Weaviate vs ClickHouse : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que les technologies d’IA et fondées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Weaviate et ClickHouse sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Weaviate et ClickHouse, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs à haute 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 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.
De nombreux types de bases de données vectorielles sont disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles spécialisées telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré) et Weaviate
- 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Weaviate est une base de données vectorielle spécialisée et ClickHouse est une base de données open source orientée colonnes dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Weaviate : vue d’ensemble et technologie de base
Weaviate est une base de données vectorielle open source conçue pour simplifier le développement d’applications d’IA. Elle offre des capacités intégrées de recherche vectorielle et hybride, une intégration facile avec les modèles d’apprentissage automatique, ainsi qu’un accent mis sur la confidentialité des données. Ces fonctionnalités visent à aider les développeurs de différents niveaux de compétence à créer, itérer et faire évoluer plus efficacement des applications d’IA.
L’un des points forts de Weaviate est sa recherche de similarité rapide et précise. Elle utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour permettre la recherche vectorielle sur de grands jeux de données. Weaviate prend également en charge la combinaison de recherches vectorielles avec des filtres traditionnels, ce qui permet des requêtes hybrides puissantes exploitant à la fois la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
Les principales fonctionnalités de Weaviate incluent :
- La compression PQ pour un stockage et une récupération efficaces
- La recherche hybride avec un paramètre alpha pour ajuster l’équilibre entre BM25 et la recherche vectorielle
- Des plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, qui facilitent le développement
Weaviate est un point d’entrée pour les développeurs qui souhaitent essayer la recherche vectorielle. Il offre une approche conviviale pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. Son intégration approfondie avec l’écosystème GenAI le rend adapté aux petits projets ou aux travaux de preuve de concept. Le public cible de Weaviate est constitué d’ingénieurs logiciels qui créent des applications d’IA, d’ingénieurs de données travaillant avec de grands ensembles de données et de data scientists déployant des modèles d’apprentissage automatique. Weaviate simplifie la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la classification de contenu et d’autres fonctionnalités d’IA.
Weaviate est conçu pour évoluer horizontalement afin de pouvoir gérer de grands ensembles de données et des charges de requêtes élevées en répartissant les données sur plusieurs nœuds dans un cluster. Il prend en charge les données multimodales et fonctionne avec différents types de données (texte, images, audio, vidéo) selon les modules de vectorisation utilisés. Weaviate fournit des API RESTful et GraphQL pour offrir de la flexibilité dans la manière dont les développeurs interagissent avec la base de données.
Cependant, pour les environnements de production à grande échelle, plusieurs considérations doivent être gardées à l’esprit :
- Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées
- Défis potentiels de scalabilité avec des ensembles de données de plusieurs milliards de vecteurs
- Gestion manuelle requise pour les options de stockage hiérarchisé récemment publiées
- La montée en charge horizontale nécessite l’assistance des ingénieurs de Weaviate et ne peut pas être effectuée automatiquement
Ce dernier point est particulièrement notable, car il signifie que les organisations doivent planifier à l’avance et allouer du temps aux opérations de mise à l’échelle, afin de s’assurer qu’elles n’approchent pas les limites de leur système sans préparation adéquate.
ClickHouse : Vue d’ensemble et cœur
ClickHouse est une base de données OLAP open-source pour l’analytique en temps réel, avec une prise en charge complète de SQL et un traitement rapide des requêtes. Il est excellent pour les requêtes analytiques grâce à son pipeline de requêtes entièrement parallélisé et peut effectuer rapidement de la recherche vectorielle. Il offre une forte compression (personnalisable via des codecs), ce qui lui permet de stocker et d’interroger de grands ensembles de données. L’un de ses principaux avantages est qu’il peut gérer des ensembles de données de plusieurs To sans être limité par la mémoire, ce qui en fait un excellent outil pour les utilisateurs disposant de grandes quantités de données vectorielles. Il prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, ce qui permet d’interroger les vecteurs et leurs métadonnées.
