Zilliz Cloud vs Rockset : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Zilliz Cloud 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 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, 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 conçues à cet effet 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.
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle conçue à cet effet. Rockset est une base de données de recherche et d’analyse avec des capacités de recherche vectorielle en tant qu’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Zilliz Cloud : aperçu et technologie de base
Zilliz Cloud est un service de base de données vectorielle entièrement géré, construit sur le moteur open source Milvus. Il aide les développeurs et les organisations à gérer des applications d’IA à grande échelle en stockant, gérant et recherchant efficacement des embeddings vectoriels. Il prend en charge l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA plutôt que sur la gestion de bases de données.
L’un des principaux avantages de Zilliz Cloud est l’optimisation automatique des performances. Le système dispose de la technologie AutoIndex, qui choisira la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Vous n’avez donc pas à passer du temps à ajuster des paramètres ou à comparer différents types d’index. La plateforme utilise également des techniques IVF (Inverted File) et basées sur des graphes pour accélérer la recherche de similarité dans de grands ensembles de données.
La plateforme dispose de fonctionnalités d’entreprise. Vous pouvez déployer vos bases de données vectorielles sur AWS, Azure ou Google Cloud, avec des options permettant d’utiliser le service entièrement géré de Zilliz ou d’apporter votre propre compte cloud (BYOC). Pour les organisations qui traitent des données sensibles, Zilliz Cloud dispose de contrôles de sécurité tels que le chiffrement, la gestion des accès et des outils de conformité. Le système prend également en charge différents niveaux de cohérence afin que vous puissiez trouver un équilibre entre des mises à jour rapides et une forte cohérence des données en fonction de vos besoins.
La gestion des coûts est un autre aspect important de Zilliz Cloud. La plateforme utilise un stockage hiérarchisé pour déplacer automatiquement les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses, afin que vous puissiez réduire les coûts sans affecter les performances. Vous pouvez également choisir des ressources de calcul adaptées à votre charge de travail - par exemple, utiliser des instances plus puissantes pour les tâches de traitement intensives et des instances plus légères pour les requêtes simples. Cette flexibilité vous aide à optimiser vos dépenses tout en maintenant de bonnes performances.
Pour les applications d’IA qui doivent rechercher différents types de données ensemble, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez rechercher dans les embeddings de texte, les vecteurs d’image et d’autres types de données en une seule requête. La plateforme prend également en charge diverses métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product, elle convient donc à différents modèles de machine learning et cas d’utilisation. À mesure que vos données augmentent, le système peut évoluer horizontalement en ajoutant automatiquement davantage de ressources afin que vous puissiez maintenir de bonnes performances même sous une charge de travail importante.
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 qui ont besoin d’informations à la seconde près. Rockset prend en charge l’ingestion de données 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 Converged Indexing, construite sur RocksDB mutable. Cela permet des mises à jour en place des vecteurs et des métadonnées, ce qui est très efficace pour les scénarios où les données changent fréquemment. Rockset peut gérer des documents jusqu’à 40 Mo et prend en charge une dimensionnalité vectorielle 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 du système. Il prend en charge les méthodes de recherche K-Nearest Neighbors (KNN) et Approximate Nearest Neighbors (ANN) et utilise un index FAISS distribué pour l’évolutivité. Rockset est indépendant 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 distingue Rockset pour la recherche vectorielle, c’est le Converged Index, qui combine les index de recherche, ANN, colonnaires et en lignes 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. Peut rechercher dans plusieurs champs ANN, prend en charge les modèles multimodaux et dispose d’API SQL et REST comme interface de requête.
Différences clés
Évolutivité et performances
Zilliz Cloud évolue horizontalement en ajoutant des ressources selon les besoins. Son stockage hiérarchisé déplace les données moins consultées vers un stockage moins coûteux sans impact sur les performances.
Rockset évolue grâce à son index FAISS distribué et à son architecture Converged Index. Son optimiseur basé sur les coûts peut passer d’une méthode de recherche à une autre pour obtenir les meilleures performances.
Flexibilité et personnalisation
Zilliz Cloud se déploie sur AWS, Azure ou Google Cloud. Les utilisateurs peuvent choisir une option entièrement gérée ou apporter leur propre compte cloud (BYOC).
