8 meilleures bases de données vectorielles pour 2024 selon les avis de G2

Vous ne savez pas quelle base de données vectorielle choisir ?

Eh bien, vous n'êtes pas seul. Que ce soit pour construire une recherche sémantique, plonger dans de grands modèles de langage ou maîtriser les capacités de génération augmentée par récupération (RAG), naviguer dans le territoire des logiciels de bases de données vectorielles peut être compliqué.

Chez G2, nous savons ce que cela fait. Les entreprises utilisant des bases de données traditionnelles ou relationnelles luttent contre une montagne de données vectorielles à haute dimension en constante croissance, une analyse de requêtes complexe, le traitement du langage naturel (NLP), et l'interrogation et la récupération de données spatiales. Les goulots d'étranglement de performance commencent également à apparaître, avec une explosion de données à haute dimension provenant des capteurs de l'internet des objets (IoT).

Nous pensons qu'il ne devrait pas falloir des jours pour trouver une base de données vectorielle qui offre une recherche sémantique ultra-rapide, des opérations géométriques ou des fonctionnalités d'indexation spatiale, et qui s'intègre aux systèmes existants.

Je me suis associé à Shalaka Joshi, notre expert résident en bases de données vectorielles, pour comprendre les détails de 23 solutions de bases de données vectorielles basées sur les données d'évaluation de G2. Notre test pratique espère vous aider à choisir la base de données vectorielle la mieux adaptée à votre cas d'utilisation, que ce soit pour fournir des recommandations personnalisées, détecter des anomalies avec un œil d'aigle, regrouper des documents ou des images similaires, ou exécuter une récupération de données non structurées basée sur la similarité.

Après avoir testé minutieusement chaque produit et ses fonctionnalités, voici les huit meilleures bases de données vectorielles que vous devriez essayer en 2024.

Comment avons-nous sélectionné et évalué les meilleures bases de données vectorielles ?

Chez G2, nous classons les solutions logicielles en utilisant un algorithme propriétaire qui prend en compte la satisfaction des clients et la présence sur le marché basée sur des avis d'utilisateurs authentiques. Nos analystes de recherche de marché et nos rédacteurs (Shalaka et moi dans ce cas) passent des semaines à tester des solutions selon plusieurs critères définis pour une catégorie de logiciels. Nous vous offrons des évaluations logicielles impartiales ; c'est la différence G2 ! Nous n'avons pas accepté de paiement ou d'échange de liens pour les placements de produits dans cette liste. Veuillez lire notre méthodologie de notation de recherche G2 pour plus de détails.

1. Pinecone : connue pour l'indexation, la recherche et la récupération de données

Pinecone est en tête de notre classement car elle offre un stockage vectoriel sans serveur, facile à utiliser, un support d'embeddings large et des requêtes plus rapides. Cette base de données vectorielle vous permet de créer un index en 30 secondes et assure une recherche vectorielle à faible latence pour une récupération de données plus rapide. Pinecone fonctionne bien avec les kits de développement logiciel (SDK) Python et Node. Elle est compatible avec l'intelligence artificielle (IA) et les grands modèles de langage (LLM) d'OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face et PaLM.

Shalaka et moi avons apprécié la facilité d'utilisation de Pinecone en tant que base de données vectorielle, son filtrage efficace des métadonnées, ses performances élevées en termes de requêtes par seconde (QPS), son support du traitement parallèle et du traitement par lots, et son fonctionnement sur une infrastructure entièrement gérée.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Pinecone est excellent pour le stockage vectoriel super simple, et avec la nouvelle option sans serveur, le choix est évident. Je l'utilise depuis plus d'un an en production, et son offre Sparse-Dense a considérablement amélioré la qualité de la récupération (lexique lourd en domaine). Les tutoriels et le contenu sur le site sont à la fois extrêmement bien pensés et présentés. Les une ou deux fois où j'ai contacté le support, ils ont clarifié mes malentendus avec courtoisie et rapidité. Mais sérieusement, avec le sans serveur maintenant, je peux offrir des fonctionnalités incroyables aux utilisateurs qui étaient auparavant coûteuses. »

- Avis sur Pinecone, James R. H.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Pinecone pourrait s'améliorer dans quelques domaines. Tout d'abord, les options d'hébergement de centre de données sont limitées. Par exemple, il ne prend actuellement en charge que la région US-east-1 pour Amazon Web Services (AWS), ce qui peut être restrictif. Deuxièmement, la console manque de mesures de sécurité robustes pour les actions critiques. Ajouter une vérification par authentification à deux facteurs (MFA) pour la suppression d'index et de projets améliorerait la sécurité et éviterait la perte accidentelle de données. »

- Avis sur Pinecone, Jimmie A.

