SingleStore vs Vearch : 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 Vearch, 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, comme 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 central dans les applications d’IA, en 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 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 en tant qu’extension, et Vearch est une base de données vectorielle spécialisée. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : présentation et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant directement dans la base de données, vous n’avez donc 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 tranche de prix, ou explorer des embeddings de documents tout en limitant les résultats à des départements spécifiques. Le système prend en charge la recherche sémantique avec 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 est rapide.
Au cœur de SingleStore, tout est conçu pour la performance et l’évolutivité. La base de données distribue les données sur plusieurs nœuds, ce qui vous permet de 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 ensembles 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 y a 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 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 comme 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 correspondance d’images basée sur des embeddings vectoriels. En les combinant avec les fonctionnalités traditionnelles des bases de données, 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.
Qu’est-ce que Vearch** ? Vue d’ensemble et technologie de base**
Vearch est un outil destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données surpuissante, mais au lieu de stocker des données classiques, elle est conçue pour gérer ces embeddings vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’une des choses les plus intéressantes à propos de Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez rechercher par vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et aussi filtrer par données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc effectuer des recherches complexes comme « trouver des produits comme celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est également rapide : on parle de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous avez différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cela permet à Vearch de s’étendre et d’être fiable à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans difficulté.
Pour les développeurs, Vearch possède de belles fonctionnalités qui facilitent la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel afin que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est pratique pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour un développement et des tests rapides. Vearch est flexible en matière de méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, afin que vous puissiez optimiser pour votre matériel et votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une correspondance de similarité rapide, Vearch vous donne les outils pour y parvenir efficacement.
Différences clés
Méthodologie de recherche
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans sa base de données basée sur SQL afin que vous puissiez stocker et interroger des vecteurs avec vos données structurées. Nous prenons en charge la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) pour des résultats exacts et la recherche approximative des plus proches voisins (ANN) pour des performances rapides sur de grands ensembles de données. ANN utilise des méthodes d’indexation comme IVF_FLAT et HNSW, ce qui en fait une excellente solution pour les applications où le temps est essentiel, même si cela signifie sacrifier la précision absolue. Cela donne à SingleStore la capacité de gérer une gamme de cas d’utilisation de recherche, des requêtes précises aux grosses opérations.
Vearch est conçu pour la recherche de similarité vectorielle et est excellent pour les requêtes hybrides qui combinent la correspondance vectorielle avec le filtrage de données structurées. Par exemple, il peut effectuer des recherches complexes, comme trouver des produits similaires dans des catégories ou des fourchettes de prix spécifiques. Il prend en charge l’indexation IVFPQ et HNSW ainsi que les optimisations CPU et GPU, ce qui vous permet d’ajuster les performances à votre matériel et à votre cas d’utilisation. Vearch est parfait pour la recherche de similarité ultrarapide sur des jeux de données massifs.
Données
SingleStore stocke et gère les données vectorielles dans des tables columnstore, ce qui le rend compatible avec les données structurées. Son approche structurée simplifie les choses, mais comporte des limites, par exemple il ne prend en charge que le format Vector Type(dimensions[, F32]). Cela rend SingleStore idéal pour les applications où les données structurées et non structurées coexistent, mais moins flexible pour celles qui nécessitent différents formats ou configurations vectoriels.
Vearch est plus flexible avec les données. Il peut stocker plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est utile pour gérer des relations de données complexes. Et son indexation en temps réel signifie que les résultats de recherche reflètent les dernières mises à jour des données. Cet accent mis sur la flexibilité et le temps réel fait de Vearch un bon choix pour les développeurs qui créent des systèmes pilotés par l’IA reposant fortement sur des données non structurées ou semi-structurées.
Évolutivité et performances
SingleStore évolue horizontalement en distribuant les données sur plusieurs nœuds. Cela signifie que vous pouvez gérer des opérations vectorielles à grande échelle en ajoutant simplement davantage de nœuds au cluster. Son processeur de requêtes contribue également aux performances en combinant la recherche vectorielle et SQL dans une seule requête, afin de minimiser la surcharge et de maximiser l’efficacité pour les charges de travail mixtes.
Vearch évolue également bien ; il dispose d’une architecture en cluster où différents nœuds gèrent différentes tâches comme la gestion des métadonnées, le stockage des données et le routage. Cela garantit les performances à mesure que les jeux de données augmentent. Il peut traiter des millions de vecteurs en quelques millisecondes, ce qui lui permet de gérer de lourdes charges de travail. C’est un excellent choix pour les applications avec de fortes charges de travail de recherche vectorielle.
Flexibilité et personnalisation
SingleStore mise avant tout sur la simplicité et l’intégration ; il dispose d’une interface SQL, ce qui vous permet de combiner la recherche vectorielle avec les opérations de base de données traditionnelles. Bien que cela simplifie les choses, cela limite également la personnalisation. SingleStore est excellent pour les scénarios où les opérations vectorielles standard dans un contexte de base de données structurée suffisent.
