Weaviate vs Rockset : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies pilotées par les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Weaviate et Rockset 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 Rockset, 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 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 central dans les applications d’IA, en 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.
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 des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Weaviate est une base de données vectorielle spécialisée et Rockset est une base de données de recherche et d’analyse. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Weaviate : présentation 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 sur la confidentialité des données. Ces fonctionnalités visent à aider les développeurs de différents niveaux de compétence à créer, itérer et mettre à l’échelle 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 jeux de données. Weaviate prend également en charge la combinaison des 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 fonctionnalités clés de Weaviate incluent :
- Compression PQ pour un stockage et une récupération efficaces
- Recherche hybride avec un paramètre alpha pour l’ajustement entre BM25 et la recherche vectorielle
- Plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, qui facilitent le développement
Weaviate est un point d’entrée pour les développeurs souhaitant essayer la recherche vectorielle. Il offre une approche conviviale pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. Une intégration profonde 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 créant des applications d’IA, d’ingénieurs data 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 distribuant les données sur plusieurs nœuds dans un cluster. Il prend en charge les données multimodales, 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, il y a plusieurs considérations à garder 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 important, 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 ne s’approchent pas des limites de leur système sans préparation adéquate.
Rockset : Présentation et technologie de base
Rockset est une base de données de recherche et d’analytique en temps réel pour les données structurées et non structurées, y compris les embeddings vectoriels. Son point fort est l’ingestion, l’indexation et l’interrogation des données en temps réel, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant des informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données à la fois 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 le 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 allant 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 d’embeddings vectoriels.
Rockset intègre la recherche vectorielle au cœur de sa technologie. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN), et utilise un index FAISS distribué pour la scalabilité. Rockset est agnostique vis-à-vis des algorithmes, 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 est unique chez Rockset pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et ligne en un seul. Cela signifie que vous pouvez gérer un large éventail de modèles de requêtes dès le départ. 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 rechercher 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 Weaviate et Rockset comme outils de recherche vectorielle, vous devez connaître les différences. Les deux sont puissants mais excellent dans des domaines différents. Comparons-les selon plusieurs aspects clés pour vous aider à prendre une décision.
Méthodologie de recherche
Weaviate utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche vectorielle, qui est rapide et précise sur de grands ensembles de données. Il prend également en charge la recherche hybride, combinant la similarité vectorielle avec des filtres traditionnels.
Rockset propose les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN). Il utilise un index FAISS distribué pour la scalabilité et peut choisir dynamiquement entre KNN et ANN pour obtenir les meilleures performances.
Données
Weaviate fonctionne avec des données multimodales, prend en charge divers types comme le texte, les images, l’audio, la vidéo. Il est conçu pour gérer de grands jeux de données.
Rockset excelle dans le traitement des données en temps réel. Il peut ingérer et indexer des données structurées et non structurées, y compris des embeddings vectoriels, en quelques secondes. Rockset peut traiter des flux d’événements à haute vélocité et des flux de capture de données modifiées en 1 à 2 secondes.
Scalabilité et performances
Weaviate peut évoluer horizontalement, en distribuant les données sur plusieurs nœuds dans un cluster. Mais une mise à l’échelle au-delà de milliards de vecteurs nécessitera l’aide des ingénieurs de Weaviate.
Rockset dispose d’un Converged Index qui combine la recherche, l’ANN, les index colonnaires et les index en lignes. Cela lui permet de gérer de nombreux modèles de requêtes. Rockset est conçu pour la recherche et l’analytique en temps réel, il est donc adapté aux applications qui ont besoin d’informations à la seconde près.
Flexibilité et personnalisation
Weaviate dispose de plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, ce qui simplifie le développement. Il possède à la fois des API RESTful et GraphQL, ce qui donne aux développeurs de la flexibilité dans la manière d’interagir avec la base de données.