2. Zilliz : connue pour la recherche sémantique

Zilliz est une base de données vectorielle native du cloud construite sur une base de données vectorielle open-source appelée Milvus. Elle utilise le moteur de recherche Cardinal pour fournir des capacités de recherche plus rapides et AUTOINDEX pour l'équilibre de rappel.

Ce qui nous a marqué, c'est la capacité de Zilliz à gérer des vecteurs à grande échelle, à regrouper des données vectorielles en utilisant des services cloud sécurisés, et à gérer des milliards de vecteurs avec des intégrations.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« J'aime que Zilliz cloud soit rapide, évolutif et fiable. Il peut gérer des données vectorielles à grande échelle. Zilliz est compatible avec de nombreux frameworks et plateformes, tels que Tensorflow et Pytorch. Il offre également un tableau de bord convivial et une API pour gérer et surveiller la base de données. »

- Avis sur Zilliz, Piyush C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Il devrait y avoir une option pour trier les avertissements critiques en haut de la section du tableau de bord des alertes de projet. De plus, il devrait y avoir une option pour personnaliser le tableau de bord selon les besoins des utilisateurs. »

- Avis sur Zilliz, Rokan H.

3. Weaviate : connue pour l'interrogation de métadonnées et la recherche sémantique

Weaviate est une base de données vectorielle open-source connue pour son indexation précise des données et ses capacités de filtrage à un seul niveau. Si vous souhaitez éliminer le codage personnalisé, vous allez adorer Weaviate, car elle vous permet de développer plus rapidement avec des modules préconstruits. 

Nous avons apprécié la façon dont Weaviate a organisé et indexé les données et facilité des recherches précises en utilisant l'interrogation de métadonnées lors des tests. 

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Weaviate est convivial, avec une interface bien conçue qui facilite la navigation. La nature intuitive de la plateforme la rend accessible aux débutants et aux utilisateurs expérimentés. L'équipe de support client de Weaviate répond rapidement aux questions, et les forums communautaires fournissent des ressources supplémentaires pour la résolution collaborative de problèmes. Elle est devenue une partie intégrante de notre flux de travail, en particulier pour les projets qui nécessitent des capacités avancées d'IA. Sa fiabilité et ses performances constantes contribuent à son utilisation fréquente dans nos projets de développement d'IA. La flexibilité de la plateforme assure la compatibilité avec diverses applications et cas d'utilisation. Le processus de mise en œuvre est fluide. »

- Avis sur Weaviate, Rajesh M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Un défi de l'utilisation de Weaviate est sa courbe d'apprentissage abrupte, surtout pour ceux qui sont nouveaux dans le domaine. Il nécessite un bon nombre de compétences techniques en programmation pour utiliser pleinement ses fonctionnalités. Une fois que vous l'avez atteint, les possibilités sont infinies ! »

- Avis sur Weaviate, Maxime H.

4. PG Vector : connue pour les recherches de similarité

PG Vector est une extension de base de données vectorielle PostgreSQL qui vous permet de stocker, indexer et interroger des données vectorielles dans Postgres. Vous devez installer PostgreSQL 11+, l'extension PG Vector et un compte OpenAPI pour générer et stocker des embeddings vectoriels dans Postgres. 

Nous avons apprécié la facilité d'utilisation de PG Vector, son indexation flexible et sa capacité à effectuer des recherches de similarité rapides.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« PG Vector intègre parfaitement l'apprentissage automatique dans PostgreSQL. Il me permet de débloquer une recherche sémantique puissante sans casser ma pile de données existante. »

- Avis sur PG Vector, Sangeetha K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« PG vector est encore en développement, et il n'est pas encore prêt pour la production ; c'est pourquoi de nombreux bugs ou problèmes de performance affectent la stabilité. PG vector n'est compatible qu'avec certaines versions de PostgreSQL. Mais j'ai une version plus ancienne de PostgreSQL, donc il est incompatible ! »

- Avis sur PG Vector, Kartik S.

5. Supabase : connue pour les instances Postgres

Supabase est une base de données vectorielle Postgres qui utilise PG Vector pour stocker, indexer et accéder aux embeddings vectoriels. La plateforme vous permet également de construire des applications d'IA avec Hugging Face et OpenAI. 

Nous avons apprécié la facilité d'utilisation de Supabase, en particulier avec PostgreSQL comme base de données.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« La meilleure chose à propos de SupaBase est les requêtes qu'il donne lors de la recherche dans la base de données Postgres. Il offre également une option de stockage, où les utilisateurs peuvent stocker des données sans coût. L'authentification est également fournie, similaire à Firebase. Ils sont passés en open-source et ont mis leur code source sur GitHub. Ainsi, n'importe qui peut prendre le code et déployer son application Supabase sur un serveur de réseau privé. »

- Avis sur Supabase, Ashish M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Déboguer les problèmes de base de données est difficile en raison d'un manque de journaux faciles d'accès. »

- Avis sur Supabase, Michele O.

