Weaviate 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. Weaviate 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 Weaviate 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 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 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) 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.
Weaviate est une base de données vectorielle spécialisée et Neo4j est une base de données orientée graphe avec la recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Weaviate : aperçu et technologie de base
Weaviate est une base de données vectorielle open source conçue pour simplifier le développement d’applications d’IA. Elle offre des capacités intégrées de recherche vectorielle et hybride, une intégration facile avec les modèles d’apprentissage automatique et une attention particulière à la confidentialité des données. Ces fonctionnalités visent à aider les développeurs de différents niveaux de compétence à créer, itérer et faire évoluer des applications d’IA plus efficacement.
L’un des points forts de Weaviate est sa recherche de similarité rapide et précise. Elle utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour permettre la recherche vectorielle sur de grands jeux de données. Weaviate prend également en charge la combinaison des recherches vectorielles avec des filtres traditionnels, ce qui permet de puissantes requêtes hybrides qui exploitent à la fois la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
Les principales fonctionnalités de Weaviate incluent :
- La compression PQ pour un stockage et une récupération efficaces
- La recherche hybride avec un paramètre alpha pour l’ajustement entre BM25 et la recherche vectorielle
- Des plugins intégrés pour les embeddings et le reclassement, qui facilitent le développement
Weaviate est un point d’entrée permettant aux développeurs d’essayer la recherche vectorielle. Il offre une approche conviviale pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. Son intégration poussée avec l’écosystème GenAI le rend adapté aux petits projets ou aux travaux de validation de concept. Le public cible de Weaviate est constitué d’ingénieurs logiciels développant des applications d’IA, d’ingénieurs data travaillant avec de grands ensembles de données et de data scientists déployant des modèles d’apprentissage automatique. Weaviate simplifie la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la classification de contenu et d’autres fonctionnalités d’IA.
Weaviate est conçu pour évoluer horizontalement afin de gérer de grands ensembles de données et de fortes charges de requêtes en répartissant les données sur plusieurs nœuds d’un cluster. Il prend en charge les données multimodales et fonctionne avec divers types de données (texte, images, audio, vidéo) selon les modules de vectorisation utilisés. Weaviate fournit à la fois des API RESTful et GraphQL pour offrir de la flexibilité dans la manière dont les développeurs interagissent avec la base de données.
Cependant, pour les environnements de production à grande échelle, plusieurs considérations doivent être gardées à l’esprit :
- Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées
- Défis potentiels de scalabilité avec des ensembles de données de plusieurs milliards de vecteurs
- Gestion manuelle requise pour les options de stockage hiérarchisé récemment publiées
- La montée en charge horizontale nécessite l’assistance des ingénieurs de Weaviate et ne peut pas être effectuée automatiquement
Ce dernier point est particulièrement remarquable, car il signifie que les organisations doivent anticiper et allouer du temps aux opérations de mise à l’échelle, afin de s’assurer qu’elles n’approchent pas les limites de leur système sans préparation adéquate.
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 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 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 au moyen du 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 validera 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 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 des requêtes de graphe avec la recherche de similarité vectorielle, les applications peuvent trouver des données associées sur la base 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 préférés par l’utilisateur.
Principales différences
Lorsque vous choisissez entre Weaviate et Neo4j pour la recherche vectorielle, vous devez les comparer selon les principaux axes afin d’identifier leurs forces et leurs compromis.
Méthodologie de recherche
Weaviate est spécialement conçu pour la recherche vectorielle, en utilisant l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour une recherche approximative des plus proches voisins (ANN) rapide et précise. Il permet également des requêtes hybrides en combinant la similarité vectorielle avec la recherche par mots-clés, afin que vous puissiez mélanger filtrage sémantique et structuré dans une seule requête. Neo4j utilise également HNSW, mais il intègre la recherche vectorielle dans sa base de données graphe. Ainsi, Neo4j peut combiner la recherche par similarité sémantique avec des requêtes graphe, ce qui est utile pour les applications où la compréhension des relations entre les points de données est importante, comme les systèmes de recommandation ou la détection de fraude.
Données
Weaviate est excellent pour gérer les données non structurées et multimodales, texte, images, audio, vidéo. Il fonctionne de manière transparente avec des modèles d’embedding externes, il est donc polyvalent avec différents formats de données. Neo4j traite les vecteurs comme des propriétés de nœuds ou de relations, il est donc plus adapté aux ensembles de données structurés ou semi-structurés où les relations sont importantes. Il peut combiner des requêtes graphe avec la recherche vectorielle pour obtenir davantage d’informations dans des ensembles de données fortement axés sur les relations.
Scalabilité et performances
Weaviate prend en charge la mise à l’échelle horizontale en distribuant les données entre les nœuds d’un cluster, ce qui aide avec les grands ensembles de données et les charges de requêtes élevées. Cependant, la mise à l’échelle pour des ensembles de données extrêmement volumineux peut nécessiter une gestion manuelle et l’aide des ingénieurs de Weaviate. Neo4j est optimisé pour les charges de travail graphe, et bien que sa recherche vectorielle soit rapide, il pourrait ne pas gérer des ensembles de données exclusivement vectoriels massifs aussi bien que Weaviate. Pour les charges de travail mixtes qui impliquent à la fois des parcours de graphe et de la recherche vectorielle, Neo4j constitue une approche équilibrée.
