Vespa vs Neo4j Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Vespa 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 dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, as características 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 análise 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 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.
Vespa é um banco de dados vetorial criado para esse fim. Neo4j é um banco de dados de grafos com recursos de busca vetorial como complemento. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
Vespa: Visão geral e tecnologia central
Vespa é um mecanismo de busca poderoso e um banco de dados vetorial que pode lidar com vários tipos de buscas ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca textual e busca em dados estruturados. Isso significa que você pode usá-lo para encontrar itens semelhantes (como imagens ou produtos), buscar palavras específicas em textos e filtrar resultados com base em coisas como datas ou números — tudo de uma só vez. Vespa é flexível e pode trabalhar com diferentes tipos de dados, desde números simples até estruturas complexas.
Um dos recursos de destaque do Vespa é sua capacidade de fazer busca vetorial. Você pode adicionar qualquer número de campos vetoriais aos seus documentos, e o Vespa fará buscas neles rapidamente. Ele pode até lidar com tipos especiais de vetores chamados tensores, que são úteis para representar coisas como embeddings de documentos com várias partes. O Vespa é inteligente quanto à forma como armazena e busca esses vetores, portanto consegue lidar com quantidades realmente grandes de dados sem ficar lento.
Vespa foi criado para ser super-rápido e eficiente. Ele usa seu próprio mecanismo especial escrito em C++ para gerenciar memória e realizar buscas, o que o ajuda a ter bom desempenho mesmo ao lidar com consultas complexas e muitos dados. Ele foi projetado para continuar funcionando sem problemas mesmo quando você está adicionando novos dados ou lidando com muitas buscas ao mesmo tempo. Isso o torna ótimo para aplicações grandes e do mundo real que precisam lidar com muito tráfego e dados.
Outra coisa interessante sobre o Vespa é que ele pode escalar automaticamente para lidar com mais dados ou tráfego. Você pode adicionar mais computadores à sua configuração do Vespa, e ele distribuirá automaticamente o trabalho entre eles. Isso significa que seu sistema de busca pode crescer conforme suas necessidades crescem, sem que você precise fazer muitas configurações complicadas. O Vespa pode até se ajustar automaticamente para lidar com mudanças na quantidade de dados ou tráfego que você tem, o que pode ajudar a economizar custos. Isso o torna uma ótima escolha para empresas que precisam de um sistema de busca que possa crescer com elas ao longo do tempo.
Neo4J: O Básico
A busca vetorial do Neo4j permite que desenvolvedores criem índices vetoriais para procurar dados semelhantes em 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 vão de 0 a 1, sendo que valores mais altos indicam maior similaridade. 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 do vetor e função de similaridade. O sistema validará que apenas vetores com as 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 ao comprimir 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, para que você possa procurar dados semelhantes em propriedades de relacionamentos.
Isso permite que desenvolvedores criem aplicações impulsionadas por IA. Ao combinar consultas de grafo 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
Ao escolher uma ferramenta de busca vetorial como Vespa ou Neo4j, você precisa considerar como cada uma se encaixa no seu caso de uso. Isto abordará as principais diferenças entre elas em várias dimensões para ajudar você a decidir.
Metodologia de Busca
Vespa: O Vespa oferece suporte a vários métodos de busca: busca vetorial, busca de texto completo, filtragem de dados estruturados - tudo em uma única consulta. Ele pode lidar com busca baseada em tensores e é ótimo para casos de uso multimodais. O Vespa foi projetado para muitos cenários de busca e pode executar consultas complexas sem sacrificar a velocidade.
Neo4j: A busca vetorial do Neo4j usa grafos Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para buscas aproximadas de k-vizinhos mais próximos (k-NN). Isso foi projetado para dados de grafo e permite buscas por similaridade que se integram aos relacionamentos do grafo. É ótimo quando a busca vetorial precisa ser combinada com travessia de grafo.
Dados
Vespa: O Vespa pode lidar com muitos tipos de dados: estruturados (por exemplo, tabelas) a não estruturados (por exemplo, texto, embeddings). Ele pode lidar com tensores e múltiplos campos vetoriais em documentos para configurações avançadas em casos de uso como sistemas de recomendação e busca multimodal.
