Qdrant vs Neo4j: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Qdrant 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. 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 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 (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell'IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali appositamente progettati 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 in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Qdrant è un database vettoriale appositamente progettato. Neo4j è un database a grafo con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Qdrant: panoramica e tecnologia di base
Qdrant è un database vettoriale per la ricerca di similarità e il machine learning. Costruito da zero per i dati vettoriali, è la scelta di riferimento per gli sviluppatori di IA. Qdrant ottimizza le prestazioni e può gestire dati vettoriali ad alta dimensionalità, un aspetto fondamentale per molti modelli ML moderni.
Uno dei principali punti di forza di Qdrant è la sua modellazione dei dati flessibile. Puoi archiviare e indicizzare non solo vettori, ma anche dati di payload associati a ciascun vettore. Questo significa che puoi eseguire query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio sui metadati, ottenendo così una ricerca più potente e sfumata. Qdrant garantisce la coerenza dei dati con transazioni conformi ad ACID anche durante operazioni concorrenti.
La ricerca vettoriale di Qdrant è al centro della piattaforma. Utilizza una versione personalizzata dell'algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per l'indicizzazione, che è efficiente negli spazi ad alta dimensionalità. La Distance Matrix API consente di calcolare in modo efficiente le distanze a coppie tra vettori, quindi è ottima per attività come clustering e riduzione della dimensionalità, anche con migliaia di vettori. Per scenari in cui la precisione conta più della velocità, Qdrant supporta anche la ricerca esatta e fornisce strumenti visivi per esplorare le relazioni tra vettori tramite la Graph UI.
Ciò che rende speciale Qdrant sono le sue funzionalità di query e ottimizzazione. Il suo linguaggio di query funziona perfettamente con la ricerca vettoriale e supporta operazioni complesse, inclusa una potente Facet API per aggregare e contare valori univoci nei dati. Le funzionalità di ottimizzazione della memoria, come l’indicizzazione su disco di testo e geo, consentono di gestire distribuzioni su larga scala mantenendo le prestazioni grazie alla cache intelligente. Qdrant dispone di sharding e replica automatici per la scalabilità e supporta vari tipi di dati e condizioni di query, dal matching di stringhe agli intervalli numerici e alle geo-localizzazioni. Le funzionalità di quantizzazione scalare, prodotto e binaria possono ridurre l’utilizzo della memoria e velocizzare la ricerca, soprattutto per vettori ad alta dimensionalità.
Puoi configurare il compromesso tra precisione della ricerca e prestazioni con matching sia approssimativo sia esatto, a seconda del tuo caso d’uso. L’architettura è progettata per scenari reali in cui la ricerca vettoriale deve essere combinata con filtraggio e aggregazione, quindi è ottima per creare applicazioni AI pratiche.
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 rapidamente ricerche approssimative 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, dove un valore più alto indica 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’utilizzo di 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 avviene con la procedura db.index.vector.queryNodes, che accetta come input un nome di indice, il numero di risultati e un vettore di query.
L’indicizzazione vettoriale di Neo4j presenta ottimizzazioni delle prestazioni come la quantizzazione, che riduce l’utilizzo 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 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 nelle proprietà delle relazioni.
Questo consente agli sviluppatori di creare applicazioni basate su AI. 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 utilizzare 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 principali
Tecnologia di base e metodologia di ricerca
Sia Qdrant sia Neo4j utilizzano l’algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale, ma ciascuno ha la propria implementazione. Qdrant ha sviluppato un HNSW personalizzato per spazi vettoriali ad alta dimensionalità. Questo include una Distance Matrix API che calcola in modo efficiente le distanze a coppie tra vettori, il che è perfetto per il clustering e la riduzione della dimensionalità.
Neo4j adotta un approccio diverso, supporta vettori fino a 4.096 dimensioni con funzioni di similarità sia coseno sia euclidea. La loro implementazione si concentra sull’integrazione della ricerca vettoriale con le query su grafo, così puoi combinare ricerche di similarità semantica con relazioni strutturali nei tuoi dati. Questo è potente quando devi considerare sia la similarità dei contenuti sia le relazioni tra i punti dati.
