Qdrant vs Vearch : 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 Vearch, 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 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 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Qdrant et Vearch sont des bases de données vectorielles spécialement conçues. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qdrant : aperçu et technologie de base
Qdrant est une base de données vectorielle destinée à la recherche de similarité et au machine learning. Conçue dès le départ pour les données vectorielles, elle constitue le choix de référence pour les développeurs d’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 des données de charge utile associées à chaque vecteur. Cela signifie que vous pouvez exécuter des requêtes complexes combinant 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 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 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 la Graph UI.
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 Facet API pour agréger et compter les valeurs uniques dans les données. Les fonctionnalités d’optimisation de la mémoire, comme l’indexation textuelle 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 automatique et d’une réplication pour l’évolutivité, 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 au filtrage et à l’agrégation, ce qui en fait un excellent choix pour créer des applications d’IA pratiques.
Qu’est-ce que Vearch** ? Présentation et technologie de base**
Vearch est un outil destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données suralimentée, mais au lieu de stocker des données classiques, elle est conçue pour gérer ces embeddings vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’une des choses les plus intéressantes avec Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez rechercher par vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et également filtrer par des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc effectuer des recherches complexes comme « trouver des produits similaires à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est rapide aussi : on parle de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous avez différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cela permet à Vearch de monter en charge et d’être fiable à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans effort.
Pour les développeurs, Vearch dispose de fonctionnalités intéressantes qui facilitent la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel afin que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est pratique pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour un développement et des tests rapides. Vearch est flexible en matière de méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, afin que vous puissiez optimiser en fonction de votre matériel et de votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une mise en correspondance rapide par similarité, Vearch vous donne les outils pour y parvenir efficacement.
Principales différences
Méthodologie de recherche et performance
Qdrant utilise un algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) personnalisé pour l’indexation vectorielle. Il dispose d’une Distance Matrix API pour le clustering et la réduction de dimensionnalité. Vous pouvez choisir la recherche exacte lorsque la précision est essentielle, ou la recherche approximative lorsque la vitesse est plus importante.
Vearch prend en charge plusieurs méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et fonctionne sur CPU et GPU. Vous pouvez ajuster votre configuration en fonction de vos besoins de performance et de votre matériel.
Données et flexibilité
Qdrant est excellent avec les données complexes. Il combine la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage de métadonnées et dispose d’une Facet API pour agréger et compter les valeurs uniques. Il prend en charge divers types de données : correspondance de chaînes, plages numériques et géolocalisations. Il garantit la cohérence des données avec des transactions conformes à ACID, ce qui est important lorsque vous avez des opérations concurrentes.
Vearch prend en charge la recherche hybride, vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec le filtrage standard des données. Par exemple, vous pouvez rechercher des produits similaires et appliquer des filtres de prix ou de catégorie. Il prend également en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, il convient donc aux structures de données complexes.
Évolutivité
Qdrant évolue grâce au sharding et à la réplication automatiques. Il dispose de fonctionnalités d’optimisation de la mémoire comme l’indexation de texte et géographique sur disque, ainsi qu’une mise en cache intelligente pour maintenir les performances. Les fonctionnalités de quantification scalaire, produit et binaire aident à réduire l’utilisation de la mémoire lorsque l’on travaille avec des vecteurs de grande dimension.
Vearch dispose d’une architecture de cluster distribuée avec des nœuds spécialisés (master, router et partition server) pour différentes parties de l’opération. Il est facile de passer à l’échelle en ajoutant davantage de machines à mesure que vos données ou votre trafic augmentent.
Expérience d’intégration et de développement
Vearch dispose d’un SDK Python pour le développement et les tests, ce qui vous permet de prototyper rapidement. Il prend en charge l’indexation en temps réel, de sorte que vos résultats de recherche restent à jour avec les changements de données.
Qdrant se concentre sur les cas d’utilisation pratiques de l’IA où la recherche vectorielle doit fonctionner avec le filtrage et l’agrégation. Son langage de requête est intégré à la recherche vectorielle et dispose d’outils visuels via Graph UI pour explorer les relations vectorielles.
Quand choisir Qdrant
Choisissez Qdrant lorsque votre application a besoin d’opérations de données complexes combinant la similarité vectorielle avec le filtrage des métadonnées. La conformité ACID, le langage de requête et l’API Facet en font une solution parfaite pour les applications où la cohérence des données et de riches capacités de requête sont essentielles, comme les systèmes de recommandation de contenu, la recherche sémantique ou tout scénario où vous devez avoir un contrôle total sur le comportement de recherche avec plusieurs conditions de filtrage.
Quand choisir Vearch
Choisissez Vearch lorsque vous avez besoin d’une recherche vectorielle hautement évolutive avec indexation en temps réel et flexibilité matérielle. Son architecture distribuée, la prise en charge à la fois du CPU et du GPU et la capacité d’avoir plusieurs champs vectoriels par document en font une solution parfaite pour les applications d’IA à grande échelle comme la recherche de similarité d’images, les recommandations de produits ou tout cas d’utilisation où vous devez évoluer horizontalement et bénéficier de performances de recherche rapides.
Résumé
Qdrant et Vearch offrent tous deux une recherche vectorielle robuste, mais ils excellent dans des domaines différents. Qdrant est performant en matière de cohérence des données, de requêtes complexes et de gestion des métadonnées avec des fonctionnalités comme la conformité ACID et plusieurs options de filtrage. Vearch est performant en matière d’évolutivité, de flexibilité matérielle et d’indexation en temps réel. Votre choix doit dépendre de vos exigences : choisissez Qdrant si vous avez besoin d’une forte cohérence des données et de capacités de requête complexes, ou Vearch si l’évolutivité et l’indexation en temps réel sont votre priorité absolue. Tenez compte de votre volume de données, de la complexité des requêtes, des ressources matérielles et de votre besoin ou non de mises à jour en temps réel pour faire le bon choix pour votre cas d’utilisation.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et Vearch, 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. En fin de compte, 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 de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, 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 basées 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 de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un rapide coup d’œil 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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