Meilleure base de données vectorielles pour RAG : Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
Les bases de données vectorielles alimentent la couche de recherche dans les flux de travail RAG en stockant les représentations vectorielles des documents et des requêtes sous forme de vecteurs de grande dimension. Elles permettent des recherches de similarité rapides basées sur les distances vectorielles.
Nous avons comparé six fournisseurs de bases de données vectorielles, en nous concentrant sur leurs structures tarifaires et leurs performances :
Comparaison de bases de données vectorielles : prix et performances
Dans ce test de référence, nous avons utilisé :
- Ensemble de données vectorielles d'un million de vecteurs provenant de Cohere, où chaque vecteur a 768 dimensions.
- Techniques de compression vectorielle, utilisant la quantification binaire pour Weaviate, Elasticsearch, Zilliz et MongoDB Atlas, et la quantification produit pour Pinecone, afin de réduire l'utilisation de la mémoire et du disque.
- Latence évaluée selon notre méthodologie de référence de base de données vectorielles .
Les coûts mensuels estimés sont des approximations basées sur certaines hypothèses et sur les prix publics en vigueur au moment de la rédaction. Les coûts réels varieront en fonction de l'utilisation, de la configuration, du volume de données et des tarifs actuels du fournisseur.
calculateur de stockage de base de données vectorielles
Utilisez le calculateur pour estimer le nombre de vecteurs et l'espace de stockage nécessaires pour une base de données vectorielles en fonction de la taille des données d'entrée, de la dimension d'intégration et de la taille des blocs :
Dimension d'intégration :
- Le nombre de valeurs numériques (caractéristiques) dans chaque vecteur qui représente un morceau de texte.
- Exemple : Une dimension de 1536 signifie que chaque vecteur comporte 1536 nombres, restituant ainsi le sens du texte. Des dimensions plus élevées augmentent le niveau de détail, mais nécessitent davantage d’espace de stockage.
Taille des morceaux :
- Le nombre de jetons (mots ou signes de ponctuation) dans chaque segment de texte est traité en un seul vecteur.
- Exemple : Une taille de segment de 512 signifie que chaque vecteur représente 512 jetons. Des segments plus petits créent plus de vecteurs, tandis que des segments plus grands réduisent le nombre de vecteurs mais peuvent entraîner une perte de détails.
La calculatrice utilise les hypothèses et calculs suivants :
- Nous utilisons 4 octets par jeton, une moyenne standard pour le texte anglais basée sur l'encodage UTF-8 et les tokenizers comme tiktoken de OpenAI.
- La taille de chaque vecteur est calculée comme la dimension d'intégration (par exemple, 1536) multipliée par 4 octets (puisque les vecteurs utilisent des valeurs float32, qui font chacune 4 octets).
Ces calculs fournissent une estimation générale pour vous aider à planifier l'utilisation de votre base de données vectorielles. Pour des résultats précis, prétraitez votre texte à l'aide d'un tokenizer spécifique et consultez la documentation de votre base de données vectorielles.
Plateformes de bases de données vectorielles
Elasticsearch
La recherche vectorielle est intégrée au moteur de recherche et d'analyse largement utilisé Elasticsearch. Elle tire parti de l'écosystème ELK éprouvé, offrant des fonctionnalités performantes de filtrage, d'agrégation et de recherche hybride (combinant mots clés et vecteurs). Idéale si vous utilisez déjà Elasticsearch. 1
MongoDB Atlas
La fonctionnalité de recherche vectorielle « MongoDB Atlas » permet de stocker et d'interroger des vecteurs directement dans MongoDB, en même temps que d'autres données applicatives. Cela simplifie l'architecture technique, notamment pour les utilisateurs MongoDB existants, et facilite l'intégration de l'IA et d'applications avancées similaires. 2
Nuage Qdrant
Service géré pour la base de données open source Qdrant. Reconnu pour son filtrage avancé (préfiltrage), sa quantification, son architecture multi-tenant et sa tarification basée sur les ressources pour une optimisation des performances. 3
Pinecone
Base de données vectorielle cloud-native gérée, axée sur la simplicité d'utilisation, la mise à l'échelle sans serveur et la recherche à faible latence. Propose une API simple et une tarification à l'usage. 4
Nuage de Weaviate
Service géré pour la base de données open source Weaviate. Reconnue pour son API GraphQL, ses modules de vectorisation optionnels et ses puissantes capacités de recherche hybride. Tarification basée sur le stockage pour une meilleure visibilité. 5
Nuage Zilliz
Zilliz est le service cloud géré pour la base de données vectorielles open source Milvus . Il se concentre exclusivement sur la recherche vectorielle haute performance et l'évolutivité, offrant une cohérence ajustable et différents types d'index. Il est conçu pour les charges de travail vectorielles exigeantes. 6
Prise en charge de la recherche hybride dans les bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles modernes prennent désormais en charge la recherche hybride qui combine la récupération lexicale et sémantique , mais leurs implémentations diffèrent considérablement dans leurs algorithmes de fusion, leurs approches de filtrage et la complexité des requêtes.
