SingleStore 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 SingleStore 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 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 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 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.
SingleStore est un système de gestion de base de données SQL relationnel distribué, et Neo4j est une base de données orientée graphe. Tous deux disposent de la recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
SingleStore : présentation et technologie de base
SingleStore a rendu la recherche vectorielle possible en l’intégrant directement dans la base de données, ce qui évite d’avoir besoin de bases de données vectorielles séparées dans votre pile technologique. Les vecteurs peuvent être stockés dans des tables de base de données classiques et recherchés avec des requêtes SQL standard. Par exemple, vous pouvez rechercher des images de produits similaires tout en filtrant par fourchette de prix, ou explorer des embeddings de documents tout en limitant les résultats à des services spécifiques. Le système prend en charge à la fois la recherche sémantique utilisant FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT et HNSW_PQ pour l’index vectoriel, ainsi que le produit scalaire et la distance euclidienne pour la correspondance de similarité. C’est extrêmement utile pour des applications comme les systèmes de recommandation, la reconnaissance d’images et les chatbots d’IA, où la correspondance de similarité est rapide.
Au cœur de SingleStore, tout est conçu pour la performance et l’évolutivité. La base de données distribue les données sur plusieurs nœuds afin que vous puissiez gérer des opérations sur des données vectorielles à grande échelle. À mesure que vos données augmentent, vous pouvez simplement ajouter davantage de nœuds et le tour est joué. Le processeur de requêtes peut combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL, ce qui vous évite d’avoir à effectuer plusieurs requêtes séparées. Contrairement aux bases de données exclusivement vectorielles, SingleStore vous offre ces capacités dans le cadre d’une base de données complète, ce qui vous permet de créer des fonctionnalités d’IA sans gérer plusieurs systèmes ni composer avec des transferts de données complexes.
Pour l’indexation vectorielle, SingleStore propose deux options. La première est la recherche exacte des k plus proches voisins (kNN), qui trouve l’ensemble exact des k plus proches voisins pour un vecteur de requête. Mais pour les très grands jeux de données ou une forte concurrence, SingleStore prend également en charge la recherche Approximate Nearest Neighbor (ANN) au moyen de l’indexation vectorielle. La recherche ANN peut trouver k voisins proches beaucoup plus rapidement que la recherche kNN exacte, parfois de plusieurs ordres de grandeur. Il y a un compromis entre vitesse et précision - ANN est plus rapide mais peut ne pas renvoyer l’ensemble exact des k plus proches voisins. Pour les applications comportant des milliards de vecteurs qui nécessitent des temps de réponse interactifs et n’ont pas besoin d’une précision absolue, la recherche ANN est la voie à suivre.
L’implémentation technique des indices vectoriels dans SingleStore a des exigences spécifiques. Ces indices ne peuvent être créés que sur des tables columnstore et doivent être créés sur une seule colonne qui stocke les données vectorielles. Le système prend actuellement en charge le format Vector Type(dimensions[, F32]), F32 étant le seul type d’élément pris en charge. Cette approche structurée rend SingleStore excellent pour des applications comme la recherche sémantique utilisant des vecteurs issus de grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération (RAG) pour une génération de texte ciblée et la mise en correspondance d’images basée sur des embeddings vectoriels. En les combinant avec des fonctionnalités de base de données traditionnelles, SingleStore permet aux développeurs de créer des applications d’IA complexes à l’aide de la syntaxe SQL tout en maintenant les performances et l’échelle.
Neo4j : vue d’ensemble et technologie de base
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 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, les valeurs plus élevées indiquant une plus grande similarité. L’approche HNSW fonctionne bien en conservant des connexions entre des 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 vérifiera 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 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 les requêtes de graphe avec la recherche de 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’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
Méthodologie de recherche
SingleStore : k plus proches voisins exacts (kNN) pour une haute précision et Approximate Nearest Neighbor (ANN) pour la vitesse sur de grands jeux de données. Les méthodes ANN utilisent des algorithmes d’indexation vectorielle comme HNSW et des variantes IVF. SingleStore les intègre dans sa base de données basée sur SQL afin que vous puissiez rechercher des vecteurs avec vos données structurées.
Neo4j : Utilise des graphes HNSW pour des recherches ANN rapides. Cette méthode navigue dans les espaces vectoriels à l’aide de connexions basées sur des graphes. Les index vectoriels de Neo4j sont étroitement couplés à son modèle de graphe afin que vous puissiez effectuer des recherches sémantiques au sein de données connectées par graphe.
Différence clé : SingleStore est meilleur pour les requêtes hybrides (vecteur + SQL relationnel), Neo4j est meilleur pour les recherches sémantiques (vecteur + entités) où les relations comptent.
Données
SingleStore : Structurées, semi-structurées, non structurées. Les vecteurs sont stockés dans des tables columnstore, ce qui vous permet d’effectuer des requêtes analytiques haute performance en même temps que des opérations vectorielles.
Neo4j : Principalement pour les données de graphe. Les vecteurs sont stockés comme propriétés de nœuds ou de relations, ce qui le rend idéal pour les applications qui ont besoin à la fois de similarité sémantique et de contexte basé sur les graphes.
Différence clé : SingleStore est plus flexible pour les types de données mixtes, Neo4j est orienté graphe avant tout.
