Qdrant vs Neo4j : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Qdrant 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 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 central 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 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)
- 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.
Qdrant est une base de données vectorielle spécialement conçue. Neo4j est une base de données orientée graphe dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Qdrant : aperçu et technologie de base
Qdrant est une base de données vectorielle pour la recherche de similarité et l’apprentissage automatique. Conçue dès le départ pour les données vectorielles, elle est le choix privilégié des développeurs en IA. Qdrant optimise les performances et peut gérer des données vectorielles de grande dimension, ce qui est essentiel pour de nombreux modèles de ML modernes.
L’un des principaux atouts de Qdrant est sa modélisation flexible des données. Vous pouvez stocker et indexer non seulement des vecteurs, mais aussi les données de charge utile associées à chaque vecteur. Cela signifie que vous pouvez exécuter des requêtes complexes combinant similarité vectorielle et filtrage sur les métadonnées, ce qui permet une recherche plus puissante et plus nuancée. Qdrant garantit la cohérence des données grâce à des transactions conformes à ACID, même lors d’opérations concurrentes.
La recherche vectorielle de Qdrant est au cœur de la plateforme. Elle utilise une version personnalisée de l’algorithme HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour l’indexation, qui est efficace dans les espaces de grande dimension. L’API Distance Matrix permet de calculer efficacement les distances par paires entre les vecteurs ; elle est donc idéale pour des tâches telles que le clustering et la réduction de dimensionnalité, même avec des milliers de vecteurs. Pour les scénarios où la précision compte davantage que la vitesse, Qdrant prend également en charge la recherche exacte et fournit des outils visuels pour explorer les relations entre vecteurs via l’interface Graph UI.
Ce qui distingue Qdrant, ce sont ses fonctionnalités de requête et d’optimisation. Son langage de requête fonctionne de manière transparente avec la recherche vectorielle et prend en charge des opérations complexes, notamment une puissante API Facet pour agréger et compter les valeurs uniques dans les données. Les fonctionnalités d’optimisation de la mémoire comme l’indexation texte et géographique sur disque permettent de gérer des déploiements à grande échelle tout en conservant les performances grâce à une mise en cache intelligente. Qdrant dispose du partitionnement automatique et de la réplication pour la scalabilité, et prend en charge divers types de données et conditions de requête, de la correspondance de chaînes aux plages numériques et aux géolocalisations. Les fonctionnalités de quantification scalaire, produit et binaire peuvent réduire l’utilisation de la mémoire et accélérer la recherche, en particulier pour les vecteurs de grande dimension.
Vous pouvez configurer le compromis entre précision de recherche et performance avec une correspondance approximative ou exacte selon votre cas d’utilisation. L’architecture est conçue pour des scénarios réels où la recherche vectorielle doit être combinée au filtrage et à l’agrégation, ce qui la rend idéale pour créer des applications d’IA pratiques.
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 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 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 ordonnés 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 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 comme les dimensions vectorielles 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, un 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 pendant 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 sur les propriétés des relations.
Cela permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l’IA. En combinant des requêtes de graphe avec des applications de recherche de similarité vectorielle, il est possible de 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’embedding d’intrigue pour trouver des films similaires, tout en utilisant la structure du graphe pour garantir que les recommandations proviennent du même genre ou de la même époque que ceux que l’utilisateur préfère.
Différences clés
Technologie fondamentale et méthodologie de recherche
Qdrant et Neo4j utilisent tous deux l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle, mais chacun possède sa propre implémentation. Qdrant a développé un HNSW personnalisé pour les espaces vectoriels de grande dimension. Cela inclut une API Distance Matrix qui calcule efficacement les distances par paires entre vecteurs, ce qui est parfait pour le clustering et la réduction de dimensionnalité.
Neo4j adopte une approche différente, prend en charge des vecteurs jusqu’à 4 096 dimensions avec des fonctions de similarité cosinus et euclidienne. Leur implémentation se concentre sur l’intégration de la recherche vectorielle avec les requêtes de graphe afin que vous puissiez combiner les recherches de similarité sémantique avec les relations structurelles dans vos données. C’est puissant lorsque vous devez prendre en compte à la fois la similarité du contenu et les relations entre les points de données.