- Weaviate privilégie un modèle d'exécution parallèle où les recherches vectorielles et BM25 s'exécutent simultanément. Il offre de manière unique
relativeScoreFusion, qui conserve les nuances des métriques de recherche originales (distances/scores) plutôt que le simple classement, offrant potentiellement des classements plus précis que les RRF standard. Il simplifie également l'équilibrage de ces méthodes grâce à un unique paramètrealpha. 7
- Qdrant utilise une API de requête universelle qui repose sur un mécanisme spécifique. Ceci permet des architectures complexes à plusieurs étapes, où une requête peut extraire des candidats à l'aide d'un vecteur quantifié en octets et les réévaluer avec un vecteur complet ou un modèle multivectoriel (comme ColBERT) en une seule requête. Qdrant prend également en charge des fonctions de décroissance spécifiques (linéaire, exponentielle, gaussienne) pour optimiser les scores en fonction du temps ou de la géolocalisation. 8
- Elasticsearch s'appuie sur son expérience en tant que moteur de recherche lexicale pour offrir un système de score BM25F robuste, en complément de la recherche vectorielle. Il a récemment introduit « Retrievers », une couche d'abstraction qui simplifie la syntaxe pour l'empilement de requêtes RRF, kNN et standard. 9
- Pinecone propose deux approches distinctes : un « index hybride unique » (recommandé pour sa simplicité) où vecteurs clairsemés et denses coexistent, et une approche à « index séparés » pour une flexibilité maximale. Bien qu’il n’utilise pas l’algorithme « BM25 » natif au sens traditionnel du terme, il intègre des vecteurs clairsemés générés par des modèles (tels que SPLADE ou les encodeurs basés sur BM25) pour obtenir le même résultat. 10
- Zilliz se distingue par sa « Recherche hybride multivectorielle », conçue spécifiquement pour les scénarios multimodaux (par exemple, la recherche simultanée de texte et d'images). Elle nécessite la définition d'un schéma avec plusieurs champs vectoriels (par exemple,
text_dense,image_dense,text_sparse) et la construction d'une requête ciblant individuellement chacun de ces champs avant de fusionner les résultats. 11
- MongoDB implémente la recherche hybride via son pipeline d'agrégation. Cette approche offre une grande flexibilité, mais complexifie la mise en œuvre. Elle prend en charge deux méthodes de fusion distinctes : la méthode RRF standard (voir 11329_907) et la méthode de « boost sémantique » (voir 11329_908), qui permet d'améliorer mathématiquement les scores vectoriels par rapport aux scores de recherche plein texte. Cette dernière est particulièrement utile pour les grands ensembles de résultats, où les correspondances sémantiques doivent privilégier les correspondances par mots-clés spécifiques. 12
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielles ?
Une base de données vectorielle est conçue pour stocker des données au format vectoriel et effectuer des requêtes de similarité en temps réel ou quasi réel. Le texte, les images et autres types de données sont généralement transformés en vecteurs d'intégration grâce à des modèles d'apprentissage profond (par exemple, des modèles de langage). La base de données utilise ensuite des structures d'indexation spécialisées (HNSW, IVF, etc.) pour retrouver efficacement les plus proches voisins à partir de ces représentations vectorielles.
Cette approche permet d'effectuer des tâches telles que la recherche sémantique, par exemple en faisant correspondre une requête aux documents ou images les plus similaires sémantiquement.
Avantages des bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles sont essentielles, notamment pour les applications d'IA comme RAG :
- Recherche de similarité efficace : leur principal atout réside dans la recherche de vecteurs (représentant des données telles que du texte, des images ou de l’audio) qui sont les plus « proches » ou les plus similaires en termes de signification ou de contenu, allant au-delà de la simple correspondance de mots clés.
