pgvector vs Neo4j: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con l'avanzare delle tecnologie basate sull'IA e sui dati, la scelta di un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. pgvector e Neo4j sono due opzioni in questo ambito. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per il tuo progetto.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare pgvector e 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 IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'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 modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito) e Weaviate
- 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 in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
pgvector è un database tradizionale e Neo4j è un database a grafo. Entrambi dispongono della ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
pgvector: Panoramica e tecnologia di base
pgvector è un'estensione per PostgreSQL che aggiunge il supporto per le operazioni vettoriali. Consente agli utenti di archiviare e interrogare embedding vettoriali direttamente all'interno del proprio database PostgreSQL, offrendo funzionalità di ricerca per similarità vettoriale senza la necessità di un database vettoriale separato.
Le funzionalità principali di pgvector includono:
- Supporto per la ricerca del vicino più prossimo esatta e approssimativa
- Integrazione con i meccanismi di indicizzazione di PostgreSQL
- Capacità di eseguire operazioni vettoriali come addizione e sottrazione
- Supporto per varie metriche di distanza (euclidea, coseno, prodotto interno)
pgvector, per impostazione predefinita, impiega la ricerca esatta del vicino più prossimo, che garantisce un richiamo perfetto ma può essere più lenta per dataset di grandi dimensioni. Per ottimizzare le prestazioni, pgvector offre la possibilità di creare indici per la ricerca approssimativa del vicino più prossimo. Questo approccio sacrifica parte dell'accuratezza a favore di una velocità significativamente migliorata, un compromesso spesso conveniente in molte applicazioni reali.
È importante notare che l’aggiunta di un indice approssimativo può modificare i risultati delle query. Questo è diverso dai tipici indici di database, che non influiscono sui risultati effettivi restituiti. I due tipi di indici approssimativi supportati da pgvector sono:
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Introdotto nella versione 0.5.0 di pgvector, HNSW è noto per le sue alte prestazioni e la qualità dei risultati. Costruisce una struttura a grafo multilivello che consente una rapida traversata durante le ricerche.
- IVFFlat (Inverted File Flat): Questo metodo divide lo spazio vettoriale in cluster. Durante una ricerca, identifica prima i cluster più rilevanti e poi esegue una ricerca esatta all’interno di quei cluster. Questo può velocizzare significativamente le ricerche in dataset di grandi dimensioni.
La scelta tra questi tipi di indice dipende dal tuo caso d’uso specifico, considerando fattori come la dimensione del dataset, la velocità di query richiesta e il compromesso accettabile in termini di accuratezza. HNSW offre generalmente prestazioni migliori ma può utilizzare più memoria, mentre IVFFlat può essere più efficiente in termini di memoria ma potrebbe essere leggermente più lento o meno accurato in alcuni casi.
Quando implementi pgvector nel tuo progetto, prova a sperimentare con entrambi i tipi di indice e i loro parametri per trovare la configurazione ottimale per le tue esigenze specifiche. Questo processo di ottimizzazione può influire sulle prestazioni e sull’accuratezza delle operazioni di ricerca vettoriale.
Vuoi imparare come iniziare a usare pgvector? Dai un’occhiata a questo tutorial!
Neo4J: Le basi
La ricerca vettoriale di Neo4j consente agli sviluppatori di creare indici vettoriali per cercare dati simili all’interno del 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 approssimative rapide dei k vicini più prossimi. Quando si interroga un indice vettoriale, si specifica quanti vicini si desidera 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 dimensioni dei vettori e 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 accetta come input il nome di un 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 permettano di bilanciare accuratezza e prestazioni, i valori predefiniti funzionano bene per la maggior parte dei casi d’uso. Il sistema supporta anche indici vettoriali per relazioni dalla versione 5.18, quindi puoi cercare dati simili nelle proprietà delle relazioni.
Questo consente agli sviluppatori di creare applicazioni basate sull’AI. Combinando query su grafo con applicazioni di ricerca per similarità vettoriale, è possibile 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, usando al contempo la struttura del grafo per garantire che le raccomandazioni provengano dallo stesso genere o periodo preferito dall’utente.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
pgvector utilizza operazioni vettoriali direttamente all'interno di PostgreSQL, supporta sia la ricerca esatta sia quella approssimativa del vicino più prossimo (ANN). Offre opzioni:
- Ricerca esatta: richiamo perfetto, adatta a dataset più piccoli o dove l'accuratezza è la massima priorità.
- Ricerca approssimativa: tipi di indice HNSW e IVFFlat per tempi di query più rapidi, compromesso tra accuratezza e velocità.
Neo4j utilizza un grafo HNSW per la ricerca approssimativa dei k vicini più prossimi nel contesto di un database a grafo. Questo utilizza la struttura del grafo per ottimizzare la ricerca per applicazioni in cui le relazioni tra entità (ad es. nodi) sono importanti.
Entrambi supportano metriche di distanza come la similarità coseno e la distanza euclidea, ma le relazioni a grafo di Neo4j aggiungono un livello di complessità per scenari di ricerca ibrida grafo + vettore.
Gestione dei dati
- pgvector è valido per ambienti in cui i dati strutturati e semi-strutturati sono gestiti nativamente da PostgreSQL. Puoi archiviare vettori insieme ai dati relazionali nello stesso database, semplificando la vita.
- Neo4j è ottimizzato per i dati a grafo, quindi è migliore se i tuoi dati sono naturalmente una rete (ad es. social network, sistema di raccomandazione). Può combinare query a grafo con ricerca vettoriale per il recupero semantico dei dati nel contesto del grafo.
