Redis vs Vald : Choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies fondées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Redis et Vald 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 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 des problèmes comme 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 avec la recherche vectorielle comme extension, et Vald est une base de données vectorielle conçue à cet effet. 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 repose sur son infrastructure existante, en 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’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 pilotées par l’IA.
La Redis Vector Library fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle propose des fonctionnalités telles qu’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 d’IA pour les ingénieurs IA/ML et les data scientists, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
Vald : aperçu et technologie de base
Vald est un outil puissant pour rechercher très rapidement dans d’énormes quantités de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme ultra-rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa manière de gérer l’indexation. Habituellement, lorsqu’on construit un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, de sorte que les recherches peuvent continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à craindre de tout perdre en cas de problème.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui le rend compatible avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner de manière fluide dans le cloud, vous pouvez donc facilement ajouter davantage de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes quantités d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent toujours fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en préoccuper. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent rechercher rapidement et de manière fiable dans d’énormes volumes de données vectorielles.
Différences clés : Redis vs Vald pour la recherche vectorielle
Lorsque vous choisissez entre Redis et Vald pour la recherche vectorielle, vous devez prendre en compte plusieurs éléments. Les deux outils sont excellents pour les données vectorielles, mais ils diffèrent dans certains domaines clés qui auront un impact sur votre projet. Comparons Redis et Vald pour vous aider à décider.
Méthodologie de recherche
Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW pour la recherche approximative du plus proche voisin. Cela permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels à haute dimension. Redis prend également en charge la recherche hybride, combinant similarité vectorielle et filtrage par attributs.
Vald utilise l’algorithme NGT (Neighborhood Graph and Tree). Celui-ci est conçu pour une recherche rapide de similarité sur des milliards de vecteurs. L’approche de Vald est axée sur la vitesse et la scalabilité pour les grands ensembles de données vectorielles.
Données
Redis avec la Vector Library peut gérer des données structurées et non structurées. Elle permet une conception de schéma flexible et prend en charge des requêtes complexes qui tiennent compte à la fois de la similarité sémantique et de métadonnées spécifiques. Cela rend Redis adapté à de nombreux cas d’utilisation d’IA.
Vald est destiné aux données vectorielles à grande échelle. Il est conçu pour des milliards de vecteurs. Vald est destiné aux données vectorielles pures, il convient donc aux projets principalement axés sur des informations vectorielles à haute dimension.
Scalabilité et performances
Redis utilise le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes, ce qui est adapté aux ensembles de données de petite à moyenne taille. Il peut évoluer verticalement (en ajoutant davantage de ressources à une seule machine) et horizontalement (en ajoutant davantage de machines à un cluster).
Vald est conçu pour les opérations à grande échelle. Il utilise l’indexation distribuée, ce qui lui permet de répartir les données sur plusieurs machines. Cela permet à Vald de gérer des milliards de vecteurs et d’évoluer horizontalement facilement. Vald peut continuer à traiter les recherches même pendant les mises à jour d’index, ce qui est un gros avantage pour les systèmes à haute disponibilité.
Flexibilité et personnalisation
Redis dispose d’une interface simple pour les données vectorielles et propose des fonctionnalités comme des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions liées aux LLM. Cela facilite l’intégration de Redis dans divers workflows d’IA, en particulier pour le traitement en temps réel.
Vald permet de personnaliser les processus d’entrée et de sortie des données afin d’être compatible avec gRPC. Il est conçu pour fonctionner dans des environnements cloud et offre de la flexibilité dans l’allocation des ressources. L’architecture de Vald permet de personnaliser facilement le processus de recherche et de l’intégrer à d’autres systèmes.
Intégration et écosystème
Redis dispose d’un vaste écosystème et s’intègre à de nombreux outils et frameworks. La recherche vectorielle fait partie de Redis Stack, elle peut donc être facilement combinée avec d’autres fonctionnalités de Redis comme la mise en cache et la messagerie pub/sub.
Vald est conçu pour fonctionner dans des environnements cloud et s’intègre à Kubernetes. Comme il est axé sur la recherche vectorielle, il peut nécessiter des outils supplémentaires pour d’autres besoins de gestion des données.
Facilité d’utilisation
Redis dispose d’une documentation abondante et d’une grande communauté, il est donc plus facile à apprendre et à utiliser. La Redis Vector Library offre une interface simple pour les opérations vectorielles.
Vald présente une courbe d’apprentissage plus raide, surtout pour les développeurs qui ne sont pas familiers avec les systèmes distribués. Mais sa documentation est complète et axée sur les opérations de recherche vectorielle.
Coût
Redis peut être rentable pour les jeux de données plus petits qui tiennent en mémoire. Mais à mesure que la taille des données augmente, le coût de la RAM peut croître de façon exponentielle.
La nature distribuée de Vald peut être plus rentable pour les très grands jeux de données, car il peut utiliser efficacement du matériel standard. Mais la gestion d’un système distribué ajoute une complexité opérationnelle et des coûts potentiels.
Sécurité
Redis dispose de diverses fonctionnalités de sécurité, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès et l’authentification. Il prend également en charge SSL/TLS pour une communication sécurisée.
Vald, étant conçu pour les environnements cloud, possède des fonctionnalités permettant un déploiement sécurisé dans des clusters Kubernetes. Mais certaines fonctionnalités de sécurité spécifiques peuvent devoir être mises en œuvre au niveau de l’infrastructure.
Quand choisir chaque technologie
Quand choisir Redis
Redis est excellent pour les projets qui nécessitent une gestion des données avec recherche vectorielle. Il est parfait pour les applications qui nécessitent un traitement en temps réel, une recherche hybride (similarité vectorielle + filtrage par attributs) et une intégration avec d’autres opérations de données comme la mise en cache. Redis convient aux jeux de données de petite à moyenne taille qui tiennent en mémoire et aux projets qui doivent gérer à la fois des structures de données traditionnelles et des opérations vectorielles. Il est également adapté aux équipes qui utilisent déjà Redis ou qui recherchent une solution avec un riche écosystème et une grande communauté.
Quand choisir Vald
Vald est préférable pour les projets avec des jeux de données vectorielles massifs, en particulier ceux comptant des milliards de vecteurs. Il est parfait pour les applications qui nécessitent une recherche de similarité à grande vitesse et à grande échelle, comme les grands systèmes de recommandation, les plateformes de reconnaissance d’images ou tout service piloté par l’IA travaillant avec une énorme quantité de données vectorielles. Vald convient aux environnements cloud native et aux projets qui peuvent bénéficier de son architecture distribuée. Choisissez Vald lorsque vous avez besoin d’une disponibilité continue pendant les mises à jour d’index, de la gestion de données de grande dimension et de la capacité à faire évoluer horizontalement votre recherche vectorielle à mesure que vos données augmentent.
Conclusion
Redis est un couteau suisse qui combine la recherche vectorielle avec de nombreuses structures et opérations de données, parfait pour diverses applications en temps réel avec une taille de données modérée. Vald est excellent pour les jeux de données vectorielles massifs avec une recherche à grande vitesse et une grande scalabilité. Votre choix entre ces deux solutions doit être basé sur vos besoins : volume de données, complexité de la recherche, exigences d’intégration et scalabilité. Choisissez Redis pour des opérations polyvalentes, centrées sur la mémoire, avec recherche vectorielle, et Vald pour une recherche vectorielle pure à très grande échelle. En fin de compte, le bon choix dépend de l’adéquation de la technologie aux exigences de votre projet et à l’expertise de votre équipe.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et Vald, 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 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 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 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 dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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