Vespa vs Neo4j: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Vespa 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 efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo un'analisi e un recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti per l'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)
- 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.
Vespa 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.
Vespa: Panoramica e tecnologia di base
Vespa è un potente motore di ricerca e database vettoriale in grado di gestire più tipi di ricerche contemporaneamente. È eccellente nella ricerca vettoriale, nella ricerca testuale e nella ricerca attraverso dati strutturati. Ciò significa che puoi usarlo per trovare elementi simili (come immagini o prodotti), cercare parole specifiche nel testo e filtrare i risultati in base a elementi come date o numeri - tutto in un'unica operazione. Vespa è flessibile e può lavorare con diversi tipi di dati, da semplici numeri a strutture complesse.
Una delle caratteristiche distintive di Vespa è la sua capacità di eseguire ricerche vettoriali. Puoi aggiungere qualsiasi numero di campi vettoriali ai tuoi documenti, e Vespa li esaminerà rapidamente. Può persino gestire tipi speciali di vettori chiamati tensori, utili per rappresentare elementi come embedding di documenti in più parti. Vespa è intelligente nel modo in cui archivia e cerca questi vettori, quindi può gestire quantità davvero grandi di dati senza rallentare.
Vespa è progettato per essere estremamente veloce ed efficiente. Utilizza un proprio motore speciale scritto in C++ per gestire la memoria ed eseguire ricerche, il che lo aiuta a offrire buone prestazioni anche quando si lavora con query complesse e molti dati. È progettato per continuare a funzionare senza problemi anche quando stai aggiungendo nuovi dati o gestendo molte ricerche contemporaneamente. Questo lo rende ideale per grandi applicazioni reali che devono gestire molto traffico e molti dati.
Un altro aspetto interessante di Vespa è che può scalare automaticamente per gestire più dati o traffico. Puoi aggiungere più computer alla tua configurazione Vespa, e distribuirà automaticamente il lavoro tra di essi. Questo significa che il tuo sistema di ricerca può crescere man mano che crescono le tue esigenze, senza che tu debba fare molte configurazioni complicate. Vespa può persino regolarsi automaticamente per gestire cambiamenti nella quantità di dati o traffico che hai, il che può aiutare a risparmiare sui costi. Questo lo rende un’ottima scelta per le aziende che hanno bisogno di un sistema di ricerca che possa crescere con loro nel tempo.
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 rapide ricerche 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 permettendo 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 vettoriali 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 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 ti consentano di bilanciare accuratezza e prestazioni, le impostazioni predefinite 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 sull’AI. Combinando query su grafi con applicazioni di ricerca per similarità vettoriale, si 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, usando al contempo la struttura del grafo per assicurare che le raccomandazioni provengano dallo stesso genere o periodo preferito dall’utente.
Differenze principali
Quando scegli uno strumento di ricerca vettoriale come Vespa o Neo4j, devi considerare in che modo ciascuno si adatta al tuo caso d’uso. Questo coprirà le principali differenze tra loro su varie dimensioni per aiutarti a decidere.
Metodologia di ricerca
Vespa: Vespa supporta molteplici metodi di ricerca: ricerca vettoriale, ricerca full-text, filtraggio di dati strutturati - tutto in un’unica query. Può gestire la ricerca basata su tensori ed è ottimo per casi d’uso multi-modali. Vespa è progettato per molti scenari di ricerca e può eseguire query complesse senza sacrificare la velocità.
Neo4j: La ricerca vettoriale di Neo4j utilizza grafi Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per ricerche approssimate dei k vicini più prossimi (k-NN). Questo è progettato per dati a grafo e consente ricerche di similarità che si integrano con le relazioni del grafo. È ottimo quando la ricerca vettoriale deve essere combinata con l’attraversamento del grafo.
Dati
Vespa: Vespa può gestire molti tipi di dati: strutturati (ad es. tabelle) e non strutturati (ad es. testo, embeddings). Può gestire tensori e più campi vettoriali nei documenti per configurazioni avanzate per casi d'uso come sistemi di raccomandazione e ricerca multi-modale.
Neo4j: Neo4j è progettato per dati a grafo in cui le relazioni sono importanti quanto i nodi stessi. I suoi indici vettoriali vengono utilizzati per cercare proprietà di nodi o relazioni che contengono embeddings. Questo è ottimo per casi d'uso come i knowledge graph, dove le connessioni semantiche sono fondamentali.
Scalabilità e prestazioni
Vespa: Progettato per applicazioni su larga scala e in tempo reale, Vespa scala orizzontalmente distribuendo i carichi di lavoro su più nodi. L'elaborazione in memoria e il motore basato su C++ garantiscono bassa latenza anche per query complesse su big data.
