SingleStore vs Redis : 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 Redis, 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 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 relationnelle distribuée, et Redis est une base de données en mémoire ; tous deux proposent la recherche vectorielle comme extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : aperçu 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 distinctes 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 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 correspondance de similarité. C’est très utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots IA, où la correspondance de similarité doit être 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 sur des 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, ce qui vous évite d’avoir à 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 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 voie à suivre.
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 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 maintenant les performances et la scalabilité.
Redis : Vue d’ensemble et technologie de base
Redis était à l’origine connu pour son stockage de données en mémoire et a ajouté des capacités de recherche vectorielle grâce à la Redis Vector Library, qui fait désormais partie de Redis Stack. Cela permet à Redis d’effectuer une recherche de similarité vectorielle tout en conservant sa vitesse et ses performances.
La recherche vectorielle dans Redis est construite au-dessus de son infrastructure existante, en utilisant le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes. Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative des plus proches voisins, ce qui permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels de grande dimension.
L’un des principaux atouts de la recherche vectorielle Redis est qu’elle peut combiner la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel sur d’autres attributs. Cette recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui tiennent compte à la fois de la similarité sémantique et de critères de métadonnées spécifiques, ce qui la rend polyvalente pour de nombreuses applications pilotées par l’IA.
La Redis Vector Library fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle offre des fonctionnalités comme la conception de schémas flexible, les requêtes vectorielles personnalisées et des extensions pour les tâches liées aux LLM, telles que la mise en cache sémantique et la gestion de session. Cela permet aux ingénieurs IA/ML et aux data scientists d’intégrer plus facilement Redis dans leur flux de travail IA, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
Principales différences
Méthodologie de recherche et algorithmes
SingleStore offre aux utilisateurs plusieurs options d’algorithmes de recherche, ce qui le rend adaptable à différents cas d’usage. Le système implémente à la fois les méthodes de recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et Approximate Nearest Neighbor (ANN). Pour ANN en particulier, SingleStore prend en charge les méthodes d’indexation FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ. Cette variété permet aux développeurs d’équilibrer précision de recherche et vitesse en fonction de leurs besoins spécifiques.
Redis adopte une approche plus rationalisée des algorithmes de recherche vectorielle. Il se concentre sur deux implémentations principales : FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Les deux systèmes prennent en charge des métriques de similarité courantes comme le produit scalaire et la distance euclidienne, fournissant aux utilisateurs les outils standard nécessaires aux calculs de similarité vectorielle.
Gestion des données et architecture
SingleStore se distingue en intégrant la recherche vectorielle directement dans son système de base de données SQL. Cette intégration signifie que les développeurs peuvent stocker des vecteurs dans des tables de base de données standard et combiner les recherches vectorielles avec des opérations SQL classiques. Le système permet aux utilisateurs d’exécuter des requêtes complexes sans passer d’une base de données à une autre, et ils peuvent filtrer les résultats de recherche vectorielle à l’aide de conditions SQL standard. Cette approche unifiée simplifie l’architecture et réduit la complexité liée à la gestion de plusieurs systèmes.
Redis construit ses capacités de recherche vectorielle au-dessus de son architecture en mémoire existante via Redis Stack. Ce choix de conception préserve la vitesse emblématique de Redis tout en ajoutant des fonctionnalités vectorielles. Le système offre des capacités de recherche hybride qui combinent la similarité vectorielle avec le filtrage des métadonnées, tout en conservant une architecture simple et axée sur les performances.
Approches de scalabilité
SingleStore utilise une architecture distribuée pour gérer les opérations vectorielles à grande échelle. Le système répartit les données sur plusieurs nœuds, ce qui permet aux utilisateurs de passer à l’échelle en ajoutant davantage de nœuds à mesure que leurs données augmentent. Cette approche distribuée signifie que SingleStore peut gérer des volumes de données croissants tout en maintenant les performances, ce qui le rend adapté aux applications en croissance.
Redis exploite son modèle éprouvé de traitement en mémoire pour les opérations de recherche vectorielle. Bien que la documentation fournie ne détaille pas ses mécanismes exacts de mise à l’échelle pour la recherche vectorielle, le système conserve la vitesse caractéristique de Redis pour les opérations vectorielles, ce qui le rend efficace pour de nombreux cas d’utilisation.
Intégration et utilisation
SingleStore fournit une interface basée sur SQL pour les opérations vectorielles, ce qui la rend familière pour les équipes qui travaillent déjà avec des bases de données SQL. Le système a des exigences techniques spécifiques : les index vectoriels ne fonctionnent que sur les tables columnstore, doivent être créés sur une seule colonne de données vectorielles, et prennent actuellement en charge le format Vector Type(dimensions[, F32]), avec F32 comme seul type d’élément pris en charge. Ces exigences créent un cadre structuré pour les opérations vectorielles.
Redis offre une intégration via sa Vector Library, qui fournit une gamme de fonctionnalités conçues pour les applications d’IA modernes. Le système comprend des capacités de conception de schémas flexibles, des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions spécifiques pour les tâches de modèles de langage. Il fournit également des outils pour la mise en cache sémantique et la gestion des sessions, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications pilotées par l’IA.
Quand choisir SingleStore
SingleStore pour les applications qui nécessitent une base de données SQL complète avec recherche vectorielle, en particulier pour le traitement distribué de données à grande échelle, le SQL complexe avec recherche vectorielle, ou lorsque l’on travaille avec des équipes déjà familières avec les systèmes SQL - en particulier pour les applications d’entreprise qui doivent maintenir la cohérence des données tout en effectuant des opérations vectorielles.
Quand choisir Redis
Redis pour les applications qui nécessitent rapidité et simplicité, en particulier pour le traitement vectoriel rapide en mémoire, la conception de schémas flexibles ou l’intégration de modèles de langage - en particulier pour les applications en temps réel, les systèmes pilotés par l’IA qui nécessitent une recherche rapide de similarité vectorielle ou les projets où les performances en mémoire sont essentielles.
Résumé
C’est SingleStore ou Redis - votre choix dépend de votre cas d’utilisation - SingleStore est une base de données SQL complète avec des capacités vectorielles, idéale pour les applications distribuées complexes, et Redis est une solution de recherche vectorielle haute performance construite sur son architecture en mémoire. Votre choix doit être basé sur la taille des données, la complexité des requêtes, les besoins en performance et sur la nécessité d’une base de données complète ou d’une solution de recherche vectorielle.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et Redis, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous aider dans cette démarche est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. En fin de compte, 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 de 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 géré) 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 distribué 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 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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