Vespa vs Rockset : 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 Rockset, 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, comme 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, en 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 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 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. Rockset est une base de données de recherche et d'analyse dotée de 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 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, des simples nombres aux structures complexes.
L'une des fonctionnalités remarquables de Vespa est sa capacité à effectuer des recherches vectorielles. Vous pouvez ajouter autant de champs vectoriels que vous le souhaitez à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des types spéciaux de vecteurs appelés tenseurs, 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 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 offrir de bonnes performances 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 les grandes applications réelles qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Un autre aspect intéressant de Vespa est qu’il peut automatiquement monter en charge pour gérer davantage de données ou de trafic. Vous pouvez ajouter davantage 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 changements 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.
Rockset : présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analyse en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les plongements vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui le rend idéal pour les applications qui ont besoin d’informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en masse, peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées (CDC) en 1 à 2 secondes.
L’une des fonctionnalités clés de Rockset est Converged Indexing, construit sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui le rend très efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle allant jusqu’à 200 000, ce qui le rend adapté à un large éventail de cas d’utilisation de plongements vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), et utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité. Rockset est indépendant de l’algorithme, vous pouvez donc choisir votre propre implémentation de recherche. L’optimiseur basé sur les coûts peut choisir dynamiquement entre les méthodes de recherche KNN et ANN pour des performances optimales.
Ce qui rend Rockset unique pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de modèles de requêtes immédiatement. Rockset prend également en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride. L’optimiseur choisira le chemin de requête le plus efficace. Il peut effectuer des recherches sur plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose à la fois d’API SQL et REST pour l’interface de requête.
Différences clés
Lorsque vous choisissez entre Vespa et Rockset pour la recherche vectorielle, vous devez comprendre comment chacun gère différents aspects de la recherche et de la gestion des données. Comparons-les selon des domaines clés pour vous aider à décider.
Recherche et performances
Vespa dispose d’un moteur de recherche basé sur C++ qui combine la recherche vectorielle, textuelle et sur données structurées dans une seule requête. Cela signifie que vous pouvez exécuter des requêtes complexes qui mélangent différents types de recherche sans pénalité de performance. Pour la recherche vectorielle en particulier, Vespa prend en charge plusieurs champs vectoriels par document et des tenseurs de grande dimension.
Rockset adopte une approche différente avec son système Converged Indexing construit sur RocksDB. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN) avec un index FAISS distribué pour la mise à l’échelle. La recherche vectorielle de Rockset prend en charge jusqu’à 200 000 dimensions et dispose d’un optimiseur qui choisit entre KNN et ANN en fonction de la requête.
Gestion des données et mises à jour
Vespa gère les mises à jour de données en temps réel. Son architecture permet des mises à jour continues tout en maintenant les performances de recherche. Vous pouvez mettre à jour à la fois les plongements vectoriels et les métadonnées sans reconstruire les index.
Rockset est conçu pour le traitement des données en temps réel avec une latence d’ingestion de 1 à 2 secondes. Sa base RocksDB mutable permet des mises à jour rapides des vecteurs et des métadonnées. Le système peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo, ce qui le rend adapté à divers types de données.
Mise à l’échelle et architecture
Vespa utilise le partitionnement automatique et la réplication pour distribuer les données entre les nœuds. Vous pouvez ajouter des nœuds à votre cluster et Vespa rééquilibrera les données pour vous. Cette mise à l’échelle horizontale maintient les performances à mesure que vos données augmentent.
L’architecture distribuée de Rockset répartit le calcul sur l’ensemble du cluster. Le Converged Index combine plusieurs types d’index (recherche, ANN, colonnaire, ligne) dans un seul système afin que vous puissiez interroger différents modèles.
Intégration et API
Vespa dispose à la fois d’API REST et d’API personnalisées pour l’intégration. Il propose des bibliothèques clientes pour les langages de programmation populaires et prend en charge des plugins personnalisés pour l’extensibilité.
Rockset dispose d’API SQL et REST, ce qui le rend accessible aux équipes familières avec SQL. Il s’intègre bien aux sources de données en streaming et prend en charge les flux de capture de données modifiées (CDC).
Quand choisir chacun
Choisissez Vespa lorsque vous avez besoin d’une recherche vectorielle, textuelle et de données structurées à grande échelle. Il est conçu pour les systèmes de production qui nécessitent un service en temps réel, des combinaisons de requêtes complexes et un contrôle précis du classement et de la pertinence. Vespa est excellent pour des cas d’utilisation tels que les systèmes de recommandation, la recherche de produits, la découverte de contenu et les applications d’IA où vous devez combiner la recherche traditionnelle avec la similarité vectorielle. L’auto-hébergement est idéal pour les entreprises qui ont besoin d’un contrôle total sur leur infrastructure et disposent de l’expertise technique nécessaire pour la gérer.
Rockset est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d’un traitement des données en temps réel et d’une recherche vectorielle sans aucune charge opérationnelle. Il est excellent pour les applications qui nécessitent une ingestion rapide des données, des mises à jour fréquentes des vecteurs et des métadonnées, ainsi que des requêtes basées sur SQL. Rockset est parfait pour l’analytique en temps réel, les applications pilotées par les événements et les scénarios où vous devez combiner la recherche vectorielle avec des flux de données en direct. Le service géré est idéal pour les équipes qui veulent créer des applications, et non gérer l’infrastructure.
Résumé
Vespa et Rockset offrent tous deux une recherche vectorielle solide, mais excellent dans des domaines différents. Vespa est excellent pour la recherche unifiée, une grande personnalisation et les requêtes multimodales complexes à grande échelle. Rockset est excellent pour le traitement des données en temps réel, SQL et le service géré qui réduit la charge opérationnelle. Votre choix entre les deux doit s’aligner sur vos exigences en matière de fraîcheur des données, de complexité des requêtes, de ressources opérationnelles et de besoins de mise à l’échelle. Tenez compte de l’expertise de votre équipe, de votre infrastructure existante, de votre budget et de la maintenance à long terme lorsque vous prenez votre décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Vespa et Rockset, 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 publié sous la licence open-source MIT, ce qui signifie que n’importe qui 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 dans 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
Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI
Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.
How to Build RAG with Milvus, QwQ-32B and Ollama
Hands-on tutorial on how to create a streamlined, powerful RAG pipeline that balances efficiency, accuracy, and scalability using the QwQ-32B and Milvus.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.
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.