SingleStore vs Elasticsearch : 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 Elasticsearch, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement 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 dédiées 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 relationnelle distribuée, et Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur Apache Lucene. Tous deux disposent de la recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : présentation et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant dans la base de données elle-même, de sorte que vous n’avez pas besoin de bases de données vectorielles distinctes dans votre stack 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 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 extrêmement utile pour des applications telles que les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA, où la mise en correspondance par similarité est rapide.
À la base, SingleStore est conçu pour la performance et l’évolutivité. La base de données distribue les données sur plusieurs nœuds, ce qui vous permet de gérer des opérations de données vectorielles à grande échelle. À mesure que vos données augmentent, vous pouvez simplement ajouter plus de nœuds et le tour est joué. Le processeur de requêtes peut combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL, de sorte que vous n’avez pas besoin d’effectuer plusieurs requêtes distinctes. Contrairement aux bases de données uniquement vectorielles, SingleStore vous offre ces capacités dans le cadre d’une base de données complète, ce qui vous permet de créer des fonctionnalités d’IA sans gérer plusieurs systèmes ni traiter des 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 jeux de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche des 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 voie à suivre.
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 comme la recherche sémantique utilisant des vecteurs issus de grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération (RAG) pour une 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 performance et évolutivité.
Elasticsearch : aperçu et technologie de base
Elasticsearch est un moteur de recherche open source construit au-dessus de la bibliothèque Apache Lucene. Il est connu pour l’indexation en temps réel et la recherche en texte intégral, ce qui en fait une solution de recherche incontournable pour les applications intensives et l’analyse de logs. Elasticsearch vous permet de rechercher et d’analyser de grandes quantités de données rapidement et efficacement.
Elasticsearch a été conçu pour la recherche et l’analytique, avec des fonctionnalités comme la recherche approximative, la correspondance d’expressions et le classement par pertinence. Il est excellent dans les scénarios où des requêtes de recherche complexes et une récupération de données en temps réel sont nécessaires. Avec l’essor des applications d’IA, Elasticsearch a ajouté des capacités de recherche vectorielle afin de pouvoir effectuer de la recherche par similarité et de la recherche sémantique, nécessaires pour des cas d’usage d’IA comme la reconnaissance d’images, la récupération de documents et l’IA générative.
Recherche vectorielle
La recherche vectorielle est intégrée dans Elasticsearch via Apache Lucene. Lucene organise les données en segments immuables qui sont fusionnés périodiquement ; les vecteurs sont ajoutés aux segments de la même manière que les autres structures de données. Le processus consiste à mettre en mémoire tampon les vecteurs en mémoire au moment de l’indexation, puis à sérialiser ces tampons dans le cadre des segments lorsque nécessaire. Les segments sont fusionnés périodiquement à des fins d’optimisation, et les recherches combinent les résultats vectoriels sur tous les segments.
Pour l’indexation vectorielle, Elasticsearch utilise l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World), qui crée un graphe dans lequel les vecteurs similaires sont connectés les uns aux autres. Il est choisi pour sa simplicité, ses solides performances dans les benchmarks et sa capacité à gérer les mises à jour incrémentales sans nécessiter de réentraînement complet de l’index. Le système effectue généralement les recherches vectorielles en quelques dizaines ou centaines de millisecondes, beaucoup plus rapidement que les approches par force brute.
L’architecture technique d’Elasticsearch est l’une de ses plus grandes forces. Le système prend en charge la recherche sans verrou même pendant l’indexation concurrente et maintient une cohérence stricte entre les différents champs lors de la mise à jour des documents. Ainsi, si vous mettez à jour à la fois des champs vectoriels et des champs de mots-clés, les recherches verront soit toutes les anciennes valeurs, soit toutes les nouvelles valeurs ; la cohérence des données est garantie. Bien que le système puisse évoluer au-delà de la RAM disponible, les performances sont optimisées lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire.
Au-delà des capacités de recherche vectorielle de base, Elasticsearch fournit des fonctionnalités d’intégration pratiques qui le rendent extrêmement précieux. Les recherches vectorielles peuvent être combinées avec les filtres Elasticsearch traditionnels, ce qui vous permet de faire de la recherche hybride mêlant similarité vectorielle et résultats de recherche plein texte. La recherche vectorielle est entièrement compatible avec les fonctionnalités de sécurité, les agrégations et le tri d’index d’Elasticsearch, ce qui en fait une solution complète pour les cas d’utilisation de recherche modernes.
