Elasticsearch vs Neo4j: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l’evoluzione delle applicazioni guidate dall’AI, l’importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sopravvalutata. Questo post del blog discuterà due database di spicco con capacità di ricerca vettoriale: Elasticsearch e Neo4j. Ciascuno offre capacità robuste per gestire la ricerca vettoriale, una funzionalità essenziale per applicazioni come motori di raccomandazione, recupero di immagini e ricerca semantica. Il nostro obiettivo è fornire a sviluppatori e ingegneri un confronto chiaro, aiutandoli a decidere quale database si allinea meglio ai loro requisiti specifici.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Elasticsearch vs Neo4j esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Consentendo ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di AI, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d’uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei large language models (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’AI.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene e Neo4j è un database a grafo. Entrambi hanno la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Elasticsearch: Panoramica e tecnologia di base
Elasticsearch è un motore di ricerca open source costruito sopra la libreria Apache Lucene. È noto per l’indicizzazione in tempo reale e la ricerca full text, quindi è una soluzione di riferimento per applicazioni pesanti e analisi dei log. Elasticsearch consente di cercare e analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
Elasticsearch è stato creato per la ricerca e l’analisi, con funzionalità come ricerca fuzzy, corrispondenza di frasi e ranking di rilevanza. È ottimo per scenari in cui sono richieste query di ricerca complesse e recupero dei dati in tempo reale. Con l’ascesa delle applicazioni di AI, Elasticsearch ha aggiunto capacità di ricerca vettoriale, così può eseguire ricerca di similarità e ricerca semantica, necessarie per casi d’uso di AI come riconoscimento delle immagini, recupero di documenti e Generative AI.
Ricerca vettoriale
La ricerca vettoriale è integrata in Elasticsearch tramite Apache Lucene. Lucene organizza i dati in segmenti immutabili che vengono uniti periodicamente, i vettori vengono aggiunti ai segmenti nello stesso modo delle altre strutture dati. Il processo prevede il buffering dei vettori in memoria al momento dell’indicizzazione, quindi la serializzazione di questi buffer come parte dei segmenti quando necessario. I segmenti vengono uniti periodicamente per l’ottimizzazione, e le ricerche combinano i risultati vettoriali su tutti i segmenti.
Per l’indicizzazione vettoriale, Elasticsearch utilizza l’algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) che crea un grafo in cui vettori simili sono collegati tra loro. Questo viene scelto per la sua semplicità, le solide prestazioni nei benchmark e la capacità di gestire aggiornamenti incrementali senza richiedere un riaddestramento completo dell’indice. Il sistema esegue ricerche vettoriali tipicamente in decine o centinaia di millisecondi, molto più velocemente degli approcci brute force.
L’architettura tecnica di Elasticsearch è uno dei suoi maggiori punti di forza. Il sistema supporta ricerche lock free anche durante l’indicizzazione concorrente e mantiene una rigorosa coerenza tra campi diversi durante l’aggiornamento dei documenti. Quindi, se aggiorni sia campi vettoriali sia campi keyword, le ricerche vedranno o tutti i vecchi valori o tutti i nuovi valori, la coerenza dei dati è garantita. Sebbene il sistema possa scalare oltre la RAM disponibile, le prestazioni sono ottimizzate quando i dati vettoriali stanno in memoria.
Oltre alle capacità fondamentali di ricerca vettoriale, Elasticsearch fornisce funzionalità pratiche di integrazione che lo rendono estremamente prezioso. Le ricerche vettoriali possono essere combinate con i filtri tradizionali di Elasticsearch, quindi puoi fare ricerca ibrida che combina la similarità vettoriale con i risultati della ricerca full text. La ricerca vettoriale è pienamente compatibile con le funzionalità di sicurezza, le aggregazioni e l’ordinamento degli indici di Elasticsearch, quindi è una soluzione completa per i casi d’uso di ricerca moderni.
