SingleStore vs Vald : 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 Vald, 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 spécialement conçues 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 avec la recherche vectorielle comme extension, et Vald est une base de données vectorielle spécialement conçue. 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, 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 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 mise en correspondance par similarité. C’est particulièrement utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA, où la mise en correspondance par similarité est rapide.
À la base, SingleStore est conçu pour la performance et le passage à l’échelle. La base de données distribue les données sur plusieurs nœuds, ce qui vous permet de 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, vous n’avez donc 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 ensembles de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche approximative des plus proches voisins (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 a 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 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 la scalabilité.
Vald : aperçu et technologie de base
Vald est un outil puissant pour effectuer très rapidement des recherches dans d’énormes quantités de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme ultra-rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa manière de gérer l’indexation. Habituellement, lorsque vous construisez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, ce qui permet aux recherches de continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à craindre de tout perdre si quelque chose tourne mal.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner efficacement dans le cloud, vous pouvez donc facilement ajouter davantage de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes quantités d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent toujours fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en préoccuper. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent effectuer des recherches dans des tonnes de données vectorielles rapidement et de manière fiable.
Différences clés
Méthodologie de recherche
SingleStore offre plusieurs approches de recherche : la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche approximative des plus proches voisins (ANN). Le système prend en charge plusieurs types d’index vectoriels : FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Vous pouvez choisir entre le produit scalaire et la distance euclidienne pour la correspondance de similarité. Vald adopte une approche ciblée en utilisant l’algorithme NGT (Neighborhood Graph and Tree) comme mécanisme de recherche principal. Cet algorithme est conçu pour la recherche de similarité à grande vitesse sur de vastes ensembles de données vectorielles et est particulièrement efficace pour la recherche vectorielle pure.
Gestion des données et intégration
SingleStore est unique en ce sens qu’il intègre la recherche vectorielle au sein d’une base de données SQL. Cela signifie que vous pouvez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL, stocker des vecteurs dans des tables de base de données classiques et appliquer des filtres SQL aux résultats de recherche vectorielle. Cette approche unifiée réduit la pile technologique en éliminant le besoin d’une base de données vectorielle séparée. Vald gère les données différemment : il se concentre uniquement sur les opérations vectorielles. Il fournit des gestionnaires d’entrée/sortie de données personnalisés et une prise en charge de l’intégration gRPC, ce qui le rend adapté aux applications qui traitent principalement des données vectorielles et nécessitent des capacités spécialisées de recherche vectorielle.
Scalabilité et performances
Les deux systèmes disposent de fonctionnalités de scalabilité, mais ils l’abordent différemment. SingleStore distribue les données sur plusieurs nœuds ; vous pouvez ajouter des nœuds pour augmenter la capacité. Le système combine les opérations vectorielles et SQL dans des requêtes distribuées, mais nécessite une configuration spécifique des tables columnstore. L’architecture de scalabilité de Vald inclut la construction d’index distribuée sur plusieurs machines, la sauvegarde automatique des données d’index et la réplication des index. Il peut continuer à traiter les recherches pendant les mises à jour d’index et dispose d’un équilibrage de charge automatique pour maintenir les performances à mesure que vous évoluez. Sa conception prête pour le cloud facilite la mise à l’échelle du calcul et de la mémoire selon les besoins.
Applications pratiques
SingleStore convient aux applications qui ont besoin à la fois d’opérations de base de données traditionnelles et de recherche vectorielle. Il est idéal pour les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots IA qui nécessitent des données structurées en plus des opérations vectorielles. Les cas d’utilisation courants sont la recherche sémantique utilisant des vecteurs issus de grands modèles de langage et la génération augmentée par récupération pour une génération de texte ciblée. Vald convient à la recherche vectorielle pure à grande échelle. Son architecture est particulièrement adaptée aux applications qui nécessitent une indexation continue sans interruption et un basculement intégré grâce à la réplication des index.
Considérations de mise en œuvre
Le choix entre SingleStore et Vald dépend souvent des exigences de votre projet. SingleStore peut être le meilleur choix si vous connaissez déjà SQL et devez combiner des opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle. L’approche basée sur SQL réduit la courbe d’apprentissage et simplifie l’architecture globale. Vald peut être plus adapté aux projets axés uniquement sur la recherche vectorielle, en particulier ceux qui exigent une haute disponibilité et un basculement automatique. Son orientation spécialisée sur les opérations vectorielles offre de meilleures performances pour les cas d’utilisation de recherche vectorielle pure.
Quand choisir SingleStore
Choisissez SingleStore lorsque vous devez combiner des opérations de base de données traditionnelles avec la recherche vectorielle, souhaitez utiliser la syntaxe SQL et voulez des applications qui gèrent à la fois des données structurées et des opérations vectorielles dans un seul système.
Quand choisir Vald
Sélectionnez Vald lorsque votre objectif principal est la recherche vectorielle pure, que vous avez besoin d’une indexation continue sans interruption, d’un basculement intégré grâce à la réplication des index ou que vous souhaitez un outil spécialisé pour les opérations vectorielles.
Conclusion
SingleStore est excellent pour SQL et les opérations de base de données combinant vectoriel et traditionnel dans les applications complexes qui ont besoin des deux. Vald est excellent pour les scénarios de recherche vectorielle pure grâce à son orientation spécialisée et sa haute disponibilité. Votre choix doit être basé sur la nécessité d’une base de données intégrée avec des capacités vectorielles (SingleStore) ou d’un système dédié de recherche vectorielle (Vald), ainsi que sur l’expertise de votre équipe et votre pile technologique existante.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de Vald, 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 des bases de données vectorielles. En fin de compte, 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 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 distribué sous la 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 dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de 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 VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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