MongoDB vs Neo4j: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: MongoDB und Neo4j. Beide bieten robuste Funktionen für die Verarbeitung von Vektorsuche, einem wesentlichen Merkmal 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 MongoDB vs Neo4j vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, 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.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen außerdem eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Speziell entwickelte 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 im kleinen Maßstab durchzuführen.
MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank und Neo4j ist eine Graphdatenbank. Beide verfügen über Vektorsuche als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
MongoDB: Die Grundlagen
MongoDB Atlas Vector Search ist eine Funktion, mit der Sie Vektorähnlichkeitssuchen auf in MongoDB Atlas gespeicherten Daten durchführen können. Sie können hochdimensionale Vektoreinbettungen zusammen mit Ihren Dokumentdaten indexieren und abfragen und KI sowie maschinelles Lernen direkt in der Datenbank durchführen.
Im Kern verwendet Atlas Vector Search den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Algorithmus zum Indexieren und Durchsuchen von Vektordaten. Dadurch entsteht ein mehrstufiger Graph des Vektorraums, sodass Sie Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suchen durchführen können. Es ist ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit für groß angelegte Vektorsuche. Atlas Vector Search unterstützt außerdem Exact Nearest Neighbors (ENN)-Suchen, bei denen die Genauigkeit gegenüber der Leistung für Abfragen mit bis zu 10.000 Dokumenten priorisiert wird.
Einer der großen Vorteile von Atlas Vector Search ist die Integration mit dem flexiblen Dokumentmodell von MongoDB. Sie können Vector Embeddings zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern, sodass Sie kontextbezogener und präziser suchen können. Sie können jede Art von Daten abfragen, die in bis zu 4096 Dimensionen eingebettet werden kann. Atlas Vector Search ermöglicht es Ihnen, Vektorähnlichkeitssuchen mit traditioneller Dokumentfilterung zu kombinieren. Beispielsweise könnte eine semantische Suche nach Produkten nach Kategorie, Preisspanne oder Verfügbarkeit gefiltert werden.
Atlas Vector Search unterstützt außerdem Hybrid Search, indem Vektorsuche mit Volltextsuche kombiniert wird, um granularere Ergebnisse zu erzielen. Dies unterscheidet sich von Atlas Search, das auf keywordbasierte Suche ausgerichtet ist. Die Plattform integriert sich mit beliebten KI-Diensten und -Tools, sodass Sie sie mit Embedding-Modellen von Anbietern wie OpenAI, VoyageAI und vielen anderen, die auf Hugging Face aufgeführt sind, verwenden können. Sie unterstützt außerdem Open-Source-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex zum Erstellen von Anwendungen, die Large Language Models (LLMs) verwenden.
Um Skalierbarkeit und Leistung sicherzustellen, stellt MongoDB Atlas Search Nodes bereit, die dedizierte Infrastruktur für Atlas Search- und Vector Search-Workloads bieten. Dadurch können Sie optimierte Compute-Ressourcen und eine unabhängige Skalierung der Suchanforderungen nutzen, sodass Sie in großem Maßstab eine bessere Leistung erzielen.
Durch diese Fähigkeiten im MongoDB-Ökosystem ist Atlas Vector Search eine vollständige Lösung für Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen, Empfehlungssysteme oder erweiterte Suchfunktionen erstellen. Es ist keine separate Vektordatenbank erforderlich; Sie können die Skalierbarkeit und die umfangreichen Funktionen von MongoDB zusammen mit der Vektorsuche nutzen.
Neo4J: Die Grundlagen
Neo4j’s Vector Search ermöglicht es Entwicklern, Vektorindizes zu erstellen, um in ihrem Graphen nach ähnlichen Daten zu suchen. Diese Indizes arbeiten mit Knoteneigenschaften, die Vector Embeddings 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. Beim Abfragen eines Vektorindex 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 ähnlicher bedeuten. Der HNSW-Ansatz funktioniert gut, indem Verbindungen zwischen ähnlichen Vektoren aufrechterhalten werden und das System schnell zu verschiedenen Teilen des Vektorraums springen kann.
Das Erstellen und Verwenden von Vektorindizes erfolgt über die Abfragesprache. Sie können Indizes mit dem CREATE VECTOR INDEX-Befehl erstellen und Parameter wie Vektordimensionen und Ähnlichkeitsfunktion angeben. Das System validiert, dass nur Vektoren der konfigurierten Dimensionen indexiert werden. Das Abfragen dieser Indizes erfolgt mit der db.index.vector.queryNodes-Prozedur, die einen Indexnamen, die Anzahl der Ergebnisse und einen Abfragevektor als Eingabe entgegennimmt.
Neo4j’s Vektorindizierung verfügt über Leistungsoptimierungen wie Quantisierung, die den Speicherverbrauch reduziert, indem die Vektordarstellungen komprimiert werden. Sie können das Indexverhalten mit Parametern wie maximalen Verbindungen pro Knoten (M) und der Anzahl der während der Einfügung verfolgten nächsten Nachbarn (ef_construction) abstimmen. Während diese Parameter es Ihnen ermöglichen, zwischen Genauigkeit und Leistung abzuwägen, funktionieren die Standardwerte für die meisten Anwendungsfälle gut. Das System unterstützt außerdem Beziehungs-Vektorindizes ab Version 5.18, 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 basierend auf semantischer Bedeutung statt auf exakten Übereinstimmungen finden. 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 Epoche stammen, die der Benutzer bevorzugt.
