TiDB 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 TiDB 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, 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 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 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.
TiDB est une base de données traditionnelle avec la recherche vectorielle comme extension, et Vearch est une base de données vectorielle. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
TiDB : présentation et technologie de base
TiDB, développé par PingCAP, est une base de données SQL distribuée open source qui offre des capacités de traitement hybride transactionnel et analytique (HTAP). Elle est compatible avec MySQL, ce qui la rend facile à adopter pour 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’une des forces principales 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 de TiDB avec MySQL 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 une 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 parallèle 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 mises en place.
Bien que l’intégration 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 de gestion des données.
Qu’est-ce que Vearch** ? Présentation 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 avec Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez effectuer des recherches par vecteurs (pensez à trouver des images ou des textes similaires) et aussi filtrer selon des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc faire des recherches complexes comme « trouver des produits similaires à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est rapide aussi — on parle de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous disposez de 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 passer à l’échelle 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 effort.
Pour les développeurs, Vearch offre quelques fonctionnalités intéressantes 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 à la fois les versions CPU et GPU afin que vous puissiez optimiser selon 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 le faire efficacement.
Principales différences
Performances et méthodologie de recherche
TiDB utilise SQL avec des capacités de recherche vectorielle via des plugins, ce qui le rend familier mais nécessite une configuration supplémentaire. L’architecture HTAP gère les charges de travail transactionnelles et analytiques dans un seul système.
Vearch utilise des méthodes spécialisées d’indexation vectorielle (IVFPQ et HNSW) pour la recherche de similarité. Il peut traiter des millions de vecteurs en quelques millisecondes et prend en charge la recherche hybride combinant la similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel.
Gestion des données
TiDB est performant pour les données structurées grâce à son système compatible MySQL. Il partitionne automatiquement les données entre les nœuds et respecte la conformité ACID. Les données vectorielles nécessitent une configuration supplémentaire.
Vearch gère nativement les embeddings vectoriels et prend en charge plusieurs champs vectoriels par document. Il permet des mises à jour en temps réel et combine les données vectorielles avec des métadonnées classiques.
Scalabilité
TiDB évolue horizontalement grâce au partitionnement automatique ; toutes les données (classiques et vectorielles) sont distribuées entre les nœuds. Il maintient une forte cohérence pendant la montée en charge.
Vearch utilise une architecture distribuée avec des nœuds spécialisés (master, router, partition server) pour différentes fonctions. Il prend en charge les déploiements CPU et GPU.
Intégration
TiDB s’intègre dans l’écosystème MySQL et prend en charge les outils et frameworks SQL standard. La recherche vectorielle nécessite des bibliothèques externes.
Vearch fournit un SDK Python et une API REST pour une intégration directe. Il fonctionne bien avec les applications d’IA, mais peut nécessiter une intégration personnalisée pour les opérations de base de données traditionnelles.
Configuration et maintenance
TiDB nécessite des connaissances MySQL, mais suit des modèles de base de données familiers. La configuration de la recherche vectorielle nécessite une expertise supplémentaire.
Vearch est axé sur les cas d’utilisation de la recherche vectorielle avec une configuration simple pour ces cas d’utilisation. Il inclut des outils de surveillance de l’état du cluster.
Coût
TiDB peut consommer davantage de ressources, car il s’agit d’une base de données complète. Tenez compte des coûts à la fois pour la base de données classique et pour la recherche vectorielle.
Vearch est optimisé spécifiquement pour les opérations vectorielles, nécessitant potentiellement moins de ressources pour les charges de travail de recherche vectorielle pure.
Quand choisir chaque solution
Choisissez TiDB lorsque vous avez besoin d’une solution hybride capable de gérer à la fois les opérations de base de données traditionnelles et la recherche vectorielle. C’est parfait pour les entreprises qui utilisent déjà MySQL et souhaitent ajouter la recherche vectorielle tout en conservant la conformité ACID, ou pour les applications qui nécessitent des requêtes SQL complexes en parallèle de la recherche de similarité vectorielle. TiDB convient aux cas d’utilisation tels que les plateformes de commerce électronique qui combinent des données transactionnelles avec des systèmes de recommandation, ou les services financiers qui nécessitent à la fois un traitement analytique et une correspondance par similarité.
Choisissez Vearch lorsque votre priorité principale est la performance et la scalabilité de la recherche de similarité vectorielle. Il est préférable pour les applications axées sur l’IA qui nécessitent des opérations vectorielles rapides, comme les moteurs de recherche de similarité d’images, les systèmes de recommandation ou les applications de traitement du langage naturel. Vearch convient aux cas où vous avez besoin de mises à jour de recherche vectorielle en temps réel et n’avez pas besoin d’opérations SQL complexes.
Résumé
TiDB et Vearch répondent à des objectifs différents : TiDB est une base de données SQL distribuée avec recherche vectorielle, Vearch est destiné à la recherche de similarité vectorielle haute performance. Choisissez l’un ou l’autre selon vos besoins - TiDB si vous avez besoin de fonctionnalités complètes de base de données avec recherche vectorielle, Vearch si vous avez besoin de recherche de similarité vectorielle avec un minimum d’opérations de base de données.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de TiDB 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 de 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 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 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 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 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 classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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