SingleStore vs Pinecone : 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 Pinecone, 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 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 les 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 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 Pinecone est une base de données vectorielle. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : aperçu et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant à la base de données elle-même, afin que vous n’ayez pas besoin de bases de données vectorielles séparées dans votre stack 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 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 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 doit être rapide.
Au cœur de SingleStore se trouvent 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, afin que vous n’ayez pas besoin d’effectuer plusieurs requêtes séparées. Contrairement aux bases de données exclusivement 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 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 : 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 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 excellent 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 mise en correspondance d’images basée sur des embeddings vectoriels. En combinant cela avec les 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 maintenant les performances et l’évolutivité.
Pinecone : Les bases
Pinecone est un SaaS conçu pour la recherche vectorielle dans les applications d’apprentissage automatique. En tant que service managé, Pinecone gère l’infrastructure afin que vous puissiez vous concentrer sur la création d’applications plutôt que sur les bases de données. C’est une plateforme évolutive pour stocker et interroger de grandes quantités d’embeddings vectoriels pour des tâches comme la recherche sémantique et les systèmes de recommandation.
Les principales fonctionnalités de Pinecone incluent les mises à jour en temps réel, la compatibilité avec les modèles d’apprentissage automatique et une technique d’indexation propriétaire qui rend la recherche vectorielle rapide même avec des milliards de vecteurs. Les namespaces vous permettent de diviser les enregistrements au sein d’un index pour des requêtes plus rapides et la multitenance. Pinecone prend également en charge le filtrage par métadonnées, ce qui vous permet d’ajouter du contexte à chaque enregistrement et de filtrer les résultats de recherche pour améliorer la vitesse et la pertinence.
L’offre serverless de Pinecone facilite la gestion des bases de données et inclut des méthodes efficaces d’ingestion de données. L’une des fonctionnalités est la possibilité d’importer des données depuis un stockage objet, ce qui est très rentable pour l’ingestion de données à grande échelle. Cela utilise une opération asynchrone de longue durée pour importer et indexer des données stockées sous forme de fichiers Parquet.
Pour améliorer la recherche, Pinecone héberge le modèle multilanguage-e5-large pour la génération de vecteurs et dispose d’un processus de récupération en deux étapes avec reranking à l’aide du modèle bge-reranker-v2-m3. Pinecone prend également en charge la recherche hybride, qui combine des embeddings vectoriels denses et clairsemés afin d’équilibrer la compréhension sémantique avec la correspondance de mots-clés. Grâce à son intégration avec les frameworks d’apprentissage automatique populaires, à la prise en charge de plusieurs langages et à l’auto scaling, Pinecone est une solution complète pour la recherche vectorielle dans les applications d’IA, alliant performance et facilité d’utilisation.
Différences clés
Méthodologie et implémentation de la recherche
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans sa base de données SQL, avec la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche des plus proches voisins approximatifs (ANN). Il prend en charge plusieurs types d’indices : FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ. Il effectue la mise en correspondance par similarité via produit scalaire et distance euclidienne, ce qui le rend adapté à tout type d’application de recherche vectorielle.
Pinecone dispose de sa propre technique d’indexation propriétaire optimisée pour la recherche vectorielle. Il propose des mises à jour en temps réel et un processus de récupération en deux étapes avec reranking à l’aide du modèle bge-reranker-v2-m3. Il dispose d’un système de recherche hybride qui combine des embeddings vectoriels denses et clairsemés pour la compréhension sémantique et la correspondance par mots-clés. Pinecone propose également une génération vectorielle intégrée avec son modèle multilanguage-e5-large.
Données et architecture
Pinecone est une base de données SQL avec des capacités vectorielles. Vous devez créer des index vectoriels sur des tables columnstore et utiliser le format Vector Type(dimensions[, F32]). Ce qui est unique avec SingleStore, c’est que vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec du SQL classique dans une seule requête, sans avoir besoin d’exécuter plusieurs requêtes. L’architecture distribue les données sur plusieurs nœuds afin de pouvoir gérer des opérations vectorielles à grande échelle.
