Weaviate vs Vald : 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 Vald 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 Vald, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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 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 essentiel 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 spécialement conçues 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 et Vald sont toutes deux des bases de données vectorielles spécialement conçues. 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 de machine learning, 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 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 ainsi de puissantes requêtes hybrides qui exploitent à la fois la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
Les principales fonctionnalités 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 permettant aux développeurs d’essayer la recherche vectorielle. Il propose une approche conviviale pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. Son intégration poussée 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 construisent des applications d’IA, les ingénieurs data travaillant avec de grands jeux 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 pouvoir gérer de grands jeux de données et de fortes charges de requêtes en distribuant les données sur plusieurs nœuds d’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 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 éléments doivent être pris en compte :
- Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées
- Défis potentiels de scalabilité avec des jeux 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 ne s’approchent pas des limites de leur système sans préparation adéquate.
Vald : présentation et technologie de base
Vald est un outil puissant permettant de rechercher très rapidement dans d’immenses volumes de données vectorielles. Il est conçu pour gérer des milliards de vecteurs et peut facilement évoluer à mesure que vos besoins augmentent. Ce qui est intéressant avec Vald, c’est qu’il utilise un algorithme très rapide appelé NGT pour trouver des vecteurs similaires.
L’une des meilleures fonctionnalités de Vald est sa manière de gérer l’indexation. Habituellement, lorsque vous construisez un index, tout doit s’arrêter. Mais Vald est intelligent : il répartit l’index sur différentes machines, de sorte que les recherches peuvent continuer même pendant la mise à jour de l’index. De plus, Vald sauvegarde automatiquement vos données d’index, vous n’avez donc pas à craindre de tout perdre si un problème survient.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui le rend compatible avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner sans difficulté dans le cloud, ce qui vous permet d’ajouter facilement davantage de puissance de calcul ou de mémoire lorsque vous en avez besoin. Vald répartit vos données sur plusieurs machines, ce qui l’aide à gérer d’énormes volumes d’informations.
Une autre astuce intéressante de Vald est la réplication d’index. Il stocke des copies de chaque index sur différentes machines. Cela signifie que si une machine rencontre un problème, vos recherches peuvent continuer à fonctionner correctement. Vald équilibre automatiquement ces copies, vous n’avez donc pas à vous en soucier. Tout cela fait de Vald un choix solide pour les développeurs qui doivent rechercher rapidement et de manière fiable dans d’énormes volumes de données vectorielles.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Weaviate utilise HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour des recherches de similarité rapides. Il prend en charge les requêtes hybrides, combinant des recherches vectorielles avec des filtres. Vous pouvez donc rechercher à la fois par similarité sémantique et par attributs de données spécifiques.
Vald utilise NGT (Neighborhood Graph and Tree) pour des recherches rapides approximatives des plus proches voisins. Il peut gérer des milliards de vecteurs.
Données
Weaviate prend en charge le texte, les images, l’audio et la vidéo. Données multimodales et modélisation flexible des données. Vous pouvez définir des schémas pour vos données, ce qui vous permet de travailler avec des données structurées et semi-structurées.
Vald se concentre sur les données vectorielles. Bien qu’il puisse gérer un grand nombre de vecteurs, il ne prend pas en charge d’autres types de données ni les données structurées comme le fait Weaviate.
Scalabilité et performances
Weaviate peut évoluer horizontalement en distribuant les données sur plusieurs nœuds d’un cluster. Mais pour les très grands jeux de données (plusieurs millions de vecteurs), certains utilisateurs ont signalé des problèmes de mise à l’échelle. La montée en charge nécessite les ingénieurs de Weaviate et ne peut pas être effectuée automatiquement.
Vald est conçu dès le départ pour une grande scalabilité. Il peut gérer des milliards de vecteurs et évoluer selon vos besoins. Vald utilise l’indexation distribuée afin que les recherches puissent continuer même pendant la mise à jour de l’index.
Flexibilité & Personnalisation
Weaviate offre une bonne flexibilité avec GraphQL et des API RESTful. Il dispose de divers plugins pour les embeddings et le reranking, ce qui vous permet de personnaliser votre configuration de recherche.
Vald permet de personnaliser l’entrée et la sortie des données, et fonctionne bien avec gRPC. Il est conçu pour s’intégrer à différentes configurations et environnements cloud.
Intégration & Écosystème
Weaviate bénéficie d’une intégration approfondie avec l’écosystème GenAI, ce qui le rend adapté aux applications d’IA, à la recherche sémantique, aux systèmes de recommandation et à la classification de contenu.
Vald est conçu pour fonctionner dans des environnements cloud et avec gRPC, mais il peut ne pas disposer d’autant d’intégrations dans l’écosystème de l’IA que Weaviate.
Facilité d’utilisation
Weaviate est connu pour son approche conviviale pour les développeurs, sa configuration simple et ses API bien documentées. C’est un bon point d’entrée pour les développeurs qui découvrent la recherche vectorielle.
Vald, bien que puissant, présente une courbe d’apprentissage plus abrupte puisqu’il se concentre sur la recherche vectorielle à haute performance et à grande échelle.
Coût
Weaviate et Vald sont tous deux open-source, donc les principaux coûts seront l’infrastructure et la maintenance. Weaviate propose un service managé qui peut réduire les coûts opérationnels mais augmenter les coûts directs.
Vald peut être plus rentable pour de très grands ensembles de données.
Fonctionnalités de sécurité
Weaviate dispose de certaines fonctionnalités de sécurité, mais pas de niveau entreprise. Il propose l’authentification et le contrôle d’accès, mais les fonctionnalités de sécurité avancées sont limitées.
Quand choisir chacun
Weaviate est le meilleur choix pour les projets qui nécessitent une base de données vectorielle flexible avec une forte intégration à l’écosystème de l’IA. Il est parfait pour les développeurs qui créent des applications d’IA, des systèmes de recherche sémantique ou des moteurs de recommandation lorsqu’ils travaillent avec différents types de données comme le texte, les images et l’audio. Weaviate est excellent lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec des requêtes de base de données traditionnelles et que vous souhaitez une solution facile à utiliser pour des équipes qui découvrent la recherche vectorielle.
Vald est la meilleure option pour les projets avec d’immenses ensembles de données vectorielles, en particulier lorsque la scalabilité et la vitesse de recherche sont essentielles. Il est parfait pour les applications qui doivent gérer des milliards de vecteurs, comme la recherche de similarité à grande échelle dans l’e-commerce, la recommandation de contenu pour de grandes plateformes ou la détection d’anomalies en temps réel dans d’énormes ensembles de données. L’architecture distribuée de Vald en fait un excellent choix pour les équipes qui créent des applications cloud-native à haute performance nécessitant une recherche vectorielle robuste.
Résumé
Weaviate est excellent pour sa facilité d’utilisation, sa flexibilité avec différents types de données et sa forte intégration à l’écosystème de l’IA. Vald est excellent pour les performances brutes et la scalabilité. Choisissez Weaviate si vous avez besoin de polyvalence et de facilité d’intégration, en particulier pour des projets de petite à moyenne taille. Choisissez Vald si vous devez gérer d’immenses ensembles de données vectorielles avec des performances élevées et une grande scalabilité. N’oubliez pas que le meilleur choix dépend des besoins spécifiques de votre projet : volume de données, complexité de la recherche et intégration avec les systèmes existants.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Weaviate et Vald, 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 les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil d’analyse comparative 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 jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des témoignages anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué 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 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 VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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