Vespa 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 Vespa 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 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 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 les 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Vespa est une base de données vectorielle spécialisée. Neo4j est une base de données orientée graphe dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Vespa : aperçu et technologie de base
Vespa est un moteur de recherche et une base de données vectorielle puissants, capables de gérer plusieurs types de recherches simultanément. Il excelle dans la recherche vectorielle, la recherche textuelle et la recherche dans des données structurées. Cela signifie que vous pouvez l’utiliser pour trouver des éléments similaires (comme des images ou des produits), rechercher des mots spécifiques dans un texte et filtrer les résultats en fonction d’éléments tels que des dates ou des nombres, le tout en une seule fois. Vespa est flexible et peut fonctionner avec différents types de données, des simples nombres aux structures complexes.
L’une des fonctionnalités remarquables de Vespa est sa capacité à effectuer des recherches vectorielles. Vous pouvez ajouter autant de champs vectoriels que vous le souhaitez à vos documents, et Vespa les parcourra rapidement. Il peut même gérer des types spéciaux de vecteurs appelés tenseurs, qui sont utiles pour représenter des éléments tels que des embeddings de documents en plusieurs parties. Vespa est intelligent dans sa façon de stocker et de rechercher ces vecteurs, ce qui lui permet de gérer de très grandes quantités de données sans ralentir.
Vespa est conçu pour être extrêmement rapide et efficace. Il utilise son propre moteur spécial écrit en C++ pour gérer la mémoire et effectuer les recherches, ce qui l’aide à offrir de bonnes performances même lorsqu’il traite des requêtes complexes et de grandes quantités de données. Il est conçu pour continuer à fonctionner sans heurts même lorsque vous ajoutez de nouvelles données ou gérez un grand nombre de recherches en même temps. Cela le rend idéal pour les grandes applications réelles qui doivent gérer beaucoup de trafic et de données.
Autre point intéressant à propos de Vespa : il peut automatiquement monter en charge pour gérer davantage de données ou de trafic. Vous pouvez ajouter plus d’ordinateurs à votre configuration Vespa, et il répartira automatiquement le travail entre eux. Cela signifie que votre système de recherche peut évoluer à mesure que vos besoins augmentent, sans que vous ayez à effectuer beaucoup de configuration compliquée. Vespa peut même s’ajuster automatiquement pour gérer les variations de volume de données ou de trafic, ce qui peut aider à réduire les coûts. Cela en fait un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d’un système de recherche capable d’évoluer avec elles au fil du temps.
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 embeddings vectoriels - des représentations numériques de données comme du texte, des images ou de l’audio qui capturent la signification 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 rapides approximatives 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 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 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 des vecteurs et la fonction de similarité. Le système vérifiera 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, 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 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 des 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 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 afin de garantir que les recommandations proviennent du même genre ou de la même époque que ceux préférés par l’utilisateur.
Principales différences
Lorsque vous choisissez un outil de recherche vectorielle comme Vespa ou Neo4j, vous devez examiner comment chacun s’adapte à votre cas d’utilisation. Cette section couvrira les principales différences entre eux selon diverses dimensions afin de vous aider à décider.
Méthodologie de recherche
Vespa : Vespa prend en charge plusieurs méthodes de recherche : recherche vectorielle, recherche en texte intégral, filtrage de données structurées - le tout dans une seule requête. Il peut gérer la recherche basée sur des tenseurs et convient très bien aux cas d’utilisation multimodaux. Vespa est conçu pour de nombreux scénarios de recherche et peut exécuter des requêtes complexes sans sacrifier la vitesse.
Neo4j : La recherche vectorielle de Neo4j utilise des graphes Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour les recherches approximatives des k plus proches voisins (k-NN). Elle est conçue pour les données de graphe et permet des recherches de similarité qui s’intègrent aux relations du graphe. Elle est idéale lorsque la recherche vectorielle doit être combinée avec le parcours de graphe.
Données
Vespa : Vespa peut gérer de nombreux types de données : structurées (p. ex. tables) à non structurées (p. ex. texte, embeddings). Il peut gérer des tenseurs et plusieurs champs vectoriels dans les documents pour des configurations avancées destinées à des cas d’utilisation comme les systèmes de recommandation et la recherche multimodale.
Neo4j : Neo4j est conçu pour les données de graphe, où les relations sont aussi importantes que les nœuds eux-mêmes. Ses index vectoriels sont utilisés pour rechercher des propriétés de nœuds ou de relations qui contiennent des embeddings. C’est idéal pour des cas d’utilisation comme les graphes de connaissances, où les connexions sémantiques sont essentielles.
Évolutivité et performances
Vespa : Conçu pour les applications en temps réel à grande échelle, Vespa évolue horizontalement en distribuant les charges de travail sur plusieurs nœuds. Le traitement en mémoire et le moteur basé sur C++ signifient une faible latence, même pour des requêtes complexes sur de gros volumes de données.
