Redis vs Deep Lake : Choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies axées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Redis et Deep Lake 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 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, comme 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 essentiel dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération de 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 dédiées 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 avec la recherche vectorielle comme extension, et Deep Lake est un data lake optimisé pour les vector embeddings. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Redis : présentation 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 grâce à 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 de grande dimension.
L’un des principaux atouts de la recherche vectorielle de 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 axées sur l’IA.
La bibliothèque vectorielle Redis fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle offre des fonctionnalités telles qu’une conception de schéma flexible, des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions pour des 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 des données en temps réel.
Qu’est-ce que Deep Lake ? Un aperçu
Deep Lake est un système de base de données spécialisé conçu pour gérer le stockage, la gestion et l’interrogation de données vectorielles et multimédias, telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types de données non structurées, qui sont de plus en plus utilisés dans les applications d’IA et de machine learning. Deep Lake peut être utilisé comme data lake et comme vector store :
Deep Lake en tant que Data Lake : Deep Lake permet un stockage et une organisation efficaces des données non structurées, telles que les images, l’audio, les vidéos, le texte, les formats d’imagerie médicale comme NIfTI, et les métadonnées, dans un format avec contrôle de version conçu pour améliorer les performances du deep learning. Il permet aux utilisateurs d’interroger et de visualiser rapidement leurs datasets, facilitant ainsi la création de jeux d’entraînement de haute qualité.
Deep Lake en tant que Vector Store : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des vector embeddings et leurs métadonnées associées, notamment du texte, du JSON, des images, de l’audio et des fichiers vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré, ou sur le stockage managé de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration fluide avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de Retrieval Augmented Generation (RAG).
Différences clés : Redis vs Deep Lake pour la recherche vectorielle
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, vous devez savoir comment Redis et Deep Lake se comparent sur les fonctionnalités clés. Cela vous aidera à décider lequel convient le mieux à votre projet.
Méthodologie de recherche
Redis utilise FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin. Ces algorithmes sont rapides et précis dans les espaces vectoriels à haute dimension. Redis combine la recherche par similarité vectorielle avec le filtrage, ce qui vous permet d’effectuer des requêtes complexes qui prennent en compte à la fois la similarité sémantique et des métadonnées spécifiques.
Deep Lake est conçu pour les données vectorielles et multimédias. Il peut stocker et interroger divers types de données : images, audio, vidéo, texte. La recherche de Deep Lake est optimisée pour ces différents formats de données, ce qui en fait un excellent choix pour les applications d’IA et de machine learning qui travaillent avec des données non structurées.
Données
Redis avec la bibliothèque vectorielle est excellent pour les données structurées et semi-structurées. Il est particulièrement performant lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec des opérations de base de données traditionnelles. Redis offre une conception de schéma flexible et des requêtes vectorielles personnalisées, ce qui convient aux projets qui nécessitent une recherche hybride.
Deep Lake est excellent avec les types de données non structurées. Il est conçu pour stocker et organiser des données multimédias, des images, de l’audio, des vidéos, voire de l’imagerie médicale. Deep Lake dispose d’un contrôle de version pour les datasets, ce qui est important pour la traçabilité des données dans les projets de machine learning.
Scalabilité et performance
Redis est connu pour son traitement en mémoire à haute performance. Cette architecture permet une exécution très rapide des requêtes, idéale pour les applications qui nécessitent un traitement et une récupération des données en temps réel. Redis peut évoluer horizontalement pour les grands datasets, mais ses performances sont liées à la mémoire disponible.
Deep Lake peut évoluer avec de grands datasets non structurés. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré ou sur le stockage managé de Deep Lake. Cette flexibilité dans les options de stockage est utile pour les projets ayant des exigences différentes en matière d’échelle et de performance.
Flexibilité et personnalisation
Redis dispose d’une interface simple pour les données vectorielles et d’extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Sa flexibilité en matière de conception de schéma et de personnalisation des requêtes est excellente pour les applications pilotées par l’IA.
Deep Lake offre une grande flexibilité quant aux types de données qu’il peut gérer. Il permet d’interroger et de visualiser rapidement des ensembles de données, ce qui est idéal pour créer des jeux d’entraînement pour des modèles de machine learning. Le contrôle de version de Deep Lake ajoute une couche supplémentaire de flexibilité dans la gestion des itérations des ensembles de données.
