SingleStore vs Vespa : 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 Vespa, 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 des images ou les attributs des produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel 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 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 à cet effet 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
SingleStore est un système de gestion de base de données SQL relationnel et distribué avec la recherche vectorielle comme module complémentaire, et Vespa est une base de données vectorielle conçue à cet effet. 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, afin que vous n’ayez pas besoin de bases de données vectorielles séparées dans votre stack technologique. Les vecteurs peuvent être stockés dans des tables de base de données ordinaires 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 extrêmement utile pour des 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, tout est conçu pour la performance et la mise à l’échelle. 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 tout fonctionne. 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 de très grands ensembles de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche de plus proches voisins approximative (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.
L’implémentation technique des indices vectoriels dans SingleStore comporte 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 mise en 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 en utilisant la syntaxe SQL tout en maintenant les performances et la capacité de montée en charge.
Vespa : Vue d’ensemble et technologie de base
Vespa est un puissant moteur de recherche et une base de données vectorielle capable de gérer plusieurs types de recherches simultanément. Il excelle dans la recherche vectorielle, la recherche textuelle et la recherche dans des données structurées. Cela signifie que vous pouvez l’utiliser pour trouver des éléments similaires (comme des images ou des produits), rechercher des mots spécifiques dans du texte et filtrer les résultats en fonction d’éléments comme des dates ou des nombres, le tout en une seule opération. Vespa est flexible et peut fonctionner avec différents types de données, des simples nombres aux structures complexes.
L’une des fonctionnalités remarquables de Vespa est sa capacité à effectuer une recherche vectorielle. Vous pouvez ajouter autant de champs vectoriels que vous le souhaitez à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des types spéciaux de vecteurs appelés tenseurs, utiles pour représenter des éléments comme des embeddings de documents multiparties. Vespa est intelligent dans la façon dont il stocke et recherche ces vecteurs, ce qui lui permet de gérer de très grands volumes de données sans ralentir.
Vespa est conçu pour être extrêmement rapide et efficace. Il utilise son propre moteur spécialisé écrit en C++ pour gérer la mémoire et effectuer les recherches, ce qui l’aide à offrir de bonnes performances même lorsqu’il traite des requêtes complexes et de grands volumes de données. Il est conçu pour continuer à fonctionner de manière fluide même lorsque vous ajoutez de nouvelles données ou gérez de nombreuses recherches en même temps. Cela le rend excellent pour de grandes applications réelles qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Un autre aspect intéressant de Vespa est qu’il peut évoluer automatiquement pour gérer davantage de données ou de trafic. Vous pouvez ajouter davantage d’ordinateurs à votre configuration Vespa, et il répartira automatiquement le travail entre eux. Cela signifie que votre système de recherche peut évoluer à mesure que vos besoins augmentent, sans que vous ayez à effectuer beaucoup de configuration compliquée. Vespa peut même s’ajuster automatiquement pour gérer les variations de volume de données ou de trafic, ce qui peut aider à réduire les coûts. Cela en fait un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d’un système de recherche capable d’évoluer avec elles au fil du temps.
Principales différences
Méthodologie et capacités de recherche
SingleStore effectue la recherche vectorielle directement dans le moteur de base de données et propose à la fois la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche de plus proches voisins approximative (ANN). Il prend en charge plusieurs types d’indices : FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ, ainsi que le produit scalaire et la distance euclidienne pour la mise en correspondance par similarité.
Vespa effectue la recherche vectorielle + la recherche textuelle + les requêtes sur données structurées dans un seul moteur. Cette recherche unifiée permet aux développeurs d’effectuer plusieurs types de recherches à la fois, ce qui peut être très utile pour les applications complexes.
Gestion et stockage des données
SingleStore est un système de base de données complet, les vecteurs sont stockés dans des tables de base de données classiques. Actuellement, il prend en charge le format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 est le seul type d’élément pris en charge. Les vecteurs doivent être stockés dans des tables columnstore, avec des index créés sur des colonnes uniques contenant des données vectorielles.
