Vespa 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 Vespa et Deep Lake, explorons d’abord le concept des bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de haute 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 les 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Vespa est une base de données vectorielle spécialement conçue. Deep Lake est un lac de données optimisé pour les embeddings vectoriels avec des capacités de recherche vectorielle en tant que module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un moteur de recherche puissant 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 un 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, allant de simples nombres à des 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 les embeddings de documents en plusieurs parties. Vespa est intelligent dans la manière dont il stocke et recherche ces vecteurs, ce qui lui permet de gérer de très grandes quantités de données sans ralentir.
Vespa est conçu pour être extrêmement rapide et efficace. Il utilise son propre moteur spécial écrit en C++ pour gérer la mémoire et effectuer les recherches, ce qui l’aide à rester performant même avec des requêtes complexes et de grandes quantités 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 idéal pour de grandes applications concrètes qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Un autre aspect intéressant de Vespa est qu’il peut monter automatiquement en charge 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 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.
Qu’est-ce que Deep Lake ? 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 dans l’IA et l’apprentissage automatique. Elle fonctionne à la fois comme un lac de données et comme un magasin de vecteurs :
- 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, ce qui facilite la création d’ensembles d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA.
- En tant que magasin de vecteurs : Deep Lake est conçu pour stocker et rechercher des vector embeddings 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 Approximate Nearest Neighbor (ANN). Cela permet d’interroger plus de 35 millions d’embeddings en moins de 1 seconde. Parmi ses fonctionnalités uniques figurent le multi-threading 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 d’embeddings 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 une recherche linéaire), de prochaines mises à jour corrigeront cette limitation afin d’améliorer encore ses fonctionnalités.
Deep Lake en tant que magasin de vecteurs : Deep Lake fournit une solution robuste pour stocker et rechercher des vector embeddings et leurs métadonnées associées, y compris des 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 fluide avec des outils comme LangChain et LlamaIndex, permettant aux développeurs de créer facilement des applications de génération augmentée par récupération (RAG).
Principales différences
Lorsque vous devez choisir entre Vespa et Deep Lake comme outil de recherche vectorielle, comprendre les différences selon les dimensions clés vous aidera à sélectionner celui qui convient à votre cas d’utilisation. Voici un aperçu de leurs points forts et de leurs compromis :
Méthodologie de recherche
Vespa : Vespa excelle dans la recherche multimodale, combinant recherche vectorielle, recherche textuelle et requêtes sur données structurées dans un seul système. Il prend en charge des scénarios de recherche avancés, comme le filtrage des résultats basés sur des vecteurs selon des champs structurés (par exemple, date ou catégorie). Le moteur propre à Vespa est optimisé pour la recherche vectorielle haute performance et peut gérer des requêtes complexes, y compris des embeddings de documents en plusieurs parties représentés sous forme de tenseurs.
Deep Lake : Deep Lake est spécialisé dans la recherche vectorielle sur des données multimédias (p. ex. images, audio, vidéo). Il utilise l’algorithme HNSW pour la recherche de plus proches voisins approximatifs (ANN), idéal pour des recherches de similarité rapides et à grande échelle. Cependant, il ne prend pas en charge la combinaison de filtres vectoriels et d’attributs directement dans l’index. Cela peut constituer une limitation pour les applications qui nécessitent une intégration étroite des recherches structurées et non structurées.
Gestion des données
Vespa: Vespa est très polyvalent, prenant en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées. Il prend en charge les modèles de données personnalisés, ce qui le rend adapté à un large éventail d’applications au-delà de la recherche vectorielle, telles que les systèmes de recommandation ou les plateformes d’e-commerce.
Deep Lake: Deep Lake se concentre sur les données multimédias et non structurées. C’est un lac de données destiné au stockage et à l’organisation de grands ensembles de données, en particulier pour les workflows d’IA et de machine learning. Son format avec contrôle de version facilite la collaboration et la curation des ensembles de données, mais peut ne pas convenir aux applications qui nécessitent une gestion robuste des données structurées.
Scalabilité et performances
Vespa: Vespa est conçu pour l’échelle entreprise. Son architecture distribuée peut gérer de grands ensembles de données et des volumes de requêtes élevés. La mise à l’échelle dynamique garantit une utilisation efficace des ressources à mesure que les données et le trafic augmentent. Son moteur C++ assure une faible latence même sous forte charge.