Intégration et écosystème
Redis dispose d’un écosystème mature et s’intègre bien à de nombreux outils et frameworks existants. Sa recherche vectorielle est construite sur son infrastructure existante, ce qui est un avantage si vous utilisez déjà Redis dans votre stack.
Deep Lake s’intègre parfaitement à LangChain et LlamaIndex. Donc, si votre projet utilise fortement ces outils, les intégrations de Deep Lake sont un gros avantage.
Facilité d’utilisation
Redis est une technologie largement utilisée, elle dispose donc d’une documentation complète et d’une grande communauté. Mais l’utilisation de sa recherche vectorielle peut nécessiter une certaine connaissance des concepts de base de Redis.
Deep Lake étant spécialisé dans les données vectorielles et multimédias, il peut présenter une courbe d’apprentissage plus réduite pour les projets qui se concentrent sur ces types de données. Ses fonctionnalités intégrées de visualisation et d’interrogation des ensembles de données faciliteront le travail avec des données non structurées complexes.
Coût
Redis peut être auto-hébergé ou géré. Le coût dépendra des ressources mémoire nécessaires pour votre ensemble de données et votre charge de requêtes.
Deep Lake propose des options de stockage flexibles, y compris le stockage local, ce qui peut aider à réduire les coûts. Mais pour un déploiement à grande échelle ou lors de l’utilisation du stockage géré de Deep Lake, le coût évoluera en fonction du volume de données et des exigences de traitement.
Sécurité
Redis offre diverses fonctionnalités de sécurité, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Son modèle de sécurité est bien documenté et éprouvé dans de nombreux environnements de production.
Les fonctionnalités de sécurité de Deep Lake varieront selon l’option de stockage choisie. Lorsque vous utilisez un stockage cloud ou géré, vous devez examiner les fonctionnalités de sécurité de la plateforme choisie.
Quand choisir chaque technologie
Choisissez Redis lorsque vous avez besoin d’une recherche vectorielle en temps réel à haute vitesse avec des opérations de données traditionnelles. Il est parfait pour les scénarios à faible latence, comme les systèmes de recommandation, la détection d’anomalies en temps réel ou la diffusion de contenu personnalisé. Redis est idéal pour les applications qui peuvent bénéficier du traitement en mémoire et tirer parti de sa recherche hybride pour combiner la similarité vectorielle avec le filtrage par attributs. Choisissez Redis lorsque votre cas d’utilisation nécessite des requêtes rapides sur des données structurées ou semi-structurées et lorsque vous devez intégrer la recherche vectorielle dans une infrastructure existante basée sur Redis.
Deep Lake est le meilleur choix pour les projets qui concernent principalement des données non structurées et multimédias dans des workflows d’IA et de machine learning. Il est parfait pour les applications qui nécessitent un stockage et une interrogation rapides de nombreux types de données comme les images, l’audio et la vidéo, en particulier lorsque le versioning des ensembles de données est essentiel. Deep Lake est idéal pour construire et gérer de grands jeux d’entraînement pour des modèles de machine learning ou lorsque vous devez créer des applications de Retrieval Augmented Generation (RAG) avec des outils comme LangChain ou LlamaIndex. Choisissez Deep Lake lorsque votre projet implique des types de données non structurées complexes et que vous avez besoin d’une intégration étroite avec les frameworks modernes de développement IA.
Conclusion
Redis est excellent pour le traitement en mémoire haute performance et la recherche hybride pour les applications en temps réel avec des données structurées. Deep Lake est excellent pour gérer et interroger de nombreux types de données, pour les workflows d’IA et de machine learning. Votre choix entre les deux doit être basé sur votre cas d’utilisation, les données avec lesquelles vous travaillez et vos exigences de performance. Choisissez Redis pour les projets qui ont besoin d’un traitement ultra-rapide des données structurées avec recherche vectorielle, et penchez plutôt vers Deep Lake pour les types de données non structurées complexes dans les applications pilotées par l’IA. En fin de compte, il s’agit d’aligner les forces de chaque technologie sur les besoins de votre projet.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et de Deep Lake, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut 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 indispensable 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 les bases de données vectorielles par vous-même
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 les 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 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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