Elasticsearch vs. Neo4j: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte kaum überschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: Elasticsearch und Neo4j. Beide bieten robuste Funktionen für die Vektorsuche, eine wesentliche Funktion für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten, der bei der Entscheidung hilft, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Elasticsearch vs Neo4j vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell darauf ausgelegt, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie etwa die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Gängige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltserkennung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem externes Wissen bereitgestellt wird, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt gibt es viele Arten von Vektordatenbanken, darunter:
- Zweckgebundene Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Elasticsearch ist eine Suchmaschine, die auf Apache Lucene basiert, und Neo4j ist eine Graphdatenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Elasticsearch: Überblick und Kerntechnologie
Elasticsearch ist eine Open-Source-Suchmaschine, die auf der Apache-Lucene-Bibliothek aufbaut. Sie ist bekannt für Echtzeit-Indizierung und Volltextsuche, weshalb sie eine bevorzugte Suchlösung für anspruchsvolle Anwendungen und Log-Analysen ist. Mit Elasticsearch können Sie große Datenmengen schnell und effizient durchsuchen und analysieren.
Elasticsearch wurde für Suche und Analysen entwickelt, mit Funktionen wie Fuzzy-Suche, Phrasenabgleich und Relevanzranking. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen komplexe Suchabfragen und Echtzeit-Datenabruf erforderlich sind. Mit dem Aufstieg von KI-Anwendungen hat Elasticsearch Vektorsuchfunktionen hinzugefügt, sodass es Ähnlichkeitssuche und semantische Suche durchführen kann, was für KI-Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Dokumentenabruf und Generative KI erforderlich ist.
Vektorsuche
Die Vektorsuche ist über Apache Lucene in Elasticsearch integriert. Lucene organisiert Daten in unveränderlichen Segmenten, die periodisch zusammengeführt werden; Vektoren werden den Segmenten auf die gleiche Weise wie andere Datenstrukturen hinzugefügt. Der Prozess umfasst das Puffern von Vektoren im Speicher zur Indexierungszeit und anschließend das Serialisieren dieser Puffer als Teil von Segmenten, wenn dies erforderlich ist. Segmente werden zur Optimierung periodisch zusammengeführt, und Suchvorgänge kombinieren Vektortreffer über alle Segmente hinweg.
Für die Vektorindexierung verwendet Elasticsearch den HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World), der einen Graphen erstellt, in dem ähnliche Vektoren miteinander verbunden sind. Dieser wird aufgrund seiner Einfachheit, seiner starken Benchmark-Leistung und seiner Fähigkeit gewählt, inkrementelle Aktualisierungen zu verarbeiten, ohne ein vollständiges Neutraining des Index zu erfordern. Das System führt Vektorsuchen typischerweise in Dutzenden oder Hunderten von Millisekunden aus, deutlich schneller als Brute-Force-Ansätze.
Die technische Architektur von Elasticsearch ist eine seiner größten Stärken. Das System unterstützt sperrfreie Suche auch während gleichzeitiger Indexierung und gewährleistet strikte Konsistenz über verschiedene Felder hinweg, wenn Dokumente aktualisiert werden. Wenn Sie also sowohl Vektor- als auch Keyword-Felder aktualisieren, sehen Suchvorgänge entweder alle alten Werte oder alle neuen Werte; Datenkonsistenz ist garantiert. Während das System über den verfügbaren RAM hinaus skalieren kann, wird die Leistung optimiert, wenn Vektordaten in den Speicher passen.
Über die Kernfunktionen der Vektorsuche hinaus bietet Elasticsearch praktische Integrationsfunktionen, die es äußerst wertvoll machen. Vektorsuchen können mit traditionellen Elasticsearch-Filtern kombiniert werden, sodass Sie eine hybride Suche durchführen können, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuchergebnissen kombiniert. Die Vektorsuche ist vollständig kompatibel mit den Sicherheitsfunktionen, Aggregationen und der Indexsortierung von Elasticsearch und ist somit eine vollständige Lösung für moderne Suchanwendungsfälle.
Neo4J: Die Grundlagen
Die Vektorsuche von Neo4j ermöglicht es Entwicklern, Vektorindizes zu erstellen, um in ihrem Graphen nach ähnlichen Daten zu suchen. Diese Indizes arbeiten mit Knoteneigenschaften, die Vektoreinbettungen enthalten – numerische Darstellungen von Daten wie Text, Bildern oder Audio, die die Bedeutung der Daten erfassen. Das System unterstützt Vektoren mit bis zu 4096 Dimensionen sowie Kosinus- und euklidische Ähnlichkeitsfunktionen.
