Redis vs Neo4j : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que les technologies basées sur l’IA et les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Redis et Vearch 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 Redis 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 à haute 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, permettant une analyse et une récupération de 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 spécialisées 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Redis est une base de données en mémoire et Neo4j est une base de données de graphes. Toutes deux disposent de la recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Redis : aperçu et technologie de base
Redis était à l’origine connu pour son stockage de données en mémoire et a ajouté des capacités de recherche vectorielle via la Redis Vector Library, qui fait désormais partie de Redis Stack. Cela permet à Redis d’effectuer une recherche de similarité vectorielle tout en conservant sa vitesse et ses performances.
La recherche vectorielle dans Redis est construite sur son infrastructure existante, en utilisant le traitement en mémoire pour une exécution rapide des requêtes. Redis utilise les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin, ce qui permet une recherche rapide et précise dans des espaces vectoriels à haute dimension.
L’un des principaux points forts de la recherche vectorielle Redis est qu’elle peut combiner la recherche de similarité vectorielle avec un filtrage traditionnel sur d’autres attributs. Cette recherche hybride permet aux développeurs de créer des requêtes complexes qui prennent en compte à la fois la similarité sémantique et des critères de métadonnées spécifiques, ce qui la rend polyvalente pour de nombreuses applications pilotées par l’IA.
La Redis Vector Library fournit une interface simple permettant aux développeurs de travailler avec des données vectorielles dans Redis. Elle propose des fonctionnalités telles que la conception de schémas flexible, des requêtes vectorielles personnalisées et des extensions pour les tâches liées aux LLM, comme la mise en cache sémantique et la gestion des sessions. Cela facilite l’intégration de Redis dans leur flux de travail d’IA pour les ingénieurs IA/ML et les data scientists, en particulier pour le traitement et la récupération de données en temps réel.
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 plongements 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 rapides approximatives des k plus proches voisins. Lorsque vous interrogez 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 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 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 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 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 vous permettent d’équilibrer précision et performance, les valeurs par défaut fonctionnent bien pour la plupart des cas d’utilisation. Le système prend également en charge les index vectoriels de relations à partir de la version 5.18, ce qui vous permet de rechercher des données similaires dans les propriétés de 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 et non de correspondances exactes. Par exemple, un système de recommandation de films pourrait utiliser des vecteurs de plongement 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
Lorsque vous choisissez entre Redis et Neo4j pour la recherche vectorielle, comprendre les différences vous aidera à prendre la bonne décision pour votre cas d’utilisation. Comparons ces technologies selon les aspects clés les plus importants pour la recherche vectorielle.
Méthodologie de recherche
Redis utilise à la fois les algorithmes FLAT et HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche de similarité vectorielle. FLAT convient aux jeux de données plus petits où la précision est essentielle, tandis que HNSW est une recherche rapide approximative des plus proches voisins pour les jeux de données plus volumineux.
Neo4j utilise uniquement HNSW pour la recherche vectorielle, prend en charge des vecteurs jusqu’à 4096 dimensions avec les fonctions de similarité cosinus et euclidienne. Cela peut sembler limité par rapport à la double approche de Redis, mais le HNSW de Neo4j est bien optimisé et convient à la plupart des cas d’utilisation.
Gestion des données
Redis stocke les vecteurs en mémoire, ce qui le rend très rapide pour les opérations de lecture. Il prend en charge les requêtes hybrides qui combinent recherche de similarité vectorielle et filtrage par attributs. Par exemple, vous pouvez rechercher des images de produits similaires tout en filtrant par fourchette de prix et par catégorie.
Neo4j adopte une approche centrée sur le graphe, stocke les vecteurs comme propriétés sur des nœuds ou des relations. C’est puissant pour les données connectées où les relations entre entités comptent. Vous pouvez combiner la recherche de similarité vectorielle avec des requêtes de parcours de graphe, ce qui vous permet d’effectuer des opérations complexes comme trouver des produits similaires recommandés par des utilisateurs de votre réseau social.
Évolutivité et performance
L’architecture en mémoire de Redis est très rapide, mais peut être coûteuse avec de grands jeux de données, car toutes les données doivent tenir en mémoire. Il offre une mise à l’échelle horizontale via Redis Cluster, ce qui vous permet de répartir vos données vectorielles sur plusieurs nœuds.
