Zilliz Cloud 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 Zilliz Cloud 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 à haute 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 essentiel 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 comme 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 comme Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle comme Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères comme Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle spécialement conçue. Neo4j est une base de données de graphes dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Zilliz Cloud : aperçu et technologie de base
Zilliz Cloud est un service de base de données vectorielle entièrement géré, construit sur le moteur open-source Milvus. Il aide les développeurs et les organisations à gérer des applications d’IA à grande échelle en stockant, gérant et recherchant efficacement des embeddings vectoriels. Il prend en charge l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA plutôt que sur la gestion des bases de données.
L’un des principaux avantages de Zilliz Cloud est l’optimisation automatique des performances. Le système dispose de la technologie AutoIndex, qui choisira la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Ainsi, vous n’avez pas à passer du temps à ajuster des paramètres ou à comparer différents types d’index. La plateforme utilise également des techniques IVF (Inverted File) et basées sur les graphes pour accélérer la recherche de similarité sur de grands ensembles de données.
La plateforme dispose de fonctionnalités d’entreprise. Vous pouvez déployer vos bases de données vectorielles sur AWS, Azure ou Google Cloud, avec la possibilité d’utiliser le service entièrement géré de Zilliz ou d’apporter votre propre compte cloud (BYOC). Pour les organisations qui traitent des données sensibles, Zilliz Cloud propose des contrôles de sécurité comme le chiffrement, la gestion des accès et des outils de conformité. Le système prend également en charge différents niveaux de cohérence afin que vous puissiez trouver l’équilibre entre des mises à jour rapides et une forte cohérence des données selon vos besoins.
La gestion des coûts est un autre aspect important de Zilliz Cloud. La plateforme utilise un stockage hiérarchisé pour déplacer automatiquement les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses, afin que vous puissiez réduire les coûts sans affecter les performances. Vous pouvez également choisir des ressources de calcul qui correspondent à votre charge de travail - par exemple, utiliser des instances plus puissantes pour les tâches de traitement lourdes et des instances plus légères pour les requêtes simples. Cette flexibilité vous aide à optimiser vos dépenses tout en maintenant de bonnes performances.
Pour les applications d’IA qui doivent rechercher ensemble différents types de données, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez rechercher dans des embeddings de texte, des vecteurs d’images et d’autres types de données en une seule requête. La plateforme prend également en charge diverses métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product, ce qui la rend adaptée à différents modèles de machine learning et cas d’utilisation. À mesure que vos données augmentent, le système peut évoluer horizontalement en ajoutant automatiquement davantage de ressources, afin que vous puissiez maintenir de bonnes performances même sous une charge de travail importante.
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 et 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, une valeur plus élevée indiquant une plus grande similarité. L’approche HNSW fonctionne bien en maintenant 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 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 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 performances 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 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 par similarité vectorielle, il est possible de trouver des données liées 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 s’assurer que les recommandations proviennent du même genre ou de la même époque que ceux préférés par l’utilisateur.
Principales différences
Méthodologie de recherche
Zilliz Cloud est construit sur le moteur Milvus et utilise l’indexation IVF (Inverted File) et l’indexation basée sur des graphes pour accélérer la recherche par similarité. AutoIndex sélectionne automatiquement la meilleure stratégie d’indexation pour vos données, afin que vous n’ayez pas besoin d’effectuer un réglage manuel.
Neo4j utilise le graphe Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Cela permet une recherche approximative rapide des k plus proches voisins en maintenant des connexions entre vecteurs similaires. Neo4j vous permet d’affiner les paramètres de recherche comme le nombre maximal de connexions et les plus proches voisins pour un meilleur contrôle de la précision et de la vitesse de recherche.
Gestion des données
Zilliz Cloud gère les embeddings vectoriels et prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez interroger du texte, des images et d’autres types de données, et filtrer selon les métadonnées afin d’obtenir les résultats les plus précis et pertinents en une seule requête. C’est très important pour les applications d’IA qui nécessitent la gestion de données multimodales.
Neo4j intègre la recherche vectorielle à sa structure de graphe, vous pouvez combiner la similarité vectorielle avec des requêtes de graphe. Il prend en charge des vecteurs jusqu’à 4 096 dimensions et peut être appliqué aux propriétés des nœuds comme des relations, ce qui est parfait pour des cas d’utilisation comme les systèmes de recommandation qui reposent sur des données sémantiques et structurelles.
Évolutivité et performance
L’architecture de Zilliz Cloud permet une mise à l’échelle horizontale, en distribuant automatiquement la charge de travail à mesure que les données augmentent. Le stockage hiérarchisé déplace les données rarement consultées vers des niveaux de stockage moins coûteux.