Rockset est indépendant des algorithmes, les utilisateurs peuvent employer leurs méthodes de recherche préférées. Il prend en charge plusieurs interfaces de requête via les API SQL et REST.
Intégration et écosystème
Zilliz Cloud s’intègre aux principaux fournisseurs cloud et prend en charge divers modèles de machine learning grâce à ses métriques de similarité flexibles.
Rockset excelle dans les scénarios d’intégration de données en temps réel, prend en charge les données en streaming et les flux CDC. Fonctionne bien dans les environnements où les données doivent être mises à jour rapidement et où l’analytique en temps réel est nécessaire.
Facilité d’utilisation
Zilliz Cloud réduit la charge de gestion grâce à AutoIndex et à l’optimisation automatisée des performances. Pas besoin d’ajuster les paramètres ni de comparer manuellement les types d’index.
Rockset offre une configuration simple avec son Converged Index, qui gère tous les modèles de requêtes sans configuration supplémentaire.
Coût
Zilliz Cloud utilise un stockage hiérarchisé et une allocation flexible des ressources de calcul pour contribuer à l’optimisation des coûts. Les utilisateurs peuvent adapter les ressources à la charge de travail.
La tarification de Rockset est basée sur le volume de données et la complexité des requêtes. La mise à jour sur place peut réduire le coût de stockage pour les données fréquemment mises à jour.
Sécurité
Zilliz Cloud offre une sécurité de niveau entreprise avec chiffrement, gestion des accès et outils de conformité. Il prend en charge différents niveaux de cohérence afin d’équilibrer la vitesse de mise à jour et la cohérence des données.
Rockset inclut des fonctionnalités de sécurité standard comme le chiffrement et les contrôles d’accès, bien que les détails spécifiques doivent être vérifiés en fonction de vos exigences.
Points clés à retenir pour Zilliz Cloud et Rockset
Quand choisir Zilliz Cloud
Choisissez Zilliz Cloud pour les applications d’IA qui reposent entièrement sur les embeddings vectoriels, en particulier lorsque vous avez besoin d’une mise à l’échelle automatique et d’une optimisation automatique. Il est parfait pour les entreprises qui créent des systèmes de recommandation, de recherche de similarité d’images ou de recherche sémantique de texte à grande échelle. La plateforme est idéale lorsque vous avez besoin de fonctionnalités d’entreprise comme le déploiement multi-cloud, des contrôles de sécurité robustes et l’optimisation des coûts grâce au stockage hiérarchisé. Zilliz Cloud convient aux projets qui nécessitent une gestion minimale de l’infrastructure et de hautes performances sur les opérations vectorielles.
Quand choisir Rockset
Choisissez Rockset lorsque vous avez besoin d’un traitement des données en temps réel et d’une recherche vectorielle. Il convient aux cas d’utilisation avec des mises à jour fréquentes des données, de l’analyse en streaming ou lorsque vous devez combiner des opérations de base de données traditionnelles avec une recherche de similarité vectorielle. Rockset est idéal pour l’ingestion rapide des données et la disponibilité immédiate de la recherche ; il convient donc aux tableaux de bord d’analyse en temps réel, aux systèmes d’analyse de journaux ou aux moteurs de recommandation de contenu dynamique qui nécessitent une précision à la seconde près.
Conclusion
Zilliz Cloud convient à la recherche vectorielle pure avec optimisation automatique, fonctionnalités d’entreprise et architecture évolutive. Rockset convient au traitement des données en temps réel et à la recherche hybride. Votre choix entre ces deux solutions doit être basé sur les exigences de votre cas d’utilisation en matière de fréquence de mise à jour des données, de temps de réponse et sur le fait que la recherche vectorielle soit votre cas d’utilisation principal ou fasse partie d’une stratégie plus large de traitement des données. Les deux offrent une recherche vectorielle solide, mais leurs approches de gestion et d’optimisation des données sont différentes, ce qui les rend adaptées à différents types d’applications et d’entreprises.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Zilliz Cloud et Rockset, 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 les bases de données vectorielles par vous-même
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 de 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 managé) 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.
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