Neo4j offre une mise à l’échelle à la fois horizontale et verticale. Son architecture de graphe native signifie qu’il est optimisé pour les données connectées à grande échelle. Les index vectoriels de Neo4j utilisent la quantification pour réduire l’utilisation de la mémoire, ce qui peut être plus rentable pour les grands ensembles de données.
Intégration et écosystème
Redis s’intègre bien aux frameworks de machine learning populaires et dispose de bibliothèques clientes pour plusieurs langages de programmation. Redis Stack propose des modules supplémentaires pour les données de séries temporelles, la recherche et la prise en charge de JSON.
Neo4j dispose d’une forte intégration avec les outils de data science populaires comme la stack de data science de Python. Le langage de requête Cypher est conçu pour les opérations sur les graphes, il est donc puissant pour les applications qui nécessitent à la fois la recherche vectorielle et des capacités de graphe.
Facilité d’utilisation
Redis présente une courbe d’apprentissage plus simple pour les opérations de recherche vectorielle de base. La syntaxe des commandes est directe et la documentation de Redis Stack contient des exemples pour l’implémentation de la recherche vectorielle.
Neo4j nécessite d’apprendre le langage de requête Cypher, ce qui prend plus de temps au départ. Mais l’expressivité de Cypher peut rendre les requêtes complexes plus lisibles :
Considérations de coût
Redis nécessite davantage de mémoire puisqu’il s’agit d’une base de données en mémoire, ce qui peut augmenter les coûts d’infrastructure pour les grands ensembles de données. Mais ses avantages en matière de performances peuvent compenser ces coûts dans les cas d’utilisation où la vitesse est essentielle.
Neo4j a des besoins en mémoire plus faibles grâce à son architecture de stockage et à ses fonctionnalités de quantification. Il dispose d’éditions community et enterprise, l’édition enterprise offrant des fonctionnalités supplémentaires comme la sécurité avancée et le clustering.
Fonctionnalités de sécurité
Les deux disposent de fonctionnalités de sécurité. Redis propose des ACL, le chiffrement SSL/TLS, le contrôle d’accès basé sur les rôles. Neo4j Enterprise propose un contrôle d’accès précis et une authentification avancée.
Quand utiliser Redis pour la recherche vectorielle
Utilisez Redis lorsque les performances de recherche vectorielle en temps réel sont votre priorité absolue, en particulier dans les applications qui nécessitent des réponses instantanées comme les moteurs de recommandation, la détection de fraude en temps réel ou les fonctionnalités de recherche sémantique en direct. Il est excellent lorsque votre ensemble de données peut tenir en mémoire et que vous devez effectuer une recherche de similarité vectorielle à haut débit avec filtrage par attributs. Il convient aux applications comme les recommandations de produits e-commerce, les systèmes de correspondance de contenu ou les chatbots alimentés par l’IA qui nécessitent des réponses immédiates.
Quand utiliser Neo4j pour la recherche vectorielle
Utilisez Neo4j lorsque votre application doit comprendre et utiliser les relations entre les entités ainsi que la recherche de similarité vectorielle. Il est excellent pour les applications comme les graphes de connaissances, les réseaux sociaux ou les systèmes de recommandation complexes où les relations entre les éléments sont aussi importantes que les similarités vectorielles. La combinaison de la traversée de graphe avec la recherche vectorielle est adaptée aux cas d’utilisation comme la découverte de médicaments, les moteurs de recommandation sociale ou les systèmes de détection de fraude qui doivent analyser des motifs dans des données connectées.
Conclusion
Votre choix entre Redis et Neo4j pour la recherche vectorielle dépend de vos exigences de performance, de la structure de vos données et des besoins de votre application. Redis est le plus rapide et le plus simple pour les opérations de recherche vectorielle en temps réel, tandis que Neo4j combine des capacités de graphe avec des fonctionnalités de recherche vectorielle. Utilisez Redis lorsque des temps de réponse de l’ordre de la milliseconde et une recherche de similarité vectorielle simple sont indispensables, et utilisez Neo4j lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec une analyse complexe des relations dans votre modèle de données. N’oubliez pas que les deux peuvent effectuer de la recherche vectorielle, il s’agit simplement d’aligner leurs forces sur votre cas d’utilisation.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Redis et de Neo4j, il est essentiel d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil pouvant 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 ensembles de données et des schémas 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 VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmark open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, 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 géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Avec 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 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 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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