Weaviate vs MyScale : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies 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 MyScale 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 MyScale, 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 comprennent 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) 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Weaviate est une base de données vectorielle spécialisée et MyScale est une base de données traditionnelle dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Weaviate : aperçu 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 et met l’accent sur la confidentialité des données. Ces fonctionnalités visent à aider les développeurs de différents niveaux de compétence à créer, itérer et faire évoluer des applications d’IA plus efficacement.
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 ensembles de données. Weaviate prend également en charge la combinaison de recherches vectorielles avec des filtres traditionnels, permettant de puissantes requêtes hybrides qui exploitent à la fois la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
Les principales fonctionnalités de Weaviate comprennent :
- Compression PQ pour un stockage et une récupération efficaces
- Recherche hybride avec un paramètre alpha pour ajuster l’équilibre entre BM25 et la recherche vectorielle
- Plugins intégrés pour les embeddings et le reclassement, 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 profonde avec l’écosystème GenAI le rend adapté aux petits projets ou aux travaux de preuve de concept. Le public cible de Weaviate comprend les ingénieurs logiciels qui créent des applications d’IA, les ingénieurs data travaillant avec de grands ensembles de données et les data scientists déployant des modèles de machine learning. 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 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 divers types de données (texte, images, audio, vidéo) selon les modules de vectorisation utilisés. Weaviate fournit à la fois 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 anticiper et allouer du temps aux opérations de mise à l’échelle, afin de s’assurer qu’elles ne s’approchent pas des limites de leur système sans préparation adéquate.
MyScale : Aperçu et technologie
MyScale est une base de données cloud construite au-dessus de la base de données open source ClickHouse, conçue pour les charges de travail d’IA et de machine learning. Elle peut gérer des données structurées et vectorielles, ainsi que l’analytique en temps réel et le machine learning. MyScale se concentre sur les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche plein texte, ce qui la rend adaptée au traitement en temps réel et aux insights pilotés par l’IA. En utilisant l’architecture ClickHouse, MyScale offre de hautes performances et une bonne scalabilité pour l’IA.
L’une des principales fonctionnalités de MyScale est la prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche plein texte et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela réduit le besoin de plusieurs outils et rend l’ensemble scalable pour l’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées comme des données vectorisées sur une seule plateforme, en utilisant une architecture de base de données OLAP pour opérer sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale à l’aide de SQL, ce qui le rend accessible à tous les programmeurs familiarisés avec les bases de données relationnelles.
MyScale dispose de plusieurs types d’index vectoriels et métriques de similarité pour prendre en charge différents cas d’usage. Il prend en charge des métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit interne (IP) et la similarité cosinus. La base de données propose plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres à ajuster. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées en matière de performances comme de coût.
En combinant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche plein texte dans un seul système, MyScale réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification permet des requêtes et analyses conjointes de données, ainsi qu’une fondation de données unique pour les applications d’IA. MyScale propose également MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer efficacement. À mesure que les données deviennent plus complexes, MyScale est une solution pérenne capable de gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données plus importantes, tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Différences clés
Lors du choix d’un outil de recherche vectorielle, il est important de comprendre les différences entre Weaviate et MyScale. Cette comparaison aidera les développeurs et les ingénieurs à prendre une décision éclairée.
Méthodologie de recherche
Weaviate utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour des recherches de similarité rapides et précises. Il prend en charge les requêtes hybrides, combinant les recherches vectorielles avec des filtres traditionnels. Cela permet des recherches flexibles à la fois sur la similarité sémantique et sur des attributs de données spécifiques.
MyScale dispose de plusieurs types d’index vectoriels et de métriques de similarité. Il propose des métriques de distance courantes comme la distance euclidienne, le produit interne et la similarité cosinus. MyScale dispose de plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW. Chaque algorithme possède des paramètres ajustables, afin que vous puissiez le personnaliser pour votre cas d’utilisation.
Données
Weaviate est efficace pour gérer les données structurées et semi-structurées. Il prend en charge les données multimodales et peut fonctionner avec différents types de données : texte, images, audio, vidéo selon les modules de vectorisation utilisés.
MyScale est conçu pour gérer à la fois les données structurées et vectorielles. C’est une base de données SQL, une base de données vectorielle et un moteur de recherche plein texte dans un seul système. Cette approche unifiée permet des requêtes et des analyses conjointes sur les données, ainsi qu’une fondation de données unique pour les applications d’IA.
Évolutivité et performances
Weaviate est évolutif horizontalement, distribuant les données sur plusieurs nœuds dans un cluster. Mais il peut avoir des difficultés avec des ensembles de données de plusieurs milliards de vecteurs, et la montée en charge horizontale nécessite l’aide des ingénieurs de Weaviate.
