Zilliz Cloud vs Vearch : 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 Vearch, 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 haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens sémantique du texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 de données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits pour l’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)
- 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 et Vearch 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, gérant et recherchant efficacement des embeddings vectoriels. Il s’occupe de l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA plutôt que sur la gestion 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 choisira la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Ainsi, vous n’avez pas à passer du temps à ajuster les 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 équilibrer les 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 par niveaux 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 qui correspondent à votre charge de travail - par exemple, utiliser des instances plus puissantes pour les tâches de traitement lourdes 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 effectuer des recherches dans des embeddings de texte, des vecteurs d’images 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, 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.
Qu’est-ce que Vearch** ? Vue d’ensemble et technologie de base**
Vearch est un outil destiné aux développeurs qui créent des applications d’IA nécessitant des recherches de similarité rapides et efficaces. C’est comme une base de données surpuissante, mais au lieu de stocker des données ordinaires, elle est conçue pour gérer ces embeddings vectoriels complexes qui alimentent une grande partie des technologies d’IA modernes.
L’un des aspects les plus intéressants de Vearch est sa recherche hybride. Vous pouvez effectuer des recherches par vecteurs (pensez à trouver des images ou du texte similaires) et également filtrer par des données classiques comme des nombres ou du texte. Vous pouvez donc faire des recherches complexes comme « trouver des produits similaires à celui-ci, mais uniquement dans la catégorie électronique et à moins de 500 $ ». C’est rapide aussi - on parle de recherches sur un corpus de millions de vecteurs en quelques millisecondes.
Vearch est conçu pour évoluer avec vos besoins. Il utilise une configuration en cluster, comme une équipe d’ordinateurs travaillant ensemble. Vous disposez de différents types de nœuds (master, router et partition server) qui gèrent différentes tâches, de la gestion des métadonnées au stockage et au calcul des données. Cela permet à Vearch de s’adapter à grande échelle et d’être fiable à mesure que vos données augmentent. Vous pouvez ajouter davantage de machines pour gérer plus de données ou de trafic sans effort.
Pour les développeurs, Vearch dispose de fonctionnalités intéressantes qui simplifient la vie. Vous pouvez ajouter des données à votre index en temps réel, de sorte que vos résultats de recherche soient toujours à jour. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui est pratique pour les données complexes. Il existe également un SDK Python pour un développement et des tests rapides. Vearch est flexible avec les méthodes d’indexation (IVFPQ et HNSW) et prend en charge les versions CPU et GPU, ce qui vous permet d’optimiser pour votre matériel et votre cas d’utilisation spécifiques. Que vous construisiez un système de recommandation, une recherche d’images similaires ou toute application d’IA nécessitant une mise en correspondance de similarité rapide, Vearch vous donne les outils pour y parvenir efficacement.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Zilliz Cloud et Vearch adoptent des approches différentes pour la mise en œuvre de la recherche vectorielle. Zilliz Cloud utilise la technologie AutoIndex pour sélectionner automatiquement les méthodes d’indexation optimales en fonction de vos données et de votre cas d’utilisation. Il combine des techniques IVF et basées sur des graphes pour des recherches de similarité rapides.
Vearch prend en charge plusieurs méthodes d’indexation, en particulier IVFPQ et HNSW, et vous permet de choisir entre des implémentations CPU et GPU. Bien que cela offre davantage de contrôle, cela nécessite plus de connaissances techniques pour optimiser les performances pour votre cas d’utilisation spécifique.
Gestion des données
Zilliz Cloud excelle dans les capacités de recherche hybride, vous permettant d’effectuer des recherches dans des embeddings de texte, des vecteurs d’images et d’autres types de données en une seule requête. Il prend en charge diverses métriques de similarité (Cosine, Euclidean, Inner Product) afin de s’adapter à différents modèles de machine learning.
Vearch offre également une fonctionnalité de recherche hybride, combinant des recherches vectorielles avec des options de filtrage traditionnelles. Vous pouvez rechercher des vecteurs tout en appliquant des filtres comme des plages numériques ou des catégories de texte. Il prend en charge plusieurs champs vectoriels dans un seul document, ce qui le rend adapté aux structures de données complexes.
Évolutivité et performances
Zilliz Cloud gère la scalabilité grâce à une mise à l’échelle horizontale automatique. Lorsque vos données ou votre charge de travail augmentent, le système ajoute automatiquement des ressources pour maintenir les performances. Il met également en œuvre un stockage hiérarchisé, en déplaçant les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses sans compromettre les performances.
Vearch utilise une architecture distribuée avec des nœuds spécialisés (master, router et partition server) pour différentes tâches. Cette conception vous permet de faire évoluer le système en ajoutant davantage de machines pour gérer l’augmentation du volume de données ou du trafic. Le système peut rechercher des millions de vecteurs en quelques millisecondes, ce qui le rend adapté aux applications à grande échelle.
