Redis vs Vearch : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies pilotées par les données progressent, choisir une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Redis et Vearch 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 Vearch, 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 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 essentiel dans les applications d’IA, en 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Redis est une base de données en mémoire dotée de capacités de recherche vectorielle ajoutées. Vearch est une base de données vectorielle spécialement conçue. 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 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, 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 de haute dimension.
L’un des principaux atouts 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 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 permet aux ingénieurs IA/ML et aux data scientists d’intégrer plus facilement Redis dans leur workflow IA, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
Vearch : Présentation et technologie de base
Vearch est un outil puissant conçu pour les développeurs travaillant sur des applications d’IA qui nécessitent des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données surpuissante, mais au lieu de simplement stocker des données ordinaires, 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 à propos de Vearch est sa capacité de recherche hybride. Vous pouvez effectuer une recherche à l’aide de vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et également filtrer les résultats en fonction de données ordinaires comme des nombres ou du texte. Cela signifie que vous pouvez 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 également rapide : on parle de recherches parmi des millions d’éléments en seulement quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, un peu comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous disposez de différents types de nœuds (master, routeur et serveur de partition) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cette configuration permet à Vearch de s’étendre facilement et de rester fiable même lorsque vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans difficulté.
Pour les développeurs, Vearch offre des fonctionnalités pratiques 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. De plus, Vearch est flexible en matière de méthodes d’indexation (comme IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, ce qui vous permet d’optimiser selon votre matériel et 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 nécessaires pour y parvenir efficacement.
Principales différences
Lorsque vous choisissez entre Redis et Vearch pour la recherche vectorielle, considérez :
Méthode de recherche :
Redis utilise FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin. Vearch prend en charge plusieurs méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et dispose de versions CPU et GPU pour la recherche.
Données :
Redis combine la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage sur d’autres attributs, ce qui vous permet d’effectuer des requêtes hybrides. Vearch propose également une recherche hybride et peut gérer des embeddings vectoriels et des types de données ordinaires dans un seul système.
Scalabilité et performance :
Redis utilise le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes et construit la recherche vectorielle sur son infrastructure existante. Vearch utilise une configuration en cluster avec différents types de nœuds (master, routeur, serveur de partition) pour répartir les tâches et évoluer horizontalement.
Flexibilité et personnalisation :
La bibliothèque vectorielle Redis offre une conception de schéma flexible et des requêtes vectorielles personnalisées. Vearch prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document et diverses méthodes d’indexation pour optimiser des cas d’utilisation spécifiques.
Intégration et écosystème :
Redis s’intègre bien aux workflows d’IA et propose la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Vearch dispose d’un SDK Python pour un développement et des tests rapides, adapté à diverses applications d’IA.
Facilité d’utilisation :
La bibliothèque vectorielle Redis cherche à fournir une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles. Vearch offre une indexation en temps réel et prend en charge les requêtes complexes combinant similarité vectorielle et filtrage des métadonnées.
Coût :
Redis est open-source avec des options enterprise payantes. Vearch est également open-source.
Sécurité :
Redis dispose de diverses fonctionnalités de sécurité (chiffrement et contrôle d’accès), en particulier dans les versions entreprise. La documentation de Vearch ne met pas la sécurité en avant, vous devrez donc creuser davantage pour découvrir les fonctionnalités de sécurité spécifiques.
Quand choisir chaque technologie
Redis est idéal pour les applications qui nécessitent une recherche vectorielle en temps réel ultra-rapide ainsi que des opérations de données traditionnelles. Il excelle dans les scénarios où une faible latence est essentielle, comme les systèmes de recommandation, la détection de fraude en temps réel ou la mise en correspondance de contenu dans des environnements en direct. Redis est parfait pour les projets qui utilisent déjà Redis à d’autres fins et qui souhaitent ajouter la recherche vectorielle sans introduire une nouvelle base de données. La recherche hybride est idéale pour les applications qui doivent combiner similarité sémantique et filtrage par attributs, comme les recommandations personnalisées de produits e-commerce ou les chatbots sensibles au contexte.
Vearch est idéal pour les applications d’IA à grande échelle qui nécessitent une recherche de similarité complexe sur des données massives. Il est parfait pour les systèmes de reconnaissance d’images, les tâches de traitement du langage naturel et les moteurs de recommandation qui gèrent des millions d’éléments. L’architecture distribuée de Vearch est idéale pour les projets qui anticipent une croissance rapide et ont besoin d’un système capable de s’étendre horizontalement. Il prend en charge les versions CPU et GPU, ce qui vous offre une flexibilité dans l’optimisation matérielle, utile pour les organisations disposant de ressources de calcul variables ou souhaitant utiliser l’accélération GPU pour la recherche vectorielle.
Conclusion
Redis est idéal pour le traitement en mémoire, l’intégration transparente avec une configuration Redis existante et la recherche hybride combinant similarité vectorielle et filtrage de données traditionnel. Vearch est idéal pour l’évolutivité, l’architecture distribuée pour les données massives et la recherche complexe pilotée par l’IA avec prise en charge du GPU pour l’optimisation des performances. Choisissez entre Redis et Vearch en fonction de votre cas d’utilisation, du volume de données, des exigences de performance et de l’infrastructure existante. Choisissez Redis si vous avez besoin d’un traitement en temps réel et utilisez déjà Redis dans votre stack, ou si vous disposez de données de taille modérée nécessitant des requêtes hybrides rapides. Choisissez Vearch si vous développez des applications d’IA à grande échelle, avez besoin d’une évolutivité robuste ou souhaitez optimiser les performances avec l’accélération GPU. Les deux offrent une recherche vectorielle puissante, mais leurs forces correspondent à différents types de projets et d’organisations.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et de Vearch, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant 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 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 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 haute performance, 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. En utilisant VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées 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 distribué sous licence open-source MIT, ce qui signifie que chacun peut librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. 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.
Ressources complémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
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