Neo4j: Neo4j offre scalabilità nell'ambito dei dati a grafo. L'indicizzazione HNSW è ottimizzata per velocità ed efficienza della memoria, ma le prestazioni sono principalmente adatte a carichi di lavoro incentrati sui grafi. La grande scala richiederà tuning e un'architettura ben ponderata per garantire prestazioni.
Flessibilità e personalizzazione
Vespa: Vespa offre molte possibilità di personalizzazione nella modellazione dei dati e nella progettazione delle query. Puoi definire schemi, integrare più campi vettoriali e personalizzare il comportamento della ricerca. Questo lo rende adatto a molti casi d'uso oltre alla sola ricerca vettoriale o a grafo.
Neo4j: La personalizzazione di Neo4j è focalizzata sui casi d'uso a grafo. Puoi modificare i parametri degli indici vettoriali (ad es. max connections, ef_construction) per migliorare accuratezza o prestazioni. Ma è meno adattabile a casi d'uso al di fuori delle applicazioni basate su grafi.
Integrazione ed ecosistema
Vespa: Vespa è relativamente agnostico rispetto all'ecosistema, ha API per applicazioni personalizzate, pipeline di machine learning e altre fonti di dati. È uno strumento che si adatta a molti flussi di lavoro.
Neo4j: Neo4j ha un solido ecosistema attorno ad analytics su grafi e strumenti di visualizzazione. La sua integrazione è ottima per applicazioni AI basate su grafi, ma potrebbe sembrare limitata se il tuo caso d'uso non si basa fortemente su dati a grafo.
Usabilità
Vespa: La flessibilità comporta una curva di apprendimento più ripida. Configurare schemi e gestire operazioni avanzate sui tensori richiede competenza, ma la documentazione e le risorse della community sono buone.
Neo4j: Neo4j beneficia del suo linguaggio di query semplice (Cypher) e della configurazione facile, soprattutto per sviluppatori che hanno familiarità con i grafi. Creare e interrogare indici vettoriali è relativamente semplice, quindi è più accessibile per i principianti.
Costo
Vespa: Può essere conveniente per implementazioni su larga scala, poiché è efficiente nell'uso delle risorse e può ottimizzare i carichi di lavoro al volo. Ma il costo dipende dalla tua infrastruttura.
Neo4j: Il pricing di Neo4j per funzionalità enterprise come la ricerca vettoriale può essere un problema per alcuni utenti. I servizi gestiti e le licenze aumentano il costo, ma le sue ottimizzazioni possono ridurre il consumo di risorse nelle applicazioni ad alta intensità di grafi.
Sicurezza
Vespa: Ha funzionalità di sicurezza di base come autenticazione, controllo degli accessi basato sui ruoli e opzioni di crittografia. Adatto ad ambienti che richiedono una solida protezione dei dati.
Neo4j: Ha solide funzionalità di sicurezza, soprattutto per implementazioni incentrate sui grafi. Il controllo degli accessi granulare su nodi e relazioni significa che i dati sensibili sono ben protetti.
Quando usare Vespa
Vespa è ottimo per big data e gestione distribuita dei dati con ricerca vettoriale avanzata. Può integrare la ricerca vettoriale con ricerca full text e ricerca su dati strutturati. Buono per raccomandazioni e-commerce, motori di ricerca multi-modali e piattaforme di analytics in tempo reale. Scalabilità orizzontale e alte prestazioni, quindi può gestire grandi dataset e query complesse senza cali di prestazioni. Buono per aziende che prevedono una crescita elevata o traffico elevato.
Quando usare Neo4j
Neo4j è ottimo per casi d’uso incentrati sui grafi, in cui le relazioni tra i punti dati sono importanti quanto i dati stessi. È valido per creare knowledge graph, strumenti di analisi dei social network e applicazioni basate sull’AI in cui le connessioni semantiche migliorano i risultati di ricerca. Le sue capacità di ricerca vettoriale, combinate con l’attraversamento dei grafi, lo rendono un’ottima opzione per gli sviluppatori che vogliono aggiungere la corrispondenza per similarità semantica alle query tradizionali su grafi. Il linguaggio di query di Neo4j e il suo design nativo per i grafi rendono più semplice il lavoro dei team impegnati in progetti basati su grafi.
Riepilogo
Vespa e Neo4j sono validi per domini diversi, ciascuno con i propri punti di forza. Vespa è indicato per la ricerca multi-modale e per applicazioni di grandi dimensioni, Neo4j è indicato per casi d’uso basati sui grafi in cui le relazioni e la ricerca semantica contano di più. Scegli tra loro in base ai requisiti del tuo caso d’uso, ai tuoi dati e ai requisiti prestazionali della tua applicazione. Allineando la tua decisione a questi fattori, ne otterrai il massimo.
Leggi questo articolo per avere una panoramica di Vespa 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 dei 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.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che hanno bisogno 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 sul sentito dire.
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 prestazionali 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.
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