TiDB vs Deep Lake : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer TiDB et Deep Lake, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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 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 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 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.
TiDB est une base de données traditionnelle avec la recherche vectorielle comme extension, et Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
TiDB : aperçu et technologie de base
TiDB, développé par PingCAP, est une base de données SQL distribuée open source qui offre des capacités de traitement transactionnel et analytique hybride (HTAP). Elle est compatible avec MySQL, ce qui facilite son adoption par les équipes déjà familières avec l’écosystème MySQL. L’architecture SQL distribuée de TiDB offre une scalabilité horizontale comparable à celle des bases de données NoSQL tout en conservant le modèle relationnel des bases de données SQL, ce qui la rend très flexible pour gérer à la fois les charges de travail transactionnelles et analytiques.
L’un des principaux atouts de TiDB est son architecture HTAP, qui lui permet de traiter les charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP) dans une seule base de données, réduisant ainsi le besoin de systèmes séparés. De plus, la compatibilité MySQL de TiDB facilite son intégration dans les environnements existants qui reposent sur MySQL sans modifications importantes du code applicatif. La base de données propose également l’auto-sharding, qui distribue automatiquement les données entre les nœuds afin d’améliorer les performances de lecture et d’écriture tout en maintenant une forte cohérence.
TiDB prend en charge la recherche vectorielle grâce à l’intégration avec des bibliothèques et plugins externes, permettant une gestion et une interrogation efficaces des données vectorisées. Cette fonctionnalité, combinée à l’architecture HTAP de TiDB, en fait une option polyvalente pour les entreprises ayant besoin de capacités de recherche vectorielle en plus de charges de travail transactionnelles et analytiques. L’architecture distribuée de TiDB lui permet de gérer des requêtes vectorielles à grande échelle une fois les configurations nécessaires en place.
Bien que l’inclusion de fonctionnalités de recherche vectorielle dans TiDB nécessite une configuration supplémentaire, la compatibilité SQL du système permet aux développeurs de combiner la recherche vectorielle avec des requêtes relationnelles traditionnelles. Cette flexibilité rend TiDB adapté aux applications complexes qui nécessitent à la fois des capacités de recherche vectorielle et de base de données relationnelle, offrant une solution complète pour des besoins variés en matière de gestion des données.
DeepLake : présentation et technologie de base
Deep Lake est une base de données spécialisée conçue pour gérer les données vectorielles et multimédias — telles que les images, l’audio, la vidéo et d’autres types non structurés — largement utilisée en IA et en apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un lac de données et comme un magasin vectoriel :
- En tant que lac de données : Deep Lake prend en charge le stockage et l’organisation de données non structurées (images, audio, vidéos, texte, et formats comme NIfTI pour l’imagerie médicale) dans un format avec contrôle de version. Cette configuration améliore les performances dans les tâches d’apprentissage profond. Elle permet l’interrogation rapide et la visualisation des jeux de données, facilitant la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- En tant que magasin vectoriel : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des plongements vectoriels et les métadonnées associées (par exemple, texte, JSON, images). Les données peuvent être stockées localement, dans votre environnement cloud ou sur le stockage géré de Deep Lake. Il s’intègre parfaitement à des outils comme LangChain et LlamaIndex, simplifiant le développement d’applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Deep Lake utilise l’index Hierarchical Navigable Small World (HNSW), basé sur le package Hnswlib avec des optimisations supplémentaires, pour la recherche de voisins les plus proches approximatifs (ANN). Cela permet d’interroger plus de 35 millions de plongements en moins de 1 seconde. Parmi ses fonctionnalités uniques figurent le multithreading pour une création d’index plus rapide et une gestion efficace de la mémoire afin de réduire l’utilisation de la RAM.
Par défaut, Deep Lake utilise la recherche linéaire de plongements pour les jeux de données comptant jusqu’à 100 000 lignes. Pour les jeux de données plus volumineux, il passe à l’ANN afin d’équilibrer précision et performances. L’API permet aux utilisateurs d’ajuster ce seuil selon leurs besoins.
Bien que l’index de Deep Lake ne soit pas utilisé pour les recherches combinant attributs et vecteurs (qui reposent actuellement sur la recherche linéaire), les prochaines mises à jour corrigeront cette limitation afin d’améliorer encore ses fonctionnalités.
Deep Lake en tant que magasin vectoriel : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des plongements vectoriels et leurs métadonnées associées, notamment les fichiers texte, JSON, images, audio et vidéo. Vous pouvez stocker les données localement, dans votre environnement cloud préféré ou sur le stockage géré de Deep Lake. Deep Lake offre également une intégration transparente avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Principales différences
Méthodologie de recherche
TiDB : TiDB prend en charge la recherche vectorielle via des bibliothèques et plugins externes. Il prend en charge la recherche de voisins les plus proches approximatifs (ANN) avec des bibliothèques comme Hnswlib ou Faiss. Mais ce n’est pas une fonctionnalité native et cela nécessite une configuration supplémentaire, ce qui peut ne pas convenir aux utilisateurs qui souhaitent une solution prête à l’emploi.
Deep Lake : Deep Lake utilise l’index HNSW pour la recherche ANN, optimisé pour l’interrogation à grande vitesse de plongements à grande échelle. Il est natif des applications basées sur les vecteurs, ce qui nécessite une configuration minimale pour la recherche, même sur des jeux de données contenant plus de 35 millions de plongements.
