Pixeltable vs ChromaDB : deux approches pour les données AI

Pixeltable et ChromaDB répondent à des besoins différents dans l’écosystème AI. L’un gère des données multimodales avec des transformations automatiques, l’autre stocke des vecteurs pour la recherche sémantique. Comparaison avec un cas concret : analyser et rechercher dans une collection d’images.

Le cas d’usage

Une collection d’images qu’on veut :

Analyser : détecter les objets présents
Décrire : générer une description textuelle
Rechercher : retrouver des images par similarité ou par requête texte

ChromaDB : la base vectorielle

ChromaDB stocke des embeddings et permet la recherche par similarité. C’est le choix classique pour le RAG.

Installation

pip install chromadb sentence-transformers pillow

Code complet

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

# Initialisation
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("images")

# Modèle pour les embeddings (texte + images)
model = SentenceTransformer('clip-ViT-B-32')

# URLs des images
urls = [
    "https://raw.githubusercontent.com/pixeltable/pixeltable/release/docs/resources/images/000000000001.jpg",
    "https://raw.githubusercontent.com/pixeltable/pixeltable/release/docs/resources/images/000000000025.jpg",
    "https://raw.githubusercontent.com/pixeltable/pixeltable/release/docs/resources/images/000000000034.jpg",
]

# Télécharger et encoder chaque image
for i, url in enumerate(urls):
    response = requests.get(url)
    img = Image.open(BytesIO(response.content))

    # Générer l'embedding de l'image
    embedding = model.encode(img).tolist()

    # Stocker dans ChromaDB
    collection.add(
        ids=[f"img_{i}"],
        embeddings=[embedding],
        metadatas=[{"url": url}]
    )

# Recherche par texte
query = "a giraffe in nature"
query_embedding = model.encode(query).tolist()

results = collection.query(
    query_embeddings=[query_embedding],
    n_results=2
)

print(results)

Ce que ChromaDB fait bien

Recherche vectorielle rapide
Simple à déployer
Bon pour le RAG textuel

Ce qu’il ne fait pas

Pas de détection d’objets automatique
Pas de génération de descriptions
Pas de transformations sur les données
Il faut gérer manuellement les embeddings

Pixeltable : la table multimodale

Pixeltable prend une approche différente : c’est une table SQL-like où les colonnes peuvent être calculées automatiquement par des modèles AI.

Installation

pip install pixeltable torch transformers openai

Code complet

import pixeltable as pxt
from pixeltable.functions import huggingface

# Créer la table
pxt.create_dir('demo', if_exists='replace_force')
t = pxt.create_table('demo/images', {'image': pxt.Image})

# Ajouter la détection d'objets (automatique sur chaque image)
t.add_computed_column(
    detections=huggingface.detr_for_object_detection(
        t.image,
        model_id='facebook/detr-resnet-50'
    )
)

# Extraire les labels détectés
t.add_computed_column(labels=t.detections.label_text)

# Insérer les images
t.insert([
    {'image': 'https://raw.githubusercontent.com/pixeltable/pixeltable/release/docs/resources/images/000000000001.jpg'},
    {'image': 'https://raw.githubusercontent.com/pixeltable/pixeltable/release/docs/resources/images/000000000025.jpg'},
    {'image': 'https://raw.githubusercontent.com/pixeltable/pixeltable/release/docs/resources/images/000000000034.jpg'},
])

# Les colonnes calculées sont automatiquement remplies
results = t.select(t.image, t.labels).collect()
print(results)

Ajouter la description par LLM

import os
from pixeltable.functions import openai

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-...'

# Une nouvelle colonne calculée pour la description
t.add_computed_column(
    description=openai.vision(
        prompt="Describe this image in one sentence.",
        image=t.image,
        model='gpt-4o-mini'
    )
)

# Résultat avec tout
t.select(t.image, t.labels, t.description).collect()

Ajouter la recherche sémantique

from pixeltable.functions.huggingface import clip

# Embedding CLIP pour chaque image
t.add_computed_column(
    embedding=clip.image_embedding(t.image, model_id='openai/clip-vit-base-patch32')
)

# Recherche par similarité
query_embedding = clip.text_embedding("a giraffe in nature", model_id='openai/clip-vit-base-patch32')
results = t.order_by(t.embedding.cosine_distance(query_embedding)).limit(2).collect()

Pipeline RAG complet avec documents

Pixeltable gère aussi le RAG textuel avec chunking automatique :

import pixeltable as pxt
from pixeltable.functions import huggingface, openai
from pixeltable.iterators import DocumentSplitter

# Créer la table de documents
pxt.create_dir('rag', if_exists='replace_force')
docs = pxt.create_table('rag/docs', {'doc': pxt.Document})

# Insérer des PDFs ou URLs
docs.insert([
    {'doc': 'https://example.com/document.pdf'},
    {'doc': '/path/to/local/file.pdf'}
])

# Créer une vue avec chunking automatique
chunks = pxt.create_view(
    'rag/chunks',
    docs,
    iterator=DocumentSplitter.create(
        document=docs.doc,
        separators='sentence',
        limit=300  # max 300 caractères par chunk
    )
)

# Ajouter l'index d'embeddings
embed_model = huggingface.sentence_transformer.using(
    model_id='all-MiniLM-L6-v2'
)
chunks.add_embedding_index('text', string_embed=embed_model)

# Fonction de recherche contextuelle
@pxt.query
def get_context(question: str, limit: int = 5):
    sim = chunks.text.similarity(question)
    return chunks.order_by(sim, asc=False).limit(limit).select(chunks.text)