Gestion des données et architecture
Qdrant est excellent pour la modélisation flexible des données, vous pouvez stocker des vecteurs avec des données de charge utile. Cela signifie que vous pouvez créer des requêtes complexes qui combinent la similarité vectorielle avec le filtrage des métadonnées. Le système maintient la cohérence des données grâce à des transactions conformes à ACID, il est donc fiable même lors d’opérations concurrentes. Qdrant est solide pour les applications qui doivent maintenir des relations complexes entre les vecteurs et leurs métadonnées.
Neo4j gère les données via son architecture de graphe. Avec des index vectoriels sur les propriétés des nœuds et des relations (introduits dans la version 5.18), vous pouvez rechercher des données similaires tout en exploitant la structure de graphe sous-jacente. C’est idéal lorsque la compréhension des relations entre les points de données est aussi importante que la recherche de vecteurs similaires.
Performance et évolutivité
Les performances de Qdrant sont optimisées grâce à plusieurs mécanismes. Le système dispose d’un partitionnement et d’une réplication automatiques pour les charges de travail distribuées, d’une indexation texte et géographique sur disque pour les grands jeux de données et d’une mise en cache intelligente pour les données fréquemment consultées. Qdrant propose également la quantification scalaire, produit et binaire afin de réduire l’utilisation de la mémoire sans compromettre la qualité de la recherche.
Neo4j optimise les performances grâce à la quantification vectorielle, qui compresse les représentations vectorielles afin de réduire l’empreinte mémoire. Le système permet d’affiner des paramètres comme le nombre maximal de connexions par nœud et les plus proches voisins lors de l’insertion, afin que vous puissiez trouver le bon équilibre entre la précision de recherche et les performances pour votre cas d’utilisation.
Capacités de requête et fonctionnalités de recherche
Le système de requêtes de Qdrant est conçu pour les opérations de recherche vectorielle. Le langage de requête s’intègre bien à la recherche vectorielle et dispose d’une puissante API Facet pour agréger et compter les valeurs uniques dans vos données. Le système prend en charge divers types de données et conditions de requête, avec une correspondance approximative et exacte. Cela vous permet de combiner la recherche vectorielle avec des opérations traditionnelles de filtrage et d’agrégation.
Les requêtes Neo4j sont centrées sur son héritage de base de données de graphe. La recherche vectorielle est implémentée via la procédure db.index.vector.queryNodes, qui s’intègre bien au langage de requête de graphe de Neo4j. Cela vous permet de combiner des requêtes de parcours de graphe avec des recherches de similarité vectorielle et d’obtenir des résultats avec des scores de similarité de 0 à 1. Les index vectoriels de relations permettent en outre de trouver des motifs similaires dans les relations du graphe.
Qdrant vs Neo4j : une comparaison pratique pour la recherche vectorielle
Lors de la création d’applications d’IA, le choix de l’outil de recherche vectorielle peut faire réussir ou échouer votre projet. Qdrant et Neo4j sont tous deux d’excellentes solutions, mais ils abordent la recherche vectorielle sous des angles différents. Comprendre ces différences vous aidera à choisir ce qui vous convient le mieux.
Technologie de base et méthodologie de recherche
Au cœur, Qdrant et Neo4j utilisent tous deux l’algorithme Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle, mais chacun possède sa propre implémentation. Qdrant dispose de sa propre implémentation HNSW personnalisée pour les espaces vectoriels de haute dimension. Cela inclut l’API Distance Matrix, qui calcule efficacement les distances par paires entre les vecteurs, ce qui est parfait pour le clustering et la réduction de dimensionnalité.
Neo4j adopte une approche différente, prend en charge des vecteurs jusqu’à 4096 dimensions avec des fonctions de similarité cosinus et euclidienne. Leur implémentation se concentre sur l’intégration de la recherche vectorielle avec les requêtes de graphe, afin que vous puissiez combiner les recherches de similarité sémantique avec les relations structurelles dans vos données. C’est particulièrement puissant lorsque vous devez prendre en compte à la fois la similarité du contenu et les relations entre les points de données.
Gestion des données et architecture
Qdrant excelle dans la modélisation flexible des données, vous pouvez stocker des vecteurs aux côtés des données de payload. Cela signifie que vous pouvez créer des requêtes complexes qui combinent la similarité vectorielle avec le filtrage des métadonnées. Le système maintient la cohérence des données grâce à des transactions conformes à ACID, il est donc fiable même lors d’opérations concurrentes. Cette architecture rend Qdrant parfait pour les applications qui doivent maintenir des relations complexes entre les vecteurs et leurs métadonnées.
