Vespa vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Vespa et Aerospike, 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 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, 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.
Vespa est une base de données vectorielle spécialisée. Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive avec des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un moteur de recherche et une base de données vectorielle puissants capables 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 précis dans du texte et filtrer les résultats selon des 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 de la recherche vectorielle. Vous pouvez ajouter n’importe quel nombre de champs vectoriels à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des types spéciaux de vecteurs appelés tenseurs, qui sont utiles pour représenter des éléments comme des embeddings de documents en plusieurs parties. Vespa est intelligent dans sa façon de stocker et de rechercher 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 gros volumes de données. Il est conçu pour continuer à fonctionner de manière fluide même lorsque vous ajoutez de nouvelles données ou gérez un grand nombre de recherches en même temps. Cela le rend idéal pour les 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 plus d’ordinateurs à votre configuration Vespa, et il répartira automatiquement le travail entre eux. Cela signifie que votre système de recherche peut croître 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.
Aerospike : présentation et technologie de base
Aerospike est une base de données NoSQL pour les applications en temps réel à hautes performances. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation de bases de données vectorielles. Cette capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans l’Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit comporter au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, ce qui vous permet de rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’affecter les enregistrements upsertés à un ensemble spécifique afin que vous puissiez les surveiller et intervenir dessus.
AVS dispose d’une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour d’enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS ; ainsi, elle utilise tous les cœurs CPU du cluster AVS et est évolutive. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’attente d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle single instruction, multiple data.
AVS exécute des requêtes pendant l’ingestion pour « préhydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des demandes de requêtes, mais apparaissent comme des lectures sur la couche de stockage. De cette façon, le cache est alimenté avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche de similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles à haute dimension.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Vespa et Aerospike ont des approches différentes de la recherche vectorielle, ce qui peut avoir un impact sur les performances et l’efficacité selon le type de requêtes que vous devez exécuter.
Vespa : Vespa prend en charge plusieurs types de recherche dans un seul moteur : recherche vectorielle, recherche textuelle et filtrage de données structurées. La recherche vectorielle est fortement optimisée pour le temps réel et la grande échelle. Vespa vous permet d’indexer divers types de vecteurs (y compris des vecteurs basés sur des tenseurs) et de récupérer rapidement des éléments similaires. Il utilise des algorithmes avancés pour parcourir ces vecteurs et prendre en charge des requêtes complexes sur des données à haute dimension.
Aerospike : La recherche vectorielle d’Aerospike est basée sur l’indexation Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Il s’agit d’un algorithme de recherche basé sur des graphes optimisé pour les données à haute dimension, en particulier pour la recherche des plus proches voisins. La recherche vectorielle d’Aerospike est en preview ; elle est conçue pour les applications en temps réel, de sorte que toute mise à jour des vecteurs est immédiatement visible pour la recherche. Cependant, elle ne prend en charge que HNSW, elle peut donc ne pas offrir la variété d’algorithmes de recherche que Vespa propose pour des cas d’utilisation plus spécifiques.
Types de données
En ce qui concerne les différents types de données, les deux offrent de la flexibilité, mais il existe de grandes différences dans la manière dont ils gèrent les données structurées, semi-structurées et non structurées.
Vespa : Vespa est très flexible dans la gestion des données structurées, semi-structurées et non structurées. Il peut gérer plusieurs types de données dans un seul document, ce qui vous permet de combiner texte, valeurs numériques et données vectorielles. Vous pouvez stocker et rechercher différents types de données dans une seule requête, par exemple mélanger la recherche vectorielle avec un filtrage structuré (par exemple, plage de prix, date de publication).
Aerospike : En tant que base de données NoSQL, Aerospike est optimisé pour le stockage en temps réel de données structurées et semi-structurées. Bien qu’il prenne désormais en charge la recherche vectorielle, son objectif principal est l’écriture rapide et la récupération de données structurées. Le modèle de données d’Aerospike est simple mais efficace pour les applications à haut débit. Pour la recherche vectorielle, vous devez gérer les données vectorielles comme faisant partie des enregistrements, mais il n’a pas la capacité de Vespa à gérer différents types de données dans une seule requête.
