SingleStore vs Deep Lake : 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 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 à haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que la signification sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 automatique 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 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
SingleStore est un système de gestion de base de données SQL distribué, relationnel, avec la recherche vectorielle comme module complémentaire, et Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels. 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, afin que vous n’ayez pas besoin de bases de données vectorielles séparées dans votre pile technologique. Les vecteurs peuvent être stockés dans des tables de base de données ordinaires 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 départements spécifiques. Le système prend en charge à la fois la recherche sémantique utilisant 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 mise en 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 mise en correspondance par similarité est rapide.
Au cœur de SingleStore se trouve une architecture conçue pour la performance et l’évolutivité. La base de données distribue 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, vous n’avez donc pas besoin d’effectuer plusieurs requêtes séparées. 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 de très grands jeux de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche approximative des plus proches voisins (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 y a un compromis entre vitesse et précision : l’ANN est plus rapide, mais peut ne pas renvoyer l’ensemble exact des k plus proches voisins. Pour les applications comportant 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 comporte 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 comme 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 les combinant avec des fonctionnalités de base de données traditionnelles, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes à l’aide de la syntaxe SQL tout en conservant les performances et la scalabilité.
DeepLake : présentation et technologie de base
Deep Lake est une base de données spécialisée conçue pour gérer des données vectorielles et multimédias — telles que des images, de l’audio, de la vidéo et d’autres types non structurés — largement utilisée en IA et en apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un data lake et comme un magasin de vecteurs :
- En tant que Data Lake : Deep Lake prend en charge le stockage et l’organisation de données non structurées (images, audio, vidéos, texte et formats comme NIfTI pour l’imagerie médicale) dans un format avec contrôle de version. Cette configuration améliore les performances dans les tâches d’apprentissage profond. Elle permet l’interrogation et la visualisation rapides des jeux de données, facilitant la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- En tant que magasin de vecteurs : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels et des métadonnées associées (par exemple, texte, JSON, images). Les données peuvent être stockées localement, dans votre environnement cloud ou sur le stockage géré de Deep Lake. Il s’intègre parfaitement à des outils comme LangChain et LlamaIndex, simplifiant le développement d’applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Deep Lake utilise l’index Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basé sur le package Hnswlib avec des optimisations supplémentaires, pour la recherche approximative des plus proches voisins (ANN). Cela permet d’interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins de 1 seconde. Ses fonctionnalités uniques incluent le multithreading pour accélérer la création d’index et une gestion efficace de la mémoire afin de réduire l’utilisation de la RAM.
Par défaut, Deep Lake utilise la recherche linéaire d’embeddings pour les jeux de données comptant jusqu’à 100 000 lignes. Pour les jeux de données plus volumineux, il passe à l’ANN afin d’équilibrer précision et performance. L’API permet aux utilisateurs d’ajuster ce seuil selon les besoins.
Bien que l’index de Deep Lake ne soit pas utilisé pour les recherches combinant attributs et vecteurs (qui reposent actuellement sur la recherche linéaire), les prochaines mises à jour corrigeront cette limitation afin d’améliorer encore ses fonctionnalités.
Deep Lake comme magasin vectoriel : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des vector embeddings et leurs métadonnées associées, notamment du texte, du JSON, des images, des fichiers audio et vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré, ou sur le stockage géré de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Principales différences
Méthodologie de recherche
Les deux outils prennent en charge la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN) pour des requêtes vectorielles rapides et à grande échelle.
- SingleStore : Offre à la fois une recherche exacte k-Nearest Neighbor (kNN) pour la précision et une recherche ANN pour le passage à l’échelle, en prenant en charge plusieurs index vectoriels (p. ex., HNSW_FLAT, IVF_PQ). Il combine la recherche vectorielle avec les opérations SQL, ce qui est utile si vous devez filtrer des vecteurs à l’aide d’attributs (comme le prix ou les tags) en plus des scores de similarité.
- Deep Lake : Utilise un index HNSW optimisé pour la recherche ANN, atteignant des performances impressionnantes (interrogation de plus de 35 M d’embeddings en moins d’une seconde). Il utilise par défaut la recherche linéaire pour les ensembles de données plus petits (<100k lignes) et passe à ANN à mesure que les données augmentent. Cependant, les recherches combinant attributs et vecteurs reposent actuellement sur la recherche linéaire — un axe d’amélioration.
Si vous travaillez avec des données mixtes — comme le filtrage d’embeddings en parallèle de données structurées — la prise en charge SQL intégrée de SingleStore lui donne un avantage.
Gestion des données
Les deux systèmes adoptent des approches différentes pour gérer les types de données :
- SingleStore : Conçu comme une base de données relationnelle complète qui prend en charge nativement les vecteurs dans des tables columnstore. Il est idéal pour les données structurées ou semi-structurées combinées à des opérations vectorielles, comme les recommandations de produits ou la recherche sémantique avec des filtres supplémentaires.
- Deep Lake : Spécialisé dans la gestion des données non structurées — images, audio, vidéo et texte — parallèlement aux embeddings vectoriels. Il agit à la fois comme un lac de données et un magasin vectoriel, ce qui en fait un choix solide pour les workflows IA/ML nécessitant des ensembles de données multimédias versionnés.
Choisissez SingleStore pour les applications nécessitant des données structurées avec des opérations SQL. Optez pour Deep Lake si votre cas d’utilisation se concentre sur des tâches IA/ML avec des données non structurées ou multimédias.
Scalabilité et performance
- SingleStore : Conçu pour la scalabilité grâce à des nœuds distribués, il gère des milliards de vecteurs et croît linéairement à mesure que vous ajoutez davantage de nœuds. L’indexation ANN permet des temps de réponse quasi instantanés à grande échelle, en équilibrant vitesse et précision.