# Table de Q&A
qa = pxt.create_table('rag/qa', {'question': pxt.String})

# Colonnes calculées : contexte → prompt → réponse
qa.add_computed_column(context=get_context(qa.question))

qa.add_computed_column(
    prompt=pxt.functions.string.format(
        "Context:\n{0}\n\nQuestion: {1}\n\nAnswer:",
        qa.context,
        qa.question
    )
)

qa.add_computed_column(
    answer=openai.chat_completions(
        model='gpt-4o-mini',
        messages=[{'role': 'user', 'content': qa.prompt}]
    ).choices[0].message.content
)

# Poser une question
qa.insert([{'question': 'What is the main topic of the document?'}])
result = qa.select(qa.question, qa.answer).collect()

Un pipeline RAG complet en ~40 lignes, sans LangChain ni base vectorielle externe.

Ce que Pixeltable fait bien

Colonnes calculées automatiques (détection, description, embedding)
Incrémental : les nouveaux inserts déclenchent les calculs
Persistance : les données survivent aux redémarrages
Un seul outil pour tout le pipeline
RAG intégré avec chunking et embeddings

Ce qu’il ne fait pas

Moins optimisé pour le RAG massif que des bases vectorielles spécialisées
Dépendances lourdes (torch, transformers)

Comparaison directe

Critère	ChromaDB	Pixeltable
Type	Base vectorielle	Table multimodale
Cas d’usage principal	RAG, recherche sémantique	Pipelines AI multimodaux
Colonnes calculées	Non	Oui, automatiques
Détection d’objets	Manuel (externe)	Intégré
Description LLM	Manuel (externe)	Intégré
Recherche vectorielle	Optimisé	Supporté
Persistance	Oui	Oui
Dépendances	Légères	Lourdes
Courbe d’apprentissage	Faible	Moyenne

Fonctionnalités avancées de Pixeltable

Fonctionnalité	Description
UDF personnalisées	`@pxt.udf` pour créer ses propres fonctions de transformation
Views	`create_view()` pour des transformations sans dupliquer les données
Embedding Index	`add_embedding_index()` pour la recherche vectorielle native
Document Splitter	Chunking automatique (sentence, paragraph, token)
Versioning	Historique complet des modifications, time travel queries
Caching intelligent	Ne recalcule que les rows modifiées
Export	Parquet, LanceDB, COCO format, PyTorch Datasets
Multimodal	Images, vidéos, audio, PDFs dans la même table
Intégrations	OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Replicate, Mistral

Quand utiliser quoi ?

ChromaDB

RAG classique sur des documents texte
Recherche sémantique simple
Environnement contraint (peu de RAM/GPU)
Intégration avec LangChain/LlamaIndex

Pixeltable

Pipelines multimodaux (images, vidéos, audio)
Besoin de transformations automatiques sur les données
Prototypage rapide d’applications AI
Quand on veut éviter de gérer plusieurs outils

Exemple combiné : le meilleur des deux mondes

On peut utiliser Pixeltable pour le preprocessing et exporter vers ChromaDB pour la production :

import pixeltable as pxt
import chromadb
from pixeltable.functions.huggingface import clip

# Pixeltable pour les transformations
pxt.create_dir('pipeline', if_exists='replace_force')
t = pxt.create_table('pipeline/images', {'image': pxt.Image})
t.add_computed_column(
    embedding=clip.image_embedding(t.image, model_id='openai/clip-vit-base-patch32')
)

# Insérer les données
t.insert([{'image': url} for url in image_urls])

# Exporter vers ChromaDB pour la production
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("production_images")

for row in t.select(t.image, t.embedding).collect():
    collection.add(
        ids=[str(hash(str(row['image'])))],
        embeddings=[row['embedding'].tolist()],
    )

Conclusion

ChromaDB et Pixeltable ne sont pas vraiment complémentaires : ils adressent le même problème avec des philosophies différentes.

ChromaDB est une brique spécialisée : elle fait une chose (recherche vectorielle) et la fait bien. On l’assemble avec d’autres outils (LangChain, scripts Python, stockage S3) pour construire un pipeline.

Pixeltable veut remplacer tout cet assemblage. Une seule table gère le stockage, les transformations, les embeddings et la recherche. Moins de glue code, mais plus de dépendances.

Situation	Choix
RAG textuel simple, production	ChromaDB
Pipeline multimodal, prototypage	Pixeltable
Exploration de données AI	Pixeltable
Scaling massif (millions de vecteurs)	ChromaDB / Pinecone / Weaviate
Équipe qui maîtrise déjà LangChain	ChromaDB
Projet from scratch, équipe réduite	Pixeltable

En pratique : Pixeltable est excellent pour explorer et développer. Quand le pipeline est stabilisé et qu’on a besoin de scale, on peut exporter vers une base vectorielle spécialisée.

Le cas d’usage

ChromaDB : la base vectorielle

Installation

Code complet

Ce que ChromaDB fait bien

Ce qu’il ne fait pas

Pixeltable : la table multimodale

Installation

Code complet

Ajouter la description par LLM

Ajouter la recherche sémantique

Pipeline RAG complet avec documents

Ce que Pixeltable fait bien

Ce qu’il ne fait pas

Comparaison directe

Fonctionnalités avancées de Pixeltable

Quand utiliser quoi ?

ChromaDB

Pixeltable

Exemple combiné : le meilleur des deux mondes

Conclusion

Liens