SingleStore vs LanceDB : 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 LanceDB, 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, telles que la signification sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des 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 de 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 distribué, relationnel, avec la recherche vectorielle comme extension, et LanceDB est une base de données vectorielle sans serveur. 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 séparées 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 plage de prix, ou explorer des plongements 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 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 se trouve une architecture conçue pour la performance et la mise à l’échelle. 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 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 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 ensembles 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 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 plongements vectoriels. En combinant cela avec des fonctionnalités de base de données traditionnelles, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes en utilisant la syntaxe SQL tout en maintenant performance et évolutivité.
Qu’est-ce que LanceDB** ? Un aperçu**
LanceDB est une base de données vectorielle open-source pour l’IA qui stocke, gère, interroge et récupère des embeddings à partir de données multimodales à grande échelle. Basée sur Lance, un format de données colonnaire open-source, LanceDB offre une intégration facile, une bonne évolutivité et un bon rapport coût-efficacité. Elle peut fonctionner intégrée dans des backends existants, directement dans des applications clientes ou comme base de données serverless distante, ce qui la rend polyvalente pour de nombreux cas d’utilisation.
La recherche vectorielle est au cœur de LanceDB. Elle prend en charge à la fois la recherche exhaustive des k plus proches voisins (kNN) et la recherche approximate nearest neighbor (ANN) à l’aide d’un index IVF_PQ. Cet index divise l’ensemble de données en partitions et applique la quantification de produit pour une compression vectorielle efficace. LanceDB dispose également d’une recherche en texte intégral et d’indices scalaires pour améliorer les performances de recherche sur différents types de données.
LanceDB prend en charge diverses métriques de distance pour la similarité vectorielle, notamment la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire. La base de données permet une recherche hybride combinant des approches sémantiques et basées sur des mots-clés, ainsi que le filtrage sur des champs de métadonnées. Cela permet aux développeurs de créer des systèmes de recherche et de recommandation complexes.
Le public principal de LanceDB est composé de développeurs et d’ingénieurs travaillant sur des applications d’IA, des systèmes de recommandation ou des moteurs de recherche. Son cœur basé sur Rust et sa prise en charge de plusieurs langages de programmation la rendent accessible à un large éventail d’utilisateurs techniques. L’accent mis par LanceDB sur la facilité d’utilisation, l’évolutivité et la performance en fait un excellent outil pour ceux qui manipulent des données vectorielles à grande échelle et recherchent des solutions efficaces de recherche de similarité.
Principales différences
Méthodologie de recherche
SingleStore offre une gamme complète d’options de recherche vectorielle, notamment la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN). Nous prenons en charge plusieurs types d’index comme FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ, afin que vous puissiez ajuster précisément l’équilibre entre précision de recherche et performance en fonction de votre cas d’utilisation.
LanceDB adopte une approche plus ciblée de la recherche vectorielle avec la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN) via notre index IVF_PQ. Ils combinent la recherche vectorielle avec la recherche en texte intégral et des indices scalaires, afin que vous puissiez créer des solutions de recherche complexes. Les deux systèmes prennent en charge les métriques de distance standard comme la distance euclidienne, la similarité cosinus et le produit scalaire, afin que vous puissiez les utiliser pour toute recherche de similarité.
Gestion des données
SingleStore intègre la recherche vectorielle directement dans sa base de données SQL, vous devez donc créer des index vectoriels sur des tables columnstore. Nous prenons en charge le format Vector Type(dimensions[, F32]) afin que vous puissiez combiner des opérations vectorielles avec des requêtes SQL standard. Cela signifie que vous pouvez filtrer et agréger en parallèle de la recherche par similarité vectorielle, le tout dans la même requête.
LanceDB gère les données grâce à sa base au format colonnaire Lance, conçue pour les données multimodales. Ils sont efficaces pour gérer différents types de données et prennent en charge des approches de recherche hybride qui combinent des méthodes sémantiques et basées sur des mots-clés. Cela les rend particulièrement adaptés aux applications qui nécessitent une modélisation des données flexible et des schémas de recherche complexes à travers différents types de données.
Évolutivité et performance
SingleStore évolue grâce à une architecture distribuée qui répartit les données sur plusieurs nœuds. Vous pouvez évoluer horizontalement en ajoutant simplement davantage de nœuds à mesure que vos données augmentent. Les performances sont optimisées grâce à un processeur de requêtes intégré qui peut combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL standard et réduire la surcharge liée à des étapes de traitement séparées. Nous offrons un compromis configurable entre vitesse et précision grâce à notre recherche ANN.