Gestione dei dati e architettura
Qdrant è ottimo per una modellazione dei dati flessibile, puoi archiviare vettori insieme ai dati di payload. Questo significa che puoi creare query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio dei metadati. Il sistema mantiene la coerenza dei dati tramite transazioni conformi ad ACID, quindi è affidabile anche durante operazioni concorrenti. Qdrant è forte per applicazioni che devono mantenere relazioni complesse tra vettori e i loro metadati.
Neo4j gestisce i dati attraverso la sua architettura a grafo. Con indici vettoriali sulle proprietà di nodi e relazioni (introdotti nella 5.18) puoi cercare dati simili sfruttando al contempo la struttura a grafo sottostante. Questo è ottimo quando comprendere le relazioni tra i punti dati è importante quanto trovare vettori simili.
Prestazioni e scalabilità
Le prestazioni di Qdrant sono ottimizzate tramite diversi meccanismi. Il sistema dispone di sharding e replica automatici per carichi di lavoro distribuiti, indicizzazione testuale e geografica su disco per grandi dataset e caching intelligente per i dati a cui si accede di frequente. Qdrant offre anche quantizzazione scalare, di prodotto e binaria per ridurre l’utilizzo della memoria senza compromettere la qualità della ricerca.
Neo4j ottimizza le prestazioni tramite la quantizzazione vettoriale, che comprime le rappresentazioni vettoriali per ridurre l’ingombro in memoria. Il sistema consente di ottimizzare parametri come le connessioni massime per nodo e i vicini più prossimi durante l’inserimento, così puoi trovare il giusto equilibrio tra accuratezza della ricerca e prestazioni per il tuo caso d’uso.
Capacità di query e funzionalità di ricerca
Il sistema di query di Qdrant è progettato per operazioni di ricerca vettoriale. Il linguaggio di query si integra bene con la ricerca vettoriale e dispone di una potente Facet API per aggregare e contare valori unici nei tuoi dati. Il sistema supporta vari tipi di dati e condizioni di query, sia corrispondenza approssimativa sia esatta. Questo ti permette di combinare la ricerca vettoriale con operazioni tradizionali di filtraggio e aggregazione.
Le query di Neo4j sono incentrate sulla sua eredità di database a grafo. La ricerca vettoriale è implementata tramite la procedura db.index.vector.queryNodes, che si integra bene con il linguaggio di query a grafo di Neo4j. Questo ti permette di combinare query di attraversamento del grafo con ricerche di similarità vettoriale e ottenere risultati con punteggi di similarità da 0 a 1. Gli indici vettoriali sulle relazioni consentono inoltre di trovare pattern simili nelle relazioni del grafo.
Qdrant vs Neo4j: un confronto pratico per la ricerca vettoriale
Quando si creano applicazioni AI, la scelta dello strumento di ricerca vettoriale può determinare il successo o il fallimento del tuo progetto. Sia Qdrant sia Neo4j sono ottime soluzioni, ma affrontano la ricerca vettoriale da direzioni diverse. Comprendere queste differenze ti aiuterà a scegliere la soluzione migliore per te.
Tecnologia di base e metodologia di ricerca
Alla base, sia Qdrant sia Neo4j usano l’algoritmo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale, ma ciascuno ha la propria implementazione. Qdrant ha la propria implementazione HNSW personalizzata per spazi vettoriali ad alta dimensionalità. Questo include Distance Matrix API, che calcola in modo efficiente le distanze a coppie tra vettori, ideale per clustering e riduzione della dimensionalità.
Neo4j adotta un approccio diverso, supporta vettori fino a 4096 dimensioni con funzioni di similarità sia coseno sia euclidea. La loro implementazione si concentra sull’integrazione della ricerca vettoriale con le query su grafo, così puoi combinare ricerche di similarità semantica con relazioni strutturali nei tuoi dati. Questo è particolarmente potente quando devi considerare sia la similarità dei contenuti sia le relazioni tra i punti dati.
Gestione dei dati e architettura
Qdrant è eccellente nella modellazione flessibile dei dati: puoi archiviare vettori insieme ai dati di payload. Questo significa che puoi creare query complesse che combinano la similarità vettoriale con il filtraggio dei metadati. Il sistema mantiene la coerenza dei dati tramite transazioni conformi ad ACID, quindi è affidabile anche durante operazioni concorrenti. Questa architettura rende Qdrant perfetto per applicazioni che devono mantenere relazioni complesse tra vettori e i loro metadati.