6. DataStax : connue pour la recherche de similarité vectorielle

DataStax’s Astra offre une interface de programmation d'application (API) facile à utiliser pour stocker des données structurées pour les applications RAG. Astra DB est construit sur Apache Cassandra pour vous aider à stocker et accéder aux embeddings vectoriels. 

Ce qui nous a marqué lors des tests, c'est la capacité de DataStax à prendre en charge une large gamme de formats de données, à exécuter une recherche de similarité vectorielle sans faille et à assurer une haute disponibilité. 

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« DataStax offre un support collaboratif, un accès aux fonctionnalités de pointe et une stabilité et fiabilité de niveau entreprise »

- Avis sur DataStax, Abhilash S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« La documentation est un peu insuffisante mais compensée par un support direct. »

- Avis sur DataStax, Reinaldo G.

7. KX : connue pour le support de multiples types de données

KX’s KDB.AI intègre RAG et recherche mixte pour trouver des informations basées sur des relations contextuelles à partir de données sémantiques, littérales et de séries temporelles. La plateforme vous permet de réaliser des recherches temporelles, hybrides, sémantiques et par mots-clés pour un rendu vectoriel plus rapide. 

Nous avons apprécié la capacité de KX à utiliser une syntaxe minimaliste et à gérer les données de séries temporelles lors de nos tests. 

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Syntaxe concise, rapide, efficace et hautement expressive qui est magnifiquement conçue et bien pensée. La capacité de mélanger des primitives de programmation et de base de données peut conduire à des solutions élégantes. KDB Developer est un ajout agréable pour l'EDA/charting. La performance est aussi rapide que le métal le permet, et l'utilisation du multicœur est transparente et facile. »

- Avis sur KX, Chris M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Le langage de programmation peut être une épée à double tranchant — il y a une courbe d'apprentissage (parfois exagérée). La courbe d'apprentissage est liée à la syntaxe et au changement de mentalité requis lors du passage à un langage vectoriel à partir d'un arrière-plan de programmation plus traditionnel. L'avantage est l'expressivité et la productivité atteintes une fois la courbe surmontée.

Les outils standard sont limités - vous finissez par construire beaucoup, ce que vous n'avez pas à faire avec d'autres systèmes, mais parce que les gens aiment le langage et le système, ils finissent parfois par construire trop, ce qui serait mieux fait d'autres manières. »

- Avis sur KX, Jonny P.

8. Milvus : connue pour la recherche de similarité native au cloud

Milvus est une base de données vectorielle évolutive et open-source idéale pour stocker, indexer et gérer des vecteurs d'embeddings à partir de réseaux neuraux artificiels profonds et de modèles d'apprentissage automatique. Le meilleur, c'est que vous pouvez effectuer des recherches de similarité d'embeddings vectoriels sur de grands volumes de données non structurées sans temps d'arrêt. 

Nous aimons comment Milvus a une communauté d'utilisateurs active et prend en charge des ensembles de données à grande échelle et plusieurs scénarios d'application impliquant des recherches de similarité.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Milvus a une architecture native au cloud, d'excellentes performances, des types d'index riches, et peut prendre en charge une variété de scénarios d'application, ce qui le rend très adapté pour un déploiement à grande échelle dans les entreprises. Son support API riche rend la construction d'une plateforme d'entreprise pratique. Nous utilisons Milvus dans des scénarios de recherche de similarité d'images, de recherche de similarité vidéo et de système de recommandation. Notre système a considérablement amélioré ses performances et sa stabilité avec Milvus.

- Avis sur Milvus, Xingxing D.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« La vitesse de requête en mode RESTful est plus lente que les API Python et Java. J'espère qu'ils optimiseront la méthode de requête RESTful. »

- Avis sur Milvus, Liu l.

Shalaka et moi avons également beaucoup aimé les solutions suivantes lors des tests de bases de données vectorielles.

Trouver la meilleure base de données vectorielle pour votre cas d'utilisation

Lors du choix d'une base de données vectorielle, Shalaka et moi convenons que vous devez prendre en compte la scalabilité, la vitesse, le support communautaire, la latence, la conformité réglementaire et la tarification.

Ce qui compte également, c'est de savoir si vous recherchez des bases de données vectorielles hébergées dans le cloud ou open-source comme PG Vector ou Milvus. Dans tous les cas, votre objectif est de trouver une base de données vectorielle qui offre un QPS brut plus élevé avec une recherche approximative du voisin le plus proche, facilite la correction des bugs avec le support, propose des types d'index et dispose d'un contrôle d'accès basé sur les rôles — tout cela en fonction de votre cas d'utilisation et des exigences organisationnelles. Nous espérons que cette liste des meilleures bases de données vectorielles vous rapproche d'un pas de la bonne solution ! 

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