Die Implementierung verwendet Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Graphen, um schnelle approximative k-Nearest-Neighbor-Suchen durchzuführen. Wenn Sie einen Vektorindex abfragen, geben Sie an, wie viele Nachbarn Sie abrufen möchten, und das System gibt passende Knoten zurück, geordnet nach Ähnlichkeitswert. Diese Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei höhere Werte größere Ähnlichkeit bedeuten. Der HNSW-Ansatz funktioniert gut, indem er Verbindungen zwischen ähnlichen Vektoren aufrechterhält und es dem System ermöglicht, schnell zu verschiedenen Teilen des Vektorraums zu springen.
Das Erstellen und Verwenden von Vektorindizes erfolgt über die Abfragesprache. Sie können Indizes mit dem Befehl CREATE VECTOR INDEX erstellen und Parameter wie Vektordimensionen und Ähnlichkeitsfunktion angeben. Das System validiert, dass nur Vektoren mit den konfigurierten Dimensionen indexiert werden. Das Abfragen dieser Indizes erfolgt mit der Prozedur db.index.vector.queryNodes, die einen Indexnamen, die Anzahl der Ergebnisse und einen Abfragevektor als Eingabe entgegennimmt.
Die Vektorindexierung von Neo4j verfügt über Leistungsoptimierungen wie Quantisierung, die den Speicherbedarf reduziert, indem sie die Vektordarstellungen komprimiert. Sie können das Indexverhalten mit Parametern wie maximalen Verbindungen pro Knoten (M) und der Anzahl der während des Einfügens verfolgten nächsten Nachbarn (ef_construction) anpassen. Während diese Parameter es Ihnen ermöglichen, zwischen Genauigkeit und Leistung abzuwägen, funktionieren die Standardwerte für die meisten Anwendungsfälle gut. Das System unterstützt außerdem ab Version 5.18 Beziehungs-Vektorindizes, sodass Sie nach ähnlichen Daten in Beziehungseigenschaften suchen können.
Dies ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen. Durch die Kombination von Graphabfragen mit Vektorähnlichkeitssuche können Anwendungen verwandte Daten auf Grundlage semantischer Bedeutung finden, nicht anhand exakter Übereinstimmungen. Beispielsweise könnte ein Filmempfehlungssystem Plot-Embedding-Vektoren verwenden, um ähnliche Filme zu finden, während es die Graphstruktur nutzt, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen aus demselben Genre oder derselben Ära stammen, die der Nutzer bevorzugt.
Wichtige Unterschiede
Suchimplementierung und Architektur
Elasticsearch verwendet Apache Lucene für die Vektorsuche mit einem HNSW-Algorithmus (Hierarchical Navigable Small World). Daten werden in unveränderlichen Segmenten gespeichert und Vektoren werden zur Indexierungszeit im Speicher gepuffert. Segmente werden regelmäßig zur Optimierung zusammengeführt, während die Suche während der gleichzeitigen Indexierung lock-free ist. Elasticsearch bietet eine Garantie für Datenkonsistenz über Feldaktualisierungen hinweg.
Neo4j verwendet HNSW für die Vektorsuche, unterstützt bis zu 4096 Dimensionen sowie Kosinus- und euklidische Ähnlichkeitsfunktionen. Quantisierung wird verwendet, um die Speichernutzung zu reduzieren, und seit 5.18 werden Relationship-Vektorindizes unterstützt. Sie können verschiedene Parameter anpassen, um Genauigkeit und Leistung auszubalancieren, aber die Standardwerte sollten für die meisten Anwendungsfälle ausreichend sein.
Datenverwaltungsfunktionen
Elasticsearch glänzt mit Echtzeit-Indexierung und Volltextsuche. Es bewältigt kombinierte Suchen über Vektor- und Keyword-Felder sowie große Mengen halbstrukturierter Daten. Aggregationen und Indexsortierung sowie strikte Konsistenz während Aktualisierungen machen es ideal für komplexe Suchanwendungsfälle.
Neo4j verfolgt einen anderen Ansatz: Es ist für Graphdatenbeziehungen konzipiert. Es erstellt Vektorindizes auf Knoteneigenschaften und verarbeitet Vektor-Embeddings für verschiedene Datentypen: Text, Bilder, Audio. Die graphorientierte Architektur ermöglicht leistungsstarke Kombinationen von Graphabfragen mit Vektorähnlichkeit; sie eignet sich hervorragend für beziehungsbasierte Empfehlungen.
