Zilliz Cloud vs Vald : 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 Vald, 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, 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 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 les 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)
- 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.
Zilliz Cloud et Vald sont des bases de données vectorielles spécialement conçues. 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, en administrant et en 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 au lieu de gérer des 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 choisit la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Ainsi, vous n’avez 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 sur 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 la possibilité 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 offre des 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 mises à jour rapides et 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 des embeddings de texte, des vecteurs d’image et d’autres types de données dans une seule requête. La plateforme prend également en charge diverses métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product, ce qui la rend adaptée 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.
Vald : présentation et technologie de base
Vald est un outil puissant pour rechercher très rapidement dans d’énormes quantités 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 ultra-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 quelque chose se passe mal.
Vald s’intègre très bien dans différentes configurations. Vous pouvez personnaliser la manière dont les données entrent et sortent, ce qui lui permet de bien fonctionner avec gRPC. Il est également conçu pour fonctionner efficacement dans le cloud, afin que vous puissiez facilement ajouter 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 quantités 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 toujours 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 fiablement dans d’énormes volumes de données vectorielles.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Zilliz Cloud : Basé sur le moteur Milvus, Zilliz Cloud utilise des algorithmes IVF et basés sur des graphes pour rechercher dans de grands ensembles de données. AutoIndex sélectionne la meilleure stratégie d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation, afin que vous n’ayez pas à ajuster les paramètres manuellement. C’est utile pour des applications diverses, car vous n’avez pas besoin de réglage fin.
Vald : Vald utilise l’algorithme NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree), connu pour sa recherche rapide et précise des plus proches voisins. Il peut continuer à servir les requêtes de recherche tout en mettant à jour les index, avec donc un temps d’arrêt minimal et des performances constantes. Cette indexation dynamique est un gros avantage pour les applications en temps réel.
Gestion des données
Zilliz Cloud : Prend en charge les données structurées, semi-structurées et non structurées, Zilliz Cloud effectue une recherche hybride, vous pouvez interroger plusieurs types de données comme les embeddings de texte, d’image et de vidéo. C’est parfait pour les applications d’IA qui nécessitent une recherche multimodale.
Vald : Gère également de grands ensembles de données non structurées, mais se concentre davantage sur la recherche vectorielle plutôt que sur l’intégration de plusieurs types de données dans une seule requête. Sa personnalisation des entrées et sorties de données le rend polyvalent, mais moins hybride que Zilliz Cloud.
Évolutivité et performances
Zilliz Cloud : Évolutivité horizontale par ajout de ressources à mesure que les données augmentent. Sa conception cloud-native garantit une mise à l’échelle fluide sur AWS, Azure ou Google Cloud. L’optimisation automatique des performances et le stockage hiérarchisé pour une meilleure efficacité des coûts sont parfaits pour les ensembles de données en croissance.
Vald : Vald évolue également en distribuant les données et les index sur plusieurs machines. Des mécanismes de réplication et d’équilibrage de charge sont en place pour les forts trafics. Mais une intervention manuelle peut être nécessaire pour affiner la mise à l’échelle dans certains cas.
Flexibilité et personnalisation
Zilliz Cloud : Plusieurs options de déploiement, service entièrement managé ou BYOC (Bring Your Own Cloud). La recherche hybride et la prise en charge de plusieurs métriques de similarité (par ex. cosinus, euclidienne, produit interne) le rendent flexible pour divers modèles de ML.
Vald : Conçu pour une grande configurabilité, Vald est intégrable avec gRPC et dispose de pipelines personnalisés pour le traitement des données. Bien qu’il soit flexible dans son architecture, il est davantage axé sur la personnalisation au niveau de l’infrastructure que sur la prise en charge de fonctionnalités de bout en bout.
Intégration et écosystème
Zilliz Cloud : En tant que plateforme basée sur Milvus, il s’intègre à des frameworks de machine learning comme LangChain, LlamaIndex et DsPy. Prend également en charge les API RESTful pour une compatibilité applicative plus large.
