Elasticsearch vs Neo4j : choisir la bonne base de données pour les applications GenAI
À mesure que les applications pilotées par l’IA évoluent, l’importance des capacités de recherche vectorielle pour soutenir ces avancées ne peut être surestimée. Cet article de blog abordera deux bases de données importantes dotées de capacités de recherche vectorielle : Elasticsearch et Neo4j. Chacune offre des capacités robustes pour gérer la recherche vectorielle, une fonctionnalité essentielle pour des applications telles que les moteurs de recommandation, la récupération d’images et la recherche sémantique. Notre objectif est de fournir aux développeurs et aux ingénieurs une comparaison claire, afin de les aider à décider quelle base de données correspond le mieux à leurs exigences spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Elasticsearch et Neo4j, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement 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 central dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits dans le 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 crucial 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 tels que 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur Apache Lucene et Neo4j est une base de données orientée graphe. Tous deux disposent de la recherche vectorielle comme extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Elasticsearch : présentation et technologie de base
Elasticsearch est un moteur de recherche open source construit au-dessus de la bibliothèque Apache Lucene. Il est connu pour l’indexation en temps réel et la recherche en texte intégral, ce qui en fait une solution de recherche de référence pour les applications lourdes et l’analyse de journaux. Elasticsearch vous permet de rechercher et d’analyser rapidement et efficacement de grandes quantités de données.
Elasticsearch a été conçu pour la recherche et l’analytique, avec des fonctionnalités comme la recherche approximative, la correspondance d’expressions et le classement par pertinence. Il est excellent dans les scénarios où des requêtes de recherche complexes et une récupération des données en temps réel sont nécessaires. Avec l’essor des applications d’IA, Elasticsearch a ajouté des capacités de recherche vectorielle afin de pouvoir effectuer des recherches de similarité et des recherches sémantiques, nécessaires pour des cas d’utilisation de l’IA comme la reconnaissance d’images, la récupération de documents et l’IA générative.
Recherche vectorielle
La recherche vectorielle est intégrée dans Elasticsearch via Apache Lucene. Lucene organise les données en segments immuables qui sont fusionnés périodiquement ; les vecteurs sont ajoutés aux segments de la même manière que les autres structures de données. Le processus consiste à mettre les vecteurs en mémoire tampon au moment de l’indexation, puis à sérialiser ces tampons dans le cadre des segments lorsque nécessaire. Les segments sont fusionnés périodiquement à des fins d’optimisation, et les recherches combinent les résultats vectoriels sur l’ensemble des segments.
Pour l’indexation vectorielle, Elasticsearch utilise l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World), qui crée un graphe où les vecteurs similaires sont connectés les uns aux autres. Il est choisi pour sa simplicité, ses solides performances dans les benchmarks et sa capacité à gérer les mises à jour incrémentales sans nécessiter de réentraînement complet de l’index. Le système effectue généralement les recherches vectorielles en dizaines ou centaines de millisecondes, bien plus rapidement que les approches par force brute.
L’architecture technique d’Elasticsearch est l’un de ses plus grands atouts. Le système prend en charge la recherche sans verrou même pendant l’indexation concurrente et maintient une cohérence stricte entre les différents champs lors de la mise à jour des documents. Ainsi, si vous mettez à jour à la fois des champs vectoriels et des champs de mots-clés, les recherches verront soit toutes les anciennes valeurs, soit toutes les nouvelles valeurs ; la cohérence des données est garantie. Bien que le système puisse évoluer au-delà de la RAM disponible, les performances sont optimisées lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire.
Au-delà des capacités de base de recherche vectorielle, Elasticsearch fournit des fonctionnalités d’intégration pratiques qui le rendent extrêmement précieux. Les recherches vectorielles peuvent être combinées avec les filtres Elasticsearch traditionnels, ce qui vous permet de faire de la recherche hybride mêlant la similarité vectorielle aux résultats de recherche en texte intégral. La recherche vectorielle est entièrement compatible avec les fonctionnalités de sécurité, les agrégations et le tri d’index d’Elasticsearch ; c’est donc une solution complète pour les cas d’utilisation modernes de la recherche.
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 qui contiennent des embeddings vectoriels — des représentations numériques de données comme du texte, des images ou de l’audio, qui capturent le sens des données. Le système prend en charge des vecteurs 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 approximatives rapides des k plus proches voisins. Lors de l’interrogation d’un index vectoriel, vous spécifiez le nombre de voisins que vous souhaitez récupérer, et le système renvoie les nœuds correspondants triés 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 conservant des connexions entre les vecteurs similaires et en permettant au système de passer rapidement à différentes parties de l’espace vectoriel.
La création et l’utilisation des 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, le nombre de résultats et le vecteur de requête.
L’indexation vectorielle de Neo4j comporte des optimisations de performance telles que 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 tels que 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 vous permettent d’équilibrer précision et performance, les valeurs par défaut conviennent bien 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 de relation.
Cela permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l’IA. En combinant des requêtes de graphe avec la recherche de similarité vectorielle, les applications peuvent trouver des données liées en fonction du sens sémantique, et non de correspondances exactes. Par exemple, un système de recommandation de films pourrait utiliser des vecteurs d’intégration d’intrigue pour trouver des films similaires, tout en utilisant la structure de graphe pour s’assurer que les recommandations proviennent du même genre ou de la même époque que ceux que l’utilisateur préfère.