LanceDB évolue grâce à ses options de déploiement flexibles et à une compression vectorielle efficace. Ils utilisent l’indexation IVF_PQ pour gérer les opérations vectorielles à grande échelle. Vous pouvez exécuter LanceDB intégré dans votre système existant ou comme base de données serverless, ce qui vous permet d’évoluer en fonction de votre cas d’utilisation et de votre profil de charge. Les performances peuvent être ajustées selon vos exigences de déploiement et d’application.
Intégration et écosystème
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans sa base de données SQL complète, vous n’avez donc pas besoin d’avoir une base de données vectorielle séparée dans votre stack technologique. L’interface SQL est également très accessible aux équipes déjà familières avec les bases de données traditionnelles. Cela signifie que vous pouvez créer des fonctionnalités d’IA et de recherche vectorielle sans gérer plusieurs systèmes ni vous occuper de transferts de données.
LanceDB offre une flexibilité d’intégration grâce à son architecture open-source et à ses multiples options de déploiement. Vous pouvez l’intégrer dans vos backends, l’exécuter dans vos applications clientes ou le déployer comme base de données serverless distante. Le cœur en Rust vous offre des avantages en matière de performance, et la prise en charge de plusieurs langages le rend accessible à différentes équipes de développement. La nature open-source du projet signifie que les contributions et extensions de la communauté sont encouragées.
Facilité d’utilisation
SingleStore utilise la syntaxe SQL pour les opérations vectorielles, ce qui le rend très accessible aux développeurs ayant une expérience des bases de données. La courbe d’apprentissage concerne principalement la compréhension des exigences des index vectoriels et des stratégies d’optimisation. Comme il est intégré, vous pouvez travailler avec des vecteurs en utilisant les mêmes outils et approches que ceux que vous utilisez pour les opérations de bases de données traditionnelles.
LanceDB privilégie l’expérience développeur grâce à une intégration simple et à une prise en charge complète des langages. Ils réduisent les obstacles à la mise en œuvre tout en conservant la flexibilité nécessaire aux applications complexes de recherche vectorielle. La communauté open-source fournit davantage de ressources et de support pour aider les développeurs à apprendre à utiliser le système.
Coût
Le coût de SingleStore repose sur le fait qu’il s’agit d’un système de base de données complet, donc le coût est lié à la mise à l’échelle basée sur les nœuds et à la gestion de l’infrastructure. L’investissement initial peut être plus élevé que celui des bases de données vectorielles dédiées, mais vous pouvez réduire les coûts en consolidant plusieurs bases de données en une seule. Le coût total de possession doit prendre en compte à la fois le coût direct des licences et les avantages opérationnels d’une recherche vectorielle intégrée.
LanceDB présente des avantages de coût en tant que solution open-source, ce qui le rend adapté aux petits déploiements ou aux projets soumis à des contraintes budgétaires. L’option de déploiement serverless vous offre de la flexibilité dans la gestion des coûts d’infrastructure, et les déploiements auto-hébergés vous donnent plus de contrôle sur vos dépenses. Le coût réel variera en fonction de vos exigences de déploiement et de mise à l’échelle.
Quand choisir SingleStore
Choisissez SingleStore lorsque vous avez besoin de recherche vectorielle au sein d’une base de données SQL mature, que vous disposez déjà d’une expertise SQL, que vous avez besoin d’une prise en charge d’une forte concurrence ou que vous souhaitez combiner des opérations SQL complexes avec la recherche vectorielle. C’est idéal pour les environnements d’entreprise où la consolidation des données et l’intégration SQL sont essentielles, et où vous avez besoin d’un éventail d’options d’index vectoriel pour l’optimisation.
Quand choisir LanceDB
LanceDB est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’une base de données vectorielle dédiée, d’options de déploiement légères et flexibles, d’une solution open-source ou que vous travaillez principalement avec des données multimodales. C’est parfait pour les petits projets appelés à grandir, les équipes qui veulent un contrôle direct sur leur implémentation de recherche vectorielle ou les applications qui nécessitent une intégration étroite entre la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral.
Conclusion
SingleStore est idéal pour les environnements d’entreprise où l’intégration SQL et l’éventail d’options de recherche vectorielle sont essentiels, pour les organisations qui souhaitent ajouter le vectoriel à leurs opérations de base de données existantes. LanceDB est flexible, open-source et performant sur les données multimodales, il est donc parfait pour les équipes qui ont besoin d’une base de données vectorielle dédiée. En fin de compte, votre choix dépendra de vos cas d’utilisation, de votre infrastructure existante, de l’expertise de votre équipe et de vos exigences en matière d’évolutivité. Tenez compte du volume de données, des modèles de requêtes, des besoins d’intégration et des contraintes budgétaires.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de LanceDB, 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 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 de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, 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) avec 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 à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel 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 classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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