Pinecone est conçu pour la recherche vectorielle, en utilisant des namespaces pour partitionner et diviser les enregistrements au sein des index. Il dispose d’un filtrage robuste des métadonnées, ce qui vous permet d’effectuer une recherche contextuelle et d’affiner les résultats en fonction d’attributs supplémentaires. L’un des points forts de Pinecone est son système efficace d’ingestion de données, qui peut ingérer des données directement depuis un stockage objet à l’aide de fichiers Parquet. En tant que service managé avec une architecture serverless, Pinecone gère pour vous la complexité de l’infrastructure.
Scalabilité et performance
SingleStore évolue horizontalement en ajoutant davantage de nœuds au système. Le processeur de requêtes peut gérer efficacement les opérations combinées vectorielles et SQL, en distribuant la charge de travail entre les nœuds. Vous pouvez choisir une recherche exacte ou approximative, afin d’équilibrer précision et performance selon vos besoins. C’est idéal pour les applications qui doivent faire évoluer à la fois la recherche vectorielle et les opérations de base de données classiques.
Pinecone évolue grâce à une infrastructure d’auto-scaling qui ajuste les ressources en fonction de la demande. L’architecture de service managé prend en charge la complexité du passage à l’échelle, afin que vous puissiez vous concentrer sur le développement d’applications plutôt que sur la gestion de l’infrastructure. L’organisation de Pinecone basée sur les namespaces vous permet d’interroger efficacement des milliards de vecteurs, et ses techniques d’indexation spécialisées évoluent bien.
Intégration et expérience de développement
SingleStore dispose d’une interface SQL pour les opérations vectorielles, ce qui la rend familière aux équipes ayant déjà une expertise SQL. Vous pouvez créer des fonctionnalités d’IA complexes au sein même de la base de données, en combinant la recherche vectorielle avec des opérations de base de données classiques. Cette intégration peut simplifier le développement d’applications qui ont besoin à la fois de recherche vectorielle et de fonctionnalités de base de données classiques.
Pinecone s’intègre aux frameworks de ML populaires et prend en charge plusieurs langages. Il dispose d’une API simple pour les opérations vectorielles et de modèles pré-entraînés pour la génération vectorielle et le reranking.
Quand choisir SingleStore
SingleStore s’adresse aux entreprises qui doivent combiner des opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle dans un seul système. C’est idéal pour les entreprises qui exécutent des applications complexes nécessitant à la fois des requêtes sur des données structurées et de la recherche de similarité, comme des moteurs de recommandation qui tiennent compte de l’historique des transactions utilisateur, des catalogues de produits qui combinent recherche textuelle et recherche d’images, ou des applications financières qui doivent traiter des données de séries temporelles et des embeddings de documents. L’approche SQL est particulièrement adaptée aux équipes disposant déjà d’une expertise SQL et souhaitant disposer d’une architecture de données unifiée sans avoir à gérer des systèmes séparés pour les opérations vectorielles et les opérations de données traditionnelles.
Quand choisir Pinecone
Pinecone s’adresse aux équipes qui se concentrent exclusivement sur la recherche vectorielle et souhaitent un service managé avec une charge opérationnelle minimale. C’est idéal pour les applications qui privilégient une recherche rapide de similarité vectorielle, comme les systèmes de recommandation de contenu alimentés par l’IA, la recherche sémantique de documents ou les applications de similarité d’images qui n’ont pas besoin de jointures avec des tables de bases de données traditionnelles. L’architecture serverless de Pinecone et son apprentissage automatique intégré en font une solution parfaite pour les startups et les équipes qui veulent avancer rapidement sans gérer l’infrastructure ni implémenter leurs propres algorithmes de traitement vectoriel.
Conclusion
Le choix entre SingleStore et Pinecone dépend de vos données et de vos besoins opérationnels. SingleStore est une solution complète qui combine base de données traditionnelle et recherche vectorielle, idéale pour les applications qui ont besoin des deux dans un seul système. Son approche SQL et son architecture évolutive peuvent gérer des requêtes complexes sur des données vectorielles et structurées. Pinecone, avec sa recherche vectorielle spécialisée et son service managé, est une solution plus ciblée, idéale pour les scénarios de recherche vectorielle pure, et vous permet d’accélérer la mise sur le marché des applications spécifiques aux vecteurs. Votre décision doit être fondée sur votre stack technologique existante, l’expertise de votre équipe, vos besoins opérationnels et l’équilibre entre les opérations vectorielles et les opérations de base de données traditionnelles dont votre application a besoin.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et Pinecone, 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 distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
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 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 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 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 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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