Neo4J: Le basi
La ricerca vettoriale di Neo4j consente agli sviluppatori di creare indici vettoriali per cercare dati simili nel loro grafo. Questi indici funzionano con proprietà dei nodi che contengono embedding vettoriali - rappresentazioni numeriche di dati come testo, immagini o audio che catturano il significato dei dati. Il sistema supporta vettori fino a 4096 dimensioni e funzioni di similarità coseno ed euclidea.
L’implementazione utilizza grafi Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per eseguire ricerche approssimate veloci dei k-nearest neighbor. Quando interroghi un indice vettoriale, specifichi quanti vicini vuoi recuperare e il sistema restituisce i nodi corrispondenti ordinati per punteggio di similarità. Questi punteggi vanno da 0 a 1, con valori più alti che indicano maggiore similarità. L’approccio HNSW funziona bene mantenendo connessioni tra vettori simili e consentendo al sistema di saltare rapidamente a diverse parti dello spazio vettoriale.
La creazione e l’uso degli indici vettoriali avvengono tramite il linguaggio di query. Puoi creare indici con il comando CREATE VECTOR INDEX e specificare parametri come le dimensioni del vettore e la funzione di similarità. Il sistema convaliderà che vengano indicizzati solo vettori delle dimensioni configurate. L’interrogazione di questi indici viene eseguita con la procedura db.index.vector.queryNodes, che prende come input un nome di indice, il numero di risultati e il vettore di query.
L’indicizzazione vettoriale di Neo4j include ottimizzazioni delle prestazioni come la quantizzazione, che riduce l’uso della memoria comprimendo le rappresentazioni vettoriali. Puoi regolare il comportamento dell’indice con parametri come il numero massimo di connessioni per nodo (M) e il numero di vicini più prossimi tracciati durante l’inserimento (ef_construction). Sebbene questi parametri ti consentano di bilanciare accuratezza e prestazioni, i valori predefiniti funzionano bene per la maggior parte dei casi d’uso. Il sistema supporta anche indici vettoriali sulle relazioni dalla versione 5.18, quindi puoi cercare dati simili sulle proprietà delle relazioni.
Ciò consente agli sviluppatori di creare applicazioni basate sull’IA. Combinando query su grafi con la ricerca di similarità vettoriale, le applicazioni possono trovare dati correlati in base al significato semantico, non a corrispondenze esatte. Ad esempio, un sistema di raccomandazione di film potrebbe usare vettori di embedding della trama per trovare film simili, utilizzando al contempo la struttura del grafo per assicurarsi che le raccomandazioni provengano dallo stesso genere o periodo preferito dall’utente.
Differenze chiave
Implementazione e architettura della ricerca
Elasticsearch utilizza Apache Lucene per la ricerca vettoriale con un algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World). I dati sono archiviati in segmenti immutabili e i vettori vengono bufferizzati in memoria al momento dell’indicizzazione. I segmenti vengono uniti periodicamente per l’ottimizzazione, mentre la ricerca è lock-free durante l’indicizzazione concorrente. Elasticsearch garantisce la coerenza dei dati tra gli aggiornamenti dei campi.
Neo4j utilizza HNSW per la ricerca vettoriale, supporta fino a 4096 dimensioni e funzioni di similarità coseno ed euclidea. La quantizzazione viene utilizzata per ridurre l’uso della memoria e, dalla versione 5.18, sono supportati gli indici vettoriali sulle relazioni. Puoi regolare vari parametri per bilanciare accuratezza e prestazioni, ma le impostazioni predefinite dovrebbero essere sufficienti per la maggior parte dei casi d’uso.
Capacità di gestione dei dati
Elasticsearch eccelle nell’indicizzazione in tempo reale e nella ricerca full-text. Gestisce la ricerca combinata su campi vettoriali e keyword e grandi quantità di dati semi-strutturati. Le aggregazioni, l’ordinamento degli indici e la coerenza rigorosa durante gli aggiornamenti lo rendono ideale per casi d’uso di ricerca complessi.
Neo4j adotta un approccio diverso: è progettato per le relazioni nei dati a grafo. Crea indici vettoriali sulle proprietà dei nodi e gestisce embedding vettoriali per diversi tipi di dati: testo, immagini, audio. L’architettura orientata ai grafi consente potenti combinazioni di query su grafi con similarità vettoriale; è ideale per raccomandazioni basate sulle relazioni.
