SingleStore vs Zilliz Cloud : 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 Zilliz Cloud, 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 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 automatique 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 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 relationnelle distribuée, avec la recherche vectorielle comme module complémentaire, et Zilliz Cloud est une base de données vectorielle spécialisée. 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 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 en 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 très 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.
Au cœur de SingleStore se trouvent la performance 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, de sorte que vous n’avez 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 faire face à 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 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.
Zilliz Cloud : Vue d’ensemble et technologie de base
Zilliz Cloud est un service de base de données vectorielle entièrement géré, construit sur le moteur open-source Milvus. Il aide les développeurs et les organisations à gérer des applications d’IA à grande échelle en stockant, gérant et recherchant efficacement des embeddings vectoriels. Il s’occupe de l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA au lieu de gérer des bases de données.
L’un des principaux avantages de Zilliz Cloud est l’optimisation automatique des performances. Le système dispose de la technologie AutoIndex, qui choisira la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Vous n’avez donc pas à passer du temps à ajuster des paramètres ou à comparer différents types d’index. La plateforme utilise également IVF (Inverted File) et des techniques basées sur les graphes pour accélérer la recherche de similarité dans de grands ensembles de données.
La plateforme dispose de fonctionnalités d’entreprise. Vous pouvez déployer vos bases de données vectorielles sur AWS, Azure ou Google Cloud, avec des options pour utiliser le service entièrement géré de Zilliz ou apporter votre propre compte cloud (BYOC). Pour les organisations qui traitent des données sensibles, Zilliz Cloud dispose de contrôles de sécurité comme le chiffrement, la gestion des accès et des outils de conformité. Le système prend également en charge différents niveaux de cohérence afin que vous puissiez équilibrer les mises à jour rapides et une forte cohérence des données en fonction de vos besoins.
La gestion des coûts est un autre aspect important de Zilliz Cloud. La plateforme utilise un stockage par niveaux pour déplacer automatiquement les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses, afin que vous puissiez réduire les coûts sans affecter les performances. Vous pouvez également choisir des ressources de calcul qui correspondent à votre charge de travail - par exemple, utiliser des instances plus puissantes pour les tâches de traitement lourdes et des instances plus légères pour les requêtes simples. Cette flexibilité vous aide à optimiser vos dépenses tout en maintenant de bonnes performances.
Pour les applications d’IA qui doivent rechercher ensemble différents types de données, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez effectuer des recherches parmi des embeddings de texte, des vecteurs d’images et d’autres types de données dans une seule requête. La plateforme prend également en charge diverses métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product, ce qui la rend adaptée à différents modèles de machine learning et cas d’utilisation. À mesure que vos données augmentent, le système peut évoluer horizontalement en ajoutant automatiquement davantage de ressources afin que vous puissiez maintenir de bonnes performances même sous une charge de travail élevée.
Principales différences
Méthodologie de recherche
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans sa base de données SQL, prend en charge plusieurs algorithmes de recherche : FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ. Elle offre à la fois la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN) et la recherche approximative des plus proches voisins (ANN). Le choix entre les deux dépend de vos exigences en matière de précision - le kNN exact est parfait mais plus lent, l’ANN est plus rapide mais moins précise.
Zilliz Cloud, construit sur Milvus, utilise AutoIndex pour choisir automatiquement la meilleure stratégie d’indexation pour vos données. Il utilise IVF et des approches basées sur des graphes pour la recherche de similarité, vous décharge du choix de l’index.
Données
SingleStore est unique en combinant la recherche vectorielle avec le SQL traditionnel. Cela signifie que vous pouvez effectuer une recherche de similarité vectorielle tout en appliquant des filtres SQL. Par exemple, trouver des produits similaires dans des fourchettes de prix spécifiques. Les vecteurs doivent être stockés dans des tables columnstore et ne prennent actuellement en charge que le format Vector Type(dimensions[, F32]).
Zilliz Cloud offre plus de flexibilité dans les types de données, prend en charge la recherche hybride sur des embeddings de texte, des vecteurs d’image et d’autres types de données dans une seule requête. Il prend en charge plusieurs métriques de similarité : cosinus, euclidienne, produit scalaire, compatibles avec différents modèles de machine learning.
