Redis vs Neo4j: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con l’avanzare delle tecnologie basate su IA e dati, selezionare un database vettoriale appropriato per la tua applicazione sta diventando sempre più importante. Redis e Vearch 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 Redis 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 ricerche di similarità efficienti, 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 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 appositamente progettati 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 di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Redis è un database in-memory e Neo4j è un database a grafo. Entrambi dispongono della ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità di ricerca vettoriale.
Redis: Panoramica e tecnologia di base
Redis era originariamente noto per l’archiviazione dei dati in-memory e ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite la Redis Vector Library, che ora fa parte di Redis Stack. Questo consente a Redis di eseguire ricerche di similarità vettoriale mantenendo la sua velocità e le sue prestazioni.
La ricerca vettoriale in Redis è costruita sopra la sua infrastruttura esistente, utilizzando l’elaborazione in-memory per un’esecuzione rapida delle query. Redis utilizza gli algoritmi FLAT e HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca approssimata del vicino più prossimo, il che consente ricerche rapide e accurate in spazi vettoriali ad alta dimensionalità.
Uno dei principali punti di forza della ricerca vettoriale di Redis è che può combinare la ricerca di similarità vettoriale con il filtraggio tradizionale su altri attributi. Questa ricerca ibrida consente agli sviluppatori di creare query complesse che considerano sia la similarità semantica sia criteri specifici di metadati, rendendola versatile per molte applicazioni basate sull’IA.
La Redis Vector Library fornisce un’interfaccia semplice affinché gli sviluppatori possano lavorare con dati vettoriali in Redis. Offre funzionalità come progettazione flessibile dello schema, query vettoriali personalizzate ed estensioni per attività correlate agli LLM, come caching semantico e gestione delle sessioni. Questo rende più facile per ingegneri AI/ML e data scientist integrare Redis nel loro flusso di lavoro IA, soprattutto per l’elaborazione e il recupero dei dati in tempo reale.
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 usa grafi Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per eseguire ricerche rapide approssimate 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, dove valori più alti 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’utilizzo 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 avviene con la procedura db.index.vector.queryNodes, che accetta come input un nome di indice, il numero di risultati e il vettore di query.
L’indicizzazione vettoriale di Neo4j ha 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 sulle relazioni dalla versione 5.18, quindi puoi cercare dati simili sulle 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. Per 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 assicurare che le raccomandazioni provengano dallo stesso genere o dalla stessa epoca preferiti dall’utente.
Differenze principali
Quando si sceglie tra Redis e Neo4j per la ricerca vettoriale, comprendere le differenze ti aiuterà a prendere la decisione giusta per il tuo caso d’uso. Confrontiamo queste tecnologie attraverso gli aspetti chiave più importanti per la ricerca vettoriale.
Metodologia di ricerca
Redis usa sia algoritmi FLAT sia HNSW (Hierarchical Navigable Small World) per la ricerca di similarità vettoriale. FLAT è adatto a dataset più piccoli in cui l’accuratezza è fondamentale, HNSW è una ricerca rapida approssimata dei vicini più prossimi per dataset più grandi.
Neo4j usa solo HNSW per la ricerca vettoriale, supporta vettori fino a 4096 dimensioni con funzioni di similarità coseno ed euclidea. Potrebbe sembrare limitato rispetto al doppio approccio di Redis, ma l’HNSW di Neo4j è ben ottimizzato e funziona per la maggior parte dei casi d’uso.
Gestione dei dati
Redis memorizza i vettori in memoria, quindi è estremamente veloce per le operazioni di lettura. Supporta query ibride che combinano la ricerca di similarità vettoriale con il filtro per attributi. Per esempio, puoi cercare immagini di prodotti simili filtrando al contempo per fascia di prezzo e categoria.
Neo4j adotta un approccio graph-first, memorizza i vettori come proprietà su nodi o relazioni. Questo è potente per dati connessi in cui le relazioni tra entità contano. Puoi combinare la ricerca di similarità vettoriale con query di attraversamento del grafo, quindi puoi eseguire operazioni complesse come trovare prodotti simili raccomandati dagli utenti nella tua rete sociale.
Scalabilità e prestazioni
L’architettura in-memory di Redis è estremamente veloce ma può essere costosa quando si gestiscono dataset di grandi dimensioni, poiché tutti i dati devono stare in memoria. Offre scalabilità orizzontale tramite Redis Cluster, quindi puoi suddividere i tuoi dati vettoriali su più nodi.
