Zilliz Cloud vs. Neo4j Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und 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 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 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 auch 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.
Zilliz Cloud ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Neo4j ist eine Graphdatenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Zilliz Cloud: Überblick und Kerntechnologie
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst, der auf der Open-Source-Engine Milvus basiert. Er hilft Entwicklern und Organisationen, groß angelegte KI-Anwendungen zu bewältigen, indem er Vektoreinbettungen effizient speichert, verwaltet und durchsucht. Er kümmert sich für Sie um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der Hauptvorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indexierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. So müssen Sie keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform verwendet außerdem IVF- (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über Unternehmensfunktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen, den vollständig verwalteten Dienst von Zilliz zu nutzen oder Ihr eigenes Cloud-Konto mitzubringen (BYOC). Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, bietet Zilliz Cloud Sicherheitskontrollen wie Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Das System unterstützt außerdem verschiedene Konsistenzebenen, sodass Sie je nach Bedarf zwischen schnellen Aktualisierungen und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform verwendet gestaffelten Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Compute-Ressourcen auswählen, die zu Ihrer Workload passen – verwenden Sie beispielsweise leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Verarbeitungsaufgaben und leichtere für einfache Abfragen. Diese Flexibilität hilft Ihnen, Ihre Ausgaben zu optimieren und gleichzeitig eine gute Leistung aufrechtzuerhalten.
Für KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen gemeinsam durchsuchen müssen, unterstützt Zilliz Cloud die hybride Suche. Sie können Text-Embeddings, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Die Plattform unterstützt außerdem verschiedene Ähnlichkeitsmetriken wie Cosine, Euclidean und Inner Product, sodass sie für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle geeignet ist. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem es automatisch weitere Ressourcen hinzufügt, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Neo4J: Die Grundlagen
Die Vektorsuche von Neo4j ermöglicht es Entwicklern, Vektorindizes zu erstellen, um nach ähnlichen Daten in ihrem Graphen zu suchen. Diese Indizes arbeiten mit Knoteneigenschaften, die Vektor-Embeddings enthalten – numerische Darstellungen von Daten wie Text, Bilder 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 nach Ähnlichkeitswert sortiert zurück. Diese Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei höhere Werte eine größere Ähnlichkeit bedeuten. Der HNSW-Ansatz funktioniert gut, indem er Verbindungen zwischen ähnlichen Vektoren beibehält und es dem System ermöglicht, schnell zu verschiedenen Bereichen 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 indiziert werden. Das Abfragen dieser Indizes erfolgt mit der Prozedur db.index.vector.queryNodes, die einen Indexnamen, die Anzahl der Ergebnisse und den Abfragevektor als Eingabe erhält.
Die Vektorindizierung von Neo4j verfügt über Leistungsoptimierungen wie Quantisierung, die den Speicherverbrauch reduziert, indem sie die Vektordarstellungen komprimiert. Sie können das Verhalten des Index mit Parametern wie maximalen Verbindungen pro Knoten (M) und der Anzahl der während des Einfügens verfolgten nächsten Nachbarn (ef_construction) feinabstimmen. Während diese Parameter es Ihnen ermöglichen, zwischen Genauigkeit und Leistung abzuwägen, funktionieren die Standardwerte für die meisten Anwendungsfälle gut. Das System unterstützt ab Version 5.18 außerdem Beziehungs-Vektorindizes, sodass Sie nach ähnlichen Daten in Beziehungseigenschaften suchen können.
Dies ermöglicht es Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen. Durch die Kombination von Graphabfragen mit Vektor-Ähnlichkeitssuche können Anwendungen verwandte Daten anhand 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 Benutzer bevorzugt.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
Zilliz Cloud basiert auf der Milvus-Engine und verwendet IVF (Inverted File) sowie graphbasierte Indizierung, um die Ähnlichkeitssuche zu beschleunigen. AutoIndex wählt automatisch die beste Indizierungsstrategie für Ihre Daten aus, sodass Sie keine manuelle Feinabstimmung vornehmen müssen.
Neo4j verwendet den Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Graphen für die Vektorsuche. Dies ermöglicht eine schnelle approximative k-Nearest-Neighbor-Suche, indem Verbindungen zwischen ähnlichen Vektoren beibehalten werden. Neo4j ermöglicht es Ihnen, Suchparameter wie maximale Verbindungen und nächste Nachbarn feinabzustimmen, um mehr Kontrolle über Suchgenauigkeit und Geschwindigkeit zu erhalten.
Datenverarbeitung
Zilliz Cloud verwaltet Vektor-Embeddings und unterstützt hybride Suche. Sie können über Text, Bilder und andere Datentypen hinweg abfragen und anhand von Metadaten filtern, um in einem einzigen Schritt die genauesten und relevantesten Ergebnisse zu erhalten. Dies ist sehr wichtig für KI-Anwendungen, die die Verarbeitung multimodaler Daten erfordern.
Neo4j integriert die Vektorsuche in seine Graphstruktur; Sie können Vektorähnlichkeit mit Graphabfragen kombinieren. Es unterstützt Vektoren mit bis zu 4.096 Dimensionen und kann sowohl auf Knoten- als auch auf Beziehungseigenschaften angewendet werden, perfekt für Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme, die auf semantischen und strukturellen Daten beruhen.
Skalierbarkeit und Leistung
Die Architektur von Zilliz Cloud ermöglicht horizontale Skalierung und verteilt die Arbeitslast automatisch, wenn die Datenmenge wächst. Tiered Storage verschiebt selten abgerufene Daten in günstigere Speicherebenen.
