Redis vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies pilotées par les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Redis et Aerospike sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies pour vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Redis et Aerospike, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à haute 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 les 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) et Weaviate
- 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.
Redis est une base de données en mémoire et Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive. Toutes deux disposent de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Redis : aperçu et technologie de base
Redis était à l’origine connu pour son stockage de données en mémoire et a ajouté des capacités de recherche vectorielle via la Redis Vector Library, qui fait désormais partie de Redis Stack. Cela permet à Redis d’effectuer des recherches de similarité vectorielle tout en conservant sa vitesse et ses performances.
La recherche vectorielle dans Redis repose sur son infrastructure existante, utilisant le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes. Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin, ce qui permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels à haute dimension.
L’une des principales forces de la recherche vectorielle Redis est qu’elle peut combiner la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel sur d’autres attributs. Cette recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui prennent en compte à la fois la similarité sémantique et des critères de métadonnées spécifiques, ce qui la rend polyvalente pour de nombreuses applications pilotées par l’IA.
La bibliothèque vectorielle Redis fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle propose des fonctionnalités comme une conception de schéma flexible, des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Cela permet aux ingénieurs IA/ML et aux data scientists d’intégrer plus facilement Redis dans leur flux de travail IA, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
Qu’est-ce qu’Aerospike** ? Un aperçu**
Aerospike est une base de données NoSQL pour les applications en temps réel à haute performance. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation de bases de données vectorielles. La capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit contenir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, ce qui vous permet d’effectuer des recherches sur les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’attribuer les enregistrements upsertés à un ensemble spécifique afin de pouvoir les surveiller et effectuer des opérations dessus.
AVS dispose d’une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour d’enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, ce qui permet d’utiliser tous les cœurs CPU du cluster AVS et de passer à l’échelle. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’attente d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle SIMD (single instruction, multiple data).
AVS effectue des requêtes pendant l’ingestion afin de « pré-hydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des demandes de requête, mais apparaissent comme des lectures au niveau de la couche de stockage. De cette façon, le cache est rempli avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche de similarité afin de pouvoir passer à l’échelle pour les recherches vectorielles à haute dimension.
Différences clés : choisir entre Redis et Aerospike pour la recherche vectorielle
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, connaître les différences entre Redis et Aerospike vous aidera à prendre une décision. Les deux proposent la recherche vectorielle, mais ils sont différents. Comparons-les selon plusieurs aspects.
Méthodologie de recherche
Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative des plus proches voisins. Recherche rapide et précise dans un espace vectoriel à haute dimension. Redis prend également en charge la recherche hybride, combinant la similarité vectorielle avec le filtrage par attributs.
Aerospike Vector Search (AVS) utilise uniquement des index HNSW pour la recherche vectorielle. Il met à jour les enregistrements vectoriels de manière asynchrone et construit des clusters pour chaque vecteur sur tous les nœuds AVS du cluster.
Données
Redis est excellent pour gérer les données structurées et semi-structurées. La bibliothèque vectorielle s’intègre aux structures de données existantes de Redis, ce qui vous permet d’avoir un schéma flexible et des requêtes vectorielles personnalisées.
Aerospike prend en charge plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement. Vous pouvez avoir différentes méthodes de recherche sur les mêmes données. Il recommande d’upserter les enregistrements dans des ensembles spécifiques pour faciliter la surveillance et les opérations.
Évolutivité et performances
Redis utilise le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel. La recherche vectorielle est construite sur l’infrastructure existante, donc Redis reste rapide.
L’indexation d’Aerospike est distribuée sur tous les nœuds AVS et utilise tous les cœurs CPU du cluster. Cela vise la scalabilité, en particulier pour la recherche vectorielle à haute dimension. Mais les performances d’ingestion dépendent de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Flexibilité et personnalisation
Redis dispose d’une interface simple pour les données vectorielles, ce qui vous permet de créer des requêtes complexes qui prennent en compte la similarité sémantique et des métadonnées spécifiques. Il propose également des extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions.
Aerospike permet plusieurs vecteurs et index par enregistrement. Vous disposez d’une certaine flexibilité dans la manière de rechercher les données. Mais les détails sur les options de personnalisation sont limités dans la version preview.
