pgvector vs Neo4j : Choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que l’IA et les technologies axées sur les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. pgvector 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 pgvector 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 des images ou les attributs des produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel 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 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 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 spécialement conçues telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré) et Weaviate
- 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.
pgvector est une base de données traditionnelle et Neo4j est une base de données orientée graphe. Toutes deux disposent de la recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
pgvector : présentation et technologie de base
pgvector est une extension pour PostgreSQL qui ajoute la prise en charge des opérations vectorielles. Elle permet aux utilisateurs de stocker et d’interroger des embeddings vectoriels directement dans leur base de données PostgreSQL, offrant des capacités de recherche de similarité vectorielle sans avoir besoin d’une base de données vectorielle distincte.
Les principales fonctionnalités de pgvector incluent :
- Prise en charge de la recherche du plus proche voisin exacte et approximative
- Intégration avec les mécanismes d’indexation de PostgreSQL
- Capacité à effectuer des opérations vectorielles comme l’addition et la soustraction
- Prise en charge de diverses métriques de distance (euclidienne, cosinus, produit interne)
Par défaut, pgvector utilise la recherche exacte du plus proche voisin, qui garantit un rappel parfait mais peut être plus lente pour de grands ensembles de données. Pour optimiser les performances, pgvector offre la possibilité de créer des index pour la recherche approximative du plus proche voisin. Cette approche échange une certaine précision contre une vitesse nettement améliorée, ce qui constitue souvent un compromis intéressant dans de nombreuses applications réelles.
Il est important de noter que l’ajout d’un index approximatif peut modifier les résultats de vos requêtes. Cela diffère des index de base de données classiques, qui n’affectent pas les résultats effectivement renvoyés. Les deux types d’index approximatifs pris en charge par pgvector sont :
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World) : Introduit dans la version 0.5.0 de pgvector, HNSW est connu pour ses hautes performances et la qualité de ses résultats. Il construit une structure de graphe multicouche qui permet une traversée rapide lors des recherches.
- IVFFlat (Inverted File Flat) : Cette méthode divise l’espace vectoriel en clusters. Lors d’une recherche, elle identifie d’abord les clusters les plus pertinents, puis effectue une recherche exacte au sein de ces clusters. Cela peut accélérer considérablement les recherches dans de grands ensembles de données.
Le choix entre ces types d’index dépend de votre cas d’utilisation spécifique, en tenant compte de facteurs tels que la taille de l’ensemble de données, la vitesse de requête requise et le compromis acceptable en matière de précision. HNSW offre généralement de meilleures performances, mais peut utiliser davantage de mémoire, tandis qu’IVFFlat peut être plus efficace en mémoire, mais peut être légèrement plus lent ou moins précis dans certains cas.
Lorsque vous implémentez pgvector dans votre projet, essayez d’expérimenter avec les deux types d’index et leurs paramètres afin de trouver la configuration optimale pour vos besoins spécifiques. Ce processus d’ajustement fin peut avoir un impact sur les performances et la précision de vos opérations de recherche vectorielle.
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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 telles que 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. Lorsque vous interrogez un index vectoriel, vous indiquez 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 les plus élevées indiquant une plus grande similarité. L’approche HNSW fonctionne bien en conservant des connexions entre vecteurs similaires et en permettant au système de sauter rapidement vers 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 des 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 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 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 des relations.
Cela permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l’IA. En combinant les requêtes de graphe avec la recherche de similarité vectorielle, les applications peuvent trouver des données connexes 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
Méthodologie de recherche
pgvector utilise des opérations vectorielles directement dans PostgreSQL, prend en charge la recherche de plus proches voisins (ANN) exacte et approximative. Il propose des options :
- Recherche exacte : rappel parfait, adaptée aux jeux de données plus petits ou lorsque la précision est la priorité absolue.
- Recherche approximative : types d’index HNSW et IVFFlat pour un temps de requête plus rapide, compromis entre précision et vitesse.
Neo4j utilise le graphe HNSW pour la recherche approximative des k plus proches voisins dans un contexte de base de données orientée graphe. Cela utilise la structure du graphe pour optimiser la recherche pour les applications où les relations entre les entités (par ex. les nœuds) comptent.
Les deux prennent en charge des métriques de distance comme la similarité cosinus et la distance euclidienne, mais les relations de graphe de Neo4j ajoutent une couche de complexité pour les scénarios de recherche hybride graphe + vecteur.
Gestion des données
- pgvector est adapté aux environnements où les données structurées et semi-structurées sont gérées nativement par PostgreSQL. Vous pouvez stocker des vecteurs aux côtés des données relationnelles dans la même base de données, ce qui simplifie la vie.
- Neo4j est optimisé pour les données de graphe, il est donc préférable si vos données sont naturellement un réseau (par ex. réseau social, système de recommandation). Il peut combiner une requête de graphe avec une recherche vectorielle pour la récupération de données sémantiques dans un contexte de graphe.
Si vous intégrez la recherche dans des données tabulaires structurées, pgvector peut sembler plus naturel. Pour les données connectées en graphe, Neo4j a l’avantage.
Scalabilité et performance
pgvector utilise le mécanisme de scalabilité de PostgreSQL, qui peut nécessiter un partitionnement ou un sharding externe pour de très grands jeux de données. L’optimisation des performances implique d’expérimenter avec les types d’index et la configuration de PostgreSQL.