- Gestion des données multidimensionnelles : les bases de données traditionnelles peinent à gérer la complexité et la dimensionnalité des représentations vectorielles générées par les modèles d’IA modernes. Les bases de données vectorielles sont conçues spécifiquement pour relever ce défi.
- Évolutivité : Ils sont conçus pour évoluer efficacement, en gérant des milliards de vecteurs tout en maintenant des performances de requête rapides, ce qui est crucial à mesure que les ensembles de données augmentent.
- Compréhension sémantique : en effectuant une recherche basée sur la proximité vectorielle, elles permettent aux applications de comprendre la signification sémantique ou le contexte des données, ce qui conduit à des résultats plus pertinents dans la recherche, les recommandations et la récupération du contexte RAG .
- Fonctionnalités d'IA alimentant : Elles constituent un élément fondamental pour des fonctionnalités telles que la recherche sémantique, la recherche d'images, les moteurs de recommandation, la détection d'anomalies et, surtout, la fourniture d'un contexte pertinent aux grands modèles de langage (LLM) dans les pipelines RAG .
Choisir la bonne plateforme
Le choix de la base de données vectorielle idéale implique de trouver un équilibre entre les performances, le coût et les fonctionnalités en fonction des exigences spécifiques de votre application RAG .
- Besoins en performances (latence et débit) : L’importance d’une latence inférieure à 100 ms est-elle cruciale ? Quel est votre volume de requêtes prévu ? Nos tests comparatifs ont montré que Zilliz était en tête en termes de latence brute dans nos conditions de test, suivi de près par Qdrant (Pinecone). Effectuez vos tests sous votre charge habituelle.
- Budget et prévisibilité des coûts : Comment chaque modèle de tarification s’adapte-t-il à votre budget ? Le coût de l’exemple Elasticsearch était le plus bas, mais il dépend fortement de l’utilisation. Weaviate est basé sur le stockage et son coût est prévisible, mais il peut être plus élevé. Qdrant est basé sur les ressources, offrant des possibilités de paramétrage, mais nécessitant une sélection rigoureuse du niveau de service. Tenez compte de l’hypothèse des 768 dimensions utilisée dans le calcul des coûts : différentes dimensions modifieront les dépenses, en particulier pour Qdrant et Pinecone.
- Exigences de scalabilité : Quelle sera la taille de votre ensemble de données ? Comment la charge de requêtes augmentera-t-elle ? Évaluez les mécanismes de mise à l’échelle et les coûts associés pour chaque plateforme.
- Fonctionnalités requises : Avez-vous besoin d’une logique de filtrage spécifique, d’intégrations ou de capacités d’importation/exportation de données ? Comparez les listes de fonctionnalités détaillées.
- Expérience développeur et écosystème : Les SDK et les API sont-ils faciles à utiliser ? La documentation et le support communautaire sont-ils de qualité ?
- Frais opérationnels : recherchez-vous uniquement un service géré, ou l’option d’auto-hébergement (disponible pour les cœurs Qdrant/Weaviate) est-elle potentiellement intéressante ?
méthodologie d'évaluation comparative des bases de données vectorielles
Afin de permettre une comparaison équitable, nous avons standardisé notre approche de référence :
- Jeu de données : Nous avons utilisé un jeu de données vectoriel d’un million d’éléments provenant de Cohere, chaque vecteur ayant 768 dimensions. Cet ensemble d’embeddings textuels est représentatif des cas d’utilisation courants de RAG et convient aux tests de similarité.
- Métrique : Nous nous sommes concentrés sur la latence moyenne des requêtes (en millisecondes) pour une recherche du plus proche voisin. Une latence plus faible indique des performances de recherche plus rapides.
Pour en savoir plus
Explorez d'autres indicateurs RAG, tels que :
- Modèles d'intégration : OpenAI vs Gemini vs Cohere
- Hybrid RAG : Amélioration de la précision RAG
- Analyse comparative d'Agentic RAG : routage multi-bases de données et génération de requêtes
FAQ
Les bases de données vectorielles jouent un rôle crucial dans la génération augmentée par la recherche (RAG), car les systèmes RAG doivent trouver efficacement le contexte le plus pertinent pour alimenter les modèles génératifs. Elles sont spécifiquement conçues pour gérer les données vectorielles – des représentations numériques (embeddings) dérivées de données non structurées, comme des documents textuels, via un modèle d'embedding. Ceci permet une recherche de similarité vectorielle performante.
