MongoDB vs Neo4j: scegliere il database giusto per le applicazioni GenAI
Con l'evoluzione delle applicazioni guidate dall'IA, l'importanza delle capacità di ricerca vettoriale nel supportare questi progressi non può essere sopravvalutata. Questo post del blog discuterà due database di rilievo con capacità di ricerca vettoriale: MongoDB e Neo4j. Ognuno offre solide capacità 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 nella decisione su quale database si allinei meglio ai loro requisiti specifici.
Cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare MongoDB 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. Abilitando efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, consentendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per 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 anche 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'IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
- Database vettoriali progettati appositamente 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.
MongoDB è un database NoSQL e Neo4j è un database a grafo. Entrambi hanno la ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
MongoDB: Le basi
MongoDB Atlas Vector Search è una funzionalità che consente di eseguire ricerche di similarità vettoriale sui dati archiviati in MongoDB Atlas. Puoi indicizzare e interrogare embedding vettoriali ad alta dimensionalità insieme ai tuoi dati documentali ed eseguire IA e machine learning direttamente nel database.
Alla base, Atlas Vector Search utilizza l'algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per indicizzare e cercare dati vettoriali. Questo crea un grafo multilivello dello spazio vettoriale, così puoi eseguire ricerche Approximate Nearest Neighbor (ANN). È un equilibrio tra velocità e accuratezza per la ricerca vettoriale su larga scala. Atlas Vector Search supporta anche le ricerche Exact Nearest Neighbors (ENN), che danno priorità all'accuratezza rispetto alle prestazioni per query fino a 10.000 documenti.
Uno dei grandi vantaggi di Atlas Vector Search è la sua integrazione con il modello documentale flessibile di MongoDB. Puoi archiviare gli embedding vettoriali insieme ad altri dati del documento, così da poter cercare in modo più contestuale e preciso. Puoi interrogare qualsiasi tipo di dato che possa essere incorporato fino a 4096 dimensioni. Atlas Vector Search ti consente di combinare ricerche di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale dei documenti. Ad esempio, una ricerca semantica di prodotti potrebbe essere filtrata per categoria, fascia di prezzo o disponibilità.
Atlas Vector Search supporta anche la ricerca ibrida, combinando la ricerca vettoriale con la ricerca full text per risultati più granulari. Questo è diverso da Atlas Search, che è focalizzato sulla ricerca basata su parole chiave. La piattaforma si integra con servizi e strumenti AI popolari, così puoi usarla con modelli di embedding di provider come OpenAI, VoyageAI e molti altri elencati su Hugging Face. Supporta anche framework open-source come LangChain e LlamaIndex per creare applicazioni che utilizzano Large Language Models (LLMs).
Per garantire scalabilità e prestazioni, MongoDB Atlas fornisce Search Nodes, che offre un’infrastruttura dedicata per i carichi di lavoro di Atlas Search e Vector Search. Questo ti consente di avere risorse di calcolo ottimizzate e una scalabilità indipendente delle esigenze di ricerca, così ottieni migliori prestazioni su larga scala.
Avendo queste capacità nell’ecosistema MongoDB, Atlas Vector Search è una soluzione completa per gli sviluppatori che creano applicazioni basate su AI, sistemi di raccomandazione o funzionalità di ricerca avanzate. Non c’è bisogno di un database vettoriale separato: puoi usare la scalabilità e le ricche funzionalità di MongoDB insieme alla ricerca vettoriale.
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 vicini più prossimi. 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 in 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 verificherà che vengano indicizzati solo vettori delle dimensioni configurate. L’interrogazione di questi indici viene eseguita con la procedura db.index.vector.queryNodes, che prende in input un nome di indice, il numero di risultati e il vettore di query.
L’indicizzazione vettoriale di Neo4j dispone di 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, così puoi cercare dati simili nelle proprietà delle relazioni.
Questo consente agli sviluppatori di creare applicazioni basate su AI. Combinando query su grafo 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, mentre utilizza la struttura del grafo per garantire che le raccomandazioni provengano dallo stesso genere o periodo preferito dall’utente.
Differenze chiave
Architettura e approccio di ricerca
MongoDB Atlas Vector Search integra la ricerca vettoriale nella sua architettura basata su documenti, così puoi archiviare vettori insieme ad altri dati del documento. Neo4j integra la ricerca vettoriale nella sua struttura a grafo, quindi puoi cercare vettori nelle proprietà di nodi e relazioni. Entrambi utilizzano l’algoritmo HNSW per ricerche approssimate dei vicini più prossimi e supportano fino a 4096 dimensioni.