Flexibilité et personnalisation
Zilliz Cloud offre de la flexibilité dans les options de déploiement. Vous pouvez l’utiliser sur AWS, Azure ou Google Cloud, soit comme service entièrement géré, soit en utilisant votre propre compte cloud (BYOC). La plateforme propose également des niveaux de cohérence ajustables pour équilibrer vitesse de mise à jour et cohérence des données.
Vearch donne aux développeurs un contrôle plus direct sur la configuration du système. Vous pouvez affiner les méthodes d’indexation et choisir entre des implémentations CPU/GPU. Il prend en charge les mises à jour de données en temps réel, garantissant que les résultats de recherche restent à jour à mesure que vos données évoluent.
Intégration et écosystème
Zilliz Cloud, construit sur le moteur open-source Milvus, bénéficie des intégrations et du soutien communautaire de cet écosystème. La plateforme se concentre sur la fourniture d’un service géré qui prend en charge la gestion de l’infrastructure pour vous.
Vearch propose un SDK Python pour le développement et les tests, ce qui le rend accessible aux développeurs Python. Cependant, la documentation se concentre moins sur les services gérés et davantage sur les détails d’implémentation directe.
Facilité d’utilisation
Zilliz Cloud privilégie la facilité d’utilisation grâce à l’automatisation. Sa technologie AutoIndex élimine la nécessité d’ajuster manuellement les paramètres ou de comparer les types d’index. L’aspect service géré signifie que vous n’avez pas à gérer l’infrastructure.
Vearch nécessite une gestion plus manuelle, mais offre un contrôle plus direct sur le comportement du système. Bien qu’il fournisse des outils utiles comme le SDK Python, vous aurez besoin de davantage d’expertise technique pour optimiser ses performances.
Considérations relatives aux coûts
Zilliz Cloud met en œuvre l’optimisation des coûts grâce au stockage hiérarchisé et à l’allocation flexible des ressources de calcul. Vous pouvez adapter les ressources aux exigences de la charge de travail, en utilisant des instances plus puissantes pour les traitements lourds et des instances plus légères pour les requêtes simples.
Vearch, en tant que solution autogérée, vous oblige à gérer directement les coûts d’infrastructure. Bien que cela puisse être plus rentable pour les équipes disposant déjà d’une expertise en infrastructure, cela nécessite une gestion plus active des ressources.
Fonctionnalités de sécurité
Zilliz Cloud inclut des fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise : chiffrement, gestion des accès et outils de conformité. L’aspect service géré signifie que les mises à jour de sécurité et les correctifs sont pris en charge automatiquement.
Les fonctionnalités de sécurité de Vearch ne sont pas explicitement détaillées dans les informations fournies, ce qui suggère que la mise en œuvre de la sécurité pourrait devoir être gérée au niveau de l’infrastructure.
Quand choisir chaque technologie
Zilliz Cloud
Zilliz Cloud excelle dans les environnements d’entreprise où les équipes doivent gérer des applications d’IA à grande échelle sans administrer une infrastructure complexe. C’est le bon choix pour les organisations qui construisent des systèmes de recommandation, des moteurs de similarité de contenu ou des applications de recherche d’images nécessitant une sécurité de niveau entreprise et une mise à l’échelle automatique. La plateforme fonctionne particulièrement bien pour les équipes qui souhaitent se concentrer sur le développement de fonctionnalités d’IA plutôt que sur la gestion de bases de données, ou lorsque vous devez déployer sur plusieurs fournisseurs cloud avec des performances cohérentes.
Vearch
Vearch convient le mieux aux scénarios où les équipes ont besoin d’un contrôle granulaire sur leur implémentation de recherche vectorielle et disposent de l’expertise technique nécessaire pour l’optimiser. Il est idéal pour les applications qui nécessitent des mises à jour en temps réel avec des exigences de performance spécifiques, comme les plateformes d’e-commerce avec des changements fréquents d’inventaire ou les plateformes média qui doivent indexer immédiatement de nouveaux contenus. Vearch fonctionne également bien pour les équipes qui disposent déjà d’une infrastructure établie et souhaitent intégrer des capacités de recherche vectorielle sans passer à un service managé.
Conclusion
Zilliz Cloud se distingue par son approche de service managé, ses fonctionnalités d’optimisation automatique et ses contrôles de sécurité prêts pour l’entreprise. Il supprime la complexité de l’infrastructure tout en fournissant les outils nécessaires aux applications d’IA sophistiquées. Vearch, en revanche, offre un contrôle plus direct sur le comportement du système et des capacités de mise à jour en temps réel, ce qui le rend adapté aux équipes qui souhaitent affiner leur implémentation de recherche vectorielle. Votre choix doit correspondre à l’expertise technique de votre équipe, à vos besoins de mise à l’échelle et à votre préférence pour un service managé ou un contrôle direct. Tenez compte de votre volume de données, de la fréquence des mises à jour, des exigences de sécurité et de votre besoin de fonctionnalités comme l’optimisation automatique ou de votre préférence pour une configuration manuelle.
Lisez ceci pour obtenir une vue d’ensemble de Zilliz Cloud et de Vearch, 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 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 arguments 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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