SingleStore vs Chroma : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer SingleStore et Chroma, 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, comme 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, 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 spécialisées telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- 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.
SingleStore est un système de gestion de base de données SQL relationnel et distribué avec la recherche vectorielle comme extension, et Chroma est une base de données vectorielle spécialisée. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : aperçu et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant directement dans la base de données, ce qui évite d’avoir besoin de bases de données vectorielles distinctes dans votre pile technologique. Les vecteurs peuvent être stockés dans des tables de base de données classiques et recherchés avec des requêtes SQL standard. Par exemple, vous pouvez rechercher des images de produits similaires tout en filtrant par fourchette de prix, ou explorer des embeddings de documents tout en limitant les résultats à des services spécifiques. Le système prend en charge à la fois la recherche sémantique avec FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ pour l’index vectoriel, ainsi que le produit scalaire et la distance euclidienne pour la correspondance par similarité. C’est très utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA, où la correspondance par similarité est rapide.
À la base, SingleStore est conçu pour la performance et l’évolutivité. La base de données répartit les données sur plusieurs nœuds afin que vous puissiez gérer des opérations de données vectorielles à grande échelle. À mesure que vos données augmentent, vous pouvez simplement ajouter davantage de nœuds et le tour est joué. Le processeur de requêtes peut combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL, ce qui vous évite d’avoir à exécuter plusieurs requêtes distinctes. Contrairement aux bases de données uniquement vectorielles, SingleStore vous offre ces capacités dans le cadre d’une base de données complète, afin que vous puissiez créer des fonctionnalités d’IA sans gérer plusieurs systèmes ni vous occuper de transferts de données complexes.
Pour l’indexation vectorielle, SingleStore propose deux options. La première est la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN), qui trouve l’ensemble exact des k plus proches voisins pour un vecteur de requête. Mais pour les très grands ensembles de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche de plus proches voisins approximatifs (ANN) à l’aide de l’indexation vectorielle. La recherche ANN peut trouver k voisins proches beaucoup plus rapidement que la recherche kNN exacte, parfois de plusieurs ordres de grandeur. Il existe un compromis entre vitesse et précision : ANN est plus rapide, mais peut ne pas renvoyer l’ensemble exact des k plus proches voisins. Pour les applications avec des milliards de vecteurs qui nécessitent des temps de réponse interactifs et n’ont pas besoin d’une précision absolue, la recherche ANN est la solution à privilégier.
L’implémentation technique des indices vectoriels dans SingleStore a des exigences spécifiques. Ces indices ne peuvent être créés que sur des tables columnstore et doivent être créés sur une seule colonne qui stocke les données vectorielles. Le système prend actuellement en charge le format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 étant le seul type d’élément pris en charge. Cette approche structurée rend SingleStore idéal pour des applications telles que la recherche sémantique utilisant des vecteurs issus de grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération (RAG) pour la génération de texte ciblée et la correspondance d’images basée sur des embeddings vectoriels. En combinant cela avec les fonctionnalités de bases de données traditionnelles, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes à l’aide de la syntaxe SQL tout en maintenant les performances et l’évolutivité.
Chroma : aperçu et technologie de base
Chroma est une base de données vectorielle open-source et native pour l’IA qui simplifie le processus de création d’applications d’IA. Elle agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLM) et les données dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement. L’objectif principal de Chroma est de rendre les connaissances, les faits et les compétences facilement accessibles aux LLM, simplifiant ainsi le développement d’applications alimentées par l’IA. À la base, Chroma fournit des outils pour gérer les données vectorielles, permettant aux développeurs de stocker des embeddings (représentations vectorielles de données) avec leurs métadonnées associées. Cette capacité est essentielle pour de nombreuses applications d’IA, car elle permet des recherches de similarité et une récupération de données efficaces basées sur les relations vectorielles.
L’une des principales forces de Chroma est son accent mis sur la simplicité et la productivité des développeurs. L’équipe derrière Chroma a donné la priorité à la création d’une interface intuitive qui permet aux développeurs d’intégrer rapidement des capacités de recherche vectorielle dans leurs applications. Cette importance accordée à la facilité d’utilisation ne se fait pas au détriment des performances. Chroma est conçue pour être rapide et efficace, ce qui la rend adaptée à un large éventail d’applications. Elle fonctionne comme un serveur et propose des SDK clients propriétaires pour Python et JavaScript/TypeScript, offrant aux développeurs la flexibilité de travailler dans leur environnement de programmation préféré.
