MongoDB 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 saurait être surestimée. Cet article de blog abordera deux bases de données majeures dotées de capacités de recherche vectorielle : MongoDB 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 recherche 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 MongoDB 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 la signification 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 essentiel 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 incluent 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 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 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 spécialement conçues 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
MongoDB est une base de données NoSQL et Neo4j est une base de données orientée graphe. Toutes deux disposent de la recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
MongoDB : les bases
MongoDB Atlas Vector Search est une fonctionnalité qui vous permet d’effectuer des recherches de similarité vectorielle sur des données stockées dans MongoDB Atlas. Vous pouvez indexer et interroger des embeddings vectoriels de grande dimension avec vos données documentaires, et réaliser de l’IA et de l’apprentissage automatique directement dans la base de données.
À la base, Atlas Vector Search utilise l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour l’indexation et la recherche de données vectorielles. Cela crée un graphe multi-niveaux de l’espace vectoriel, afin que vous puissiez effectuer des recherches Approximate Nearest Neighbor (ANN). Il offre un équilibre entre vitesse et précision pour la recherche vectorielle à grande échelle. Atlas Vector Search prend également en charge les recherches Exact Nearest Neighbors (ENN), qui privilégient la précision aux performances pour des requêtes allant jusqu’à 10 000 documents.
L’un des grands avantages d’Atlas Vector Search est son intégration avec le modèle de documents flexible de MongoDB. Vous pouvez stocker des vector embeddings avec d’autres données de documents afin de pouvoir effectuer des recherches plus contextuelles et plus précises. Vous pouvez interroger tout type de données pouvant être embedded jusqu’à 4096 dimensions. Atlas Vector Search vous permet de combiner des recherches par similarité vectorielle avec un filtrage documentaire traditionnel. Par exemple, une recherche sémantique de produits pourrait être filtrée par catégorie, plage de prix ou disponibilité.
Atlas Vector Search prend également en charge la recherche hybride, combinant la recherche vectorielle avec la recherche full text pour des résultats plus granulaires. Cela diffère d’Atlas Search, qui est axé sur la recherche basée sur des mots-clés. La plateforme s’intègre à des services et outils d’IA populaires afin que vous puissiez l’utiliser avec des modèles d’embedding de fournisseurs comme OpenAI, VoyageAI et beaucoup d’autres répertoriés sur Hugging Face. Elle prend également en charge des frameworks open-source comme LangChain et LlamaIndex pour créer des applications qui utilisent des Large Language Models (LLMs).
Pour garantir l’évolutivité et les performances, MongoDB Atlas fournit des Search Nodes, qui offrent une infrastructure dédiée aux charges de travail Atlas Search et Vector Search. Cela vous permet de disposer de ressources de calcul optimisées et d’une mise à l’échelle indépendante des besoins de recherche afin d’obtenir de meilleures performances à grande échelle.
Grâce à ces capacités au sein de l’écosystème MongoDB, Atlas Vector Search est une solution complète pour les développeurs qui créent des applications alimentées par l’IA, des systèmes de recommandation ou des fonctionnalités de recherche avancées. Pas besoin d’une base de données vectorielle séparée, vous pouvez utiliser l’évolutivité et les fonctionnalités riches de MongoDB avec la recherche vectorielle.
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 vector embeddings - 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 combien de voisins vous souhaitez récupérer et le système renvoie les nœuds correspondants triés par score de similarité. Ces scores vont de 0 à 1, les valeurs plus élevées indiquant une plus grande similarité. L’approche HNSW fonctionne bien en conservant les connexions entre vecteurs similaires et en permettant au système de sauter rapidement vers 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 comme les dimensions vectorielles 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 un vecteur de requête.
L’indexation vectorielle de Neo4j comporte des 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 vous permettent de trouver un équilibre entre 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 sur les propriétés de relations.
Cela permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l’IA. En combinant les requêtes de graphe avec la recherche par similarité vectorielle, les applications peuvent trouver des données liées sur la base 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
Architecture et approche de recherche
MongoDB Atlas Vector Search intègre la recherche vectorielle à son architecture basée sur les documents, ce qui vous permet de stocker des vecteurs avec d’autres données de document. Neo4j intègre la recherche vectorielle à sa structure de graphe, ce qui vous permet de rechercher des vecteurs dans les propriétés des nœuds et des relations. Les deux utilisent l’algorithme HNSW pour les recherches approximatives des plus proches voisins et prennent en charge jusqu’à 4096 dimensions.
