SingleStore vs Neo4j Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus apps de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos SingleStore e Neo4j, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análises e recuperação de dados mais avançadas.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Existem muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim, como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de busca vetorial, como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves, como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
SingleStore é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL, relacional e distribuído, e Neo4j é um banco de dados de grafos. Ambos têm busca vetorial como complemento. Este post compara suas capacidades de busca vetorial.
SingleStore: Visão geral e tecnologia principal
SingleStore tornou a busca vetorial possível ao colocá-la no próprio banco de dados, para que você não precise de bancos de dados vetoriais separados na sua stack tecnológica. Vetores podem ser armazenados em tabelas comuns de banco de dados e pesquisados com consultas SQL padrão. Por exemplo, você pode buscar imagens de produtos semelhantes enquanto filtra por faixa de preço ou explorar embeddings de documentos enquanto limita os resultados a departamentos específicos. O sistema oferece suporte tanto à busca semântica usando FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT e HNSW_PQ para índice vetorial, quanto a produto escalar e distância euclidiana para correspondência por similaridade. Isso é super útil para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de imagens e chatbots de IA, onde a correspondência por similaridade é rápida.
Em sua essência, SingleStore foi criado para desempenho e escala. O banco de dados distribui os dados por vários nós, para que você possa lidar com operações de dados vetoriais em grande escala. À medida que seus dados crescem, você pode simplesmente adicionar mais nós e pronto. O processador de consultas pode combinar busca vetorial com operações SQL, para que você não precise fazer várias consultas separadas. Ao contrário dos bancos de dados exclusivamente vetoriais, SingleStore oferece essas capacidades como parte de um banco de dados completo, para que você possa criar recursos de IA sem gerenciar vários sistemas ou lidar com transferências de dados complexas.
Para indexação vetorial, o SingleStore tem duas opções. A primeira é a busca exata de k vizinhos mais próximos (kNN), que encontra o conjunto exato de k vizinhos mais próximos para um vetor de consulta. Mas, para conjuntos de dados muito grandes ou alta concorrência, o SingleStore também oferece suporte à busca Approximate Nearest Neighbor (ANN) usando indexação vetorial. A busca ANN pode encontrar k vizinhos próximos muito mais rapidamente do que a busca kNN exata, às vezes por ordens de grandeza. Há uma compensação entre velocidade e precisão - ANN é mais rápida, mas pode não retornar o conjunto exato de k vizinhos mais próximos. Para aplicações com bilhões de vetores que precisam de tempos de resposta interativos e não precisam de precisão absoluta, a busca ANN é o caminho a seguir.
A implementação técnica de índices vetoriais no SingleStore tem requisitos específicos. Esses índices só podem ser criados em tabelas columnstore e devem ser criados em uma única coluna que armazena os dados vetoriais. Atualmente, o sistema oferece suporte ao formato Vector Type(dimensions[, F32]), F32 é o único tipo de elemento suportado. Essa abordagem estruturada torna o SingleStore excelente para aplicações como busca semântica usando vetores de grandes modelos de linguagem, geração aumentada por recuperação (RAG) para geração de texto focada e correspondência de imagens com base em embeddings vetoriais. Ao combinar isso com recursos tradicionais de banco de dados, o SingleStore permite que desenvolvedores criem aplicações complexas de IA usando sintaxe SQL, mantendo desempenho e escala.
Neo4j: Visão geral e tecnologia central
A busca vetorial do Neo4j permite que desenvolvedores criem índices vetoriais para procurar dados semelhantes em todo o seu grafo. Esses índices funcionam com propriedades de nós que contêm embeddings vetoriais - representações numéricas de dados como texto, imagens ou áudio que capturam o significado dos dados. O sistema suporta vetores de até 4096 dimensões e funções de similaridade cosseno e euclidiana.
A implementação usa grafos Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para fazer buscas aproximadas rápidas de k vizinhos mais próximos. Ao consultar um índice vetorial, você especifica quantos vizinhos deseja recuperar e o sistema retorna nós correspondentes ordenados por pontuação de similaridade. Essas pontuações variam de 0 a 1, com valores mais altos sendo mais semelhantes. A abordagem HNSW funciona bem ao manter conexões entre vetores semelhantes e permitir que o sistema salte rapidamente para diferentes partes do espaço vetorial.