Données
TiDB : TiDB est performant avec les données structurées et semi-structurées. Il prend en charge les charges de travail hybrides transactionnelles et analytiques (HTAP), ce qui vous permet d’effectuer de l’OLTP et de l’OLAP en même temps. Il peut gérer les données vectorielles via des plugins, mais son objectif principal porte sur les données relationnelles.
Deep Lake : Deep Lake est optimisé pour les données non structurées et multimédias, images, vidéos, texte. Il combine le contrôle de version et une base de données vectorielle, il est donc adapté aux applications de deep learning et d’IA qui traitent des données diverses et complexes.
Évolutivité
TiDB : L’architecture distribuée de TiDB et son auto-sharding peuvent évoluer horizontalement sur plusieurs nœuds, gérer efficacement de grands volumes de données et de charges de travail. Mais la mise à l’échelle de la recherche vectorielle dépend des bibliothèques externes utilisées.
Deep Lake : Deep Lake est conçu pour de hautes performances avec des données non structurées. Son implémentation ANN est hautement optimisée, et des fonctionnalités comme le multithreading et la création d’index économe en mémoire garantissent des performances à grande échelle.
Flexibilité et personnalisation
TiDB : La compatibilité SQL de TiDB permet une grande personnalisation grâce aux requêtes relationnelles, en combinant les opérations SQL traditionnelles avec la recherche vectorielle. C’est utile pour les applications complexes qui mélangent données structurées et données vectorielles.
Deep Lake : Deep Lake dispose d’une API intégrable pour la recherche, la visualisation et le versioning des jeux de données. Il ne dispose pas d’une recherche combinée par attributs et vectorielle prête à l’emploi, mais nous y travaillons.
Intégration et écosystème
TiDB : TiDB s’intègre bien à l’écosystème basé sur MySQL et à de nombreux outils de données. Sa compatibilité MySQL facilite son adoption par les développeurs familiers avec les SGBDR traditionnels.
Deep Lake : Deep Lake s’intègre à des frameworks de machine learning comme PyTorch, TensorFlow et à des outils comme LangChain et LlamaIndex. Ces intégrations le rendent très adapté aux flux de travail d’IA et de RAG.
Facilité d’utilisation
TiDB : La configuration de TiDB est relativement simple si vous connaissez MySQL. Mais l’ajout d’une capacité de recherche vectorielle nécessite une configuration supplémentaire de plugins externes, ce qui peut ajouter de la complexité au déploiement.
Deep Lake : L’API de Deep Lake est conviviale pour les développeurs, avec une documentation claire. Son orientation vers les flux de travail de machine learning signifie qu’une configuration minimale est nécessaire pour commencer avec la recherche vectorielle.
Tarification
TiDB : Le coût de TiDB dépend de l’infrastructure sur laquelle il s’exécute et de l’échelle du déploiement. Il peut y avoir des coûts supplémentaires pour les plugins de recherche vectorielle.
Deep Lake : Deep Lake propose un stockage et une recherche gérés, ce qui peut simplifier la planification des coûts. Mais son exécution dans un environnement local ou cloud entraînera des coûts en fonction des besoins de stockage et de calcul.
Sécurité
TiDB : TiDB dispose de fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès adaptés aux entreprises.
Deep Lake : Deep Lake dispose du chiffrement pour le stockage des données et d’un contrôle d’accès basé sur les rôles. Son service géré inclut une configuration de sécurité par défaut, mais elle peut varier selon le déploiement local.
Quand choisir TiDB
TiDB convient bien aux équipes qui ont besoin d’une base de données de traitement hybride transactionnel et analytique (HTAP) avec un SQL solide. Comme il est compatible avec MySQL, c’est un choix naturel pour les équipes utilisant déjà des systèmes basés sur MySQL. Utilisez TiDB si votre charge de travail comporte des données structurées ou semi-structurées à grande échelle avec recherche vectorielle, surtout lorsque vous devez intégrer des requêtes relationnelles à la recherche vectorielle. Son architecture distribuée et son auto-sharding garantissent des performances pour les applications transactionnelles et analytiques sur des systèmes à mise à l’échelle horizontale.
Quand choisir Deep Lake
Deep Lake est adapté aux projets d’IA et de machine learning qui comportent beaucoup de données non structurées telles que des images, de l’audio et de la vidéo. Sa prise en charge native des embeddings vectoriels et son intégration avec des frameworks de ML comme PyTorch et TensorFlow en font un bon choix pour créer des applications de génération augmentée par récupération (RAG) et gérer des jeux de données multimédias. Si vous avez besoin d’une recherche rapide de plus proches voisins approximatifs (ANN) avec une configuration minimale et une prise en charge de jeux de données complexes et versionnés, Deep Lake est la solution la plus simple et la plus efficace.
Conclusion
TiDB est une base de données distribuée compatible SQL pour les données structurées et combinant des requêtes relationnelles avec la recherche vectorielle, adaptée aux charges de travail hybrides en entreprise. Deep Lake est destiné aux données non structurées et constitue une plateforme conviviale pour les développeurs pour les workflows d’IA/ML et les applications basées sur les vecteurs. Choisissez entre les deux en fonction de votre cas d’utilisation, du type de données dont vous disposez et des exigences de performance de vos applications. Chacun a ses propres forces, choisissez donc celui qui correspond aux besoins fondamentaux de votre projet.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de TiDB et Deep Lake, 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 des 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) 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 librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. 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 coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles grand public dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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