Zilliz Cloud vs Neo4j: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud 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 e-commerce, piattaforme di scoperta di contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersecurity, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Generazione Aumentata dal Recupero (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.
Zilliz Cloud 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 funzionalità di ricerca vettoriale.
Zilliz Cloud: Panoramica e tecnologia di base
Zilliz Cloud è un servizio di database vettoriale completamente gestito basato sul motore open-source Milvus. Aiuta sviluppatori e organizzazioni a gestire applicazioni di IA su larga scala archiviando, gestendo e cercando gli embedding vettoriali in modo efficiente. Si occupa dell'infrastruttura al posto tuo, così puoi concentrarti sulla creazione di funzionalità di IA invece che sulla gestione dei database.
Uno dei principali vantaggi di Zilliz Cloud è l'ottimizzazione automatica delle prestazioni. Il sistema dispone della tecnologia AutoIndex, che sceglierà il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati e il tuo caso d'uso. Quindi non devi dedicare tempo alla regolazione dei parametri o al confronto di diversi tipi di indice. La piattaforma utilizza anche tecniche IVF (Inverted File) e basate su grafi per velocizzare la ricerca di similarità su grandi dataset.
La piattaforma offre funzionalità enterprise. Puoi distribuire i tuoi database vettoriali su AWS, Azure o Google Cloud, con opzioni per utilizzare il servizio completamente gestito di Zilliz o portare il tuo account cloud (BYOC). Per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili, Zilliz Cloud dispone di controlli di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Il sistema supporta inoltre diversi livelli di consistenza, così puoi bilanciare aggiornamenti rapidi e forte consistenza dei dati in base alle tue esigenze.
La gestione dei costi è un altro aspetto importante di Zilliz Cloud. La piattaforma utilizza lo storage a livelli per spostare automaticamente i dati meno consultati verso opzioni di storage più economiche, così puoi ridurre i costi senza influire sulle prestazioni. Puoi anche scegliere risorse di calcolo che corrispondono al tuo carico di lavoro - ad esempio, usare istanze più potenti per attività di elaborazione pesanti e istanze più leggere per query semplici. Questa flessibilità ti aiuta a ottimizzare la spesa mantenendo buone prestazioni.
Per le applicazioni AI che devono cercare insieme diversi tipi di dati, Zilliz Cloud supporta la ricerca ibrida. Puoi cercare tra embedding di testo, vettori di immagini e altri tipi di dati in un’unica query. La piattaforma supporta inoltre varie metriche di similarità come Cosine, Euclidean e Inner Product, quindi è adatta a diversi modelli di machine learning e casi d’uso. Man mano che i tuoi dati crescono, il sistema può scalare orizzontalmente aggiungendo automaticamente più risorse, così puoi mantenere buone prestazioni anche sotto carichi di lavoro pesanti.
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-nearest neighbor. 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 dimensioni del vettore 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 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, 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 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 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 dalla stessa epoca preferiti dall’utente.
Differenze principali
Metodologia di ricerca
Zilliz Cloud è basato sul motore Milvus e utilizza IVF (Inverted File) e indicizzazione basata su grafi per accelerare la ricerca per similarità. AutoIndex seleziona automaticamente la migliore strategia di indicizzazione per i tuoi dati, quindi non devi effettuare regolazioni manuali.
Neo4j utilizza il grafo Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. Questo consente una rapida ricerca approssimata dei k-nearest neighbor mantenendo connessioni tra vettori simili. Neo4j ti permette di ottimizzare parametri di ricerca come il numero massimo di connessioni e i vicini più prossimi per avere maggiore controllo sull’accuratezza e sulla velocità della ricerca.
Gestione dei dati
Zilliz Cloud gestisce gli embedding vettoriali e supporta la ricerca ibrida. Puoi eseguire query su testo, immagini e altri tipi di dati e filtrare in base ai metadati per ottenere i risultati più accurati e pertinenti in un unico passaggio. Questo è molto importante per le applicazioni di AI che richiedono la gestione di dati multimodali.
Neo4j integra la ricerca vettoriale con la sua struttura a grafo, puoi combinare la similarità vettoriale con query su grafo. Supporta vettori fino a 4.096 dimensioni e può essere applicato sia alle proprietà dei nodi sia a quelle delle relazioni, perfetto per casi d’uso come i sistemi di raccomandazione che si basano su dati semantici e strutturali.
Scalabilità e prestazioni
L’architettura di Zilliz Cloud consente lo scaling orizzontale, distribuisce automaticamente il carico di lavoro man mano che i dati crescono. Lo storage a livelli sposta i dati a cui si accede raramente verso livelli di storage più economici.