- Deep Lake : Gère efficacement d’immenses ensembles de données vectorielles en optimisant l’utilisation de la mémoire pendant l’indexation (p. ex., multi-threading pour la création d’index HNSW). Toutefois, les performances peuvent diminuer dans les requêtes combinées impliquant des métadonnées.
Pour des performances hautement scalables, multinœuds, avec des opérations structurées, SingleStore se distingue. Deep Lake est le plus performant pour les ensembles de données IA non structurés où les recherches vectorielles sont l’objectif principal.
Flexibilité et personnalisation
- SingleStore : Offre de la flexibilité grâce aux requêtes SQL, en prenant en charge un mélange de stratégies de recherche vectorielle exacte et approximative. Les développeurs peuvent exploiter toute la puissance de SQL pour des opérations complexes.
- Deep Lake : Permet une flexibilité dans le stockage des embeddings (local, cloud ou stockage géré) et s’intègre parfaitement à LangChain, LlamaIndex et aux outils de deep learning.
Si les workflows basés sur SQL sont centraux, SingleStore fournit une approche familière et robuste. Pour les développeurs créant des applications RAG ou des pipelines de deep learning, la flexibilité de Deep Lake se démarque.
Intégration et écosystème
- SingleStore : S’intègre bien aux écosystèmes traditionnels pilotés par des bases de données. Vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec les workflows de données relationnelles existants, permettant des applications comme la recherche hybride (vecteurs + attributs).
- Deep Lake : Conçu pour les écosystèmes d’IA/ML. Ses intégrations avec LangChain, LlamaIndex et les pipelines d’entraînement de modèles en font un choix idéal pour les développeurs qui créent des applications d’IA comme la génération augmentée par récupération (RAG).
Choisissez SingleStore si votre projet nécessite une base de données polyvalente avec des capacités vectorielles. Deep Lake convient mieux aux écosystèmes spécialisés d’IA/ML.
Facilité d’utilisation
- SingleStore : La configuration des index vectoriels nécessite une certaine familiarité avec les schémas de base de données (par ex., les tables columnstore) et la syntaxe spécifique aux vecteurs. Cependant, les développeurs à l’aise avec SQL la trouveront intuitive.
- Deep Lake : Offre une expérience d’intégration plus simple pour les développeurs IA, en particulier ceux qui utilisent des outils basés sur Python. L’API est simple, mais la combinaison de filtres de métadonnées avec la recherche vectorielle nécessite des efforts supplémentaires.
Considérations de coût
- SingleStore : Les coûts opérationnels dépendent de la taille de la base de données, de la complexité des requêtes et de la mise à l’échelle des nœuds. La valeur de SingleStore vient de son double rôle de magasin vectoriel et de base de données relationnelle.
- Deep Lake : Offre une tarification flexible pour son stockage géré. Les coûts varient selon l’endroit où vous stockez vos données (localement, dans le cloud ou via le service de Deep Lake).
Fonctionnalités de sécurité
- SingleStore : Inclut des fonctionnalités de sécurité robustes telles que le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès basé sur les rôles — standard pour les bases de données d’entreprise.
- Deep Lake : Fournit des fonctionnalités de sécurité essentielles, mais se concentre davantage sur la flexibilité pour les développeurs et les performances.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est le meilleur choix lorsque vous avez de grandes données distribuées et de la recherche vectorielle, surtout lorsque vous devez mélanger des requêtes de données structurées avec des recherches de similarité vectorielle. Son intégration SQL vous permet d’effectuer des requêtes hybrides — filtrer les embeddings vectoriels par des attributs comme le prix, la catégorie ou les tags — sans ajouter de complexité à la pile. Les applications comme les systèmes de recommandation, la recherche sémantique et les systèmes de chat alimentés par l’IA bénéficient de la capacité de SingleStore à effectuer des recherches exactes kNN et approximatives ANN à grande échelle. Si les performances, la scalabilité et la consolidation de la recherche vectorielle dans une base de données relationnelle complète sont essentielles, SingleStore est la voie à suivre.
Quand choisir Deep Lake
Deep Lake est idéal pour les workflows d’IA/ML où les données non structurées — images, audio, vidéo, texte — jouent un rôle important. Sa capacité à être à la fois un lac de données et un magasin vectoriel le rend excellent pour créer et gérer des jeux de données de haute qualité, versionnés, pour l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique. Les développeurs travaillant sur des applications de génération augmentée par récupération (RAG), la recherche d’embeddings pour les données multimédias ou des projets de deep learning à grande échelle bénéficieront de l’intégration de Deep Lake avec des outils comme LangChain et LlamaIndex. Pour les projets où la recherche vectorielle est axée sur les cas d’utilisation de l’IA plutôt que sur les opérations SQL hybrides, Deep Lake est une solution plus rationalisée et flexible.
Conclusion
SingleStore et Deep Lake proposent tous deux la recherche vectorielle, mais répondent à des objectifs différents. SingleStore est excellent pour les applications de données structurées ou hybrides où vous devez combiner des opérations basées sur SQL avec une recherche vectorielle scalable. Deep Lake excelle dans les environnements d’IA/ML où les données non structurées et les embeddings multimédias sont au centre, avec des performances optimisées et des intégrations pour les pipelines modernes de deep learning. Le choix vous appartient : pour des données structurées et distribuées avec prise en charge de SQL, optez pour SingleStore. Pour les tâches de données non structurées pilotées par l’IA, Deep Lake est le gagnant.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de Deep Lake, 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 comparer les 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 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 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 géré) 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 tout le monde peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs déterminés à améliorer ses fonctionnalités et 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 dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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