Scalabilité et performances
Vespa et Aerospike sont tous deux conçus pour la scalabilité, mais ils le font différemment.
Vespa : Vespa est conçu pour évoluer dans des applications à grande échelle et à fort trafic. Il peut distribuer automatiquement les données et le traitement sur plusieurs nœuds et ajuster dynamiquement l’allocation des ressources. Cette fonctionnalité d’auto-scaling fait de Vespa un bon choix pour les entreprises qui prévoient une forte croissance ou des charges de trafic fluctuantes.
Aerospike : Aerospike est connu pour sa scalabilité, en particulier pour les charges de travail en temps réel. Il utilise une architecture distribuée dans laquelle les données sont partitionnées entre les nœuds, et les lectures comme les écritures sont optimisées pour un accès à faible latence. Mais les performances de la recherche vectorielle dépendent davantage de la configuration de la mémoire et de la couche de stockage, ce qui nécessite une configuration minutieuse pour obtenir un débit maximal.
Flexibilité et personnalisation
La personnalisation est essentielle lors de la création de solutions de recherche complexes, et les deux offrent différents niveaux de flexibilité.
Vespa : Vespa est très flexible. Vous pouvez définir des schémas complexes avec des champs personnalisés, y compris divers types vectoriels. Vous pouvez également définir des requêtes puissantes, notamment un classement personnalisé, un filtrage et la combinaison de plusieurs types de recherche (texte, vecteur, numérique, etc.). Cela rend Vespa adapté aux applications qui nécessitent une modélisation de données complexe et une personnalisation avancée de la recherche.
Aerospike : La flexibilité d’Aerospike est centrée sur le modèle de données. Vous pouvez définir des champs vectoriels dans les enregistrements et personnaliser la façon dont ils sont indexés et interrogés. Mais comparé à Vespa, les options de personnalisation d’Aerospike pour la logique de recherche et le classement sont limitées. Il est optimisé pour des applications simples en temps réel plutôt que pour des requêtes de recherche hautement personnalisables.
Intégration et écosystème
L’intégration avec d’autres outils et écosystèmes peut être un facteur important lors du choix entre ces deux solutions.
Vespa : Vespa s’intègre à divers outils et frameworks, notamment des bibliothèques populaires de machine learning et des moteurs de recherche. Il dispose d’une prise en charge intégrée des pipelines de données complexes, ce qui le rend adapté à des cas d’utilisation tels que les moteurs de recommandation, la recherche d’images et la recherche de contenu à grande échelle. Il dispose également d’API RESTful, de sorte que l’intégration avec des systèmes externes est relativement simple.
Aerospike : Aerospike est davantage axé sur le stockage et la recherche de données en temps réel, il s’intègre donc bien aux applications qui nécessitent un accès à faible latence à de grands ensembles de données. Il dispose de connecteurs pour des écosystèmes populaires, notamment Python, Java et Go. Mais comparé à Vespa, il peut nécessiter davantage de développement personnalisé pour s’intégrer à des frameworks de machine learning ou à d’autres systèmes de données complexes.
Facilité d’utilisation
Pour les développeurs, la courbe d’apprentissage, la complexité de configuration et la maintenance continue sont importantes.
Vespa : Vespa peut être difficile à installer et à configurer, en particulier pour ceux qui découvrent les systèmes distribués ou les moteurs de recherche avancés. Mais il dispose d’une documentation complète et d’une communauté active qui peut aider à l’installation et au dépannage. Une fois configurés, le système de requêtes flexible de Vespa et son auto-scaling rendent la maintenance plus gérable.
