Vespa 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 Vespa 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 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 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 et Vearch sont des bases de données vectorielles spécialisées. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un puissant moteur de recherche 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 précis dans du texte et filtrer les résultats selon des éléments tels que 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 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 tels que des 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 grands volumes 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 maintenir 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.
Une autre chose intéressante à propos de Vespa est qu’il peut évoluer automatiquement 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 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 de grandir avec elles au fil du temps.
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 à propos de Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez effectuer des recherches par vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et aussi filtrer par des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc effectuer 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 avez 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 monter en charge 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 difficulté.
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 les versions CPU et GPU, afin que vous puissiez optimiser en fonction de votre matériel spécifique et de votre cas d’utilisation. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une mise en correspondance rapide par similarité, Vearch vous donne les outils pour y parvenir efficacement.
Principales différences
Capacités de recherche et performances
Vespa et Vearch effectuent tous deux de la recherche vectorielle, mais de manières différentes. Vespa combine la recherche vectorielle, textuelle et de données structurées dans un seul système de requêtes. Cela signifie que vous pouvez rechercher dans différents types de données en une seule fois, ce qui est très utile pour les applications complexes qui doivent mélanger la recherche traditionnelle avec la similarité vectorielle.
Vearch est une recherche vectorielle axée sur les requêtes basées sur la similarité. Il prend en charge les méthodes d’indexation IVFPQ et HNSW, ce qui vous donne de la flexibilité dans votre approche de l’indexation vectorielle. L’un des avantages de Vearch est la prise en charge de l’accélération GPU, qui peut donner un gros coup de pouce aux performances de recherche lorsque vous disposez du matériel nécessaire.
Gestion des données
La gestion des données de Vespa repose sur un modèle de document structuré. Vous pouvez combiner des vecteurs avec des champs traditionnels, et le système gère l’indexation et les mises à jour en temps réel de manière fluide. Il prend en charge les opérations tensorielles, ce qui vous permet d’effectuer des manipulations vectorielles complexes pouvant être très utiles dans les applications avancées de machine learning.
Vearch est très simple en matière de gestion des données. Il prend également en charge plusieurs champs vectoriels et les mises à jour en temps réel, mais comme il est axé sur les données vectorielles, il présente moins de complexité dans la définition du schéma. Le système dispose d’une validation des données intégrée et de définitions de schéma flexibles pouvant s’adapter à différents cas d’utilisation.
Architecture de scalabilité
L’architecture distribuée de Vespa gère la scalabilité grâce au sharding automatique et à la réplication. Le système permet la mise à l’échelle indépendante des nœuds de contenu et de service, et dispose d’un équilibrage de charge intégré qui gère la distribution des requêtes. L’un des avantages est que Vespa ne nécessite pas de service de coordination externe, ce qui simplifie la charge opérationnelle.
Vearch dispose d’une conception d’architecture à 3 types de nœuds. Les nœuds master gèrent le cluster, les nœuds router traitent les requêtes et les serveurs de partition stockent et calculent les données. Cette séparation des responsabilités vous permet de faire évoluer des parties spécifiques de votre système. L’architecture prend en charge la mise à l’échelle horizontale grâce à l’ajout de partitions, mais nécessite davantage de gestion manuelle par rapport à Vespa.
Intégration et écosystème
Vespa dispose d’un écosystème d’intégration complet. Ses API REST couvrent toutes les opérations et il dispose d’API Java natives pour une intégration plus approfondie. Il dispose également d’opérateurs Kubernetes et d’un service intégré de modèles de machine learning, ce qui le rend très adapté aux architectures modernes cloud native.
Vearch dispose de points d’intégration limités avec des API HTTP et d’une prise en charge des langages via son SDK Python et sa bibliothèque cliente Go. Bien que les options d’intégration soient moins nombreuses que celles de Vespa, elles couvrent les cas d’utilisation les plus courants et offrent un déploiement Docker simple.
Considérations de coût et d’exploitation
La structure de coûts de ces systèmes est très différente. Vespa propose des options auto-hébergées et cloud via Vespa Cloud, avec une mise à l’échelle linéaire des ressources et des fonctionnalités d’optimisation intégrées. Cela peut vous aider à gérer les coûts à mesure que vous vous développez, mais les fonctionnalités d’entreprise entraînent un coût supplémentaire.
Vearch étant uniquement auto-hébergé, le coût est lié à vos choix d’infrastructure. Les exigences matérielles dépendent du type d’index et, si vous prévoyez d’utiliser des fonctionnalités d’accélération, vous devez prendre en compte le coût du GPU. L’architecture plus simple peut entraîner un coût opérationnel plus faible pour les déploiements de petite taille.
Implémentation de la sécurité
Vespa dispose d’un chiffrement TLS complet, d’un contrôle d’accès basé sur les rôles et d’une prise en charge du multi-tenant. Il utilise une authentification basée sur les certificats, ce qui constitue une sécurité de niveau entreprise adaptée aux applications sensibles.
Vearch dispose de mécanismes d’authentification de base et d’options d’isolation réseau. Bien que ses fonctionnalités de sécurité soient moins nombreuses que celles de Vespa, il couvre les exigences essentielles pour la plupart des applications. Il dispose également de plugins de sécurité personnalisés pour une flexibilité supplémentaire.
Quand choisir chacun
Vespa : meilleurs cas d’utilisation
Vespa est le meilleur choix pour les applications d’entreprise à grande échelle qui doivent combiner plusieurs types de recherche. Il excelle dans les scénarios où vous devez rechercher des vecteurs, du texte et des données structurées en temps réel, comme les plateformes d’e-commerce avec des recommandations de produits personnalisées, les plateformes de contenu avec une recherche sémantique assortie d’un filtrage strict des métadonnées, ou les systèmes de recommandation qui doivent équilibrer la correspondance par similarité avec des règles métier. Ses solides garanties de cohérence et ses capacités d’auto-scaling le rendent parfait pour les applications critiques qui traitent des données sensibles ou nécessitent une haute disponibilité.
Vearch : meilleurs cas d’utilisation
Vearch est idéal pour les applications spécialisées de recherche vectorielle où l’accélération GPU peut apporter des gains de performance significatifs. Il est parfait pour des cas d’utilisation ciblés comme la recherche de similarité d’images, la comparaison d’embeddings de documents ou les systèmes de recommandation alimentés par l’IA qui reposent principalement sur des opérations vectorielles. Les organisations disposant déjà d’une infrastructure GPU ou construisant des applications d’IA nécessitant une correspondance de similarité rapide sans filtrage complexe trouveront dans le déploiement simple de Vearch et son optimisation pour les opérations vectorielles un avantage. Son architecture plus légère et son orientation spécialisée en font un excellent choix pour les projets où la recherche vectorielle est l’exigence principale.
Conclusion
Le choix entre Vespa et Vearch dépend en définitive de vos exigences techniques, de vos capacités opérationnelles et de vos besoins métier. Vespa est une solution complète pour les applications complexes à grande échelle qui nécessitent plusieurs types de recherche et des fonctionnalités d’entreprise, tandis que Vearch est spécialisé dans la recherche vectorielle avec accélération GPU et un déploiement plus simple. Tenez compte de l’échelle de votre application, de vos exigences de recherche, de votre infrastructure et de l’expertise de votre équipe au moment de prendre la décision. N’oubliez pas que le meilleur choix n’est pas toujours le plus riche en fonctionnalités, mais celui qui correspond le mieux à votre cas d’utilisation et qui peut évoluer avec vous.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Vespa 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. 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 VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
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 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 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, GenAI et le ML
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