Vespa offre plus de flexibilité dans la représentation des données, vous pouvez avoir n’importe quel nombre de champs vectoriels par document. Il peut gérer des tenseurs, il convient donc aux structures de données complexes comme les embeddings de documents en plusieurs parties. Cette flexibilité s’étend à la gestion de types de données au-delà des seuls vecteurs.
Scalabilité et performances
Les deux systèmes abordent la scalabilité différemment :
SingleStore possède une architecture distribuée où les données sont réparties sur plusieurs nœuds. À mesure que les données augmentent, vous ajoutez davantage de nœuds et la capacité augmente. Le processeur de requêtes combine la recherche vectorielle avec les opérations SQL, sans nécessiter de requêtes séparées.
Vespa dispose d’un moteur C++ pour la gestion de la mémoire et les opérations de recherche. Il distribue les charges de travail entre les nœuds et s’adapte aux changements de volume de données ou de schémas de trafic. Cette mise à l’échelle automatique aide à optimiser l’utilisation des ressources et peut potentiellement réduire les coûts.
Intégration et utilisation
SingleStore effectue la recherche vectorielle avec une syntaxe SQL standard, les développeurs familiers avec SQL peuvent donc l’utiliser. Vous pouvez combiner des opérations vectorielles avec des requêtes de base de données traditionnelles à l’aide de commandes SQL standard. C’est très utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots IA.
Vespa dispose d’un moteur de recherche capable d’effectuer plusieurs types de recherches à la fois. Bien que la documentation ne précise pas la syntaxe de requête, il peut effectuer différents types de recherche dans une seule requête, il doit donc disposer d’une interface de requête unifiée.
Compromis de performance
La recherche ANN de SingleStore peut être beaucoup plus rapide que la recherche kNN exacte, parfois de plusieurs ordres de grandeur. Mais cela se fait avec une précision moindre - un compromis intéressant pour les applications qui ont besoin de temps de réponse interactifs avec des milliards de vecteurs.
Le moteur C++ de Vespa optimise les performances avec des requêtes complexes et un volume de données élevé. Ses performances sont maintenues lors d’opérations concurrentes comme les mises à jour de données et les recherches, il convient donc aux applications à fort trafic.
Quand choisir SingleStore
SingleStore est le meilleur choix lorsque la compatibilité SQL et la recherche vectorielle exacte comptent le plus. Il est parfait pour les entreprises qui créent des applications basées sur l’IA devant s’intégrer à des bases de données SQL existantes, en particulier lors de la création de moteurs de recommandation, de systèmes de reconnaissance d’images ou de chatbots IA nécessitant une correspondance vectorielle exacte. Il s’adresse aux équipes qui veulent conserver leurs workflows SQL et ajouter la recherche vectorielle, ainsi qu’aux applications nécessitant à la fois une recherche exacte et approximative du plus proche voisin.
Quand choisir Vespa
Vespa est le meilleur choix lorsque vous devez combiner différents types de recherches. Il s’adresse aux projets qui ont besoin d’une recherche unifiée sur des données vectorielles, textuelles et structurées, en particulier lorsqu’il s’agit de structures de données complexes comme les embeddings de documents en plusieurs parties. Les entreprises qui veulent un système capable de se mettre à l’échelle et d’optimiser les ressources sans intervention humaine apprécieront l’infrastructure auto-ajustable de Vespa, ce qui le rend parfait pour les applications qui se développent avec un trafic variable.
Réflexions finales
Tout dépend de vos exigences techniques et de votre organisation. SingleStore est excellent pour l’intégration SQL et la recherche vectorielle exacte, offrant un environnement familier aux équipes ayant une expertise SQL. Vespa est excellent pour la recherche unifiée et la mise à l’échelle automatique, idéal pour les applications de recherche multimodale complexes. Tenez compte de l’expertise de votre équipe, de votre infrastructure existante, de vos besoins de mise à l’échelle et de vos cas d’utilisation au moment de prendre votre décision. Les deux offrent une recherche vectorielle robuste, mais avec des approches différentes de mise en œuvre et de mise à l’échelle, de sorte que l’un sera mieux adapté à chaque type de projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de Vespa, 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 comparer les 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 haute performance, 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 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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