Neo4j prend en charge le stockage de graphe distribué natif et l’exécution de requêtes. La recherche vectorielle basée sur HNSW est optimisée pour la scalabilité et la quantification vectorielle réduit l’utilisation de la mémoire tout en maintenant de bonnes performances.
Si votre charge de travail évolue fortement ou bénéficie d’une architecture distribuée, Neo4j pourrait mieux gérer la croissance, en particulier pour les données centrées sur les graphes.
Flexibilité et personnalisation
pgvector fournit une intégration directe avec le mécanisme d’indexation et de requêtage de PostgreSQL, permet des opérations vectorielles personnalisées (par ex. addition, soustraction). Il est adapté aux applications qui ont besoin d’un contrôle approfondi sur la stratégie d’indexation.
Neo4j fournit une personnalisation via son langage de requête (Cypher) et prend en charge la recherche vectorielle sur les nœuds comme sur les relations, permet un modèle de données créatif pour les applications propulsées par l’IA. Mais Cypher peut nécessiter une courbe d’apprentissage pour les développeurs qui ne sont pas familiers avec les bases de données orientées graphe.
Pour un modèle de données traditionnel, pgvector semble plus naturel, tandis que Neo4j excelle pour une architecture orientée graphe d’abord.
Intégration et écosystème
- pgvector s’intègre bien dans l’écosystème de PostgreSQL, prend en charge l’intégration avec les ORM et les plateformes d’analytique.
- Neo4j s’intègre bien avec les outils et frameworks basés sur les graphes. Son écosystème inclut des connecteurs pour des langages comme Python, des outils comme Neo4j Bloom, des workflows IA/ML.
Votre choix dépend de savoir si votre stack tourne autour d’outils de données relationnelles ou de graphe.
Facilité d’utilisation
pgvector est facile à utiliser pour les utilisateurs de PostgreSQL, avec des changements minimaux au workflow existant. C’est simple pour les équipes déjà familières avec les bases de données relationnelles.
Neo4j a une courbe d’apprentissage plus raide pour les équipes sans expérience des bases de données orientées graphe. Mais sa documentation et les ressources de sa communauté sont riches, peuvent aider les développeurs à monter en compétence rapidement.
Si la simplicité est la priorité, pgvector est plus facile à prendre en main.
Coût
- pgvector est open-source, bénéficie du modèle open-source de PostgreSQL. Le coût dépend largement de l’infrastructure sur laquelle vous le déployez.
- Neo4j a une structure de coûts plus complexe, en particulier pour les offres enterprise ou cloud managées. Ses fonctionnalités avancées peuvent justifier le coût pour les cas d’utilisation fortement orientés graphe.
Si le budget est une contrainte, pgvector est plus rentable, sauf si les fonctionnalités de Neo4j sont indispensables.
Sécurité
Les deux systèmes disposent d’options de sécurité robustes, mais leur implémentation diffère :
- pgvector hérite des fonctionnalités de sécurité matures de PostgreSQL, notamment le contrôle d’accès basé sur les rôles, SSL et le chiffrement des données.
- Neo4j dispose de fonctionnalités de sécurité avancées comme l’accès basé sur les rôles pour les données de graphe, le contrôle d’accès granulaire et le chiffrement pour l’index vectoriel.
Votre choix dépend de la nécessité d’une sécurité finement ajustée pour les données de graphe ou de votre confiance dans le modèle de sécurité de PostgreSQL.
Quand utiliser pgvector
pgvector s’adresse aux équipes qui utilisent déjà PostgreSQL ou qui travaillent avec des données structurées et semi-structurées pour lesquelles les embeddings vectoriels sont une nouvelle exigence. Il est parfait pour les applications qui nécessitent une intégration simple avec des données relationnelles, comme les recommandations e-commerce, la recherche de similarité de documents ou les analyses améliorées par l’IA. pgvector prend en charge la recherche exacte et approximative, mais comme il est très étroitement couplé à PostgreSQL, il convient mieux aux petits jeux de données ou aux scénarios où l’ensemble de l’application peut fonctionner au sein d’une seule base de données.
Quand utiliser Neo4j
Neo4j est préférable lorsque vos données sont naturellement complexes, comme les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation ou les graphes de connaissances. Sa capacité à combiner des requêtes de graphe avec la recherche vectorielle permet des cas d’utilisation hybrides, comme trouver des éléments sémantiquement similaires dans des contraintes de graphe spécifiques. Si vous avez des données de graphe distribuées à grande échelle ou si vous avez besoin d’optimisations avancées pour les parcours de graphe et les opérations vectorielles, Neo4j est la solution à privilégier.
Conclusion
pgvector est excellent pour la simplicité et l’intégration transparente avec PostgreSQL pour les données structurées et semi-structurées, tandis que Neo4j offre plus de flexibilité pour combiner les données de graphe avec la recherche vectorielle. Le choix dépend en fin de compte de votre cas d’utilisation : pgvector convient aux scénarios simples de bases de données relationnelles, Neo4j convient aux applications centrées sur les graphes. Évaluez votre type de données, la complexité de votre charge de travail et vos besoins de mise à l’échelle pour déterminer quel outil correspond à vos objectifs.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de pgvector 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 distribuées.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
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 des 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 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 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.
Ressources supplémentaires sur VectorDB, la GenAI et le ML
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