d’apprentissage.
MyScale s’appuie sur la base SQL de ClickHouse, ce qui le rend convivial pour ceux qui ont de l’expérience avec les bases de données. La possibilité d’écrire des requêtes en SQL standard minimise la courbe d’apprentissage pour les développeurs passant des bases de données traditionnelles.
Considérations relatives aux coûts
Qdrant est efficace en ressources grâce à ses fonctionnalités d’optimisation de la mémoire, mais les coûts opérationnels dépendront de votre déploiement et de l’échelle de votre charge de travail. Bien qu’il soit open source, les services gérés ou l’hébergement peuvent introduire des dépenses supplémentaires.
MyScale réduit les coûts en consolidant plusieurs fonctionnalités—base de données SQL, recherche vectorielle et recherche en texte intégral—dans une seule plateforme. Cette unification peut réduire les dépenses d’infrastructure et de maintenance, en particulier pour les organisations utilisant déjà ClickHouse.
Fonctionnalités de sécurité
Les deux systèmes privilégient la sécurité, mais diffèrent dans leurs approches.
Qdrant garantit la conformité ACID pour une gestion des données cohérente et sécurisée, même lors d’opérations concurrentes.
MyScale intègre les fonctionnalités de sécurité robustes de ClickHouse, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et des journaux d’audit détaillés.
Quand utiliser Qdrant
Qdrant est destiné aux applications axées sur la recherche de similarité vectorielle et les workflows d’apprentissage automatique. La combinaison de la recherche vectorielle avec le filtrage par métadonnées le rend idéal pour la personnalisation, la recherche sémantique et les insights pilotés par l’IA. Avec l’indexation HNSW, la conformité ACID et les optimisations de mémoire, Qdrant est parfait pour les données vectorielles haute dimension à grande échelle. Il s’adresse aux entreprises qui créent des pipelines d’IA où les données vectorielles sont l’élément central et où les nuances de recherche sont importantes.
Quand utiliser MyScale
MyScale est destiné aux cas d’usage hybrides où la recherche vectorielle doit être combinée avec des données structurées, l’analyse en temps réel et la recherche en texte intégral. Son interface basée sur SQL s’adresse aux développeurs familiers des bases de données relationnelles, tandis que son architecture basée sur l’OLAP est conçue pour les charges de travail analytiques complexes. En réunissant plusieurs fonctionnalités dans un seul système, MyScale est une excellente option pour les entreprises recherchant une plateforme évolutive et rentable afin de gérer plusieurs types de données et d’obtenir des insights à partir de l’IA et de l’analyse en temps réel.
Résumé
Qdrant et MyScale sont différents. Qdrant est une base de données vectorielle spécialement conçue pour les données haute dimension et les cas d’usage avancés de l’IA, tandis que MyScale est une plateforme unifiée pour la recherche vectorielle, les données structurées et l’analyse en temps réel. Choisissez ce qui correspond à votre cas d’usage : une recherche vectorielle avancée ou un outil capable de gérer plusieurs modalités de données.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et de MyScale, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’usage. Un outil pouvant 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 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 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’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 distribué 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 coup d’œil rapide 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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