ClickHouse dispose de fonctionnalités de recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont comme n’importe quelle autre fonction SQL. Vous pouvez donc les combiner avec le filtrage et l’agrégation traditionnels. C’est idéal pour les cas d’usage où vous devez interroger des données vectorielles avec des métadonnées ou d’autres informations. Il dispose également d’indices Approximate Nearest Neighbour (ANN) expérimentaux pour une correspondance plus rapide (mais approximative). Et d’une correspondance exacte via un balayage linéaire des lignes, avec traitement parallèle pour plus de vitesse et d’efficacité.
ClickHouse est excellent pour la recherche vectorielle lorsque vous devez combiner la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation de métadonnées. En particulier pour les très grands ensembles de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également pertinent lorsque vous avez besoin de la prise en charge de SQL et que votre ensemble de données vectorielles est trop volumineux pour tenir dans des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données liées dans ClickHouse ou si vous ne voulez pas apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. La correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que la gestion de grands ensembles de données sont les points forts de ClickHouse, ce qui en fait un outil destiné aux utilisateurs avancés de la recherche.
ClickHouse est une plateforme généraliste pour la recherche vectorielle, en particulier pour les grands ensembles de données qui nécessitent un traitement parallèle et lorsque vous combinez la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL. Il n’est pas aussi performant que les bases de données vectorielles spécialisées pour les petits ensembles de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé, mais il peut gérer des requêtes complexes incluant des métadonnées, ce qui le rend excellent pour les développeurs qui connaissent SQL et ont besoin d’une recherche vectorielle rapide.
Principales différences : Weaviate vs ClickHouse pour la recherche vectorielle
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle, il est utile de connaître les différences entre Weaviate et ClickHouse. Les deux ont des atouts pour différents cas d’usage, alors comparons-les selon quelques aspects clés.
Méthodologie de recherche
Weaviate utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour des recherches de similarité rapides et précises. Prend également en charge les requêtes hybrides, combinant les recherches vectorielles avec des filtres traditionnels. Vous pouvez donc effectuer des recherches basées sur la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
ClickHouse propose la recherche vectorielle via SQL. Il traite les opérations de distance vectorielle comme n’importe quelle autre fonction SQL, vous pouvez donc les combiner avec le filtrage et l’agrégation traditionnels. ClickHouse dispose également d’indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbor (ANN) pour une correspondance plus rapide mais approximative, ainsi que d’une correspondance exacte via des scans linéaires des lignes avec traitement parallèle.
Données
Weaviate prend en charge les données multimodales, fonctionne avec différents types de données : texte, images, audio, vidéo selon les modules de vectorisation utilisés. Dispose de plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, ce qui facilite le développement.
ClickHouse est conçu pour l’analytique en temps réel avec une prise en charge complète de SQL. Il peut gérer efficacement les données structurées et prend en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées. Vous pouvez donc interroger des vecteurs aux côtés d’autres types de données.
Scalabilité et performances
Weaviate est conçu pour évoluer horizontalement, les données sont distribuées sur plusieurs nœuds dans un cluster. Mais pour les jeux de données vectorielles de plusieurs milliards, il existe des défis de scalabilité. La montée en charge horizontale nécessite l’assistance des ingénieurs Weaviate et ne peut pas être effectuée automatiquement.
ClickHouse peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limité par la mémoire. Il utilise des pipelines de requêtes entièrement parallélisés et peut traiter de grands jeux de données vectorielles sur plusieurs cœurs CPU. Il est donc parfait pour les scénarios impliquant de très grands jeux de données vectorielles.
Flexibilité et personnalisation
Weaviate adopte une approche conviviale pour les développeurs avec des APIs bien documentées. Dispose à la fois d’APIs RESTful et GraphQL, ce qui offre aux développeurs de la flexibilité dans la manière d’interagir avec la base de données.