Deep Lake : Deep Lake évolue bien pour les grands ensembles de données vectorielles et peut gérer des dizaines de millions d’embeddings avec des temps de requête inférieurs à la seconde. Bien qu’il soit performant pour les recherches basées sur les vecteurs, sa recherche linéaire pour les ensembles de données plus petits ou les recherches combinées peut constituer un goulot d’étranglement en matière de performances dans certains cas.
Flexibilité et personnalisation
Vespa: Nombreuses options de personnalisation pour la modélisation des données, la construction des requêtes et les algorithmes de classement. Les développeurs peuvent ajuster le comportement de recherche pour l’adapter aux besoins de leur entreprise, ce qui rend Vespa excellent pour les applications hautement personnalisées.
Deep Lake : Conçu pour faciliter l’utilisation dans les workflows d’IA, Deep Lake dispose d’API flexibles pour le stockage des embeddings, le contrôle de version et les requêtes. Mais ses options de personnalisation de la logique de recherche sont plus limitées que celles de Vespa.
Intégration et écosystème
Vespa: Vespa s’intègre aux outils et frameworks à usage général. Il n’est pas lié à des workflows d’IA spécifiques, mais peut les compléter en fournissant une base de recherche.
Deep Lake : Deep Lake est profondément intégré aux écosystèmes IA/ML, fonctionne parfaitement avec LangChain, LlamaIndex et les principaux frameworks de deep learning. Idéal pour créer des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG).
Facilité d’utilisation
Vespa: Ses fonctionnalités puissantes s’accompagnent d’une courbe d’apprentissage plus abrupte. La mise en place, la configuration et la maintenance nécessitent une certaine expertise, en particulier pour les déploiements distribués.
Deep Lake: Deep Lake est conçu pour la simplicité côté développeur, avec des API simples et une documentation claire pour les praticiens de l’IA. Les options de service managé réduisent la charge opérationnelle.
Coût
Vespa: Le coût dépend de l’infrastructure et des besoins de mise à l’échelle. L’auto-hébergement peut être gourmand en ressources, mais l’optimisation des ressources de Vespa aide à maîtriser les coûts à long terme.
Deep Lake:La tarification de Deep Lake est basée sur le stockage et le volume de requêtes, en particulier lors de l’utilisation du service managé. Son efficacité pour la recherche vectorielle à grande échelle permet de maintenir des coûts opérationnels compétitifs.
Sécurité
Vespa: Sécurité de niveau entreprise, chiffrement, authentification et contrôle d’accès. Convient aux organisations ayant des exigences de sécurité élevées.
Deep Lake: Sécurité pour les services managés, chiffrement des données et contrôles d’accès. La sécurité en auto-hébergement nécessite un travail supplémentaire.
Quand choisir Vespa
Vespa est excellent lorsque vous avez besoin d’un système de recherche capable de gérer des données vectorielles, textuelles et structurées en un seul endroit. Distribué et évolutif, il est parfait pour les environnements à fort trafic et à grande échelle comme l’e-commerce, les systèmes de recommandation et la recherche d’entreprise. Si votre cas d’utilisation implique des requêtes complexes avec filtrage par attributs et recherche par similarité vectorielle, ou si vous avez besoin d’un haut niveau de personnalisation pour répondre aux besoins de votre entreprise, Vespa offre la flexibilité et les performances nécessaires.
Quand choisir Deep Lake
Deep Lake est excellent pour les workflows d’IA et de machine learning qui reposent fortement sur des données non structurées ou multimédias comme les images, l’audio et la vidéo. Son intégration avec LangChain et LlamaIndex en fait un bon choix pour les applications de génération augmentée par récupération (RAG) et d’autres tâches de deep learning. Si vous souhaitez gérer et interroger facilement des embeddings vectoriels à grande échelle et disposer d’un contrôle de version pour vos jeux de données, la simplicité de Deep Lake et son orientation vers les écosystèmes d’IA en font une solution rationalisée pour les praticiens et chercheurs en IA.
Résumé
Vespa est excellent pour les scénarios de recherche complexes et distribués avec plusieurs types de données et beaucoup de personnalisation à l’échelle de l’entreprise. Deep Lake est excellent pour la recherche vectorielle et la gestion des données dans les workflows d’IA, simple et efficace pour les données multimédias et non structurées. Choisissez celui qui convient à votre cas d’utilisation : Vespa pour des besoins de recherche plus larges, Deep Lake pour des projets pilotés par l’IA avec embeddings vectoriels et gestion de jeux de données.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Vespa 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. 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 vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source pour les 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 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 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 sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et ML
Continuer à lire
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.