Vald : Axé sur le cloud-native, Vald est centré sur Kubernetes et s’intègre aux workflows DevOps modernes. Compatible avec les environnements conteneurisés et les plateformes cloud, ce qui en fait un bon choix pour les systèmes distribués.
Facilité d’utilisation
Zilliz Cloud : Interface conviviale pour les développeurs avec une bonne documentation, facile à configurer et à maintenir. Entièrement managé, vous pouvez donc vous concentrer sur la création de fonctionnalités.
Vald : Puissant, mais avec une courbe d’apprentissage plus abrupte, car il est axé sur la personnalisation et le contrôle au niveau de l’infrastructure. Convient aux développeurs à l’aise avec Kubernetes et la gestion des systèmes distribués.
Coût
Zilliz Cloud : Modèle de stockage par niveaux qui déplace les données rarement consultées vers un stockage moins coûteux, optimisant ainsi le coût global. Options de calcul flexibles afin que vous puissiez aligner les dépenses sur la charge de travail.
Vald : Open source, il peut donc réduire le coût initial, mais peut nécessiter un investissement important dans la mise en place et la maintenance de l’infrastructure. Le compromis est entre la surcharge opérationnelle et la flexibilité à long terme.
Sécurité
Zilliz Cloud : Sécurité de niveau entreprise, chiffrement, contrôle d’accès basé sur les rôles, outils de conformité. Prend en charge les niveaux de cohérence pour équilibrer la vitesse de mise à jour et la fiabilité des données.
Vald : Réplication d’index pour la tolérance aux pannes, mais pas de fonctionnalités de sécurité intégrées de niveau entreprise. Les développeurs doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité supplémentaires pour protéger les données.
Quand utiliser Zilliz Cloud
Zilliz Cloud s’adresse aux organisations et aux développeurs qui doivent gérer de grandes applications d’IA avec un minimum d’opérations. Le service entièrement managé signifie qu’il n’y a pas d’infrastructure à gérer, vous pouvez donc vous concentrer sur la création et la mise à l’échelle de fonctionnalités alimentées par la recherche vectorielle. Les cas d’utilisation comme la recherche hybride sur différents types de données (texte, images, vidéo), les applications nécessitant de solides fonctionnalités de sécurité, les scénarios exigeant des solutions de stockage par niveaux rentables conviennent bien à Zilliz Cloud. Il est adapté aux projets où une configuration rapide, la scalabilité et l’optimisation des performances sont importantes.
Quand utiliser Vald
Vald s’adresse aux développeurs qui veulent une solution de recherche vectorielle hautement personnalisable et native Kubernetes. L’indexation dynamique en fait un bon choix pour les applications en temps réel qui nécessitent des mises à jour continues des données sans interruption. Les projets ayant des besoins d’infrastructure complexes, comme les systèmes distribués qui nécessitent un contrôle granulaire des pipelines de données, peuvent tirer parti de la flexibilité de Vald et de ses nombreuses options d’intégration. Si vous voulez construire un système de recherche vectorielle personnalisé qui s’intègre profondément à votre workflow DevOps, Vald dispose des outils et de la flexibilité nécessaires.
Résumé
Zilliz Cloud est adapté à la facilité d’utilisation, à la recherche hybride et à la sécurité de niveau entreprise pour les grandes applications d’IA. Vald est adapté à l’indexation en temps réel et à la personnalisation native Kubernetes, en particulier pour les développeurs à l’aise avec la gestion de systèmes distribués. En fin de compte, cela dépend de votre cas d’utilisation, de la diversité des données, des besoins opérationnels et du niveau de contrôle. Évaluez ces éléments et vous saurez lequel vous convient.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Zilliz Cloud et Vald, 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 comparer les bases de données vectorielles. Au final, 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 des 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 distribué 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 déterminés à améliorer ses fonctionnalités et 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 rapide coup d’œil aux performances des principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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