Qdrant vs Rockset 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 Rockset, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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 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 automatique 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 conçues à cet effet 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Qdrant est une base de données vectorielle conçue à cet effet. Rockset est une base de données de recherche et d’analyse dotée de 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, elle 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 similarité vectorielle et filtrage sur les métadonnées, ce qui permet une recherche plus puissante et nuancée. Qdrant garantit la cohérence des données grâce à des transactions conformes ACID, même lors d’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, ce qui est efficace dans les espaces de grande dimension. L’API Distance Matrix permet de calculer efficacement les distances par paires entre 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 vectorielles via l’interface Graph UI.
Ce qui distingue Qdrant, ce sont ses fonctionnalités de requête et d’optimisation. Son langage de requête fonctionne parfaitement 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 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 du filtrage et de l’agrégation, ce qui la rend idéale pour créer des applications d’IA pratiques.
Rockset : aperçu et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui la rend idéale pour les applications qui ont besoin d’informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données de changement (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des principales fonctionnalités de Rockset est Converged Indexing, construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est extrêmement efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40MB et prend en charge une dimensionnalité vectorielle jusqu’à 200 000, ce qui la rend adaptée à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Elle prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), et utilise un index FAISS distribué pour la scalabilité. Rockset est agnostique en matière d’algorithme, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et par lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer d’emblée un large éventail de modèles de requêtes. Rockset prend également en charge le filtrage par métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose d’API SQL et REST pour l’interface de requête.
Principales différences
Technologie de recherche et performance
Qdrant utilise l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour l’indexation vectorielle, qui est bien adapté aux données de grande dimension. L’API Distance Matrix sert au clustering et à la réduction de dimensionnalité.
Rockset adopte une approche différente avec un système Converged Indexing construit sur RocksDB. Elle prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN) avec un index FAISS distribué. Rockset peut gérer des vecteurs jusqu’à 200 000 dimensions.
Capacités de gestion des données
Qdrant est excellent avec les données vectorielles et les payloads (la capacité à stocker des informations supplémentaires avec les vecteurs est appelée payload dans la terminologie de Qdrant). Il prend en charge les transactions ACID et les requêtes complexes qui combinent similarité vectorielle et filtrage par métadonnées.
Rockset traite les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Sa principale fonctionnalité est le traitement des données en temps réel : elle peut gérer les données en streaming et les flux CDC avec une latence de 1 à 2 secondes. Elle permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées.
Approches de scalabilité
Qdrant effectue un partitionnement et une réplication automatiques pour la mise à l’échelle horizontale. Il dispose de fonctionnalités d’optimisation de la mémoire, comme l’indexation de texte sur disque et l’indexation géographique, ainsi que d’une mise en cache intelligente pour les performances.
L’architecture distribuée de Rockset répartit le calcul sur plusieurs nœuds. Le système Converged Index maintient les performances à mesure que les données augmentent.
Options d’intégration
Qdrant dispose d’API et de bibliothèques clientes pour les langages populaires. Graph UI sert à visualiser les relations vectorielles pour le débogage et l’optimisation.
Rockset dispose à la fois d’API SQL et REST, ce qui le rend accessible aux équipes ayant une expertise SQL. Il s’intègre aux sources de données en streaming et aux modèles multimodaux.
Facilité d’utilisation et de configuration
Qdrant est axé sur les cas d’utilisation de la recherche vectorielle, il est donc facile à utiliser pour les équipes qui créent des applications d’IA. La documentation couvre les concepts spécifiques aux vecteurs et les détails d’implémentation.
Rockset pourrait avoir une courbe d’apprentissage plus facile pour les équipes familières avec SQL, car il utilise la syntaxe SQL standard pour les requêtes. Mais son ensemble de fonctionnalités plus large demandera plus de temps à maîtriser.
Structure des coûts
Les deux sont hébergés dans le cloud. Le coût de Qdrant est principalement basé sur le volume de données et la charge de requêtes. La fonctionnalité de quantification peut aider à réduire l’utilisation de la mémoire et les coûts associés.
Le coût de Rockset est basé sur l’utilisation du calcul et du stockage. Le traitement en temps réel peut avoir un impact sur les coûts pour les données en streaming à haut volume.
Fonctionnalités de sécurité
Les deux disposent de fonctionnalités de sécurité standard — authentification et contrôle d’accès. Ils prennent en charge le chiffrement des données au repos et en transit.
Quand choisir chacun
Choisissez Qdrant lorsque vous créez des applications axées sur l’IA qui nécessitent une recherche vectorielle, en particulier avec des données de grande dimension. Il est parfait pour les systèmes de recommandation, la recherche sémantique, les applications de vision par ordinateur et lorsque vous devez combiner la similarité vectorielle avec un filtrage complexe des métadonnées. L’implémentation de l’algorithme HNSW de Qdrant, la gestion des payloads et les fonctionnalités dédiées d’optimisation vectorielle en font un bon choix lorsque la recherche vectorielle est l’exigence principale plutôt qu’une fonctionnalité complémentaire.
Choisissez Rockset lorsque vous avez besoin d’analytique en temps réel et de recherche vectorielle dans une seule plateforme. Il est excellent pour les applications qui traitent des données en streaming, doivent mettre à jour fréquemment les vecteurs et les métadonnées ou nécessitent des requêtes basées sur SQL en plus de la recherche vectorielle. Le Converged Indexing de Rockset et la prise en charge du change data capture en font une bonne solution pour des cas d’utilisation comme la personnalisation en temps réel, les tableaux de bord en direct ou les applications où la fraîcheur des données est essentielle.
Conclusion
Qdrant et Rockset ont des forces différentes en matière de recherche vectorielle — Qdrant est excellent pour les performances de recherche vectorielle pure et les fonctionnalités axées sur l’IA, Rockset pour le traitement des données en temps réel et l’analytique basée sur SQL. Choisissez en fonction de vos exigences techniques : choisissez Qdrant si la recherche vectorielle est votre objectif principal et que vous avez besoin d’optimisations spécialisées pour les applications d’IA, ou choisissez Rockset si vous avez besoin d’un traitement en temps réel, préférez travailler avec SQL et souhaitez disposer de la recherche vectorielle comme fonctionnalité complémentaire. Tenez compte de la fréquence de mise à jour de vos données, des modèles de requêtes et de la nécessité ou non d’une analytique en temps réel en plus de la recherche vectorielle lorsque vous prenez votre décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et Rockset, 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 les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative 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 managé) 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 distribué sous la 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 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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