Neo4j : Neo4j offre une évolutivité au sein des données de graphe. L’indexation HNSW est optimisée pour la vitesse et l’efficacité mémoire, mais les performances sont principalement adaptées aux charges de travail centrées sur les graphes. Le passage à grande échelle nécessitera des réglages et une architecture réfléchie pour être performant.
Flexibilité et personnalisation
Vespa : Vespa offre de nombreuses possibilités de personnalisation dans la modélisation des données et la conception des requêtes. Vous pouvez définir des schémas, intégrer plusieurs champs vectoriels et personnaliser le comportement de recherche. Cela le rend adapté à de nombreux cas d’utilisation au-delà de la simple recherche vectorielle ou de graphe.
Neo4j : La personnalisation de Neo4j est axée sur les cas d’utilisation de graphes. Vous pouvez ajuster les paramètres des index vectoriels (p. ex. connexions maximales, ef_construction) pour améliorer la précision ou les performances. Mais il est moins adaptable aux cas d’utilisation en dehors des applications basées sur les graphes.
Intégration et écosystème
Vespa : Vespa est relativement indépendant de l’écosystème, dispose d’API pour les applications personnalisées, les pipelines de machine learning et d’autres sources de données. C’est un outil qui s’intègre à de nombreux workflows.
Neo4j : Neo4j dispose d’un écosystème solide autour des outils d’analyse et de visualisation de graphes. Son intégration est excellente pour les applications d’IA basées sur les graphes, mais peut sembler limitée si votre cas d’utilisation ne repose pas fortement sur les données de graphe.
Facilité d’utilisation
Vespa : La flexibilité s’accompagne d’une courbe d’apprentissage plus raide. La configuration des schémas et la gestion des opérations avancées sur les tenseurs nécessitent de l’expertise, mais la documentation et les ressources communautaires sont bonnes.
Neo4j : Neo4j bénéficie de son langage de requête simple (Cypher) et d’une configuration facile, en particulier pour les développeurs familiers avec les graphes. La création et l’interrogation d’index vectoriels sont relativement simples, ce qui le rend plus accessible aux débutants.
Coût
Vespa : Peut être rentable pour les déploiements à grande échelle, puisqu’il est efficace en ressources et peut optimiser les charges de travail à la volée. Mais le coût dépend de votre infrastructure.
Neo4j : La tarification de Neo4j pour les fonctionnalités d’entreprise comme la recherche vectorielle peut être un problème pour certains utilisateurs. Les services managés et les licences ajoutent au coût, mais ses optimisations peuvent réduire la consommation de ressources dans les applications fortement axées sur les graphes.
Sécurité
Vespa : Dispose de fonctionnalités de sécurité de base comme l’authentification, le contrôle d’accès basé sur les rôles et des options de chiffrement. Convient aux environnements qui exigent une forte protection des données.
Neo4j : Dispose de fonctionnalités de sécurité solides, en particulier pour les déploiements centrés sur les graphes. Le contrôle d’accès fin sur les nœuds et les relations signifie que les données sensibles sont bien protégées.
Quand utiliser Vespa
Vespa est idéal pour le big data et la gestion de données distribuées avec une recherche vectorielle avancée. Il peut intégrer la recherche vectorielle avec la recherche en texte intégral et la recherche de données structurées. Adapté aux recommandations e-commerce, aux moteurs de recherche multimodaux et aux plateformes d’analytique en temps réel. Évolutivité horizontale et hautes performances, il peut donc gérer de grands ensembles de données et des requêtes complexes sans impact sur les performances. Adapté aux entreprises qui anticipent une forte croissance ou un trafic élevé.
Quand utiliser Neo4j
Neo4j est excellent pour les cas d’utilisation centrés sur les graphes où les relations entre les points de données sont aussi importantes que les données elles-mêmes. Il est adapté à la création de graphes de connaissances, d’outils d’analyse de réseaux sociaux et d’applications basées sur l’IA où les connexions sémantiques améliorent les résultats de recherche. Ses capacités de recherche vectorielle combinées au parcours de graphe en font une excellente option pour les développeurs qui souhaitent ajouter une correspondance par similarité sémantique aux requêtes de graphe traditionnelles. Le langage de requête de Neo4j et sa conception native pour les graphes facilitent le travail des équipes sur des projets de graphe.
Résumé
Vespa et Neo4j conviennent à des domaines différents, chacun avec ses propres points forts. Vespa est adapté à la recherche multimodale et aux grandes applications, Neo4j est adapté aux cas d’utilisation pilotés par les graphes où les relations et la recherche sémantique comptent le plus. Choisissez entre eux en fonction des exigences de votre cas d’utilisation, de vos données et des exigences de performance de votre application. En alignant votre décision sur ces facteurs, vous en tirerez le meilleur parti.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Vespa 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 benchmark open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. En fin de compte, 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 des 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 jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions basées 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 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 principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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