Au lieu d'une simple correspondance de mots-clés, ils effectuent une recherche vectorielle sémantique basée sur le sens, trouvant des vecteurs similaires même si la formulation diffère. Ce processus est fondamental pour le flux de travail de génération de RAG augmentée par la recherche, améliorant la précision des réponses grâce à un meilleur contexte issu de volumes potentiellement importants d'informations, incluant des données existantes ou de nouvelles données ingérées, et gérant efficacement divers types de données utilisés dans le traitement automatique du langage naturel et d'autres tâches d'IA.
Pour réaliser des recherches de similarité vectorielles rapides et évolutives sur des volumes de données potentiellement importants, il est essentiel de recourir à des méthodes d'indexation sophistiquées telles que HNSW ou IVF. Ces méthodes utilisent des algorithmes de plus proches voisins approximatifs (ANN) pour trouver rapidement des correspondances étroites dans des données vectorielles de grande dimension sans avoir à parcourir l'intégralité du jeu de données.
Les principaux facteurs influençant les performances du système et la vitesse de récupération comprennent la configuration spécifique de l'index (qui influe sur sa taille et la consommation de mémoire), les métriques de distance choisies pour mesurer la similarité vectorielle et l'efficacité du traitement en temps réel, le cas échéant. L'obtention de performances optimales implique souvent des compromis entre vitesse, précision et utilisation des ressources, ce qui nécessite des tests de performance adaptés à la charge de travail spécifique.
Choisir la base de données vectorielles adaptée implique de considérer différentes options, comme les plateformes dédiées (dont beaucoup reposent sur des bases de données open source, telles que Qdrant ou Weaviate) par rapport aux solutions intégrées. Les bases de données vectorielles open source offrent un meilleur contrôle, réduisent potentiellement la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et permettent une personnalisation poussée, notamment l'ajout de modules personnalisés. Cependant, elles nécessitent généralement un effort opérationnel plus important.
Les services gérés assurent une intégration fluide, prennent en charge l'infrastructure et incluent souvent des mesures de sécurité des données robustes, mais peuvent offrir un contrôle moins précis. Les solutions intégrées simplifient l'architecture si vous utilisez déjà la plateforme principale. Pour un choix rentable, il est essentiel d'évaluer des fonctionnalités clés telles que le filtrage des métadonnées, le rythme de développement soutenu et la facilité d'utilisation pour les tâches d'apprentissage automatique pertinentes.
Le filtrage des données (Meta) permet de limiter la recherche de similarité vectorielle à un sous-ensemble de vos données vectorielles en fonction des attributs associés stockés avec chaque point de données (par exemple, dates, catégories, identifiants utilisateur). Au lieu de simplement rechercher les vecteurs les plus proches globalement, vous pouvez demander les vecteurs les plus proches qui correspondent également à des critères de métadonnées spécifiques . Certaines bases de données effectuent ce filtrage avant la recherche par réseau de neurones artificiels (préfiltrage), ce qui peut considérablement augmenter la vitesse et la pertinence des résultats pour les requêtes portant sur de grands volumes de données, comparativement à un filtrage effectué après la récupération des voisins (postfiltrage). Cette fonctionnalité est essentielle pour la création d'applications sophistiquées nécessitant un contexte allant au-delà de la simple similarité vectorielle, et influe directement sur l'efficacité du processus de recherche dans les systèmes RAG (Research Analytics, Aggregation, Datage).
Choisir la bonne base de données vectorielles implique de prendre en compte sa capacité à gérer différents types de données et son intégration à votre pipeline d'apprentissage automatique. Le modèle d'intégration choisi détermine la dimensionnalité et les caractéristiques de vos données vectorielles. La base de données doit stocker et indexer efficacement ces vecteurs.
Il convient de considérer sa capacité à gérer les données non structurées d'origine parallèlement aux vecteurs, son évolutivité pour les volumes importants générés par l'IA générative et ses fonctionnalités pour la gestion de l'ingestion de nouvelles données. Garantir de bonnes pratiques de sécurité des données et comprendre comment la base de données interagit avec votre infrastructure de données existante sont également essentiels pour une implémentation réussie, rentable et performante, prenant en charge des tâches allant de la simple récupération de vecteurs aux tâches complexes d'apprentissage automatique.
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