Aerospike : Aerospike est généralement plus facile à configurer et à maintenir, en particulier pour les développeurs familiers avec les bases de données NoSQL. Son accent principal sur les performances en temps réel en fait un bon choix pour les projets qui exigent de la rapidité sans trop de complexité dans la logique de recherche. La fonctionnalité de recherche vectorielle, bien qu’utile, peut encore nécessiter davantage d’efforts de configuration par rapport aux capacités vectorielles complètes de Vespa.
Coût
Le coût est un facteur important lorsqu’il s’agit de choisir entre ces deux solutions, surtout si vous prévoyez une mise à l’échelle rapide.
Vespa : Bien que Vespa soit performant et évolutif, la structure des coûts peut varier en fonction des ressources utilisées, en particulier lors d’une mise à l’échelle horizontale. Comme il est open-source, il n’y a pas de frais de licence, mais les coûts opérationnels (par exemple matériel, instances cloud) et la maintenance peuvent s’accumuler. Il existe également des services managés pour Vespa, qui peuvent entraîner des coûts supplémentaires.
Aerospike : Aerospike dispose d’un modèle de tarification plus simple, avec des options pour les versions open-source et enterprise. La version enterprise comporte des fonctionnalités avancées et un support, ce qui est important pour les applications critiques. Comme avec Vespa, la mise à l’échelle peut entraîner des coûts opérationnels, en particulier lorsque la recherche vectorielle est intégrée dans des environnements à haut débit.
Fonctionnalités de sécurité
La sécurité est toujours une préoccupation lorsqu’il s’agit de données sensibles, surtout lors de l’utilisation de ces bases de données en production.
Vespa : Vespa dispose de diverses fonctionnalités de sécurité, notamment l’authentification et le contrôle d’accès, mais vous devez effectuer une configuration supplémentaire pour sécuriser les données en transit et au repos. Comme des fonctionnalités de sécurité open-source sont disponibles , elles peuvent devoir être personnalisées en fonction de vos exigences.
Aerospike : Aerospike dispose de fonctionnalités de sécurité robustes, notamment l’authentification, le chiffrement au repos et la communication sécurisée via TLS. La version enterprise dispose également de capacités de sécurité supplémentaires pour la conformité à des normes comme le GDPR, ce qui en fait un bon choix pour les applications à haute sécurité.
Quand choisir chaque solution
Vespa : Vespa convient aux applications qui nécessitent une recherche multimodale, combinant recherche vectorielle, recherche plein texte et filtrage de données structurées dans une seule requête. Utilisez Vespa pour de grands systèmes de données distribués qui nécessitent une recherche en temps réel, une évolutivité et une personnalisation dynamique des requêtes. Parmi les exemples figurent les moteurs de recommandation, la recherche sémantique de contenu ou la recherche e-commerce avancée où plusieurs types de données et des modèles de classement complexes sont impliqués.
Aerospike : Aerospike convient aux applications en temps réel et à faible latence qui nécessitent un débit élevé et une logique de recherche simple. Il est destiné aux scénarios où l’ingestion et la récupération de données à grande vitesse sont essentielles, tels que les systèmes de transactions financières ou les plateformes ad-tech. La recherche vectorielle d’Aerospike (bien qu’encore en preview) convient aux cas d’utilisation qui nécessitent une recherche efficace du plus proche voisin dans des données structurées ou semi-structurées, tant que la vitesse est plus importante que la personnalisation.
Résumé
Vespa et Aerospike sont différents. Vespa est flexible, multimodal et évolutif pour les applications riches en données, Aerospike est conçu pour le temps réel et la simplicité dans les charges de travail à grande vitesse. Le choix entre eux dépend de votre cas d’utilisation, des types de données et de l’équilibre entre complexité de recherche et performance. Réfléchissez-y attentivement.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Vespa et Aerospike, 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. 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 Open-source VectorDBBench pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative 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, 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 distribué sous la 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 rapide coup d’œil aux performances des principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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