Rockset est indépendant de l’algorithme, les utilisateurs peuvent donc choisir leur propre implémentation de recherche. Il prend en charge le filtrage des métadonnées et la recherche hybride avec un optimiseur qui choisit le meilleur chemin de requête.
Intégration et écosystème
Weaviate a une intégration profonde avec l’écosystème GenAI, il est donc adapté aux applications d’IA, à la recherche sémantique, aux systèmes de recommandation et à la classification de contenu.
Rockset prend en charge l’ingestion de données en streaming et en lot, il est donc adapté à de nombreuses sources de données. Il dispose d’API SQL et REST pour les requêtes, ce qui facilite son intégration aux systèmes existants.
Facilité d’utilisation
Weaviate est connu pour être convivial pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. C’est donc un bon point d’entrée pour ceux qui découvrent la recherche vectorielle.
La facilité d’utilisation de Rockset vient du fait qu’il peut gérer de nombreux types de données et modèles de requêtes prêts à l’emploi. Son optimiseur basé sur les coûts peut choisir automatiquement la meilleure méthode de recherche, vous n’aurez donc peut-être pas besoin d’effectuer un réglage manuel.
Coût
Aucune information tarifaire n’est fournie, mais la mise à l’échelle horizontale de Weaviate nécessite une gestion manuelle et l’aide de leurs ingénieurs. Cela pourrait augmenter les coûts opérationnels pour les grands déploiements.
Aucune information tarifaire n’est fournie, mais le traitement en temps réel pourrait être précieux pour les applications qui ont besoin de données en temps réel.
Fonctionnalités de sécurité
Weaviate dispose de fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées, il pourrait donc ne pas convenir à certaines organisations.
Quand choisir chacun
Weaviate est destiné aux projets axés d’abord sur l’IA, en particulier ceux avec de la recherche sémantique, des systèmes de recommandation ou de la classification de contenu. Pour les projets avec de grands jeux de données multimodaux (texte, images, audio, vidéo) et qui nécessitent une recherche vectorielle. Weaviate est convivial pour les développeurs et profondément intégré à l’écosystème GenAI, il est donc parfait pour les équipes qui construisent de l’IA à partir de zéro ou ajoutent de la recherche vectorielle à des systèmes existants sans beaucoup de configuration.
Rockset est destiné aux cas d’usage qui nécessitent un traitement et une analytique des données en temps réel. Lorsque vous devez ingérer, indexer et interroger des données avec une latence nulle, c’est la solution à choisir. Pour les applications qui ont besoin d’informations à la seconde près. Rockset est destiné aux flux d’événements à haute vélocité, aux mises à jour fréquentes de données ou lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL complexes. Il peut gérer à la fois des données structurées et non structurées ainsi que le traitement en temps réel, c’est donc un excellent choix pour les applications modernes gourmandes en données qui ont besoin d’informations exploitables immédiates.
Conclusion
Weaviate est conçu pour une approche centrée sur l’IA, la recherche vectorielle avec une bonne évolutivité et la prise en charge des données multimodales. Simple et intégré à l’écosystème, il est donc adapté au développement d’applications d’IA. Rockset est destiné au traitement et à l’analytique des données en temps réel, polyvalent pour les flux de données à haute vélocité et les modèles de requêtes complexes. Choisissez Weaviate si vous développez des applications d’IA et de la recherche vectorielle, Rockset si le traitement et l’analytique en temps réel sont votre priorité. En fin de compte, votre choix doit correspondre aux besoins de votre projet, en tenant compte du volume de données, de la fréquence des mises à jour, de la complexité des requêtes et de l’équilibre entre recherche vectorielle et recherche traditionnelle.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Weaviate et Rockset, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut vous 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 jeux 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 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 managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. En utilisant 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 sous licence open-source MIT, ce qui signifie que chacun peut librement l’utiliser, le modifier et le distribuer. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs déterminés à améliorer ses fonctionnalités et 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 principales bases de données vectorielles dans le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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