SingleStore vs Faiss : 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 Faiss, 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 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 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 relationnelle distribuée avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Faiss est une bibliothèque légère open source conçue pour une recherche vectorielle efficace. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : présentation et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant directement dans la base de données, de sorte que vous n’avez pas besoin de bases de données vectorielles séparées 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 départements spécifiques. Le système prend en charge à la fois la recherche sémantique à l’aide de 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 IA, où la mise en correspondance par similarité est rapide.
Au cœur de SingleStore, tout est conçu pour la performance et le passage à l’échelle. 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, de sorte que vous n’avez 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, ce qui vous permet de 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 jeux de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche Approximate Nearest Neighbor (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.
La mise en œuvre 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 mise en correspondance d’images basée sur des embeddings vectoriels. En les combinant avec les fonctionnalités traditionnelles des bases de données, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes à l’aide de la syntaxe SQL tout en maintenant performance et évolutivité.
Faiss : puissance et flexibilité pour l’IA à grande échelle
Faiss (Facebook AI Similarity Search) est une bibliothèque open source développée par Meta (anciennement Facebook) qui fournit des outils très efficaces pour la recherche rapide de similarité et le clustering de vecteurs denses. Faiss est conçu pour la recherche de plus proches voisins à grande échelle et peut gérer à la fois les recherches approximatives et exactes dans des espaces vectoriels à haute dimension. Faiss est conçu pour gérer d’énormes jeux de données et se distingue par sa capacité à exploiter l’accélération GPU, offrant un gain majeur de performance pour les applications à grande échelle. Il est particulièrement bien adapté aux applications d’IA et d’apprentissage automatique.
Fonctionnalités clés de Faiss :
- Recherche approximative et exacte des K plus proches voisins (ANN et KNN) : Faiss prend en charge les recherches approximatives et exactes de plus proches voisins (NN). Il vous permet de faire un compromis entre vitesse et précision selon les besoins spécifiques de votre application.
- Accélération GPU : L’une des fonctionnalités remarquables de Faiss est sa prise en charge de l’accélération GPU. Cela lui permet de passer efficacement à l’échelle sur de grands jeux de données et d’effectuer des recherches plus rapidement que les méthodes reposant uniquement sur le CPU.
- Gestion de grands jeux de données : Faiss est optimisé pour gérer des jeux de données trop volumineux pour tenir en mémoire. Il utilise diverses techniques d’indexation, telles que les fichiers inversés et le clustering, pour organiser efficacement les données et effectuer des recherches sur d’immenses collections.
- Multiples stratégies d’indexation : Faiss prend en charge diverses méthodes d’indexation des vecteurs, telles que l’indexation flat (force brute), la quantification par produit et le clustering hiérarchique. Cela offre de la flexibilité dans la manière dont les recherches sont effectuées, selon que la vitesse ou la précision est plus importante.
- Prise en charge des systèmes distribués : Faiss peut effectuer des recherches sur plusieurs machines dans des systèmes distribués, ce qui le rend évolutif pour les applications de niveau entreprise.
- Intégration avec les frameworks d’apprentissage automatique : Faiss s’intègre bien avec d’autres frameworks d’apprentissage automatique, tels que PyTorch et TensorFlow, ce qui facilite son intégration dans les workflows d’IA.
Différences clés
Méthodologie de recherche et fonctionnalités de base
SingleStore intègre la recherche vectorielle directement dans son moteur de base de données SQL. Nous prenons en charge à la fois les recherches exactes des k plus proches voisins (kNN) et les recherches de plus proche voisin approximatif (ANN) grâce à diverses méthodes d’indexation (FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ). Vous pouvez effectuer une correspondance par similarité avec des métriques de produit scalaire et de distance euclidienne, ce qui convient à de nombreux cas d’utilisation.
Faiss, développé par Meta, adopte une approche différente en tant que bibliothèque spécialisée pour la recherche de similarité vectorielle et le clustering. Il dispose de capacités de recherche exactes et ANN avec une forte accélération GPU. Comme il est spécialisé pour les espaces vectoriels de grande dimension et les applications d’IA à grande échelle où la recherche vectorielle pure est la seule chose qui compte.
Gestion et stockage des données
L’approche de SingleStore combine la recherche vectorielle avec les capacités de base de données traditionnelles d’une manière unique. En stockant les vecteurs dans des tables de base de données classiques, vous pouvez combiner les recherches vectorielles avec du SQL standard et appliquer des filtres et des contraintes à l’aide de colonnes de base de données ordinaires. Cela maintient la cohérence des données avec ACID et vous permet de stocker à la fois des données structurées et vectorielles dans un seul système.
Faiss aborde la gestion des données avec une orientation vectorielle. En tant que bibliothèque dédiée à la recherche vectorielle, il offre un stockage et une récupération efficaces des vecteurs denses grâce à plusieurs stratégies d’indexation. Bien que cela donne d’excellentes performances de recherche vectorielle, cela signifie que vous avez besoin de solutions de stockage distinctes pour les données non vectorielles. Ce compromis entre spécialisation et étendue des fonctionnalités est un élément à prendre en compte pour les architectes système.
Évolutivité et performances
SingleStore évolue grâce à une architecture distribuée qui répartit les données sur plusieurs nœuds. Le système gère la distribution des données et l’optimisation des requêtes pour vous, ce qui vous permet d’ajouter davantage de nœuds à mesure que vos données augmentent. C’est idéal pour les environnements de production qui doivent équilibrer la recherche vectorielle avec les opérations de base de données traditionnelles.