Neo4j scala all’interno della sua struttura a grafo e gli indici vettoriali possono essere ottimizzati per l’efficienza della memoria tramite quantizzazione. Ma la sua scalabilità per dataset di grandi dimensioni può essere limitata rispetto alla natura distribuita di Zilliz Cloud.
Flessibilità e personalizzazione
Zilliz Cloud offre flessibilità nella progettazione delle query e supporta più metriche di similarità come Coseno, Euclidea e Prodotto Interno per diversi modelli di machine learning. AutoIndex riduce la necessità di tuning manuale e offre prestazioni elevate.
Neo4j offre un controllo granulare sul comportamento degli indici vettoriali tramite il tuning dei parametri. La sua integrazione con le query su grafo consente applicazioni altamente personalizzate, specialmente per dataset in cui le relazioni tra entità contano.
Integrazione ed ecosistema
Zilliz Cloud si integra con framework popolari di AI e machine learning. La sua opzione BYOC (Bring Your Own Cloud) supporta il deployment su AWS, Azure, Google Cloud, così puoi allinearti alla tua infrastruttura esistente.
L’ecosistema di Neo4j è centrato sui database a grafo e si collega bene con la visualizzazione dei dati, le pipeline ETL e altro ancora. È ottimo per gli sviluppatori che lavorano già all’interno di un paradigma basato su grafi.
Facilità d’uso
Zilliz Cloud rende semplici la configurazione e la manutenzione essendo un servizio completamente gestito. Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di applicazioni senza preoccuparsi dell’infrastruttura. AutoIndex riduce la complessità della configurazione del database.
La ricerca vettoriale di Neo4j è integrata nel suo linguaggio di query, devi avere familiarità con la sua sintassi. Sebbene disponga di una documentazione solida, la curva di apprendimento può essere più ripida per gli sviluppatori nuovi ai database a grafo.
Costo
Lo storage a livelli e le risorse di calcolo personalizzabili di Zilliz Cloud consentono l’ottimizzazione dei costi in base al carico di lavoro. Il servizio completamente gestito elimina i costi dell’infrastruttura, ma questa comodità può avere un prezzo più elevato per i piccoli progetti.
Il costo di Neo4j dipende dalle licenze e dalla complessità del deployment. Sebbene offra flessibilità in configurazioni on-premise o basate su cloud, i costi operativi possono aumentare per applicazioni su larga scala e ad alte prestazioni.
Sicurezza
Entrambe le piattaforme dispongono di sicurezza di livello enterprise, incluse crittografia, controllo degli accessi e funzionalità di conformità. La sicurezza di Zilliz Cloud è pensata per la gestione di dati sensibili, Neo4j supporta l’autenticazione e l’accesso basato sui ruoli, così puoi proteggere l’accesso ai dati a grafo e vettoriali.
Quando scegliere ciascuna
Zilliz Cloud è indicato per applicazioni che devono gestire dati distribuiti su larga scala con ricerca vettoriale. Indicizzazione automatizzata, ricerca ibrida e scalabilità senza interruzioni lo rendono perfetto per i carichi di lavoro AI, specialmente quelli con dati multimodali come testo, immagini e audio. Il servizio completamente gestito minimizza l’overhead infrastrutturale e consente deployment rapidi e operazioni convenienti per dati in crescita.
Neo4j è pensato per scenari in cui le relazioni tra grafi sono una parte fondamentale dell'applicazione. La ricerca per similarità vettoriale con query basate su grafi lo rende adatto a casi d'uso come sistemi di raccomandazione, rilevamento delle frodi e grafi della conoscenza. Se i tuoi dati dipendono fortemente dalle relazioni e dal contesto semantico, la ricerca integrata su grafo e vettoriale di Neo4j ti offre un vantaggio unico, ma richiede più lavoro di configurazione e ottimizzazione.
Riepilogo
Zilliz Cloud è pensato per applicazioni incentrate sull'AI che necessitano di una gestione scalabile di dati multimodali con un sovraccarico gestionale minimo. Facile da usare e altamente automatizzato, è perfetto per gli sviluppatori che desiderano una distribuzione rapida.
Neo4j è una buona scelta per applicazioni in cui le relazioni tra grafi sono fondamentali e la ricerca vettoriale all'interno del framework a grafo rappresenta un vantaggio unico. Tuttavia, potrebbe richiedere più impegno per essere configurato e ottimizzato per carichi di lavoro vettoriali su larga scala.
In definitiva, dipende dai requisiti del tuo progetto. Se la tua priorità è una soluzione scalabile completamente gestita per carichi di lavoro AI, Zilliz Cloud potrebbe essere la scelta migliore. Se la tua applicazione si basa fortemente su query basate su grafi con similarità vettoriale, Neo4j potrebbe essere la strada da seguire.
Leggi questo articolo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud 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 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 autonomamente i database vettoriali
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) utilizzando 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 comunità 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 database vettoriali più diffusi nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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