SingleStore vs Rockset : 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 Rockset, 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 le sens sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 les 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 relationnel distribué et Rockset est une base de données de recherche et d’analyse dotée de capacités de recherche vectorielle en tant qu’extension. Les deux disposent de capacités de recherche vectorielle en tant qu’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 dans la base de données elle-même, vous n’avez donc 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 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 de similarité. C’est extrêmement utile pour les applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA où la correspondance de similarité est rapide.
Au cœur de SingleStore se trouvent les performances 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 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 de voisins les plus proches 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 : 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 solution à privilégier.
La mise en œuvre 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 à l’aide de la syntaxe SQL tout en maintenant les performances et l’évolutivité.
Rockset : Présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analytique en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les plongements vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui la rend idéale pour les applications qui nécessitent des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est Converged Indexing, construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour sur place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est extrêmement efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents allant jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation de plongements vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN) et utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité. Rockset est indépendant de l’algorithme, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, columnaires et en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de modèles de requêtes dès le départ. Rockset prend également en charge le filtrage par métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose d’API SQL et REST pour l’interface de requête.
Principales différences
Méthodologie de recherche
SingleStore propose un éventail d’options de recherche vectorielle. Au cœur du système, il offre la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) pour les situations où la précision est essentielle. Pour les jeux de données plus volumineux où la vitesse est importante, SingleStore propose la recherche de voisins les plus proches approximatifs (ANN) avec divers types d’index, notamment FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ. Il prend en charge à la fois le produit scalaire et la distance euclidienne pour la correspondance de similarité, ce qui donne aux développeurs de la flexibilité dans la manière dont ils mesurent la similarité vectorielle.
Rockset adopte une approche différente avec sa technologie Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes dans un seul système. Cela permet un traitement efficace des requêtes sur différents types de données et modèles de recherche. Rockset prend en charge les méthodes de recherche KNN et ANN grâce à un index FAISS distribué pour l’évolutivité. L’une des fonctionnalités clés est sa conception indépendante de l’algorithme, qui permet aux équipes de mettre en œuvre leurs propres méthodes de recherche si nécessaire.
Gestion des données
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans sa base de données, les index vectoriels doivent donc être créés sur des tables columnstore. Le système utilise un format spécifique Vector Type(dimensions[, F32]) avec F32 comme seul type d’élément pris en charge. Cette approche structurée rend SingleStore idéal pour les applications qui doivent combiner des opérations de base de données traditionnelles avec des capacités de recherche vectorielle, comme les systèmes de recommandation de produits ou les applications de recherche sémantique.
Rockset est excellent pour gérer différents types et formats de données. Il peut traiter des données structurées et non structurées, des documents jusqu’à 40 Mo et une dimensionnalité vectorielle jusqu’à 200 000. Construit sur RocksDB mutable, Rockset est performant pour le traitement des données en temps réel et peut ingérer et traiter des données en streaming en 1 à 2 secondes. Il est donc idéal pour les applications qui nécessitent des analyses en temps réel et des mises à jour fréquentes des données.
Évolutivité et performances
SingleStore évolue en distribuant les données sur plusieurs nœuds. À mesure que les données augmentent, les utilisateurs peuvent ajouter davantage de nœuds pour maintenir les performances. Le processeur de requêtes combine la recherche vectorielle avec les opérations SQL, de sorte qu’aucune requête séparée n’est nécessaire. Cela est particulièrement utile pour les applications à grande échelle qui doivent effectuer des opérations complexes impliquant à la fois des données traditionnelles et la recherche vectorielle.
Rockset est axé sur les performances de recherche et d’analyse en temps réel. Son architecture est conçue pour gérer des flux d’événements à haute vélocité. Il dispose d’un optimiseur basé sur les coûts qui choisit entre les méthodes de recherche KNN et ANN en fonction des exigences de la requête. Cette optimisation, combinée à son architecture distribuée, garantit des performances constantes à mesure que les données augmentent et que la complexité des requêtes s’accroît.
Flexibilité et intégration
SingleStore dispose d’une interface basée sur SQL pour les opérations vectorielles, ce qui le rend accessible aux équipes déjà familières avec SQL. Il est idéal pour les applications qui combinent des fonctionnalités de base de données traditionnelles avec des capacités de recherche vectorielle, comme la recherche sémantique et la génération augmentée par récupération (RAG). Bien qu’il soit limité au type de vecteur F32, cette standardisation facilite le développement et l’optimisation.
Rockset offre davantage de flexibilité dans ses options d’intégration, avec des API SQL et REST. Il prend en charge les modèles multimodaux et peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN. Son filtrage flexible des métadonnées et ses capacités de recherche hybride permettent des requêtes complexes qui combinent la similarité vectorielle avec des critères de recherche traditionnels. Il est donc idéal pour les applications qui nécessitent différentes capacités de recherche et d’analyse.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est le meilleur choix pour les applications à grande échelle qui ont besoin de capacités de base de données traditionnelles et de recherche vectorielle dans un seul système. Il est idéal pour les entreprises qui exécutent des moteurs de recommandation, des applications de recherche sémantique ou des applications alimentées par l’IA où la compatibilité SQL est importante et où il faut combiner des opérations vectorielles avec des requêtes de base de données classiques. La technologie excelle dans la recherche kNN exacte, ce qui la rend parfaite pour les applications où la précision de la recherche ne peut pas être compromise, comme les services financiers, les recommandations de produits e-commerce ou l’analyse de données médicales où l’exactitude est essentielle.
Quand choisir Rockset
Rockset est le meilleur choix pour les applications qui nécessitent une recherche et des analyses en temps réel, en particulier lorsqu’elles traitent des données changeantes ou des scénarios de streaming. Il est idéal pour les entreprises qui gèrent plusieurs types et formats de données ou qui ont besoin d’une recherche flexible sur des vecteurs à haute dimension. La technologie est parfaite pour des cas d’utilisation tels que les tableaux de bord d’analyses en temps réel, l’analyse de journaux avec recherche vectorielle ou les applications qui doivent mettre à jour rapidement les index de recherche ; elle est donc idéale pour les scénarios où la fraîcheur des données est importante et où vous devez combiner la recherche en texte intégral avec des opérations vectorielles.
Conclusion
Le choix entre SingleStore et Rockset dépend en fin de compte de vos besoins techniques spécifiques et de vos cas d’utilisation. SingleStore est excellent pour une base de données unifiée avec recherche vectorielle, donc adapté aux applications qui doivent combiner des opérations de données traditionnelles avec la recherche vectorielle à grande échelle. Rockset est excellent pour la recherche et l’analyse en temps réel, donc adapté aux applications qui doivent gérer plusieurs types de données et des mises à jour rapides. Lors de votre décision, tenez compte de la fréquence de mise à jour de vos données, de la précision de recherche, des besoins en dimensionnalité vectorielle et des exigences de traitement en temps réel. Les deux sont des solutions robustes, mais leurs points forts sont différents ; elles conviennent donc à des cas d’utilisation différents.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et Rockset, 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 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 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 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 principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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