Se stai integrando la ricerca all'interno di dati tabellari strutturati, pgvector potrebbe risultare più naturale. Per dati connessi a grafo, Neo4j ha un vantaggio.
Scalabilità e prestazioni
pgvector utilizza il meccanismo di scalabilità di PostgreSQL, che può richiedere sharding o partizionamento esterni per dataset molto grandi. L'ottimizzazione delle prestazioni comporta la sperimentazione con tipi di indice e configurazione di PostgreSQL.
Neo4j supporta l'archiviazione distribuita nativa dei grafi e l'esecuzione delle query. La ricerca vettoriale basata su HNSW è ottimizzata per la scalabilità e la quantizzazione vettoriale riduce l'utilizzo della memoria mantenendo buone prestazioni.
Se il tuo carico di lavoro cresce molto o beneficia di un'architettura distribuita, Neo4j potrebbe gestire meglio la crescita, specialmente per dati incentrati sui grafi.
Flessibilità e personalizzazione
pgvector fornisce un'integrazione diretta con i meccanismi di indicizzazione e query di PostgreSQL, consente operazioni vettoriali personalizzate (ad es. addizione, sottrazione). È adatto ad applicazioni che richiedono un controllo approfondito sulla strategia di indicizzazione.
Neo4j fornisce personalizzazione tramite il suo linguaggio di query (Cypher) e supporta la ricerca vettoriale sia su nodi sia su relazioni, consente un modello dati creativo per applicazioni basate sull'AI. Ma Cypher potrebbe richiedere una curva di apprendimento per sviluppatori che non hanno familiarità con i database a grafo.
Per un modello dati tradizionale, pgvector risulta più naturale, mentre Neo4j eccelle nelle architetture graph-first.
Integrazione ed ecosistema
- pgvector si integra bene nell'ecosistema di PostgreSQL, supporta l'integrazione con ORM e piattaforme di analytics.
- Neo4j si integra bene con strumenti e framework basati su grafi. Il suo ecosistema include connettori per linguaggi come Python, strumenti come Neo4j Bloom, workflow AI/ML.
La tua scelta dipende dal fatto che il tuo stack ruoti attorno a strumenti per dati relazionali o a grafo.
Facilità d'uso
pgvector è facile da usare per gli utenti PostgreSQL, con modifiche minime al workflow esistente. È semplice per team già familiari con i database relazionali.
Neo4j ha una curva di apprendimento più ripida per team senza esperienza con database a grafo. Ma la sua documentazione e le risorse della community sono ricche, possono aiutare gli sviluppatori a mettersi al passo.
Se la semplicità è la priorità, pgvector è più facile da iniziare a usare.
Costo
- pgvector è open-source, beneficia del modello open-source di PostgreSQL. Il costo dipende in larga misura dall'infrastruttura su cui lo distribuisci.
- Neo4j ha una struttura dei costi più complessa, specialmente per offerte enterprise o cloud gestite. Le sue funzionalità avanzate potrebbero giustificare il costo per casi d'uso fortemente basati su grafi.
Se il budget è un vincolo, pgvector è più conveniente a meno che le funzionalità di Neo4j non siano indispensabili.
Sicurezza
Entrambi i sistemi hanno solide opzioni di sicurezza, ma l'implementazione differisce:
- pgvector eredita le funzionalità di sicurezza mature di PostgreSQL, inclusi il controllo degli accessi basato sui ruoli, SSL e la crittografia dei dati.
- Neo4j dispone di funzionalità di sicurezza avanzate come l’accesso basato sui ruoli per i dati a grafo, il controllo degli accessi granulare e la crittografia per l’indice vettoriale.
La tua scelta dipende dal fatto che tu abbia bisogno di una sicurezza finemente configurata per i dati a grafo o che ti affidi al modello di sicurezza di PostgreSQL.
Quando usare pgvector
pgvector è pensato per team che usano già PostgreSQL o che lavorano con dati strutturati e semi-strutturati in cui gli embedding vettoriali sono un nuovo requisito. È perfetto per applicazioni che richiedono una semplice integrazione con dati relazionali, come raccomandazioni e-commerce, ricerca di similarità tra documenti o analytics potenziate dall’AI. pgvector supporta sia la ricerca esatta sia quella approssimata, ma poiché è così strettamente integrato con PostgreSQL, è più adatto a dataset più piccoli o a scenari in cui l’intera applicazione può essere eseguita all’interno di un singolo database.
Quando usare Neo4j
Neo4j è più indicato quando i tuoi dati sono naturalmente complessi, come social network, sistemi di raccomandazione o knowledge graph. La sua capacità di combinare query su grafi con la ricerca vettoriale abilita casi d’uso ibridi, come trovare elementi semanticamente simili all’interno di specifici vincoli di grafo. Se disponi di dati a grafo distribuiti su larga scala o hai bisogno di ottimizzazioni avanzate per attraversamenti di grafo e operazioni vettoriali, Neo4j è la scelta giusta.
Conclusione
pgvector è ottimo per la semplicità e l’integrazione fluida con PostgreSQL per dati strutturati e semi-strutturati, mentre Neo4j offre maggiore flessibilità nel combinare dati a grafo con la ricerca vettoriale. La scelta dipende in ultima analisi dal tuo caso d’uso: pgvector è adatto a scenari semplici di database relazionale, Neo4j è adatto ad applicazioni incentrate sui grafi. Valuta il tipo di dati, la complessità del carico di lavoro e le esigenze di scalabilità per capire quale strumento si adatta ai tuoi obiettivi.
Leggi questo per ottenere una panoramica di pgvector e Neo4j, ma per valutarli devi basarti sul 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. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e 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 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 invece che su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato 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 impegnata 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 classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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