ClickHouse offre une prise en charge complète de SQL, ce qui est utile pour les utilisateurs déjà familiers avec SQL. Vous pouvez effectuer des requêtes complexes qui combinent la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL.
Intégration et écosystème
Weaviate bénéficie d’une intégration poussée avec l’écosystème GenAI, il est donc adapté aux petits projets ou aux travaux de preuve de concept. Fonctionne bien avec divers modèles de machine learning et applications d’IA.
ClickHouse, en tant que base de données analytique généraliste, peut offrir davantage d’options d’intégration avec les outils de traitement de données et d’analytique. Mais il peut ne pas avoir autant d’intégrations spécifiques à l’IA que Weaviate.
Facilité d’utilisation
Weaviate tente de simplifier le développement d’applications d’IA, et dispose d’un processus de configuration simple, ce qui convient aux développeurs de tous niveaux. La documentation et les APIs sont conviviales.
ClickHouse peut présenter une courbe d’apprentissage plus abrupte pour ceux qui ne sont pas familiers avec SQL ou les bases de données analytiques. Mais pour les utilisateurs ayant des connaissances en SQL, c’est un outil puissant et familier pour la recherche vectorielle.
Coût
Les deux sont open-source, mais les coûts opérationnels peuvent varier. La gestion manuelle par Weaviate des options de stockage hiérarchisé et les défis de scalabilité avec de très grands jeux de données peuvent avoir un impact sur les coûts à long terme.
ClickHouse peut gérer efficacement de grands jeux de données sans être limité par la mémoire, il peut donc permettre de réduire les coûts dans les scénarios intensifs en données.
Sécurité
Weaviate dispose de fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées, ce qui peut être une préoccupation pour les grands environnements de production.
Les fonctionnalités de sécurité de ClickHouse ne sont pas mentionnées dans les informations fournies, vous devrez donc effectuer des recherches à ce sujet si c’est une exigence pour votre cas d’utilisation.
Quand utiliser chacun
Weaviate est idéal pour les applications axées sur l’IA qui nécessitent une recherche sémantique, des systèmes de recommandation ou une classification de contenu. Il est parfait pour les projets où la configuration et l’intégration avec des modèles de machine learning sont essentielles. Weaviate excelle avec les données multimodales (texte, images, audio, vidéo) et lorsque vous avez besoin d’un mélange de recherche vectorielle et traditionnelle. Son approche conviviale pour les développeurs et son API GraphQL en font un excellent choix pour le prototypage et les petits projets d’IA.
ClickHouse est optimal lorsqu’il s’agit de traiter d’immenses jeux de données vectorielles, en particulier dans la plage de plusieurs téraoctets. Il est parfait lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL complexes, du filtrage et des agrégations sur les métadonnées. ClickHouse excelle lorsque vous avez besoin d’analyses en temps réel sur des données vectorielles parallèlement à d’autres données structurées. Il peut gérer de grands volumes de données sans être limité par la mémoire, ce qui en fait un excellent choix pour les organisations ayant des besoins de traitement de big data et celles qui préfèrent travailler avec SQL pour les opérations vectorielles.
Résumé
Weaviate se distingue par sa conception axée sur l’IA, sa recherche vectorielle intégrée, son intégration facile des modèles ML et son expérience développeur. Sa force réside dans la simplification du développement d’applications d’IA et la gestion des données multimodales. ClickHouse est idéal pour les jeux de données massifs, les puissantes opérations vectorielles basées sur SQL et les données vectorielles parallèlement aux analyses traditionnelles. Choisissez entre ces deux solutions en fonction de votre cas d’utilisation, de la taille de vos données, de l’expertise de votre équipe et de vos exigences de performance. Utilisez Weaviate pour les projets axés sur l’IA avec des types de données variés, et ClickHouse pour les charges de travail analytiques à grande échelle avec recherche vectorielle.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Weaviate et de ClickHouse, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmark open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des schémas de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes, mais distinctes, 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 conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier les bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données, afin de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et publié 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel 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 VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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