Modèle de données et flexibilité des requêtes
L’approche de MongoDB est idéale lorsque vous devez combiner des recherches vectorielles avec un filtrage basé sur les documents. Par exemple, vous pouvez rechercher des produits similaires tout en filtrant par fourchette de prix ou disponibilité. La force de Neo4j réside dans sa capacité à parcourir les relations : vous pouvez utiliser la similarité vectorielle pour trouver du contenu associé tout en utilisant les relations de graphe pour ajouter du contexte et des contraintes à vos recherches. Les deux prennent en charge les fonctions de similarité cosinus et euclidienne.
Intégration et écosystème
MongoDB Atlas Vector Search dispose d’une intégration intégrée avec des services d’IA populaires comme OpenAI et VoyageAI, ainsi qu’avec des frameworks comme LangChain et LlamaIndex. Il prend également en charge la recherche hybride, combinant recherche vectorielle et recherche plein texte. Neo4j se concentre davantage sur les intégrations spécifiques aux graphes et vous permet d’utiliser le modèle d’embedding de votre choix.
Évolutivité et performances
MongoDB Atlas dispose de Search Nodes dédiés aux charges de travail de recherche vectorielle, ce qui vous permet de faire évoluer la recherche indépendamment. Neo4j propose des optimisations de performances comme la quantification vectorielle et des paramètres réglables pour équilibrer précision et vitesse. Les deux peuvent gérer des opérations vectorielles à grande échelle, mais l’infrastructure dédiée de MongoDB pourrait lui donner un avantage pour les charges de travail de recherche pure.
Quand utiliser MongoDB Atlas Vector Search
Utilisez MongoDB Atlas Vector Search lorsque votre application doit gérer de grandes quantités de données basées sur des documents avec recherche vectorielle. C’est une excellente solution lorsque vous devez combiner des requêtes documentaires traditionnelles avec une recherche sémantique, comme les plateformes d’e-commerce qui ont besoin d’une recherche de similarité de produits avec filtrage par catégorie, prix ou disponibilité. Elle est particulièrement adaptée lorsque vous utilisez intensivement des services d’IA et des intégrations LLM, car elle dispose de connexions intégrées avec OpenAI, VoyageAI, LangChain et LlamaIndex. L’infrastructure Search Nodes convient aux applications qui doivent faire évoluer indépendamment les charges de travail de recherche.
Quand utiliser Neo4j Vector Search
La recherche vectorielle de Neo4j est idéale lorsque vous devez comprendre les relations entre les points de données. C’est le meilleur choix pour les moteurs de recommandation qui doivent prendre en compte à la fois la similarité de contenu et les relations complexes entre éléments, utilisateurs et catégories. Vous pouvez appliquer la recherche vectorielle à la fois aux nœuds et aux relations, ce qui la rend adaptée aux applications comme les graphes de connaissances, les systèmes de détection de fraude ou les réseaux sociaux où les connexions entre les entités sont aussi importantes que les entités elles-mêmes. L’approche de Neo4j est particulièrement efficace lorsque vous devez combiner des algorithmes de graphe avec des recherches de similarité vectorielle.
Conclusion
Votre choix entre MongoDB Atlas et Neo4j pour la recherche vectorielle dépend de votre modèle de données et des exigences de votre application. MongoDB Atlas est une solution plus intégrée avec un filtrage solide basé sur les documents et des connexions intégrées aux services d’IA, ce qui en fait un excellent choix pour les applications qui ont besoin d’un stockage de documents flexible avec recherche sémantique. Neo4j possède des forces uniques en matière de recherche vectorielle basée sur les relations et d’analytique de graphe, ce qui en fait le meilleur choix lorsque les relations de vos données sont essentielles au fonctionnement de votre application. Tenez compte de vos besoins spécifiques en matière de structure de données, de mise à l’échelle et d’intégration au moment de prendre votre décision, car les deux offrent une recherche vectorielle robuste mais excellent dans des domaines différents.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de MongoDB et 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 schémas 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 distribués.
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 hautes performances, 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 arguments marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et distribué 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 déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son référentiel 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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