MyScale, construit au-dessus de ClickHouse, est conçu pour des performances et une évolutivité élevées. Son moteur vectoriel propriétaire MSTG utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données et peut potentiellement surpasser les bases de données vectorielles spécialisées en matière de performances comme de coût. L’architecture de MyScale peut gérer de grands ensembles de données et de fortes charges de requêtes.
Flexibilité et personnalisation
Weaviate offre de la flexibilité grâce aux recherches hybrides et à plusieurs types de données. Il dispose d’API RESTful et GraphQL, ce qui donne aux développeurs plusieurs options pour interagir avec la base de données.
MyScale propose une prise en charge native de SQL, la recherche vectorielle, la recherche plein texte et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela simplifie les requêtes et réduit le besoin de plusieurs outils. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale à l’aide de SQL, ce qui le rend familier aux programmeurs qui connaissent les bases de données relationnelles.
Intégration et écosystème
Weaviate fait partie de l’écosystème GenAI et convient au développement d’applications d’IA. Il dispose de plugins intégrés pour les embeddings et le reranking afin de simplifier le processus de développement.
MyScale se concentre sur l’intégration entre différents types de données au sein de son propre système. Il dispose de MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer vos applications d’IA.
Facilité d’utilisation
Weaviate est convivial pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. Il convient aux petits projets ou aux travaux de PoC.
Les requêtes SQL de MyScale peuvent être familières aux développeurs ayant de l’expérience avec SQL. Mais les nombreux algorithmes d’indexation et options de réglage peuvent nécessiter un peu plus d’apprentissage pour être optimisés.
Coût
Les deux sont open-source à la base, mais les coûts opérationnels diffèrent. Weaviate peut rencontrer des problèmes d’évolutivité avec de très grands ensembles de données, ce qui peut entraîner des coûts plus élevés dans certains cas. MyScale affirme réduire les coûts d’infrastructure et de maintenance en regroupant plusieurs fonctionnalités de base de données dans un seul système.
Fonctionnalités de sécurité
Weaviate n’a pas de sécurité de niveau entreprise.
Quand choisir chacun
Weaviate convient aux projets qui nécessitent des recherches de similarité rapides et des requêtes hybrides combinant des recherches vectorielles avec des filtres. Il est idéal pour les applications d’IA qui nécessitent une configuration et une itération rapides, en particulier pour la recherche sémantique, les systèmes de recommandation ou la classification de contenu. Weaviate est adapté aux données multimodales (texte, images, audio, vidéo) et aux petits projets ou PoC en IA et en apprentissage automatique. Il est convivial pour les développeurs et fait partie de l’écosystème GenAI, donc parfait pour les équipes qui souhaitent ajouter la recherche vectorielle sans avoir besoin d’être expertes en bases de données.
MyScale est adapté aux projets qui ont besoin d’une manière unifiée de gérer des données structurées, des données vectorielles et la recherche plein texte dans un seul système. Il est excellent pour les applications qui nécessitent un traitement en temps réel et des insights pilotés par l’IA à partir de données complexes. La prise en charge native de SQL par MyScale le rend parfait pour les équipes disposant d’une expertise SQL, afin que vous puissiez ajouter la recherche vectorielle à vos structures de requêtes familières. Ses fonctionnalités d’évolutivité et de performance sont particulièrement adaptées aux grands ensembles de données, ce qui le rend idéal pour les applications de niveau entreprise nécessitant des analyses haute performance et des charges de travail de machine learning. MyScale convient également aux projets qui nécessitent une observabilité complète des systèmes LLM.
Conclusion
Weaviate est adapté à une approche conviviale de la recherche vectorielle avec des recherches de similarité rapides, des requêtes hybrides et une intégration facile avec les écosystèmes d’IA. Il est excellent pour les données multimodales et présente une faible barrière à l’entrée. MyScale est adapté à l’unification des données structurées, des données vectorielles et de la recherche plein texte dans un système hautement évolutif avec une interface SQL et des fonctionnalités de performance avancées pour les applications complexes d’IA et d’analytique de niveau entreprise. Lorsque vous choisissez entre les deux, tenez compte de vos cas d’utilisation, de vos types de données et de vos exigences de performance. Weaviate pourrait convenir aux équipes qui souhaitent une mise en œuvre rapide et une flexibilité avec différents types de données, tandis que MyScale pourrait être mieux adapté aux organisations qui ont besoin d’une solution complète basée sur SQL pour le traitement de données à grande échelle et l’analytique pilotée par l’IA. Votre décision doit correspondre à l’expertise de votre équipe, à la nature de vos données et à vos exigences d’évolutivité à long terme.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Weaviate et de MyScale, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des ensembles de données et des modèles 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 hautes performances, en particulier de 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 managé) en utilisant leurs propres ensembles de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées sur la base des 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 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 ensembles 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.
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