Faiss excelle dans les performances de recherche vectorielle pure, en particulier avec l’accélération GPU. Il peut gérer d’immenses jeux de données grâce à la recherche accélérée par GPU et à la recherche distribuée sur plusieurs machines. Il dispose d’opérations efficaces en mémoire et de diverses techniques de compression pour les déploiements à grande échelle. Il peut exploiter la puissance du GPU, ce qui lui donne un grand avantage dans les opérations vectorielles intensives en calcul.
Intégration et écosystème
L’interface SQL de SingleStore pour les opérations vectorielles facilite son adoption par les équipes déjà familières avec les bases de données traditionnelles. Vous pouvez écrire des requêtes SQL standard pour les opérations vectorielles et utiliser les fonctionnalités intégrées de gestion des données. Cela élimine le besoin de systèmes de stockage vectoriel distincts et vous permet d’interagir de manière fluide avec les outils existants basés sur SQL.
L’écosystème Faiss s’articule autour des frameworks de machine learning, il offre une prise en charge native de PyTorch et TensorFlow via son API Python. C’est idéal pour les équipes d’IA et de machine learning. La bibliothèque est flexible et peut fonctionner avec des solutions de stockage personnalisées et s’intégrer à divers pipelines IA/ML, mais elle peut nécessiter un travail d’intégration supplémentaire.
Facilité d’utilisation et de mise en œuvre
SingleStore présente une courbe d’apprentissage plus douce pour les équipes ayant une expérience SQL. La syntaxe SQL s’étend naturellement aux opérations vectorielles et vous pouvez utiliser des outils standard de surveillance et de maintenance des bases de données. Les fonctionnalités intégrées de gestion des données, comme la sauvegarde et la restauration, réduisent la charge opérationnelle liée à la gestion de la recherche vectorielle.
La mise en œuvre de Faiss nécessite des connaissances plus spécialisées, vous devez avoir une bonne compréhension des opérations dans l’espace vectoriel et des compétences en programmation Python. Les équipes doivent gérer les données manuellement et effectuer un travail d’intégration personnalisé pour les systèmes de production. Mais cette complexité vous donne davantage de contrôle sur les détails de mise en œuvre.
Considérations relatives aux coûts et aux ressources
SingleStore suit un modèle de licence commerciale avec des coûts d’infrastructure pour le cluster de base de données. Il s’agit d’un coût direct, mais la pile simplifiée réduit la complexité globale du système et les coûts opérationnels en stockant les données classiques et vectorielles dans un seul système.
Faiss étant open-source, il n’a pas de coûts de licence, mais les organisations doivent prendre en compte les coûts d’infrastructure pour les ressources GPU, le temps de développement pour l’intégration et les coûts des systèmes de stockage supplémentaires. La maintenance de plusieurs systèmes ajoute de la complexité opérationnelle, mais les gains de performance peuvent les compenser pour des cas d’utilisation spécialisés.
Exigences techniques et mise en œuvre
SingleStore a des exigences techniques spécifiques, des tables columnstore pour les index vectoriels et la prise en charge du format Vector Type(dimensions[, F32]). La mise en œuvre nécessite des connaissances SQL et une infrastructure pour le déploiement de la base de données, mais ces exigences sont déjà familières aux opérations de bases de données.
Pour les implémentations Faiss, vous avez besoin d’un environnement Python et, éventuellement, d’une prise en charge GPU. Le système nécessite une implémentation de stockage personnalisée et un travail d’intégration avec les systèmes existants. Ces exigences techniques reflètent l’accent mis par Faiss sur la fourniture d’une recherche vectorielle flexible et haute performance.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est le meilleur choix pour les entreprises qui doivent combiner des opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle dans un seul système. Il est excellent pour des applications comme les plateformes e-commerce, les systèmes de recommandation de contenu et l’analytique client, où vous devez effectuer une recherche de similarité vectorielle tout en maintenant des relations avec des données structurées comme les profils utilisateur, les informations produit ou les enregistrements de transactions. L’approche basée sur SQL est particulièrement adaptée aux équipes travaillant déjà avec des bases de données relationnelles et qui souhaitent ajouter de l’IA sans changer l’infrastructure sous-jacente.
Quand choisir Faiss
Faiss est excellent pour les environnements purement IA et machine learning où la performance de la recherche vectorielle est le seul élément qui compte. Il est parfait pour les équipes de recherche, les applications de vision par ordinateur, les moteurs de recherche de similarité à grande échelle et le développement de modèles d’IA, où l’accélération GPU peut apporter de grands avantages. Les entreprises disposant d’équipes d’ingénierie ML dédiées, qui ont besoin d’un contrôle précis de leur implémentation de recherche vectorielle et peuvent gérer la complexité supplémentaire liée à la gestion de systèmes de stockage séparés, trouveront la flexibilité et les performances de Faiss très utiles.
Conclusion
SingleStore ou Faiss, cela dépend de vos exigences techniques et de votre organisation. SingleStore est une solution intégrée qui combine une base de données SQL avec la recherche vectorielle, idéale pour les entreprises qui ont besoin à la fois d’opérations de données traditionnelles et de fonctionnalités d’IA. Faiss est spécialisé dans la recherche vectorielle avec accélération GPU et intégration approfondie aux frameworks ML, parfait pour les applications exclusivement IA. Votre choix doit prendre en compte votre stack technologique existante, l’expertise de votre équipe, vos exigences de performance et le fait que vous ayez besoin d’une base de données complète ou d’une solution uniquement dédiée à la recherche vectorielle.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de Faiss, 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 des bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et modèles 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 d’analyse comparative open source destiné aux 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 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 basées 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 déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats d’analyse comparative 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.
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