Flexibilité et personnalisation
Weaviate est convivial pour les développeurs avec ses API RESTful et GraphQL et ses plugins pour la génération d’embeddings et le reranking. Il simplifie les flux de travail et est parfait pour les projets axés d’abord sur l’IA. Neo4j dispose d’options de réglage avancées pour le comportement de la recherche vectorielle, comme la densité de connexion et le suivi des voisins. Il est flexible lorsque vous avez besoin d’un contrôle fin sur les requêtes portant à la fois sur les données graphe et vectorielles.
Intégration et écosystème
Weaviate s’intègre bien aux frameworks d’IA et de machine learning, c’est donc un choix naturel pour les applications axées sur la recherche sémantique et les systèmes de recommandation. Neo4j, étant une base de données graphe mature, dispose d’un écosystème plus large avec des connecteurs vers des outils d’analytics, des pipelines de données et des plateformes de visualisation. Ainsi, Neo4j est plus adapté aux environnements d’entreprise où l’intégration des données entre les systèmes est importante.
Facilité d’utilisation
Weaviate est conçu pour être simple, avec une configuration facile et des API bien documentées afin que même les développeurs novices en bases de données vectorielles puissent l’utiliser. Neo4j nécessite une connaissance de son modèle graphe et du langage de requête Cypher. Bien que cela implique une courbe d’apprentissage plus raide, c’est rentable pour les cas d’utilisation qui bénéficient de la combinaison des capacités graphe et vectorielles.
Coût
Weaviate est open source et propose des services managés optionnels, c’est donc une solution rentable pour les cas d’utilisation exclusivement vectoriels. La tarification de Neo4j reflète ses fonctionnalités d’entreprise et sa base de données graphe, il peut donc être plus coûteux, mais cela se justifie souvent pour les organisations qui ont besoin de capacités graphe et IA robustes.
Sécurité
Neo4j dispose d’une sécurité de niveau entreprise, d’un contrôle d’accès basé sur les rôles, d’une authentification avancée et du chiffrement, il est donc adapté aux applications sensibles ou fortement soumises à des exigences de conformité. Weaviate est sécurisé, mais ne dispose pas de certaines des fonctionnalités de sécurité avancées des systèmes d’entreprise, il pourrait donc ne pas convenir aux organisations ayant des exigences de sécurité très élevées.
Quand utiliser Weaviate
Weaviate est idéal pour les projets où la recherche vectorielle est essentielle, en particulier pour les données distribuées à grande échelle. Il prend en charge des types de données multimodales comme le texte, les images, l’audio et la vidéo, et convient parfaitement aux applications pilotées par l’IA comme les systèmes de recommandation, la recherche sémantique et la classification de contenu. Weaviate peut combiner la recherche par similarité vectorielle avec le filtrage structuré et peut gérer de nombreux modèles de requêtes. Pour les entreprises axées sur les données non structurées et qui ont besoin d’une recherche rapide de plus proches voisins approximatifs à grande échelle, Weaviate est une solution conviviale pour les développeurs et orientée performance.
Quand utiliser Neo4j
Neo4j est idéal pour les cas d’utilisation où les relations entre les points de données sont aussi importantes que les données elles-mêmes. Des applications comme la détection de fraude, l’analyse des réseaux sociaux ou les moteurs de recommandation qui s’appuient sur le parcours de graphes combiné à la similarité sémantique peuvent tirer parti de la combinaison unique de recherche graphe et vectorielle de Neo4j. Il est excellent dans les environnements d’entreprise qui nécessitent un écosystème robuste, des fonctionnalités de sécurité avancées et une intégration fluide avec des outils d’analyse ou de visualisation. Pour les projets où comprendre et naviguer dans les relations au sein des données est essentiel, Neo4j est une solution flexible et puissante.
Conclusion
Weaviate et Neo4j sont des outils différents pour des besoins différents. Weaviate est idéal pour les charges de travail centrées sur les vecteurs, les données multimodales et la facilité d’utilisation, et convient parfaitement aux applications pilotées par l’IA. Neo4j est idéal pour les scénarios où les relations sont essentielles ; c’est une base de données graphe mature avec recherche vectorielle. Le choix entre eux doit être fondé sur les exigences de votre projet, les types de données, la complexité des requêtes et l’importance relative des relations par rapport à la similarité sémantique. Choisissez le bon outil et l’architecture de votre application correspondra à vos objectifs et à votre échelle.
Le choix entre Weaviate et Neo4j dépend de votre cas d’utilisation spécifique, de la nature de vos données et de vos futurs besoins en évolutivité. Les deux technologies continuent d’évoluer, il vaut donc la peine de suivre leur développement au moment de prendre votre décision. N’oubliez pas que, dans certains cas, une approche hybride utilisant les deux technologies pourrait être la solution optimale, en tirant parti des forces de chacune pour différents aspects de votre application. Comme pour toute décision technologique, il est conseillé de réaliser des tests approfondis avec vos jeux de données et cas d’utilisation spécifiques avant de faire un choix final.
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VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les 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 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. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles, plutôt que de se fier aux affirmations marketing ou aux preuves anecdotiques.
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Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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