Wichtige Unterschiede
Architektur und Suchansatz
MongoDB Atlas Vector Search hat Vektorsuche in seine dokumentbasierte Architektur integriert, sodass Sie Vektoren zusammen mit anderen Dokumentdaten speichern können. Neo4j hat Vektorsuche in seine Graphstruktur integriert, sodass Sie nach Vektoren in Knoten- und Beziehungseigenschaften suchen können. Beide verwenden den HNSW-Algorithmus für approximative Nächste-Nachbarn-Suchen und unterstützen bis zu 4096 Dimensionen.
Datenmodell und Abfrageflexibilität
Der Ansatz von MongoDB ist großartig, wenn Sie Vektorsuchen mit dokumentbasierter Filterung kombinieren müssen. Zum Beispiel können Sie nach ähnlichen Produkten suchen und dabei nach Preisspanne oder Verfügbarkeit filtern. Die Stärke von Neo4j liegt in seiner Fähigkeit, Beziehungen zu traversieren – Sie können Vektorähnlichkeit nutzen, um verwandte Inhalte zu finden, während Sie Graphbeziehungen verwenden, um Ihren Suchen Kontext und Einschränkungen hinzuzufügen. Beide unterstützen Kosinus- und euklidische Ähnlichkeitsfunktionen.
Integration und Ökosystem
MongoDB Atlas Vector Search verfügt über integrierte Integration mit beliebten KI-Diensten wie OpenAI und VoyageAI sowie Frameworks wie LangChain und LlamaIndex. Es unterstützt außerdem hybride Suche, die Vektor- und Volltextsuche kombiniert. Neo4j konzentriert sich stärker auf graphenspezifische Integrationen und ermöglicht es Ihnen, jedes gewünschte Embedding-Modell zu verwenden.
Skalierbarkeit und Leistung
MongoDB Atlas verfügt über dedizierte Search Nodes für Vektorsuche-Workloads, sodass Sie die Suche unabhängig skalieren können. Neo4j bietet Leistungsoptimierungen wie Vektorquantisierung und anpassbare Parameter, um Genauigkeit und Geschwindigkeit auszubalancieren. Beide können groß angelegte Vektoroperationen bewältigen, aber die dedizierte Infrastruktur von MongoDB könnte ihm bei reinen Such-Workloads einen Vorteil verschaffen.
Wann MongoDB Atlas Vector Search verwendet werden sollte
Verwenden Sie MongoDB Atlas Vector Search, wenn Ihre Anwendung große Mengen dokumentbasierter Daten mit Vektorsuche verarbeiten muss. Es ist großartig, wenn Sie traditionelle Dokumentabfragen mit semantischer Suche kombinieren müssen, etwa bei E-Commerce-Plattformen, die Produktsimilaritätssuche mit Filterung nach Kategorie, Preis oder Verfügbarkeit benötigen. Es ist besonders gut geeignet, wenn Sie intensive KI-Dienste und LLM-Integrationen haben, da es integrierte Verbindungen mit OpenAI, VoyageAI, LangChain und LlamaIndex bietet. Die Search-Nodes-Infrastruktur ist gut für Anwendungen, die Such-Workloads unabhängig skalieren müssen.
Wann Neo4j Vector Search verwendet werden sollte
Die Vektorsuche von Neo4j ist großartig, wenn Sie Beziehungen zwischen Datenpunkten verstehen müssen. Sie ist die beste Wahl für Empfehlungs-Engines, die sowohl Inhaltsähnlichkeit als auch komplexe Beziehungen zwischen Elementen, Benutzern und Kategorien berücksichtigen müssen. Sie können Vektorsuche sowohl auf Knoten als auch auf Beziehungen anwenden, daher ist sie gut für Anwendungen wie Wissensgraphen, Betrugserkennungssysteme oder soziale Netzwerke, bei denen die Verbindungen zwischen Entitäten genauso wichtig sind wie die Entitäten selbst. Der Ansatz von Neo4j ist besonders gut geeignet, wenn Sie Graphalgorithmen mit Vektorähnlichkeitssuchen kombinieren müssen.
Fazit
Ihre Wahl zwischen MongoDB Atlas und Neo4j für Vektorsuche hängt von Ihrem Datenmodell und Ihren Anwendungsanforderungen ab. MongoDB Atlas ist eine stärker integrierte Lösung mit leistungsfähiger dokumentbasierter Filterung und integrierten KI-Dienst-Verbindungen, daher ist es großartig für Anwendungen, die flexible Dokumentenspeicherung mit semantischer Suche benötigen. Neo4j hat einzigartige Stärken bei beziehungsbasierter Vektorsuche und Graphanalytik, daher ist es die bessere Wahl, wenn die Beziehungen Ihrer Daten entscheidend für die Funktionalität Ihrer Anwendung sind. Berücksichtigen Sie Ihre spezifischen Anforderungen an Datenstruktur, Skalierung und Integration, wenn Sie Ihre Entscheidung treffen, da beide robuste Vektorsuche bieten, aber in unterschiedlichen Bereichen besonders stark sind.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über MongoDB und Neo4J zu erhalten. Um diese jedoch zu bewerten, müssen Sie die Bewertung auf Grundlage Ihres Anwendungsfalls vornehmen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage 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 sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, verändern und weiterverbreiten 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.
Weitere Ressourcen zu VectorDB, GenAI und ML
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Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
3 Easiest Ways to Use Claude Code on Your Mobile Phone
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Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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