SingleStore vs Qdrant : 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 Qdrant, 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 haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens 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 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 conçues spécifiquement 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 avec la recherche vectorielle comme extension, et Qdrant est une base de données vectorielle. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : présentation et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant à la base de données elle-même, 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 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 IA, où la mise en correspondance par similarité est 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, vous n’avez donc 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, 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 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.
L’implémentation technique des index vectoriels dans SingleStore comporte des exigences spécifiques. Ces index 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 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 combinant cela avec les 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 les performances et l’évolutivité.
Qdrant : Présentation et technologie de base
Qdrant est une base de données vectorielle conçue spécifiquement pour la recherche de similarité et les applications de machine learning. Elle est conçue dès le départ pour gérer efficacement les données vectorielles, ce qui en fait un choix de premier plan pour les développeurs travaillant sur des projets axés sur l’IA. Qdrant excelle dans l’optimisation des performances et peut fonctionner avec des données vectorielles de grande dimension, ce qui est crucial pour de nombreux modèles modernes de machine learning.
L’un des principaux atouts de Qdrant est sa modélisation de données flexible. Elle vous permet de stocker et d’indexer non seulement des vecteurs, mais aussi les données de payload associées à chaque vecteur. Cela signifie que vous pouvez exécuter des requêtes complexes qui combinent la similarité vectorielle avec un filtrage basé sur les métadonnées, offrant des capacités de recherche plus puissantes et nuancées. Qdrant garantit la cohérence des données grâce à des transactions conformes à ACID, même lors d’opérations concurrentes.
Les capacités de recherche vectorielle de Qdrant constituent un élément central de son architecture. Elle utilise une version personnalisée de l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour l’indexation, connu pour son efficacité dans les espaces de grande dimension. Cela permet une recherche rapide approximative des plus proches voisins, essentielle pour de nombreuses applications d’IA. Pour les scénarios où la précision prime sur la vitesse, Qdrant prend également en charge des méthodes de recherche exacte.
Ce qui distingue Qdrant, c’est son langage de requête et la conception de son API. Elle offre un riche ensemble d’options de filtrage et de requête qui fonctionnent de manière transparente avec la recherche vectorielle, permettant des requêtes complexes en plusieurs étapes. Cela la rend particulièrement adaptée aux applications qui doivent effectuer une recherche sémantique parallèlement à un filtrage traditionnel. Qdrant inclut également des fonctionnalités comme le partitionnement automatique et la réplication pour vous aider à évoluer à mesure que vos données et votre charge de requêtes augmentent. Elle prend en charge une variété de types de données et de conditions de requête, notamment la correspondance de chaînes, les plages numériques et les géolocalisations. Les fonctionnalités de quantification scalaire, produit et binaire de Qdrant peuvent réduire considérablement l’utilisation de la mémoire et améliorer les performances de recherche, en particulier pour les vecteurs de grande dimension.
Principales différences
Évolutivité et performances
L’évolutivité est un point fort pour les deux, mais elles l’abordent différemment. SingleStore utilise une architecture distribuée pour évoluer horizontalement en ajoutant des nœuds, ce qui est idéal pour les charges de travail à grande échelle et à forte concurrence. Son processeur de requêtes distribué garantit les performances même lors de la gestion de milliards de vecteurs ou de requêtes complexes combinant des opérations vectorielles et SQL.
Qdrant évolue également horizontalement grâce au partitionnement automatique et à la réplication afin de gérer la croissance des données et de la charge des requêtes. Il est optimisé pour les données vectorielles de grande dimension et utilise la quantification scalaire et binaire pour réduire l’utilisation de la mémoire tout en maintenant une vitesse de recherche élevée. Cela rend Qdrant parfait pour les applications d’IA en temps réel qui doivent traiter de grands ensembles de données vectorielles en temps réel.
Flexibilité et personnalisation
SingleStore dispose d’un environnement piloté par SQL pour la personnalisation, où vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes relationnelles traditionnelles. Bien que cela soit excellent pour intégrer la recherche vectorielle dans des workflows de données plus larges, c’est moins flexible pour les opérations vectorielles spécialisées. La configuration structurée du système peut limiter la personnalisation pour certains cas d’utilisation avancés.
Qdrant est très flexible et dispose d’une API riche pour créer des requêtes complexes. Vous pouvez effectuer des requêtes en plusieurs étapes qui combinent la similarité vectorielle avec des filtres basés sur les métadonnées ou les attributs de payload. Cette flexibilité s’étend à la gestion de différentes conditions de requête comme les plages numériques, la correspondance de texte et les géolocalisations. Les options de personnalisation de Qdrant le rendent parfait pour les cas d’utilisation qui nécessitent des opérations de recherche nuancées et hautement personnalisées.