Vearch, en revanche, offre de nombreuses options de personnalisation ; vous pouvez définir plusieurs champs vectoriels et ajuster finement les méthodes d’indexation en fonction de votre cas d’utilisation. Il prend également en charge le CPU et le GPU, ce qui vous permet d’optimiser les coûts ou les performances selon votre matériel. Cette flexibilité fait de Vearch un meilleur choix pour les projets qui nécessitent des configurations uniques ou des stratégies d’indexation avancées.
Intégration et écosystème
SingleStore s’intègre bien aux écosystèmes d’entreprise, en particulier ceux construits autour de SQL. Il peut gérer à la fois les données structurées et vectorielles dans un seul système, ce qui simplifie l’architecture et réduit le besoin d’outils supplémentaires. Cela fait de SingleStore un bon choix pour les entreprises qui souhaitent consolider leurs opérations de données.
L’écosystème de Vearch est destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA. Il dispose d’un SDK Python pour faciliter le développement et les tests, ce qui vous permet de l’intégrer facilement à vos projets existants. Bien qu’il ne dispose pas d’autant d’intégrations que SingleStore, il est axé sur les flux de travail centrés sur l’IA et les vecteurs, ce qui lui permet de bien répondre aux besoins de son public cible.
Facilité d’utilisation
L’interface SQL de SingleStore est familière aux développeurs et aux administrateurs de bases de données habitués aux bases de données relationnelles. Sa documentation et sa conception sont claires, de sorte que la courbe d’apprentissage est minimale et que les équipes peuvent utiliser les fonctionnalités de recherche vectorielle sans formation approfondie.
Vearch est convivial pour les développeurs, mais peut présenter une courbe d’apprentissage plus abrupte pour ceux qui ne sont pas habitués aux systèmes axés d’abord sur les vecteurs. Mais ses API, son indexation en temps réel et son SDK Python le rendent accessible aux développeurs qui sont déjà à l’aise avec les frameworks d’IA et d’apprentissage automatique. Il reste donc un outil pratique malgré sa spécialisation.
Considérations de coût
SingleStore peut combiner les opérations sur les données vectorielles et structurées dans un seul système, ce qui peut permettre de réduire les coûts en éliminant le besoin de bases de données vectorielles séparées. Mais les coûts opérationnels peuvent augmenter à mesure que vous faites évoluer des charges de travail combinant SQL et vecteurs, en particulier pour les applications à forte concurrence.
Vearch est axé sur la recherche vectorielle efficace, ce qui en fait un choix rentable pour les cas d’utilisation centrés sur l’IA. Mais si vous avez des besoins importants en données structurées, vous pouvez encourir des coûts supplémentaires si vous devez utiliser des outils additionnels pour gérer les données non vectorielles. Comprendre votre architecture de données et la répartition de vos charges de travail est essentiel pour maîtriser les coûts avec l’une ou l’autre solution.
Fonctionnalités de sécurité
SingleStore dispose de fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise, comme le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Il convient donc aux applications qui exigent une conformité stricte et une protection des données.
Vearch possède les fonctionnalités de sécurité essentielles, mais se concentre davantage sur les cas d’utilisation liés à l’IA et à la recherche vectorielle. Pour les applications qui traitent des données sensibles, vous pouvez avoir besoin de mesures supplémentaires pour atteindre le même niveau de sécurité que SingleStore. Vous devriez évaluer vos besoins spécifiques en matière de sécurité lorsque vous envisagez l’un ou l’autre outil.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est destiné aux entreprises qui doivent gérer à grande échelle à la fois des données structurées et vectorielles. L’interface SQL et la recherche vectorielle intégrées à une base de données relationnelle le rendent idéal pour des cas d’utilisation comme les systèmes de recommandation, l’analytique pilotée par l’IA et la génération augmentée par récupération (RAG). Si votre application doit combiner la recherche par similarité vectorielle avec des opérations de base de données traditionnelles comme le filtrage par prix ou par catégorie, SingleStore est la solution la plus simple.
Quand choisir Vearch
Vearch est destiné aux applications centrées sur l’IA qui nécessitent une recherche de similarité vectorielle rapide et flexible. Les requêtes hybrides complexes, l’indexation en temps réel et la prise en charge de plusieurs champs vectoriels dans un seul document le rendent idéal pour les moteurs de recommandation, la recherche de similarité d’images ou de textes et d’autres workflows alimentés par l’apprentissage automatique. Si vous vous concentrez sur l’IA et avez besoin d’un système vectoriel évolutif, le premier système optimisé pour la performance, Vearch est la voie à suivre.
Conclusion
SingleStore et Vearch disposent tous deux de la recherche vectorielle, mais pour des cas d’utilisation différents. La force de SingleStore réside dans l’intégration de la recherche vectorielle à une base de données relationnelle traditionnelle, ce qui le rend excellent pour les applications qui ont à la fois des données structurées et vectorielles à grande échelle. Vearch est flexible et axé sur les cas d’utilisation pilotés par l’IA, avec des fonctionnalités pour les développeurs qui construisent des applications avancées d’apprentissage automatique. Le choix dépend en fin de compte de votre cas d’utilisation, du type de données dont vous disposez et de vos exigences de performance. Les connaître vous guidera vers la technologie qui vous convient.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de Vearch, 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 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, afin 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 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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