Chroma vs Neo4j : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies pilotées par les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Chroma et Neo4j sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Chroma et Neo4j, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de grande dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle dans les applications d’IA, en permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles comprennent les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Elles jouent également un rôle dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire des problèmes comme les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles spécialisées telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Chroma est une base de données vectorielle et Neo4j est une base de données graphe avec la recherche vectorielle comme module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qu’est-ce que Chroma** ? Un aperçu**
Chroma est une base de données vectorielle open source, native pour l’IA, qui simplifie le processus de création d’applications d’IA. Elle agit comme un pont entre les grands modèles de langage (LLMs) et les données dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement. L’objectif principal de Chroma est de rendre les connaissances, les faits et les compétences facilement accessibles aux LLMs, rationalisant ainsi le développement d’applications alimentées par l’IA. En son cœur, Chroma fournit des outils pour gérer les données vectorielles, permettant aux développeurs de stocker des embeddings (représentations vectorielles des données) avec leurs métadonnées associées. Cette capacité est cruciale pour de nombreuses applications d’IA, car elle permet des recherches de similarité et une récupération de données efficaces basées sur les relations vectorielles.
L’un des principaux atouts de Chroma est l’accent mis sur la simplicité et la productivité des développeurs. L’équipe derrière Chroma a donné la priorité à la création d’une interface intuitive qui permet aux développeurs d’intégrer rapidement des capacités de recherche vectorielle dans leurs applications. Cette emphase sur la facilité d’utilisation ne se fait pas au détriment des performances. Chroma est conçue pour être rapide et efficace, ce qui la rend adaptée à un large éventail d’applications. Elle fonctionne comme un serveur et propose des SDK clients propriétaires pour Python et JavaScript/TypeScript, offrant aux développeurs la flexibilité de travailler dans leur environnement de programmation préféré.
Les fonctionnalités de Chroma s’articulent autour du concept de collections, qui sont des groupes d’embeddings liés. Lors de l’ajout de documents à une collection Chroma, le système peut automatiquement les tokeniser et les intégrer à l’aide d’une fonction d’embedding spécifiée, ou d’une fonction par défaut si aucune n’est fournie. Ce processus transforme les données brutes en représentations vectorielles pouvant être recherchées efficacement. Avec les embeddings, Chroma permet de stocker des métadonnées pour chaque document, qui peuvent inclure des informations supplémentaires utiles pour filtrer ou organiser les données. Chroma offre des options de requête flexibles, permettant de rechercher des documents similaires à l’aide soit d’embeddings vectoriels, soit de requêtes textuelles, en renvoyant les correspondances les plus proches sur la base de la similarité vectorielle.
Chroma se distingue de plusieurs façons. Son API est conçue pour être intuitive et facile à utiliser, réduisant la courbe d’apprentissage pour les développeurs découvrant les bases de données vectorielles. Elle prend en charge divers types de données et peut fonctionner avec différents modèles d’embedding, permettant aux utilisateurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’utilisation spécifique. Chroma est conçu pour s’intégrer parfaitement à d’autres outils et frameworks d’IA, ce qui en fait un bon choix pour les pipelines d’IA complexes. De plus, la nature open source de Chroma (sous licence Apache 2.0) offre de la transparence ainsi qu’un potentiel d’améliorations et de personnalisations portées par la communauté. L’équipe Chroma travaille activement sur des améliorations, notamment des projets de service géré (Hosted Chroma) et diverses améliorations d’outillage, ce qui indique un engagement envers un développement et un support continus.
Neo4J : Les bases
La recherche vectorielle de Neo4j permet aux développeurs de créer des index vectoriels pour rechercher des données similaires dans leur graphe. Ces index fonctionnent avec des propriétés de nœuds contenant des embeddings vectoriels - des représentations numériques de données comme du texte, des images ou de l’audio, qui capturent la signification des données. Le système prend en charge des vecteurs allant jusqu’à 4096 dimensions ainsi que les fonctions de similarité cosinus et euclidienne.
L’implémentation utilise des graphes Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour effectuer des recherches rapides approximatives des k plus proches voisins. Lors de l’interrogation d’un index vectoriel, vous indiquez combien de voisins vous souhaitez récupérer, et le système renvoie les nœuds correspondants classés par score de similarité. Ces scores vont de 0 à 1, une valeur plus élevée indiquant une plus grande similarité. L’approche HNSW fonctionne bien en maintenant des connexions entre vecteurs similaires et en permettant au système de passer rapidement à différentes parties de l’espace vectoriel.