La fonctionnalité de Chroma s’articule autour du concept de collections, qui sont des groupes d’embeddings liés. Lors de l’ajout de documents à une collection Chroma, le système peut automatiquement les tokéniser et les transformer en embeddings à l’aide d’une fonction d’embedding spécifiée, ou d’une fonction par défaut si aucune n’est fournie. Ce processus transforme les données brutes en représentations vectorielles qui peuvent être recherchées efficacement. En plus des embeddings, Chroma permet de stocker des métadonnées pour chaque document, qui peuvent inclure des informations supplémentaires utiles pour filtrer ou organiser les données. Chroma propose des options de requête flexibles, permettant de rechercher des documents similaires à l’aide d’embeddings vectoriels ou de requêtes textuelles, en renvoyant les correspondances les plus proches en fonction de la similarité vectorielle.
Chroma se distingue de plusieurs façons. Son API est conçue pour être intuitive et facile à utiliser, réduisant la courbe d’apprentissage pour les développeurs qui découvrent les bases de données vectorielles. Elle prend en charge différents types de données et peut fonctionner avec différents modèles d’embeddings, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’utilisation spécifique. Chroma est conçu pour s’intégrer de manière transparente avec d’autres outils et frameworks d’IA, ce qui en fait un bon choix pour les pipelines d’IA complexes. De plus, la nature open-source de Chroma (sous licence Apache 2.0) offre de la transparence et un potentiel d’améliorations et de personnalisations portées par la communauté. L’équipe Chroma travaille activement sur des améliorations, notamment des projets de service managé (Hosted Chroma) et diverses améliorations d’outillage, ce qui indique un engagement envers un développement et un support continus.
Différences clés
Méthodologie de recherche
SingleStore intègre la recherche vectorielle, vous pouvez donc stocker des vecteurs aux côtés de vos données et interroger avec SQL. Il prend en charge à la fois la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche approximative des plus proches voisins (ANN). Les index ANN (par ex. HNSW_FLAT) sont plus rapides pour les grands ensembles de données, avec un compromis sur la précision, donc excellents pour les applications interactives à grande échelle.
Chroma est conçu pour les workflows d’IA. Sa recherche vectorielle utilise des embeddings et des métadonnées stockés dans des collections. Bien qu’il prenne en charge la recherche de similarité, il se concentre sur le stockage des embeddings et des métadonnées plutôt que sur l’indexation avancée. Il est donc excellent pour le RAG ou les requêtes pilotées par les métadonnées.
Données
SingleStore prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées, vous pouvez donc intégrer des embeddings vectoriels avec les fonctionnalités de votre base de données traditionnelle. Par exemple, vous pouvez filtrer les résultats de recherche vectorielle par métadonnées comme le prix ou la catégorie à l’aide de requêtes SQL.
Chroma est destiné aux données non structurées et aux embeddings. Les métadonnées peuvent être stockées aux côtés des embeddings et tout est axé sur la simplicité dans la gestion et l’interrogation des données vectorisées.
Évolutivité et performances
SingleStore est conçu pour l’échelle, distribuant les données entre les nœuds pour des opérations à grande échelle. La combinaison de SQL et de la recherche vectorielle minimise le besoin de systèmes séparés et réduit la latence et la complexité dans les pipelines d’IA.
Chroma est destiné à la facilité d’utilisation pour les développeurs et aux applications de petite à moyenne échelle, mais ne dispose pas des mêmes fonctionnalités d’évolutivité intégrées. Il est excellent pour les cas d’utilisation ciblés où les données d’embedding ne nécessitent pas de systèmes distribués massifs.
Flexibilité et personnalisation
SingleStore offre de la flexibilité grâce à son interface SQL et à la prise en charge de plusieurs méthodes d’indexation vectorielle. Les développeurs familiers avec SQL peuvent créer des requêtes complexes qui combinent des données structurées avec des opérations vectorielles, il est donc hautement personnalisable pour les charges de travail mixtes.