Neo4j skaliert innerhalb seiner Graphstruktur, und Vektorindizes können durch Quantisierung für Speichereffizienz optimiert werden. Seine Skalierbarkeit für große Datensätze kann jedoch im Vergleich zur verteilten Natur von Zilliz Cloud eingeschränkt sein.
Flexibilität und Anpassung
Zilliz Cloud bietet Flexibilität beim Abfragedesign und unterstützt mehrere Ähnlichkeitsmetriken wie Cosine, Euclidean und Inner Product für verschiedene Machine-Learning-Modelle. AutoIndex reduziert den Bedarf an manueller Feinabstimmung und liefert hohe Leistung.
Neo4j bietet durch Parameter-Tuning eine fein granulare Kontrolle über das Verhalten von Vektorindizes. Die Integration mit Graphabfragen ermöglicht hochgradig angepasste Anwendungen, insbesondere für Datensätze, bei denen Beziehungen zwischen Entitäten wichtig sind.
Integration und Ökosystem
Zilliz Cloud integriert sich in beliebte KI- und Machine-Learning-Frameworks. Die BYOC-Option (Bring Your Own Cloud) unterstützt die Bereitstellung auf AWS, Azure, Google Cloud, sodass Sie sie an Ihre bestehende Infrastruktur anpassen können.
Das Ökosystem von Neo4j ist auf Graphdatenbanken ausgerichtet und lässt sich gut mit Datenvisualisierung, ETL-Pipelines und mehr verbinden. Es ist ideal für Entwickler, die bereits innerhalb eines graphbasierten Paradigmas arbeiten.
Benutzerfreundlichkeit
Zilliz Cloud erleichtert Einrichtung und Wartung, da es ein vollständig verwalteter Dienst ist. Entwickler können sich auf den Aufbau von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. AutoIndex reduziert die Komplexität der Datenbankkonfiguration.
Die Vektorsuche von Neo4j ist in seine Abfragesprache integriert; Sie müssen mit deren Syntax vertraut sein. Obwohl es über eine robuste Dokumentation verfügt, kann die Lernkurve für Entwickler, die neu in Graphdatenbanken sind, steiler sein.
Kosten
Tiered Storage und anpassbare Compute-Ressourcen von Zilliz Cloud ermöglichen eine Kostenoptimierung basierend auf der Arbeitslast. Der vollständig verwaltete Dienst eliminiert Infrastrukturkosten, aber dieser Komfort kann für kleine Projekte mit einem höheren Preis verbunden sein.
Die Kosten von Neo4j hängen von der Lizenzierung und der Bereitstellungskomplexität ab. Obwohl es Flexibilität bei On-Premise- oder Cloud-basierten Setups bietet, können die Betriebskosten bei hochskalierbaren, leistungsintensiven Anwendungen steigen.
Sicherheit
Beide Plattformen verfügen über Enterprise-Grade-Sicherheit, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Compliance-Funktionen. Die Sicherheit von Zilliz Cloud ist auf den Umgang mit sensiblen Daten zugeschnitten, Neo4j unterstützt Authentifizierung und rollenbasierten Zugriff, sodass Sie den Zugriff auf Graph- und Vektordaten absichern können.
Wann welche Lösung zu wählen ist
Zilliz Cloud eignet sich für Anwendungen, die groß angelegte verteilte Daten mit Vektorsuche verarbeiten müssen. Automatisierte Indexierung, hybride Suche und nahtlose Skalierbarkeit machen es perfekt für KI-Workloads, insbesondere solche mit multimodalen Daten wie Text, Bildern und Audio. Der vollständig verwaltete Dienst minimiert den Infrastrukturaufwand und ermöglicht eine schnelle Bereitstellung sowie kosteneffiziente Abläufe bei wachsenden Datenmengen.
Neo4j eignet sich für Szenarien, in denen Graphbeziehungen ein zentraler Bestandteil der Anwendung sind. Vektorähnlichkeitssuche mit graphbasierten Abfragen macht es geeignet für Anwendungsfälle wie Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und Wissensgraphen. Wenn Ihre Daten stark auf Beziehungen und semantischem Kontext beruhen, bietet Ihnen die integrierte Graph- und Vektorsuche von Neo4j einen einzigartigen Vorteil, erfordert jedoch mehr Einrichtungs- und Optimierungsaufwand.
Zusammenfassung
Zilliz Cloud eignet sich für KI-zentrierte Anwendungen, die skalierbare Verarbeitung multimodaler Daten mit minimalem Verwaltungsaufwand benötigen. Einfach zu bedienen und hochgradig automatisiert, ist es perfekt für Entwickler, die eine schnelle Bereitstellung wünschen.
Neo4j ist eine gute Wahl für Anwendungen, bei denen Graphbeziehungen entscheidend sind und Vektorsuche innerhalb des Graph-Frameworks einen einzigartigen Vorteil bietet. Es kann jedoch mehr Aufwand erfordern, um es für groß angelegte Vektor-Workloads zu konfigurieren und zu optimieren.
Letztendlich hängt es von den Anforderungen Ihres Projekts ab. Wenn Ihre Priorität eine vollständig verwaltete, skalierbare Lösung für KI-Workloads ist, könnte Zilliz Cloud die bessere Wahl sein. Wenn Ihre Anwendung stark auf graphbasierten Abfragen mit Vektorähnlichkeit beruht, könnte Neo4j der richtige Weg sein.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und Neo4j zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Am Ende 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 Benutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, 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 Benutzer Entscheidungen auf der 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, 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 für Ihre eigenen Datensätze 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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