La création et l’utilisation d’index vectoriels se font via le langage de requête. Vous pouvez créer des index avec la commande CREATE VECTOR INDEX et spécifier des paramètres tels que les dimensions des vecteurs et la fonction de similarité. Le système validera que seuls les vecteurs ayant les dimensions configurées sont indexés. L’interrogation de ces index se fait avec la procédure db.index.vector.queryNodes, qui prend en entrée un nom d’index, un nombre de résultats et un vecteur de requête.
L’indexation vectorielle de Neo4j dispose d’optimisations de performance comme la quantification, qui réduit l’utilisation de la mémoire en compressant les représentations vectorielles. Vous pouvez ajuster le comportement de l’index avec des paramètres comme le nombre maximal de connexions par nœud (M) et le nombre de plus proches voisins suivis lors de l’insertion (ef_construction). Bien que ces paramètres permettent d’équilibrer précision et performance, les valeurs par défaut conviennent à la plupart des cas d’utilisation. Le système prend également en charge les index vectoriels de relations depuis la version 5.18, ce qui vous permet de rechercher des données similaires dans les propriétés des relations.
Cela permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l’IA. En combinant des requêtes de graphe avec la recherche par similarité vectorielle, les applications peuvent trouver des données liées en fonction du sens sémantique plutôt que de correspondances exactes. Par exemple, un système de recommandation de films pourrait utiliser des vecteurs d’embedding d’intrigues pour trouver des films similaires, tout en utilisant la structure du graphe pour s’assurer que les recommandations proviennent du même genre ou de la même époque que ceux préférés par l’utilisateur.
Différences clés
Pour choisir entre Chroma et Neo4j comme outil de recherche vectorielle, vous devez comprendre leurs points forts et leurs cas d’utilisation. Voici une analyse de leurs fonctionnalités, de leur méthodologie et de leurs implications pratiques pour vous aider à prendre une décision.
Méthodologie de recherche
- Chroma : Chroma mise avant tout sur la simplicité dans la recherche vectorielle. Il utilise des embeddings vectoriels pour effectuer efficacement des recherches de similarité, ce qui facilite le travail des développeurs. Les options de requête sont flexibles : vous pouvez rechercher via des embeddings vectoriels ou des requêtes textuelles. La méthodologie de Chroma est simple, parfaite pour les développeurs qui souhaitent une configuration minimale.
- Neo4j : Neo4j utilise des graphes Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour les recherches approximatives de plus proches voisins (ANN). Cet algorithme complexe permet d’effectuer des requêtes rapides dans de grands jeux de données en maintenant une structure de graphe qui connecte des vecteurs similaires. Le système prend en charge la similarité cosinus et euclidienne, mais vous devrez avoir quelques connaissances en ANN pour régler des paramètres comme le nombre maximal de connexions (M) et les plus proches voisins suivis (ef_construction).
Données
- Chroma : Pour les données non structurées comme le texte, les images et d’autres embeddings, Chroma simplifie la gestion des données vectorielles et des métadonnées. Il est conçu pour les flux de travail centrés sur les embeddings et est parfait pour les applications d’IA qui reposent fortement sur la similarité sémantique. Bien que Chroma prenne en charge les métadonnées structurées pour le filtrage, sa force réside dans le traitement des données non structurées et semi-structurées.
- Neo4j : Neo4j excelle dans la combinaison de données structurées, semi-structurées et non structurées. Son modèle de base de données orientée graphe est très flexible : vous pouvez créer des relations entre les nœuds et utiliser des embeddings vectoriels pour les recherches de similarité. C’est donc un bon choix pour les applications qui ont besoin d’une modélisation riche des relations et d’une recherche vectorielle.
Évolutivité et performances
- Chroma : Chroma est conçu pour la recherche vectorielle à grande vitesse, avec un accent sur la productivité des développeurs. Il s’adapte bien à la plupart des charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique, mais convient mieux à des jeux de données plus petits et centrés sur les embeddings qu’à des jeux de données massifs et interconnectés.
- Neo4j : L’évolutivité de Neo4j est liée à son architecture de graphe. Avec la quantification et des paramètres configurables pour l’indexation HNSW, Neo4j est optimisé pour les grands jeux de données. Son évolutivité est optimale dans les cas d’utilisation fortement axés sur les graphes, où les relations entre les points de données sont aussi importantes que les données elles-mêmes.
Flexibilité et personnalisation
- Chroma : Des API et SDK simples (Python, JavaScript/TypeScript) pour réduire la complexité pour les développeurs. La personnalisation concerne principalement les fonctions d’embedding et la gestion des métadonnées. Parfait pour les utilisateurs qui privilégient la facilité d’intégration plutôt que le réglage fin des fonctionnalités.