Scalabilité et performances
SingleStore dispose d’une architecture distribuée où les données sont fragmentées sur plusieurs nœuds. À mesure que vos données augmentent, vous pouvez ajouter davantage de nœuds pour maintenir les performances. Le système combine la recherche vectorielle avec le SQL dans une seule requête, réduit la surcharge.
Zilliz Cloud gère la scalabilité grâce à une mise à l’échelle horizontale automatique, en ajoutant des ressources selon les besoins. Il utilise un stockage hiérarchisé pour optimiser les coûts en déplaçant les données moins consultées vers un stockage moins coûteux tout en maintenant les performances.
Intégration et gestion
SingleStore intègre la recherche vectorielle dans son système de base de données. Il n’est pas nécessaire d’avoir des bases de données vectorielles séparées. Cela simplifie la pile technologique et réduit la complexité du transfert de données.
Zilliz Cloud est disponible sur AWS, Azure, Google Cloud, avec des options de service géré et bring-your-own-cloud (BYOC). Cela vous offre une flexibilité dans le choix du fournisseur cloud et de l’approche de gestion.
Sécurité et fonctionnalités d’entreprise
SingleStore dispose de fonctionnalités de sécurité standard de base de données.
Zilliz Cloud dispose de contrôles de sécurité complets : chiffrement, gestion des accès, outils de conformité. Il propose également différents niveaux de cohérence pour équilibrer la vitesse de mise à jour et la cohérence des données.
Coût
Le coût de SingleStore est basé sur l’utilisation globale de la base de données, la recherche vectorielle fait partie du système principal.
Zilliz Cloud permet une optimisation des coûts grâce au stockage hiérarchisé et à la sélection flexible des ressources de calcul. Vous pouvez choisir différents types d’instances en fonction de votre charge de travail, ce qui peut être plus rentable.
Quand choisir chaque technologie
SingleStore est le choix optimal pour les organisations qui souhaitent combiner les opérations SQL traditionnelles avec la recherche vectorielle dans un système unifié. Il excelle dans les scénarios où vous devez effectuer des requêtes complexes qui mêlent recherche de similarité vectorielle et filtrage de données structurées, comme les plateformes d’e-commerce qui associent des produits similaires tout en filtrant par prix ou catégorie, les moteurs de recommandation qui doivent tenir compte à la fois des préférences utilisateur et des règles métier, ou les systèmes de gestion de contenu qui nécessitent un contrôle précis des résultats de recherche via des opérations SQL.
Zilliz Cloud se distingue dans les applications purement pilotées par l’IA qui nécessitent des capacités de recherche vectorielle flexibles sans intégration SQL étendue. Il est particulièrement bien adapté aux applications comme la recherche de similarité d’images, la récupération sémantique de documents ou les chatbots IA où l’optimisation automatique des index et les capacités de recherche hybride sur différents types de données sont cruciales. L’approche de service géré de la plateforme, avec sa mise à l’échelle automatique et son stockage hiérarchisé, la rend idéale pour les équipes qui souhaitent se concentrer sur la création de fonctionnalités IA sans gérer les détails de l’infrastructure.
Conclusion
Le choix entre SingleStore et Zilliz Cloud dépend fondamentalement de l’architecture et des exigences de votre application. La force de SingleStore réside dans son intégration SQL et sa capacité à combiner la recherche vectorielle avec les opérations de base de données traditionnelles, ce qui en fait un choix puissant pour les applications qui nécessitent ces deux capacités. Zilliz Cloud, en revanche, offre une automatisation supérieure, des options de déploiement flexibles et des fonctionnalités spécialisées de recherche vectorielle, ce qui le rend idéal pour les applications d’IA pures. Votre décision devrait être guidée par des facteurs tels que votre pile technologique existante, l’importance de l’intégration SQL, le besoin de gestion automatisée et les exigences de performance spécifiques à votre cas d’utilisation.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et de Zilliz Cloud, 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. Au final, 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 géré) à l’aide de 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 rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
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