Chroma est entièrement axé sur la simplicité, avec une API facile et des embeddings transparents. Sa flexibilité vient de sa capacité à s’intégrer à plusieurs modèles d’embeddings et à prendre en charge des workflows riches en métadonnées, ce qui est excellent pour les développeurs qui privilégient la facilité d’utilisation à la personnalisation.
Intégration et écosystème
SingleStore est une base de données polyvalente avec de larges intégrations dans l’ensemble de la stack de données, il est donc plus facile de la connecter aux systèmes et outils existants dans les environnements d’entreprise.
Chroma est étroitement lié aux workflows d’IA, dispose de SDKs first party pour Python et JavaScript/TypeScript. Il s’intègre bien aux pipelines et frameworks d’IA, donc excellent pour les équipes fortement axées sur l’IA et les LLM.
Facilité d’utilisation
SingleStore nécessite certaines connaissances en bases de données pour être configuré et optimisé. Bien qu’il simplifie la recherche vectorielle pour les utilisateurs SQL, la courbe d’apprentissage est plus raide pour les non-administrateurs de bases de données.
Chroma est adapté aux débutants, conçu pour les développeurs ayant une expérience minimale des bases de données vectorielles. Son API facile et son embedding automatique facilitent la prise en main, en particulier pour les projets pilotés par l’IA.
Coût
SingleStore peut consolider votre pile technologique en combinant la recherche vectorielle et les fonctionnalités de base de données traditionnelles, de sorte que vous n’ayez peut-être pas besoin de systèmes supplémentaires. Mais ses fonctionnalités d’entreprise et son évolutivité s’accompagnent de coûts plus élevés pour les services managés.
Chroma est open source, donc avec des coûts initiaux plus faibles. Bien que l’équipe travaille sur un service managé, la configuration actuelle nécessite davantage d’efforts manuels pour la mise à l’échelle et la maintenance, ce qui aura un impact sur le coût total de possession.
Sécurité
SingleStore dispose d’une sécurité de niveau entreprise, du chiffrement, de l’authentification et du contrôle d’accès basé sur les rôles. Idéal pour les environnements qui exigent une conformité stricte.
Chroma, en tant que projet open source, privilégie les fonctionnalités plutôt que la sécurité. Il dispose d’une authentification et d’un contrôle d’accès de base, mais peut ne pas répondre d’emblée aux exigences de sécurité des entreprises.
Quand utiliser SingleStore
SingleStore est idéal pour les systèmes de données distribués à grande échelle où la recherche vectorielle doit fonctionner aux côtés de données structurées et semi-structurées. Si votre application doit combiner des requêtes SQL traditionnelles avec une recherche vectorielle haute performance — par exemple le filtrage par métadonnées ou l’intégration avec des données relationnelles — SingleStore est le seul choix. Il est parfait pour les environnements d’entreprise qui exigent évolutivité, sécurité et une pile technologique unique afin de réduire la complexité et la surcharge opérationnelle.
Quand utiliser Chroma
Chroma convient mieux aux projets axés sur l’IA où les embeddings et les workflows riches en métadonnées sont centraux. Il excelle dans des cas d’utilisation comme la génération augmentée par récupération, les systèmes de recommandation ou les applications utilisant de grands modèles de langage. Si vous vous concentrez sur le prototypage rapide ou le déploiement d’applications d’IA à plus petite échelle avec une configuration minimale, l’API de Chroma et sa conception favorable aux intégrations en font une option très productive. Sa nature open source séduit également les développeurs qui veulent de la transparence et la possibilité de personnaliser leurs outils.
Conclusion
La force de SingleStore réside dans la fusion des capacités de bases de données traditionnelles avec la recherche vectorielle ; il est excellent pour les charges de travail de données mixtes à grande échelle dans les environnements d’entreprise. Chroma privilégie la simplicité et la facilité d’utilisation ; c’est un excellent choix pour les applications centrées sur l’IA et les développeurs qui veulent démarrer rapidement. Le choix entre les deux doit être basé sur votre cas d’utilisation, le type de données avec lequel vous travaillez ainsi que les exigences d’échelle et de performance de votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et Chroma, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et schémas de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribués.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
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 coup d’œil rapide 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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