Prestazioni e scalabilità
Elasticsearch è molto veloce, con ricerca vettoriale in millisecondi. È ottimale quando i dati vettoriali entrano in memoria, ma può scalare oltre la memoria con alcuni compromessi sulle prestazioni. Il suo approccio di indicizzazione concorrente e unione dei segmenti garantisce efficienza anche sotto carichi elevati.
L’architettura delle prestazioni di Neo4j è incentrata su flessibilità ed efficienza. Tramite parametri come il numero massimo di connessioni per nodo e la quantizzazione, ottimizza l’uso della memoria mantenendo la velocità di ricerca. La ricerca approssimata veloce dei k-nearest neighbor, combinata con gli indici vettoriali sulle relazioni, offre una ricerca solida su dati connessi.
Funzionalità di integrazione
Elasticsearch offre molte opzioni di integrazione, particolarmente adatte ai casi d’uso di ricerca ibrida che combinano similarità vettoriale con ricerca full-text. Dispone di funzionalità di sicurezza integrate e supporta vari metodi di aggregazione, quindi si adatta bene a molti casi d’uso.
Neo4j integra la ricerca vettoriale direttamente nel suo linguaggio di query per grafi. Dispone di procedure specializzate come db.index.vector.queryNodes per la ricerca vettoriale e consente di combinare query su grafi con similarità vettoriale. Questo è particolarmente utile per applicazioni basate sull’IA in cui il filtraggio basato su grafo dei risultati della ricerca vettoriale aggiunge una dimensione extra alla ricerca.
Quando usare Elasticsearch
Elasticsearch è la scelta ideale per applicazioni che richiedono la ricerca su grandi insiemi di documenti, specialmente quando è necessario combinare la ricerca testuale con la similarità vettoriale. È ottimo per applicazioni come sistemi di raccomandazione di contenuti, ricerca semantica di documenti o analisi di log su larga scala, dove è necessario cercare tra milioni di documenti, avere tempi di risposta rapidi e più criteri di ricerca. È indicato quando bisogna gestire un’elevata capacità di indicizzazione e disponibilità della ricerca, quindi perfetto per applicazioni con ingestione continua dei dati e ricerca in tempo reale.
Quando usare Neo4j
Neo4j è la scelta ideale quando il valore centrale della tua applicazione sta nel comprendere e sfruttare le relazioni tra i punti dati. È ottimo per applicazioni come social network, sistemi di rilevamento delle frodi o motori di raccomandazione, dove le connessioni tra le entità contano tanto quanto le entità stesse. La combinazione di grafo con ricerca vettoriale è particolarmente potente quando devi trovare elementi simili tenendo conto delle loro relazioni e del contesto, come trovare prodotti simili in una categoria specifica o pattern in dati connessi.
Conclusione
Sia Elasticsearch sia Neo4j dispongono di ricerca vettoriale, ma sono adatti a casi d’uso diversi. Elasticsearch è ottimo per la ricerca di documenti su larga scala grazie alla sua ricerca full text matura e alla ricerca vettoriale efficiente, mentre Neo4j è valido per combinare query basate sulle relazioni con la ricerca di similarità vettoriale. La tua scelta dovrebbe basarsi sui tuoi requisiti: scegli Elasticsearch se hai bisogno di ricerca di documenti e puoi gestire dati su larga scala con criteri di ricerca complessi, oppure scegli Neo4j se la tua applicazione trae vantaggio dalla comprensione e dall’interrogazione delle relazioni tra punti dati. Considera la struttura dei tuoi dati, la scala e quanto le relazioni siano centrali per la tua applicazione quando prendi la decisione finale.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Elasticsearch e Neo4j, ma per valutarli devi farlo in base al tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto di database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e i tuoi pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e di trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su dichiarazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai un rapido sguardo alle prestazioni dei principali database vettoriali nella VectorDBBench Leaderboard.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.