Intégration et écosystème
Redis dispose d’un écosystème mature et s’intègre bien à de nombreux outils et frameworks, en particulier dans les workflows AI/ML. La Vector Library est conçue pour s’intégrer à la configuration Redis existante.
La recherche vectorielle d’Aerospike est plus récente et les informations sur les intégrations spécifiques sont limitées. Mais en tant que base de données NoSQL, elle dispose probablement d’intégrations avec des outils courants de traitement des données.
Facilité d’utilisation
Redis est connu pour sa simplicité et dispose d’une documentation abondante. La Vector Library conserve cette simplicité, elle pourrait donc être plus accessible aux développeurs qui connaissent déjà Redis.
La recherche vectorielle d’Aerospike est en preview, elle pourrait donc disposer de moins de documentation et présenter une courbe d’apprentissage plus raide pour l’instant. Mais cela pourrait changer à mesure que la fonctionnalité mûrit.
Coût
Redis propose des options open-source et enterprise avec plusieurs modèles de tarification pour les services cloud et managés.
Aerospike cible les entreprises, ce qui pourrait se refléter dans la tarification. Les détails des coûts pour la recherche vectorielle ne sont pas encore disponibles publiquement.
Sécurité
Redis dispose de fonctionnalités de sécurité comme le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès, qui s’appliquent à la recherche vectorielle.
Aerospike, en tant que solution orientée entreprise, dispose probablement de fonctionnalités de sécurité robustes, mais les détails sur la sécurité pour la recherche vectorielle ne sont pas disponibles dans la version preview.
Quand choisir chaque technologie
Redis est idéal pour les applications qui nécessitent une recherche vectorielle en temps réel et des opérations de données traditionnelles. La recherche en mémoire et hybride le rend parfait pour les scénarios à faible latence comme les systèmes de recommandation, la correspondance de contenu ou les fonctionnalités de recherche personnalisée. Redis convient aux cas d’utilisation qui bénéficient de sa flexibilité dans la modélisation des données et peuvent effectuer des requêtes complexes à la fois sur la similarité vectorielle et les métadonnées. Il est excellent pour les applications d’IA qui doivent intégrer la recherche vectorielle avec d’autres fonctionnalités Redis comme la mise en cache et la gestion des sessions.
Aerospike Vector Search (AVS) est meilleur pour une forte scalabilité et de hautes performances avec de grands ensembles de données, en particulier lorsqu’il s’agit de vecteurs à haute dimension. Son indexation distribuée sur tous les nœuds du cluster en fait un bon choix pour les applications qui doivent gérer d’énormes quantités de données vectorielles. Aerospike pourrait être le choix pour les cas d’utilisation qui nécessitent une base de données NoSQL avec recherche vectorielle intégrée, comme le service de modèles de machine learning à grande échelle, les systèmes de détection de fraude en temps réel ou les plateformes d’analytique avancée qui traitent et interrogent des données multidimensionnelles.
Conclusion
Redis est polyvalent, avec une exécution rapide en mémoire, une modélisation des données flexible et une recherche hybride. Il dispose d’un écosystème établi et est facile à utiliser, ce qui en fait un bon choix pour de nombreux cas d’utilisation de recherche vectorielle. Aerospike est adapté à la scalabilité et aux performances pour les recherches vectorielles à haute dimension ; son architecture distribuée peut gérer de grands ensembles de données. Choisissez entre Redis et Aerospike en fonction de votre cas d’utilisation, du volume de données, des exigences de performance et de votre stack technologique existante. Choisissez Redis si vous avez besoin d’une solution flexible et rapide qui s’intègre bien à de nombreux workflows d’IA, en particulier pour les applications en temps réel. Choisissez Aerospike si vous devez gérer des données vectorielles à haute dimension à grande échelle en mettant l’accent sur la scalabilité et les performances. En fin de compte, le meilleur choix sera celui qui correspond aux besoins uniques de votre projet et à ses exigences de scalabilité à long terme.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et d’Aerospike, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des schémas de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes, mais distinctes, 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 conçu pour les 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 les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et sous licence open source MIT, ce qui signifie que tout le monde 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 coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles courantes sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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