Différences clés
Technologie et implémentation de recherche
SingleStore propose plusieurs options d’index vectoriel : FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Il prend en charge les méthodes de recherche exactes k plus proches voisins (kNN) et Approximate Nearest Neighbor (ANN) avec produit scalaire et distance euclidienne pour la correspondance de similarité.
Elasticsearch utilise l’algorithme HNSW pour la recherche vectorielle, implémenté via Apache Lucene. Cela crée un graphe où les vecteurs similaires se connectent les uns aux autres, de sorte que les recherches s’effectuent généralement en quelques millisecondes.
Gestion et stockage des données
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans sa base de données SQL. Vous pouvez stocker des vecteurs dans des tables régulières et les interroger avec du SQL standard, en combinant les recherches vectorielles avec les opérations de base de données régulières dans une seule requête. Mais vous ne pouvez créer des indices vectoriels que sur des tables columnstore et devez utiliser le format Vector Type(dimensions[, F32]).
Elasticsearch gère les vecteurs via l’architecture basée sur les segments de Lucene. Les vecteurs sont mis en mémoire tampon lors de l’indexation, puis sérialisés en segments. Le système maintient la cohérence entre différents champs lors des mises à jour, de sorte que les recherches voient soit toutes les anciennes valeurs, soit toutes les nouvelles valeurs.
Scalabilité
SingleStore distribue les données sur plusieurs nœuds pour les opérations vectorielles à grande échelle. Vous pouvez ajouter davantage de nœuds à mesure que vos données augmentent. Il excelle lorsqu’il s’agit de combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL.
Elasticsearch dispose d’une architecture distribuée pour la scalabilité via le partitionnement et la réplication. Bien qu’il fonctionne au mieux lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire, il peut évoluer au-delà de la RAM disponible. L’architecture basée sur les segments aide à gérer de grands jeux de données.
Fonctionnalités
Le principal avantage de SingleStore est son intégration SQL, ce qui le rend idéal pour les applications qui doivent combiner la recherche vectorielle avec des opérations de base de données régulières. Il convient bien aux systèmes de recommandation et aux chatbots IA qui ont besoin à la fois de correspondance par similarité vectorielle et de requêtes sur des données structurées.
Elasticsearch est excellent pour combiner la recherche vectorielle avec sa recherche existante. Vous pouvez mêler la similarité vectorielle aux résultats de recherche plein texte et utiliser les filtres Elasticsearch réguliers. Il s’intègre également bien avec ses fonctionnalités de sécurité, ses agrégations et le tri d’index.
Quand utiliser chacun
SingleStore : pour SQL et les vecteurs ensemble
SingleStore est idéal lorsque vous devez créer des applications qui combinent des opérations SQL et vectorielles. Si vous travaillez sur des systèmes de recommandation qui doivent prendre en compte à la fois les préférences utilisateur (sous forme de vecteurs) et les règles métier (sous forme de contraintes SQL), ou si vous créez des applications IA qui doivent combiner la similarité vectorielle avec des requêtes sur des données structurées. Il fonctionne bien lorsque vous devez évoluer horizontalement tout en exécutant du SQL complexe avec la recherche vectorielle.
Elasticsearch : pour les applications axées sur la recherche
Elasticsearch est idéal lorsque la recherche est l’objectif principal et que les capacités vectorielles sont un complément à la recherche existante. C’est le bon choix pour les applications qui ont besoin d’une recherche plein texte puissante avec de la similarité sémantique, comme les systèmes de recommandation de contenu ou les plateformes de récupération de documents. Il fonctionne bien lorsque vous devez combiner recherche par mots-clés, filtres et similarité vectorielle dans une seule requête, ce qui le rend excellent pour les applications qui doivent associer la recherche traditionnelle à la compréhension sémantique basée sur l’IA.
Résumé
Le choix entre SingleStore et Elasticsearch se résume à votre cas d’utilisation : SingleStore offre un SQL puissant avec des capacités vectorielles, tandis qu’Elasticsearch propose une recherche robuste avec prise en charge vectorielle. Votre décision doit être fondée sur le fait que vous ayez besoin d’une base de données principale avec des capacités vectorielles (SingleStore) ou d’un moteur de recherche avec recherche vectorielle (Elasticsearch). Tenez compte de votre pile technologique existante, des types de requêtes que vous exécuterez le plus souvent et de la nécessité d’opérations de base de données plus traditionnelles ou de fonctionnalités de recherche. Les deux peuvent effectuer une recherche vectorielle, mais ils sont performants dans des domaines différents, et conviennent donc à des cas d’utilisation différents.
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