Différences clés
Implémentation et architecture de la recherche
Elasticsearch utilise Apache Lucene pour la recherche vectorielle avec un algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Les données sont stockées dans des segments immuables et les vecteurs sont mis en mémoire tampon au moment de l’indexation. Les segments sont fusionnés périodiquement à des fins d’optimisation, tandis que la recherche est sans verrouillage pendant l’indexation concurrente. Elasticsearch offre une garantie de cohérence des données lors des mises à jour de champs.
Neo4j utilise HNSW pour la recherche vectorielle, prend en charge jusqu’à 4096 dimensions, ainsi que les fonctions de similarité cosinus et euclidienne. La quantification est utilisée pour réduire l’utilisation de la mémoire et, depuis la version 5.18, les index vectoriels de relations sont pris en charge. Vous pouvez ajuster divers paramètres pour équilibrer précision et performance, mais les valeurs par défaut devraient suffire à la plupart des cas d’utilisation.
Capacités de gestion des données
Elasticsearch excelle dans l’indexation en temps réel et la recherche en texte intégral. Il gère la recherche combinée de champs vectoriels et de mots-clés, ainsi que de grandes quantités de données semi-structurées. Les agrégations, le tri d’index et la stricte cohérence lors des mises à jour en font une excellente solution pour les cas d’utilisation de recherche complexes.
Neo4j adopte une approche différente : il est conçu pour les relations de données sous forme de graphe. Il crée des index vectoriels sur les propriétés des nœuds et gère les embeddings vectoriels pour différents types de données : texte, images, audio. L’architecture orientée graphe permet de puissantes combinaisons de requêtes de graphe avec la similarité vectorielle ; elle est idéale pour les recommandations basées sur les relations.
Performance et scalabilité
Elasticsearch est très rapide, avec une recherche vectorielle en quelques millisecondes. Il est optimal lorsque les données vectorielles tiennent en mémoire, mais peut évoluer au-delà de la mémoire avec certains compromis de performance. Son approche d’indexation concurrente et de fusion de segments garantit son efficacité même sous forte charge.
L’architecture de performance de Neo4j repose sur la flexibilité et l’efficacité. Grâce à des paramètres comme le nombre maximal de connexions par nœud et la quantification, il optimise l’utilisation de la mémoire tout en maintenant la vitesse de recherche. La recherche approximative rapide des k plus proches voisins, combinée aux index vectoriels de relations, offre une recherche robuste sur des données connectées.
Fonctionnalités d’intégration
Elasticsearch propose de nombreuses options d’intégration, particulièrement adaptées aux cas d’utilisation de recherche hybride qui combinent la similarité vectorielle avec la recherche en texte intégral. Il dispose de fonctionnalités de sécurité intégrées et prend en charge diverses méthodes d’agrégation, ce qui en fait un bon choix pour de nombreux cas d’utilisation.
Neo4j intègre la recherche vectorielle directement dans son langage de requête de graphe. Il dispose de procédures spécialisées comme db.index.vector.queryNodes pour la recherche vectorielle et permet de combiner des requêtes de graphe avec la similarité vectorielle. C’est particulièrement adapté aux applications alimentées par l’IA, où le filtrage basé sur le graphe des résultats de recherche vectorielle ajoute une dimension supplémentaire à la recherche.
Quand utiliser Elasticsearch
Elasticsearch est la solution de référence pour les applications qui nécessitent une recherche sur de grands ensembles de documents, en particulier lorsque vous devez combiner la recherche textuelle avec la similarité vectorielle. Il est idéal pour des applications comme les systèmes de recommandation de contenu, la recherche sémantique de documents ou l’analyse de journaux à grande échelle, où vous devez rechercher parmi des millions de documents avec des temps de réponse rapides et plusieurs critères de recherche. Il convient lorsque vous devez gérer un débit d’indexation élevé et une grande disponibilité de la recherche, ce qui le rend parfait pour les applications avec ingestion continue de données et recherche en temps réel.
Quand utiliser Neo4j
Neo4j est la solution de référence lorsque la valeur fondamentale de votre application réside dans la compréhension et l’exploitation des relations entre les points de données. Il est excellent pour des applications comme les réseaux sociaux, les systèmes de détection de fraude ou les moteurs de recommandation, où les connexions entre les entités comptent autant que les entités elles-mêmes. La combinaison du graphe avec la recherche vectorielle est particulièrement puissante lorsque vous devez trouver des éléments similaires tout en tenant compte de leurs relations et de leur contexte, comme trouver des produits similaires dans une catégorie spécifique ou des motifs dans des données connectées.
Conclusion
Elasticsearch et Neo4j disposent tous deux de la recherche vectorielle, mais ils conviennent à des cas d’utilisation différents. Elasticsearch est excellent pour la recherche de documents à grande échelle grâce à sa recherche en texte intégral mature et à sa recherche vectorielle efficace, tandis que Neo4j est adapté à la combinaison de requêtes basées sur les relations avec la recherche par similarité vectorielle. Votre choix doit être fondé sur vos exigences : choisissez Elasticsearch si vous avez besoin de recherche de documents et pouvez gérer des données à grande échelle avec des critères de recherche complexes, ou choisissez Neo4j si votre application bénéficie de la compréhension et de l’interrogation des relations entre les points de données. Tenez compte de votre structure de données, de l’échelle et de l’importance centrale des relations pour votre application lorsque vous prendrez votre décision finale.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu d’Elasticsearch et de Neo4j, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et modèles de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus managé) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et sous 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 coup d’œil rapide 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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