Évolutivité et performances
SingleStore : Conçu pour l’évolutivité distribuée. À mesure que les données augmentent, l’ajout de nœuds permet de maintenir des performances constantes. Sa recherche vectorielle est intégrée à un moteur de requête distribué, ce qui vous permet d’effectuer des opérations vectorielles simultanées à grande échelle.
Neo4j : S’adapte bien aux charges de travail de graphe, mais peut rencontrer des difficultés avec des jeux de données extrêmement volumineux en raison de la surcharge liée au parcours de graphe. Sa recherche vectorielle nécessite d’optimiser les paramètres HNSW pour équilibrer performances et précision.
Différence clé : SingleStore est évolutif linéairement pour d’énormes jeux de données, Neo4j est meilleur pour les applications fortement axées sur les graphes.
Flexibilité et personnalisation
SingleStore : Peut combiner la recherche vectorielle avec des requêtes SQL. Prend en charge plusieurs algorithmes d’indexation vectorielle et permet aux utilisateurs d’ajuster les paramètres d’indexation et de requête.
Neo4j : Options de personnalisation pour les index vectoriels (quantification, ajustement fin des paramètres de graphe, par ex. connexions maximales). Les index vectoriels de relations ajoutent une couche supplémentaire de flexibilité pour les cas d’utilisation de graphes complexes.
Différence clé : Les deux sont personnalisables, mais SingleStore est basé sur SQL, Neo4j est piloté par les graphes.
Intégration et écosystème
SingleStore : Plateforme unifiée, vous n’avez donc pas besoin de systèmes supplémentaires. S’intègre bien aux pipelines de données modernes et aux outils AI/ML via SQL et prend en charge les modèles d’embeddings populaires.
Neo4j : S’intègre bien aux outils spécifiques aux graphes comme le langage de requête Cypher et prend en charge les modèles d’embeddings. S’insère dans les écosystèmes fortement axés sur les graphes.
Différence clé : SingleStore simplifie l’intégration en étant une base de données tout-en-un, Neo4j complète les écosystèmes centrés sur les graphes.
Facilité d’utilisation
SingleStore : Interface native SQL, donc les développeurs familiers avec les bases de données relationnelles peuvent l’utiliser. La configuration et la maintenance sont faciles pour les professionnels des bases de données.
Neo4j : Nécessite une connaissance des concepts de bases de données de graphes et du langage de requête Cypher, ce qui peut entraîner une courbe d’apprentissage plus raide pour les débutants.
Différence clé : SingleStore est plus facile pour les personnes habituées à SQL, Neo4j nécessite des connaissances en graphes.
Coût
SingleStore : Un seul système pour plusieurs fonctionnalités (recherche relationnelle et vectorielle), vous n’aurez donc peut-être pas besoin de gérer des bases de données séparées. Les services gérés peuvent simplifier la gestion des coûts.
Neo4j : La tarification dépend de la taille de la charge de travail et de fonctionnalités comme les services gérés. Pour les charges de travail fortement axées sur les graphes, ses fonctionnalités spécialisées peuvent justifier le coût.
Différence clé : SingleStore est consolidé, Neo4j peut coûter plus cher pour des cas d’utilisation de graphe de niche.
Sécurité
SingleStore : Chiffrement, authentification, contrôle d’accès basé sur les rôles, conformité au RGPD.
Neo4j : Communications chiffrées, autorisations basées sur les rôles, audit.
Différence clé : Identique, cela dépend de votre organisation.
Quand choisir SingleStore
Choisissez SingleStore lorsque vous disposez de grandes données distribuées et que vous avez besoin d’une recherche vectorielle étroitement intégrée à une base de données relationnelle. C’est idéal pour les requêtes hybrides qui combinent la similarité vectorielle avec des données structurées, comme les applications e-commerce qui filtrent les recommandations de produits similaires par prix ou par catégorie. De plus, SingleStore peut évoluer horizontalement et effectuer des recherches de plus proches voisins à la fois exactes et approximatives, ce qui le rend parfait pour les charges de travail à forte concurrence comme les moteurs de recommandation, les chatbots IA et la recherche sémantique sur des ensembles de données massifs.
Quand choisir Neo4j
Neo4j est mieux adapté lorsque votre cas d’utilisation implique des données basées sur des graphes avec des relations sémantiques et contextuelles. Sa recherche vectorielle est excellente pour les applications qui combinent des traversées de graphe avec des requêtes de similarité, comme l’analyse de réseaux sociaux, la détection de fraude ou les systèmes de recommandation qui utilisent à la fois la structure de graphe et la similarité basée sur les embeddings. Si votre application nécessite des données profondément connectées et des informations issues des relations entre entités—comme trouver des films du même genre ou de la même époque—la base de données graphe native de Neo4j est la solution à privilégier.
Résumé
SingleStore et Neo4j sont tous deux d’excellents outils, chacun pour des cas d’utilisation différents. SingleStore intègre la recherche vectorielle aux données relationnelles et évolue pour le big data, Neo4j associe la recherche vectorielle sémantique à l’analytique de graphe pour des insights basés sur les relations. Choisissez le bon outil en fonction de vos données, de vos requêtes et de vos exigences de performance. Alignez votre choix sur votre cas d’utilisation—requêtes hybrides sur des données structurées ou recommandations contextuelles basées sur des graphes—et vous obtiendrez les meilleurs résultats.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de SingleStore et Neo4j, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous aider dans cette démarche est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec vos propres ensembles 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 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 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 ensembles 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 ensembles de données.
Jetez un coup d’œil rapide 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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