A criação e o uso de índices vetoriais são feitos por meio da linguagem de consulta. Você pode criar índices com o comando CREATE VECTOR INDEX e especificar parâmetros como dimensões vetoriais e função de similaridade. O sistema validará que apenas vetores das dimensões configuradas sejam indexados. A consulta desses índices é feita com o procedimento db.index.vector.queryNodes, que recebe um nome de índice, número de resultados e vetor de consulta como entrada.
A indexação vetorial do Neo4j tem otimizações de desempenho como quantização, que reduz o uso de memória comprimindo as representações vetoriais. Você pode ajustar o comportamento do índice com parâmetros como conexões máximas por nó (M) e número de vizinhos mais próximos rastreados durante a inserção (ef_construction). Embora esses parâmetros permitam equilibrar precisão e desempenho, os valores padrão funcionam bem para a maioria dos casos de uso. O sistema também oferece suporte a índices vetoriais de relacionamentos a partir da versão 5.18, então você pode buscar dados semelhantes em propriedades de relacionamentos.
Isso permite que desenvolvedores criem aplicações com IA. Ao combinar consultas em grafos com busca por similaridade vetorial, as aplicações podem encontrar dados relacionados com base no significado semântico, não em correspondências exatas. Por exemplo, um sistema de recomendação de filmes poderia usar vetores de embedding de enredo para encontrar filmes semelhantes, enquanto usa a estrutura do grafo para garantir que as recomendações venham do mesmo gênero ou época que o usuário prefere.
Principais diferenças
Metodologia de busca
SingleStore: k-vizinhos mais próximos exatos (kNN) para alta precisão e Vizinho Mais Próximo Aproximado (ANN) para velocidade em grandes conjuntos de dados. Os métodos ANN usam algoritmos de indexação vetorial como HNSW e variantes IVF. O SingleStore coloca isso em seu banco de dados baseado em SQL para que você possa pesquisar vetores junto com seus dados estruturados.
Neo4j: Usa grafos HNSW para pesquisas ANN rápidas. Esse método navega por espaços vetoriais usando conexões baseadas em grafos. Os índices vetoriais do Neo4j são fortemente acoplados ao seu modelo de grafo, para que você possa pesquisar semanticamente dentro de dados conectados por grafos.
Principal Diferença: O SingleStore é melhor para consultas híbridas (vetor + SQL relacional), o Neo4j é melhor para pesquisas semânticas (vetor + entidades)) em que os relacionamentos importam.
Dados
SingleStore: Estruturados, semiestruturados, não estruturados. Os vetores são armazenados em tabelas columnstore, para que você possa fazer consultas analíticas de alto desempenho junto com operações vetoriais.
Neo4j: Principalmente para dados de grafo. Os vetores são armazenados como propriedades de nós ou relacionamentos, então é ótimo para aplicações que precisam tanto de similaridade semântica quanto de contexto baseado em grafo.
Principal Diferença: O SingleStore é mais flexível para tipos de dados mistos, o Neo4j é orientado a grafos.
Escalabilidade e Desempenho
SingleStore: Projetado para escalabilidade distribuída. À medida que os dados crescem, adicionar nós significa desempenho consistente. Sua pesquisa vetorial é integrada a um mecanismo de consulta distribuído, para que você possa fazer operações vetoriais simultâneas em grande escala.
Neo4j: Escala bem para cargas de trabalho de grafos, mas pode ter dificuldades com conjuntos de dados extremamente grandes devido à sobrecarga de travessia de grafos. Sua pesquisa vetorial exige a otimização dos parâmetros HNSW para equilibrar desempenho e precisão.
Principal Diferença: O SingleStore é linearmente escalável para conjuntos de dados enormes, o Neo4j é melhor para aplicações com uso intenso de grafos.
Flexibilidade e Personalização
SingleStore: Pode combinar pesquisa vetorial com consultas SQL. Oferece suporte a vários algoritmos de indexação vetorial e permite que os usuários ajustem parâmetros de indexação e consulta.
Neo4j: Opções de personalização para índices vetoriais (quantização, ajuste fino de parâmetros de grafo, por exemplo, conexões máximas). Índices vetoriais de relacionamento adicionam outra camada de flexibilidade para casos de uso complexos de grafos.