Neo4j gère les données grâce à son architecture en graphe. Avec la prise en charge des index vectoriels sur les propriétés des nœuds et des relations (introduite dans la version 5.18), vous pouvez rechercher des données similaires tout en utilisant la structure de graphe sous-jacente. C’est parfait pour les scénarios où comprendre les relations entre les points de données est aussi important que trouver des vecteurs similaires.
Performance et évolutivité
Les performances de Qdrant sont optimisées grâce à plusieurs mécanismes. Le système dispose du sharding et de la réplication automatiques pour les charges de travail distribuées, de l’indexation texte et géographique sur disque pour les grands ensembles de données et d’une mise en cache intelligente pour les données fréquemment consultées. Qdrant propose également la quantification scalaire, produit et binaire afin de réduire l’utilisation de la mémoire sans compromettre la qualité de recherche.
Neo4j optimise les performances grâce à la quantification vectorielle, qui compresse les représentations vectorielles afin de réduire l’empreinte mémoire. Le système permet d’ajuster finement des paramètres comme le nombre maximal de connexions par nœud et les plus proches voisins lors de l’insertion, afin que vous puissiez trouver le bon équilibre entre précision de recherche et performances pour votre cas d’utilisation.
Capacités de requête et fonctionnalités de recherche
Le système de requêtes de Qdrant est conçu pour les opérations de recherche vectorielle. Le langage de requête est intégré à la recherche vectorielle et dispose d’une puissante Facet API pour agréger et compter les valeurs uniques dans vos données. Le système prend en charge divers types de données et conditions de requête, à la fois la correspondance approximative et exacte. Cette flexibilité vous permet de combiner la recherche vectorielle avec des opérations traditionnelles de filtrage et d’agrégation.
L’approche de requête de Neo4j est centrée sur son héritage de base de données en graphe. La recherche vectorielle est implémentée via la procédure db.index.vector.queryNodes, qui est intégrée au langage de requête de graphe de Neo4j. Cette intégration vous permet de combiner des requêtes de parcours de graphe avec des recherches de similarité vectorielle et d’obtenir des résultats avec des scores de similarité de 0 à 1. L’ajout d’index vectoriels de relations permet encore mieux de trouver des motifs similaires dans les relations de graphe.
Quand choisir Qdrant
Qdrant est le bon choix lorsque votre objectif principal est la recherche de similarité vectorielle et que vous devez gérer des données vectorielles de grande dimension à grande échelle. Il est parfait pour les scénarios où vous créez des moteurs de recherche alimentés par l’IA, des systèmes de recommandation ou des plateformes de découverte de contenu qui nécessitent une recherche de similarité rapide avec un filtrage complexe - par exemple un système de recherche de similarité d’images à grande échelle, un service de récupération sémantique de documents ou un moteur de recommandation de produits qui doit gérer des millions d’articles avec un filtrage complexe des attributs.
Quand choisir Neo4j
Neo4j est le bon choix lorsque votre application doit comprendre et utiliser les relations entre les points de données ainsi que la similarité vectorielle. Il est parfait pour les applications où le parcours de graphe et l’analyse des relations sont au cœur de votre cas d’utilisation - par exemple des graphes de connaissances avec recherche sémantique, des systèmes de détection de fraude qui combinent la reconnaissance de motifs avec la recherche de similarité ou des outils d’analyse de réseaux sociaux qui doivent prendre en compte à la fois les similarités entre utilisateurs et les modèles de connexion.
Conclusion
Les deux offrent de solides capacités de recherche vectorielle, mais répondent à des besoins principaux différents : Qdrant est parfait pour les scénarios de recherche vectorielle pure avec des exigences de hautes performances, tandis que Neo4j excelle lorsque vous devez combiner la similarité vectorielle avec des relations de graphe. Votre choix doit dépendre de vos besoins spécifiques : choisissez Qdrant si la recherche vectorielle est votre principale préoccupation et que vous avez besoin d’optimisations de performance spécialisées, ou choisissez Neo4j si vous devez exploiter les relations de graphe avec la recherche par similarité vectorielle. Tenez compte de votre infrastructure existante, de l’expertise de votre équipe et de la possibilité de bénéficier de fonctionnalités supplémentaires de base de données de graphes lors de votre prise de décision.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Qdrant et Neo4j, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil pouvant 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 géré) en utilisant leurs propres jeux de données, afin de trouver celui qui convient 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 rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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