Intégration et écosystème
SingleStore est une plateforme de base de données complète, ce qui en fait un excellent choix pour les environnements qui doivent intégrer la recherche vectorielle dans des workflows de base de données plus larges. Il fonctionne bien avec les équipes déjà familières avec les bases de données relationnelles et s’intègre facilement aux systèmes existants basés sur SQL. Cela facilite la création d’applications qui combinent des capacités transactionnelles et analytiques avec la recherche vectorielle.
Qdrant est conçu pour les écosystèmes d’IA et de machine learning. Il s’intègre parfaitement avec des frameworks populaires comme PyTorch et TensorFlow, ce qui le rend parfait pour les développeurs qui créent des pipelines d’IA. Ses API REST et gRPC le rendent compatible avec les applications modernes, et vous pouvez facilement intégrer la recherche vectorielle dans différents workflows de machine learning. Pour les équipes qui créent des applications pilotées par l’IA, Qdrant est un choix plus naturel.
Facilité d’utilisation
SingleStore se distingue par sa familiarité pour les développeurs habitués à SQL. Son interface pilotée par SQL le rend facile à adopter pour ceux qui viennent de bases de données relationnelles traditionnelles. La documentation vise à vous aider à combiner des requêtes relationnelles et vectorielles, ce qui facilite l’intégration pour les charges de travail mixtes.
Qdrant est conçu pour être intuitif pour les développeurs IA, avec des API conviviales et une documentation claire. La plateforme est simple à mettre en œuvre et vous pouvez configurer et exécuter une recherche de similarité vectorielle très rapidement. Pour les équipes axées sur le machine learning, l’API de Qdrant et sa prise en charge de scénarios de requêtes avancés rendent la courbe d’apprentissage beaucoup plus faible.
Coût
Le coût dépend de votre cas d’utilisation. Les capacités plus larges de SingleStore en tant que plateforme de base de données complète peuvent entraîner des coûts opérationnels plus élevés. Mais si vous avez besoin d’une solution unique pour les données relationnelles et vectorielles, elle peut éliminer le besoin de plusieurs systèmes et potentiellement réduire les coûts globaux.
Qdrant, étant conçu spécifiquement pour la recherche vectorielle, est probablement plus rentable pour les charges de travail spécialisées. Ses optimisations comme la quantification scalaire et binaire aident à économiser la mémoire, à améliorer les performances et à réduire les besoins matériels. Pour les applications qui portent uniquement sur la recherche de similarité vectorielle, Qdrant est plus rentable.
Sécurité
SingleStore dispose de fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et la conformité à diverses normes réglementaires. Cela en fait un bon choix pour les organisations ayant des exigences de sécurité élevées.
Qdrant dispose de fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Bien qu’il puisse ne pas égaler les offres de niveau entreprise de SingleStore, il offre une sécurité suffisante pour la plupart des applications pilotées par l’IA. Pour les secteurs fortement réglementés ou ceux qui nécessitent des fonctionnalités avancées de conformité, SingleStore peut avoir un avantage.
Quand utiliser SingleStore
SingleStore est adapté lorsque vous devez intégrer la recherche vectorielle dans une base de données plus vaste. Son approche SQL est idéale pour les applications qui combinent des charges de travail transactionnelles et analytiques avec la similarité vectorielle, comme les plateformes d’e-commerce filtrant par prix ou les tableaux de bord IA avec recherche sémantique. L’architecture distribuée de SingleStore signifie qu’il peut gérer de grands ensembles de données, ce qui en fait un bon choix pour les entreprises ayant une forte concurrence et des types de données mixtes.
Quand utiliser Qdrant
Qdrant est conçu pour les cas d’utilisation de recherche vectorielle et de machine learning. Sa capacité à combiner la recherche par similarité avec le filtrage par métadonnées le rend parfait pour les workflows pilotés par l’IA, comme les recommandations personnalisées, la recherche sémantique ou la récupération d’images et de documents. Les développeurs travaillant avec des données vectorielles à haute dimension provenant de grands modèles de langage ou de pipelines de machine learning apprécieront la conception spécialisée de Qdrant, son traitement rapide des requêtes et ses solides intégrations avec des frameworks ML populaires comme PyTorch et TensorFlow.
Résumé
SingleStore et Qdrant sont des outils très différents. SingleStore est une base de données tout-en-un qui intègre la recherche vectorielle avec SQL, parfaite pour les charges de travail d’entreprise complexes. Qdrant, avec son accent mis sur la similarité vectorielle et les requêtes flexibles, est mieux adapté aux cas d’utilisation pilotés par l’IA qui nécessitent une recherche et un filtrage hautes performances. Le choix entre les deux dépendra de votre cas d’utilisation, de vos types de données et de vos exigences en matière de scalabilité.
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 pouvant 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 ensembles 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 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 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 ensembles 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 rumeurs.
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 dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles 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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