- Neo4j : Très flexible, avec de nombreuses options de personnalisation pour l’indexation, les requêtes et la modélisation de graphes. Les développeurs peuvent ajuster l’index vectoriel et combiner des requêtes de graphe avec la recherche vectorielle pour des applications hybrides. Cette flexibilité s’accompagne d’une courbe d’apprentissage plus raide.
Intégration et écosystème
- Chroma : S’intègre à de nombreux outils et frameworks d’IA. Open source, il est donc compatible avec des flux de travail personnalisés, et les fonctionnalités à venir comme Hosted Chroma annoncent un écosystème en croissance.
- Neo4j : Faisant partie d’un écosystème mature de bases de données orientées graphe, Neo4j s’intègre à de nombreux outils et frameworks d’entreprise. L’indexation vectorielle des relations (à partir de la version 5.18) ajoute une nouvelle dimension aux applications d’IA en combinant les insights de graphe avec la similarité sémantique.
Facilité d’utilisation
- Chroma : Simple. L’API et les SDK propriétaires réduisent la courbe d’apprentissage, parfaits pour les développeurs qui veulent une solution de recherche vectorielle prête à l’emploi.
- Neo4j : Nécessite des connaissances en bases de données orientées graphe et en HNSW. Bien que le langage de requête soit puissant, commencer avec l’indexation vectorielle peut être complexe pour les développeurs qui découvrent Neo4j ou les approches basées sur les graphes.
Coût
- Chroma : Open source, coûts opérationnels minimes en auto-hébergement. Hosted Chroma (bientôt disponible) peut ajouter des coûts, mais simplifiera la maintenance.
- Neo4j : Les fonctionnalités Enterprise, y compris l’indexation vectorielle, peuvent entraîner des coûts de licence et d’exploitation plus élevés, en particulier pour les déploiements à grande échelle. Mais les capacités de graphe valent l’investissement pour les applications complexes.
Sécurité
- Chroma : Sécurité de base dans la version open source. Les offres managées à venir en ajouteront davantage.
- Neo4j : Options de sécurité avancées, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès basé sur les rôles. Adapté aux déploiements en entreprise.
Quand utiliser Chroma
Chroma convient aux développeurs qui créent des applications d’IA reposant fortement sur la recherche de similarité basée sur les embeddings. Il est léger, convivial pour les développeurs et open source, donc adapté aux petits projets ou aux projets qui se contentent de gérer et d’interroger des données vectorielles avec des métadonnées. Si vous travaillez avec des données non structurées ou semi-structurées comme du texte ou des images et que vous accordez plus d’importance à la simplicité et à la rapidité d’intégration qu’aux relations de graphe, Chroma est un bon choix. Les fonctionnalités à venir comme Hosted Chroma le rendront encore plus facile à utiliser pour les équipes qui souhaitent une solution managée.
Quand utiliser Neo4j
Neo4j convient aux scénarios où les relations entre les points de données sont aussi importantes que les données elles-mêmes. Sa base de données orientée graphe et ses capacités d’indexation vectorielle en font un excellent choix pour des cas d’utilisation comme les systèmes de recommandation, les graphes de connaissances ou les applications qui combinent recherche sémantique et informations relationnelles. Si votre application doit combiner des données structurées avec des requêtes de graphe ou exploiter des fonctionnalités avancées comme l’indexation vectorielle des relations pour des workflows d’IA hybrides, Neo4j est inégalé. Mais sa configuration et ses exigences de réglage plus complexes conviennent aux projets disposant d’une expertise technique approfondie.
Résumé
Chroma et Neo4j sont tous deux adaptés à la recherche vectorielle. Chroma est adapté à la simplicité et aux workflows centrés sur les embeddings, tandis que Neo4j est adapté à la modélisation de graphes et à la recherche sémantique. Le choix doit correspondre à votre cas d’utilisation, à vos types de données et à vos exigences de performance. Pour les applications natives IA axées sur les embeddings, Chroma est le choix évident. Pour les projets fortement orientés graphe qui nécessitent une modélisation avancée des relations et une recherche vectorielle, Neo4j est un meilleur choix. Réfléchissez aux objectifs de votre projet et au type de données avec lesquelles vous travaillerez afin de prendre la bonne décision.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Chroma et de Neo4j, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des jeux de données et des modèles de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes, mais distinctes, de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser Open-source VectorDBBench pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier les bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. En utilisant VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et publié sous la licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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