Leistung und Skalierbarkeit
Elasticsearch ist sehr schnell, mit Vektorsuche im Millisekundenbereich. Es ist optimal, wenn Vektordaten in den Speicher passen, kann aber mit gewissen Leistungseinbußen über den Speicher hinaus skalieren. Sein Ansatz mit gleichzeitiger Indexierung und Segmentzusammenführung stellt sicher, dass es auch unter hoher Last effizient ist.
Die Leistungsarchitektur von Neo4j dreht sich um Flexibilität und Effizienz. Durch Parameter wie maximale Verbindungen pro Knoten und Quantisierung optimiert es die Speichernutzung bei gleichzeitiger Beibehaltung der Suchgeschwindigkeit. Schnelle approximative k-Nearest-Neighbor-Suche kombiniert mit Relationship-Vektorindizes bietet eine robuste Suche über verbundene Daten hinweg.
Integrationsfunktionen
Elasticsearch bietet viele Integrationsoptionen und eignet sich besonders gut für hybride Suchanwendungsfälle, die Vektorähnlichkeit mit Volltextsuche kombinieren. Es verfügt über integrierte Sicherheitsfunktionen und unterstützt verschiedene Aggregationsmethoden, sodass es gut zu vielen Anwendungsfällen passt.
Neo4j integriert Vektorsuche direkt in seine Graphabfragesprache. Es verfügt über spezialisierte Prozeduren wie db.index.vector.queryNodes für die Vektorsuche und ermöglicht die Kombination von Graphabfragen mit Vektorähnlichkeit. Dies ist besonders vorteilhaft für KI-gestützte Anwendungen, bei denen graphbasiertes Filtern von Vektorsuchergebnissen der Suche eine zusätzliche Dimension hinzufügt.
Wann Elasticsearch verwendet werden sollte
Elasticsearch ist die erste Wahl für Anwendungen, die eine Suche über große Dokumentbestände hinweg benötigen, insbesondere wenn Sie Textsuche mit Vektorähnlichkeit kombinieren müssen. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen wie Content-Empfehlungssysteme, semantische Dokumentensuche oder groß angelegte Log-Analysen, bei denen Sie Millionen von Dokumenten durchsuchen und schnelle Antwortzeiten sowie mehrere Suchkriterien haben müssen. Es ist gut geeignet, wenn Sie hohen Indexierungsdurchsatz und Suchverfügbarkeit benötigen, also perfekt für Anwendungen mit kontinuierlicher Datenaufnahme und Echtzeitsuche.
Wann Neo4j verwendet werden sollte
Neo4j ist die erste Wahl, wenn der Kernwert Ihrer Anwendung darin liegt, Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen und zu nutzen. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen wie soziale Netzwerke, Betrugserkennungssysteme oder Empfehlungs-Engines, bei denen die Verbindungen zwischen Entitäten genauso wichtig sind wie die Entitäten selbst. Die Kombination von Graph mit Vektorsuche ist besonders leistungsstark, wenn Sie ähnliche Elemente finden müssen und dabei deren Beziehungen und Kontext berücksichtigen möchten, z. B. ähnliche Produkte in einer bestimmten Kategorie oder Muster in verbundenen Daten zu finden.
Fazit
Sowohl Elasticsearch als auch Neo4j bieten Vektorsuche, sind aber für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet. Elasticsearch eignet sich hervorragend für die groß angelegte Dokumentensuche mit seiner ausgereiften Volltextsuche und effizienten Vektorsuche, während Neo4j gut darin ist, beziehungsbasierte Abfragen mit Vektorähnlichkeitssuche zu kombinieren. Ihre Wahl sollte auf Ihren Anforderungen basieren: Wählen Sie Elasticsearch, wenn Sie Dokumentensuche benötigen und große Datenmengen mit komplexen Suchkriterien verarbeiten können, oder wählen Sie Neo4j, wenn Ihre Anwendung davon profitiert, Beziehungen zwischen Datenpunkten zu verstehen und abzufragen. Berücksichtigen Sie Ihre Datenstruktur, den Maßstab und wie zentral Beziehungen für Ihre Anwendung sind, wenn Sie Ihre endgültige Entscheidung treffen.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Elasticsearch und Neo4j zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie die Bewertung auf Grundlage Ihres Anwendungsfalls vornehmen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern der Schlüssel sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Nutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf Marketingversprechen oder Hörensagen zu vertrauen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei verwenden, ändern und verbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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