Redis vs Rockset : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que les technologies fondées sur l’IA et les données progressent, choisir une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Redis et Rockset sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Redis et Vald, 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 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 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) 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 modules complémentaires 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 module complémentaire, et Rockset est une base de données de recherche et d’analyse. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Redis : vue d’ensemble 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 Redis Vector Library, qui fait désormais partie de Redis Stack. Cela permet à Redis d’effectuer une recherche de similarité vectorielle tout en conservant sa vitesse et ses performances.
La recherche vectorielle dans Redis est construite au-dessus de 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 un filtrage traditionnel sur d’autres attributs. Cette recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui tiennent compte à la fois de la similarité sémantique et de 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 offre 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 facilite l’intégration de Redis dans leur workflow IA pour les ingénieurs IA/ML et les data scientists, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
Rockset : aperçu et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analytique 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 le rend idéal pour les applications qui nécessitent des insights 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 fonctionnalités clés de Rockset est l’indexation convergée, construite sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est très efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents allant jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il 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 indépendant des algorithmes, 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 l’index convergé, qui combine recherche, ANN, index colonnaires et index en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer une large gamme de modèles de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il peut rechercher sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et propose des API SQL et REST comme interfaces de requête.
Principales différences : Redis vs Rockset pour la recherche vectorielle
Lorsque vous choisissez entre Redis et Rockset pour la recherche vectorielle, vous devez comprendre les différences. Les deux sont puissants, mais ils ont des forces différentes selon les cas d’utilisation. Comparons-les selon plusieurs aspects clés pour vous aider à prendre une décision.
Méthodologie de recherche
Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW pour la recherche approximative des plus proches voisins. C’est rapide et précis, en particulier pour les espaces vectoriels de grande dimension. Redis excelle dans la combinaison de la recherche par similarité vectorielle avec le filtrage par attributs, et permet des requêtes complexes.
Rockset prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN). Il utilise un index FAISS distribué pour la scalabilité et est indépendant des algorithmes. Vous pouvez choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts de Rockset peut basculer entre KNN et ANN pour obtenir les meilleures performances.
Données
Redis, un magasin de données en mémoire, dispose désormais de capacités de recherche vectorielle grâce à sa bibliothèque vectorielle. Il est performant avec les données en temps réel et peut gérer des types de données structurées et non structurées.
Rockset est conçu pour la recherche et l’analytique en temps réel sur des données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Il peut ingérer et traiter en temps réel des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données de changement, ce qui le rend adapté aux applications qui nécessitent des insights à la seconde près.
Scalabilité et performances
Redis utilise le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes, ce qui convient aux applications nécessitant des réponses à faible latence. Il peut évoluer horizontalement pour les grands ensembles de données.
Rockset utilise une architecture distribuée et l’indexation convergée pour la scalabilité. Il peut gérer des documents allant jusqu’à 40 Mo et une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation d’embeddings vectoriels.
Flexibilité et personnalisation
Redis dispose d’un schéma flexible et de requêtes vectorielles personnalisées. Il possède des extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions, ce qui est utile pour les workflows IA/ML.
L’index convergé de Rockset combine la recherche, l’ANN, les index en colonnes et les index en lignes, ce qui lui permet de gérer divers modèles de requêtes prêts à l’emploi. Il prend en charge les modèles multimodaux et dispose à la fois d’API SQL et REST pour les requêtes.
Intégration et écosystème
Redis dispose d’un vaste écosystème et s’intègre bien à de nombreux outils et frameworks, en particulier pour la mise en cache et le traitement des données en temps réel.
Rockset est destiné à l’analytique et à la recherche en temps réel, et possède de solides intégrations avec les systèmes de streaming de données et de capture des changements de données. Son interface SQL est familière à de nombreux développeurs et analystes de données.
Facilité d’utilisation
Redis est réputé pour être convivial pour les développeurs, facile à configurer et à exploiter. Mais l’optimisation pour des cas d’utilisation complexes nécessite une connaissance plus approfondie de ses mécanismes internes.
Rockset simplifie les opérations complexes sur les données grâce à son interface SQL et à l’inférence automatique de schéma. Son service géré réduit la charge opérationnelle.
Coût
Redis peut être rentable pour certains cas d’utilisation, notamment lorsqu’on utilise son fonctionnement en mémoire pour des scénarios à hautes performances. Mais l’extension de la mémoire peut augmenter les coûts.
La tarification de Rockset est basée sur l’utilisation du calcul et du stockage. Sa capacité à gérer efficacement les mises à jour et l’exécution optimisée des requêtes peut permettre de réduire les coûts pour certaines charges de travail.
Sécurité
Redis et Rockset disposent tous deux de fonctionnalités de sécurité robustes, de chiffrement, d’authentification et de contrôle d’accès. Tenez compte des exigences de sécurité de votre application et de la familiarité de votre équipe avec le modèle de sécurité de chaque système.
Quand choisir chaque technologie
Quand utiliser Redis
Redis est idéal pour les applications qui nécessitent des opérations de recherche vectorielle à très faible latence, en particulier avec des données en temps réel. Il est excellent pour les scénarios où vous devez combiner la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage par attributs, comme les systèmes de recommandation, la correspondance de contenu ou la recherche de similarité d’images. Redis convient aux cas d’utilisation qui bénéficient du traitement en mémoire, comme la gestion des sessions, la mise en cache et l’analytique en temps réel. Utilisez Redis lorsque la vitesse est votre priorité et que vos données tiennent en mémoire ou peuvent être distribuées sur un cluster.
Quand utiliser Rockset
Rockset est idéal pour les applications qui nécessitent une recherche et une analytique en temps réel sur des données changeantes, en particulier lorsque vous avez un mélange de types de données structurées et non structurées. Il est excellent pour les cas d’utilisation qui nécessitent des requêtes complexes sur plusieurs types de données, y compris les embeddings vectoriels. Utilisez Rockset lorsque vous devez rechercher des vecteurs avec de la recherche en texte intégral, des agrégations ou des jointures sur de grands jeux de données. Il convient également aux scénarios où vous devez ingérer et interroger des flux de données à haute vélocité en temps réel, comme l’analyse de journaux, l’analyse du comportement utilisateur ou le traitement des données IoT.
Résumé
Redis est rapide en mémoire et pour la recherche hybride, idéal pour les applications en temps réel à faible latence. Rockset est performant pour gérer plusieurs types de données et des requêtes complexes en temps réel, avec de solides capacités analytiques parallèlement à la recherche vectorielle. Votre choix entre les deux doit être basé sur vos exigences : types de données, complexité des requêtes, latence et évolutivité. Utilisez Redis pour la vitesse et les modèles de données simples, Rockset pour les données complexes et changeantes avec analytique. En fin de compte, il s’agit d’aligner la technologie sur les besoins et les objectifs de performance de votre projet.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et de Rockset, 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 benchmark 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 modèles 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 les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative open source conçu pour les 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 les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec 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 témoignages anecdotiques.
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 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 VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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