Principal Diferença: Ambos são personalizáveis, mas o SingleStore é baseado em SQL, o Neo4j é orientado a grafos.
Integração e Ecossistema
SingleStore: Plataforma unificada, então você não precisa de sistemas adicionais. Integra-se bem a pipelines de dados modernos e ferramentas de IA/ML via SQL e oferece suporte a modelos de embedding populares.
Neo4j: Integra-se bem a ferramentas específicas de grafos, como a linguagem de consulta Cypher, e oferece suporte a modelos de embedding. Encaixa-se em ecossistemas com forte uso de grafos.
Principal Diferença: O SingleStore simplifica a integração por ser um banco de dados completo, o Neo4j complementa ecossistemas centrados em grafos.
Usabilidade
SingleStore: Interface nativa em SQL, então desenvolvedores familiarizados com bancos de dados relacionais podem usá-lo. A configuração e a manutenção são fáceis para profissionais de banco de dados.
Neo4j: Exige conhecimento de conceitos de bancos de dados de grafo e da linguagem de consulta Cypher, o que pode introduzir uma curva de aprendizado mais íngreme para iniciantes.
Principal Diferença: O SingleStore é mais fácil para quem conhece SQL, o Neo4j exige conhecimento de grafos.
Custo
SingleStore: Um sistema para múltiplas funcionalidades (pesquisa relacional e vetorial), então talvez você não precise gerenciar bancos de dados separados. Serviços gerenciados podem simplificar o gerenciamento de custos.
Neo4j: O preço depende do tamanho da carga de trabalho e de recursos como serviços gerenciados. Para cargas de trabalho com uso intenso de grafos, seus recursos especializados podem justificar o custo.
Principal Diferença: O SingleStore é consolidado, o Neo4j pode custar mais para casos de uso de grafos de nicho.
Segurança
SingleStore: Criptografia, autenticação, controle de acesso baseado em funções, conformidade com GDPR.
Neo4j: Comunicações criptografadas, permissões baseadas em funções, auditoria.
Principal Diferença: Igual, depende da sua organização.
Quando Escolher o SingleStore
Escolha SingleStore quando você tiver grandes volumes de dados distribuídos e precisar de busca vetorial fortemente integrada a um banco de dados relacional. Ele é ótimo para consultas híbridas que combinam similaridade vetorial com dados estruturados, como apps de e-commerce que filtram recomendações de produtos semelhantes por preço ou categoria. Além disso, o SingleStore pode escalar horizontalmente e fazer buscas de vizinho mais próximo tanto exatas quanto aproximadas, por isso é perfeito para cargas de trabalho de alta concorrência, como mecanismos de recomendação, chatbots de IA e busca semântica em conjuntos de dados massivos.
Quando Escolher Neo4j
Neo4j é uma opção melhor quando seu caso de uso envolve dados baseados em grafos com relações semânticas e contextuais. Sua busca vetorial é ótima para aplicações que combinam percursos em grafos com consultas de similaridade, como análise de redes sociais, detecção de fraudes ou sistemas de recomendação que usam tanto a estrutura do grafo quanto a similaridade baseada em embeddings. Se sua aplicação exige dados profundamente conectados e insights a partir de relações entre entidades—como encontrar filmes do mesmo gênero ou época—o banco de dados de grafos nativo do Neo4j é o caminho a seguir.
Resumo
SingleStore e Neo4j são ambas ótimas ferramentas, cada uma para diferentes casos de uso. O SingleStore integra busca vetorial com dados relacionais e escala para big data; o Neo4j combina busca vetorial semântica com análise de grafos para insights baseados em relações. Escolha a ferramenta certa para seus dados, suas consultas e seus requisitos de desempenho. Alinhe sua escolha ao seu caso de uso—consultas híbridas em dados estruturados ou recomendações contextuais baseadas em grafos—e você obterá os melhores resultados.
Leia isto para ter uma visão geral do SingleStore e do Neo4j, mas, para avaliá-los, você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking minucioso com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, de busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de código aberto para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se ajusta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real de bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações de marketing ou boatos.
VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench a partir de seu repositório no GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
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