Neo4j gestisce i dati attraverso la sua architettura a grafo. Con il supporto per indici vettoriali su proprietà di nodi e relazioni (introdotto nella 5.18) puoi cercare dati simili usando al contempo la struttura a grafo sottostante. Questo è perfetto per scenari in cui comprendere le relazioni tra punti dati è importante quanto trovare vettori simili.
Prestazioni e scalabilità
Le prestazioni di Qdrant sono ottimizzate tramite diversi meccanismi. Il sistema dispone di sharding e replica automatici per carichi di lavoro distribuiti, indicizzazione su disco di testo e dati geografici per grandi dataset e caching intelligente per i dati a cui si accede frequentemente. Qdrant offre inoltre quantizzazione scalare, di prodotto e binaria per ridurre l’uso della memoria senza compromettere la qualità della ricerca.
Neo4j ottimizza le prestazioni tramite la quantizzazione vettoriale, che comprime le rappresentazioni vettoriali per ridurre l’impronta di memoria. Il sistema consente di perfezionare parametri come il numero massimo di connessioni per nodo e i vicini più prossimi durante l’inserimento, così puoi trovare il giusto equilibrio tra accuratezza della ricerca e prestazioni per il tuo caso d’uso.
Capacità di query e funzionalità di ricerca
Il sistema di query di Qdrant è progettato per operazioni di ricerca vettoriale. Il linguaggio di query è integrato con la ricerca vettoriale e dispone di una potente Facet API per aggregare e contare valori unici nei tuoi dati. Il sistema supporta vari tipi di dati e condizioni di query, sia con corrispondenza approssimativa sia esatta. Questa flessibilità ti consente di combinare la ricerca vettoriale con operazioni tradizionali di filtraggio e aggregazione.
L’approccio alle query di Neo4j è incentrato sulla sua eredità di database a grafo. La ricerca vettoriale è implementata tramite la procedura db.index.vector.queryNodes, integrata con il linguaggio di query a grafo di Neo4j. Questa integrazione ti consente di combinare query di attraversamento del grafo con ricerche di similarità vettoriale e ottenere risultati con punteggi di similarità da 0 a 1. L’aggiunta di indici vettoriali sulle relazioni rende ancora più efficace trovare pattern simili nelle relazioni del grafo.
Quando scegliere Qdrant
Qdrant è la scelta giusta quando il tuo focus principale è la ricerca di similarità vettoriale e devi gestire dati vettoriali ad alta dimensionalità su larga scala. È perfetto per scenari in cui stai costruendo motori di ricerca basati su AI, sistemi di raccomandazione o piattaforme di scoperta dei contenuti che richiedono una ricerca rapida per similarità con filtraggio complesso - ad esempio un sistema di ricerca di similarità tra immagini su larga scala, un servizio di recupero semantico dei documenti o un motore di raccomandazione di prodotti che deve gestire milioni di articoli con filtraggio complesso degli attributi.
Quando scegliere Neo4j
Neo4j è la scelta giusta quando la tua applicazione deve comprendere e utilizzare le relazioni tra punti dati e la similarità vettoriale. È perfetto per applicazioni in cui l’attraversamento del grafo e l’analisi delle relazioni sono centrali per il tuo caso d’uso - ad esempio knowledge graph con ricerca semantica, sistemi di rilevamento delle frodi che combinano il riconoscimento di pattern con la ricerca di similarità o strumenti di analisi dei social network che devono considerare sia le similarità tra utenti sia i pattern di connessione.
Conclusione
Entrambi hanno solide capacità di ricerca vettoriale, ma soddisfano esigenze principali diverse: Qdrant è perfetto per scenari di pura ricerca vettoriale con requisiti di alte prestazioni, Neo4j eccelle quando devi combinare la similarità vettoriale con le relazioni grafiche. La tua scelta dovrebbe dipendere dalle tue esigenze specifiche: scegli Qdrant se la ricerca vettoriale è la tua preoccupazione principale e hai bisogno di ottimizzazioni specializzate delle prestazioni, oppure scegli Neo4j se devi sfruttare le relazioni grafiche con la ricerca per similarità vettoriale. Considera la tua infrastruttura esistente, le competenze del team e se trarrai beneficio da funzionalità aggiuntive di database a grafo quando prendi la tua decisione.
Leggi questo per avere una panoramica di Qdrant 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 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 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 trovare quello che si adatta 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 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 comunità 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 con i tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella classifica di VectorDBBench.
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