Modello dati e flessibilità delle query
L’approccio di MongoDB è ottimo quando devi combinare ricerche vettoriali con filtri basati su documenti. Ad esempio, puoi cercare prodotti simili filtrando per fascia di prezzo o disponibilità. Il punto di forza di Neo4j è la sua capacità di attraversare le relazioni: puoi usare la similarità vettoriale per trovare contenuti correlati utilizzando al contempo le relazioni del grafo per aggiungere contesto e vincoli alle tue ricerche. Entrambi supportano le funzioni di similarità coseno ed euclidea.
Integrazione ed ecosistema
MongoDB Atlas Vector Search ha integrazioni integrate con servizi AI popolari come OpenAI e VoyageAI, oltre a framework come LangChain e LlamaIndex. Supporta anche la ricerca ibrida, combinando ricerca vettoriale e ricerca full text. Neo4j si concentra maggiormente sulle integrazioni specifiche per i grafi e ti consente di usare qualsiasi modello di embedding tu preferisca.
Scalabilità e prestazioni
MongoDB Atlas dispone di Search Nodes dedicati per i carichi di lavoro di ricerca vettoriale, così puoi scalare la ricerca in modo indipendente. Neo4j offre ottimizzazioni delle prestazioni come la quantizzazione vettoriale e parametri configurabili per bilanciare accuratezza e velocità. Entrambi possono gestire operazioni vettoriali su larga scala, ma l’infrastruttura dedicata di MongoDB potrebbe dargli un vantaggio per carichi di lavoro di pura ricerca.
Quando usare MongoDB Atlas Vector Search
Usa MongoDB Atlas Vector Search quando la tua applicazione deve gestire grandi quantità di dati basati su documenti con ricerca vettoriale. È ottimo quando devi combinare query documentali tradizionali con ricerca semantica, come piattaforme di e-commerce che necessitano di ricerca di similarità dei prodotti con filtri per categoria, prezzo o disponibilità. È particolarmente valido quando fai un uso intensivo di servizi AI e integrazioni LLM, poiché dispone di connessioni integrate con OpenAI, VoyageAI, LangChain e LlamaIndex. L’infrastruttura Search Nodes è adatta per applicazioni che devono scalare i carichi di lavoro di ricerca in modo indipendente.
Quando usare Neo4j Vector Search
La ricerca vettoriale di Neo4j è ottima quando devi comprendere le relazioni tra punti dati. È la scelta migliore per motori di raccomandazione che devono considerare sia la similarità dei contenuti sia relazioni complesse tra elementi, utenti e categorie. Puoi applicare la ricerca vettoriale sia ai nodi sia alle relazioni, quindi è adatta per applicazioni come grafi della conoscenza, sistemi di rilevamento delle frodi o social network, dove le connessioni tra entità sono importanti quanto le entità stesse. L’approccio di Neo4j è particolarmente valido quando devi combinare algoritmi sui grafi con ricerche di similarità vettoriale.
Conclusione
La tua scelta tra MongoDB Atlas e Neo4j per la ricerca vettoriale dipende dal tuo modello dati e dai requisiti dell’applicazione. MongoDB Atlas è una soluzione più integrata, con forti capacità di filtraggio basato su documenti e connessioni integrate ai servizi AI, quindi è ottima per applicazioni che necessitano di archiviazione documentale flessibile con ricerca semantica. Neo4j ha punti di forza unici nella ricerca vettoriale basata sulle relazioni e nell’analisi dei grafi, quindi è la scelta migliore quando le relazioni dei tuoi dati sono fondamentali per la funzionalità della tua applicazione. Considera le tue esigenze specifiche relative a struttura dei dati, scalabilità e integrazione quando prendi la decisione, poiché entrambi offrono una robusta ricerca vettoriale ma eccellono in aree diverse.
Leggi questo per avere una panoramica di MongoDB e Neo4J, ma per valutarli devi basarti sul tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutarti è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto tra database vettoriali. Alla fine, 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 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) usando i propri dataset e 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 affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con 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 le funzionalità e le prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
Ulteriori risorse su VectorDB, GenAI e ML
Continua a leggere
How Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.
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.