Neo4j évolue au sein de sa structure de graphe et les index vectoriels peuvent être optimisés pour l’efficacité mémoire grâce à la quantification. Mais son évolutivité pour de grands jeux de données peut être limitée par rapport à la nature distribuée de Zilliz Cloud.
Flexibilité et personnalisation
Zilliz Cloud offre de la flexibilité dans la conception des requêtes et prend en charge plusieurs métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product pour différents modèles de machine learning. AutoIndex réduit le besoin de réglage manuel et offre des performances élevées.
Neo4j offre un contrôle précis du comportement des index vectoriels grâce au réglage des paramètres. Son intégration aux requêtes de graphe permet des applications hautement personnalisées, en particulier pour les jeux de données où les relations entre entités sont importantes.
Intégration et écosystème
Zilliz Cloud s’intègre aux frameworks d’IA et de machine learning populaires. Son option BYOC (Bring Your Own Cloud) prend en charge le déploiement sur AWS, Azure, Google Cloud afin que vous puissiez l’aligner sur votre infrastructure existante.
L’écosystème de Neo4j est centré sur les bases de données de graphes et se connecte bien à la visualisation de données, aux pipelines ETL et plus encore. Il est idéal pour les développeurs qui travaillent déjà dans un paradigme basé sur les graphes.
Facilité d’utilisation
Zilliz Cloud facilite la configuration et la maintenance en étant un service entièrement géré. Les développeurs peuvent se concentrer sur la création d’applications sans se soucier de l’infrastructure. AutoIndex réduit la complexité de la configuration de la base de données.
La recherche vectorielle de Neo4j est intégrée à son langage de requête, vous devez être familier avec sa syntaxe. Bien qu’il dispose d’une documentation solide, la courbe d’apprentissage peut être plus abrupte pour les développeurs qui découvrent les bases de données de graphes.
Coût
Le stockage hiérarchisé et les ressources de calcul personnalisables de Zilliz Cloud permettent une optimisation des coûts en fonction de la charge de travail. Le service entièrement géré élimine le coût d’infrastructure, mais cette commodité peut avoir un prix plus élevé pour les petits projets.
Le coût de Neo4j dépend des licences et de la complexité du déploiement. Bien qu’il offre de la flexibilité dans une configuration sur site ou basée sur le cloud, les coûts opérationnels peuvent augmenter pour les applications à grande échelle et exigeantes en performances.
Sécurité
Les deux plateformes disposent d’une sécurité de niveau entreprise incluant le chiffrement, le contrôle d’accès et des fonctionnalités de conformité. La sécurité de Zilliz Cloud est adaptée à la gestion des données sensibles, Neo4j prend en charge l’authentification et l’accès basé sur les rôles, afin que vous puissiez sécuriser l’accès aux données de graphe et vectorielles.
Quand choisir chacune
Zilliz Cloud convient aux applications qui doivent gérer des données distribuées à grande échelle avec une recherche vectorielle. L’indexation automatisée, la recherche hybride et l’évolutivité fluide le rendent parfait pour les charges de travail d’IA, en particulier celles avec des données multimodales comme le texte, les images et l’audio. Le service entièrement géré minimise la charge liée à l’infrastructure et permet un déploiement rapide ainsi que des opérations rentables pour des données en croissance.
Neo4j est destiné aux scénarios où les relations de graphe constituent une partie essentielle de l’application. La recherche de similarité vectorielle avec des requêtes basées sur les graphes le rend adapté à des cas d’utilisation tels que les systèmes de recommandation, la détection de fraude et les graphes de connaissances. Si vos données reposent fortement sur les relations et le contexte sémantique, la recherche intégrée graphe et vectorielle de Neo4j vous offre un avantage unique, mais nécessite davantage d’efforts de configuration et d’optimisation.
Résumé
Zilliz Cloud est destiné aux applications centrées sur l’IA qui ont besoin d’une gestion évolutive des données multimodales avec une charge minimale de gestion. Facile à utiliser et hautement automatisé, il est parfait pour les développeurs qui souhaitent un déploiement rapide.
Neo4j est un bon choix pour les applications où les relations de graphe sont essentielles et où la recherche vectorielle au sein du cadre graphe constitue un avantage unique. Mais il peut nécessiter davantage d’efforts pour être configuré et optimisé pour des charges de travail vectorielles à grande échelle.
En fin de compte, cela dépend des exigences de votre projet. Si votre priorité est une solution entièrement gérée et évolutive pour les charges de travail d’IA, Zilliz Cloud pourrait être le meilleur choix. Si votre application repose fortement sur des requêtes basées sur les graphes avec similarité vectorielle, Neo4j pourrait être la voie à suivre.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Zilliz Cloud et Neo4j, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous aider à cet égard 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 jeux 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 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 et de trouver celui qui convient 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 arguments 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 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 coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles courantes sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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