Neo4j offre scalabilità sia orizzontale sia verticale. La sua architettura nativa a grafo significa che è ottimizzata per dati connessi su larga scala. Gli indici vettoriali di Neo4j usano la quantizzazione per ridurre l’uso della memoria, il che può essere più conveniente per grandi dataset.
Integrazione ed ecosistema
Redis si integra bene con i framework di machine learning più diffusi e dispone di librerie client per più linguaggi di programmazione. Redis Stack ha moduli aggiuntivi per dati di serie temporali, ricerca e supporto JSON.
Neo4j ha una forte integrazione con strumenti di data science popolari come lo stack di data science di Python. Il linguaggio di query Cypher è progettato per operazioni su grafi, quindi è potente per applicazioni che necessitano sia di ricerca vettoriale sia di funzionalità a grafo.
Facilità d’uso
Redis ha una curva di apprendimento più semplice per le operazioni di ricerca vettoriale di base. La sintassi dei comandi è diretta e la documentazione di Redis Stack contiene esempi per l’implementazione della ricerca vettoriale.
Neo4j richiede l’apprendimento del linguaggio di query Cypher, che inizialmente richiede più tempo. Ma l’espressività di Cypher può rendere le query complesse più leggibili:
Considerazioni sui costi
Redis richiede più memoria poiché è un database in-memory, il che può aumentare i costi dell’infrastruttura per grandi dataset. Ma i suoi benefici in termini di prestazioni potrebbero compensare tali costi nei casi d’uso in cui la velocità è fondamentale.
Neo4j ha requisiti di memoria inferiori grazie alla sua architettura di archiviazione e alle funzionalità di quantizzazione. Dispone di edizioni community ed enterprise; l’edizione enterprise ha funzionalità aggiuntive come sicurezza avanzata e clustering.
Funzionalità di sicurezza
Entrambi dispongono di funzionalità di sicurezza. Redis ha ACL, crittografia SSL/TLS, controllo degli accessi basato sui ruoli. Neo4j Enterprise ha controllo degli accessi granulare e autenticazione avanzata.
Quando usare Redis per la ricerca vettoriale
Usa Redis quando le prestazioni della ricerca vettoriale in tempo reale sono la tua massima priorità, soprattutto in applicazioni che necessitano di risposte immediate come motori di raccomandazione, rilevamento delle frodi in tempo reale o funzionalità di ricerca semantica live. È ottimo quando il tuo dataset può stare in memoria e devi eseguire ricerche di similarità vettoriale ad alta produttività con filtraggio per attributi. È adatto ad applicazioni come raccomandazioni di prodotti e-commerce, sistemi di abbinamento dei contenuti o chatbot basati su IA che richiedono risposte immediate.
Quando usare Neo4j per la ricerca vettoriale
Usa Neo4j quando la tua applicazione deve comprendere e usare le relazioni tra entità e la ricerca di similarità vettoriale. È ottimo per applicazioni come knowledge graph, social network o sistemi di raccomandazione complessi in cui le relazioni tra gli elementi sono importanti quanto le similarità vettoriali. La combinazione dell’attraversamento del grafo con la ricerca vettoriale è adatta a casi d’uso come la scoperta di farmaci, motori di raccomandazione social o sistemi di rilevamento delle frodi che devono analizzare pattern nei dati connessi.
Conclusione
La scelta tra Redis e Neo4j per la ricerca vettoriale dipende dai tuoi requisiti di prestazioni, dalla struttura dei dati e dalle esigenze dell’applicazione. Redis è il più veloce e semplice per le operazioni di ricerca vettoriale in tempo reale, mentre Neo4j combina funzionalità a grafo con funzionalità di ricerca vettoriale. Usa Redis quando tempi di risposta nell’ordine dei millisecondi e una semplice ricerca di similarità vettoriale sono imprescindibili, e usa Neo4j quando devi combinare la ricerca vettoriale con un’analisi complessa delle relazioni nel tuo modello di dati. Ricorda che entrambi possono eseguire la ricerca vettoriale: si tratta solo di abbinare i loro punti di forza al tuo caso d’uso.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Redis e Neo4j, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d’uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti, ma distinti, 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 progettato per gli utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai propri casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché affidarsi ad affermazioni di marketing o prove aneddotiche.
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 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 un rapido sguardo alle prestazioni dei principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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