Neo4j: O Neo4j foi projetado para dados em grafo, onde os relacionamentos são tão importantes quanto os próprios nós. Seus índices vetoriais são usados para pesquisar propriedades de nós ou relacionamentos que contêm embeddings. Isso é ótimo para casos de uso como grafos de conhecimento, onde conexões semânticas são fundamentais.
Escalabilidade e Desempenho
Vespa: Desenvolvido para aplicações em tempo real e em larga escala, o Vespa escala horizontalmente distribuindo cargas de trabalho entre múltiplos nós. O processamento em memória e o mecanismo baseado em C++ significam baixa latência mesmo para consultas complexas em grandes volumes de dados.
Neo4j: O Neo4j oferece escalabilidade dentro de dados em grafo. A indexação HNSW é otimizada para velocidade e eficiência de memória, mas o desempenho é principalmente adequado para cargas de trabalho centradas em grafos. Grande escala exigirá ajustes e uma arquitetura cuidadosa para ter bom desempenho.
Flexibilidade e Personalização
Vespa: O Vespa tem muita personalização em modelagem de dados e design de consultas. Você pode definir esquemas, integrar múltiplos campos vetoriais e personalizar o comportamento da busca. Isso o torna adequado para muitos casos de uso além de apenas busca vetorial ou em grafos.
Neo4j: A personalização do Neo4j é focada em casos de uso de grafos. Você pode ajustar parâmetros de índice vetorial (por exemplo, conexões máximas, ef_construction) para melhor precisão ou desempenho. Mas ele é menos adaptável a casos de uso fora de aplicações baseadas em grafos.
Integração e Ecossistema
Vespa: O Vespa é relativamente agnóstico em relação ao ecossistema, tem APIs para aplicações personalizadas, pipelines de aprendizado de máquina e outras fontes de dados. É uma ferramenta que se encaixa em muitos fluxos de trabalho.
Neo4j: O Neo4j tem um ecossistema forte em torno de análise de grafos e ferramentas de visualização. Sua integração é ótima para aplicações de IA baseadas em grafos, mas pode parecer limitada se seu caso de uso não depender fortemente de dados em grafo.
Usabilidade
Vespa: A flexibilidade vem com uma curva de aprendizado mais íngreme. Configurar esquemas e lidar com operações avançadas de tensores exige expertise, mas a documentação e os recursos da comunidade são bons.
Neo4j: O Neo4j se beneficia de sua linguagem de consulta simples (Cypher) e configuração fácil, especialmente para desenvolvedores familiarizados com grafos. Criar e consultar índices vetoriais é relativamente simples, por isso é mais acessível para iniciantes.
Custo
Vespa: Pode ser econômico para implantações em larga escala, pois é eficiente em recursos e pode otimizar cargas de trabalho em tempo real. Mas o custo depende da sua infraestrutura.
Neo4j: A precificação do Neo4j para recursos empresariais como busca vetorial pode ser um problema para alguns usuários. Serviços gerenciados e licenciamento aumentam o custo, mas suas otimizações podem reduzir o consumo de recursos em aplicações com uso intensivo de grafos.
Segurança
Vespa: Tem recursos básicos de segurança, como autenticação, controle de acesso baseado em funções e opções de criptografia. Adequado para ambientes que exigem forte proteção de dados.
Neo4j: Tem recursos de segurança robustos, especialmente para implantações centradas em grafos. O controle de acesso refinado sobre nós e relacionamentos significa que dados sensíveis ficam bem protegidos.
Quando usar Vespa
O Vespa é ótimo para big data e manipulação de dados distribuídos com busca vetorial avançada. Ele pode integrar busca vetorial com busca de texto completo e de dados estruturados. Bom para recomendações de e-commerce, mecanismos de busca multimodal e plataformas de análise em tempo real. Escalabilidade horizontal e alto desempenho, então pode lidar com grandes conjuntos de dados e consultas complexas sem impacto no desempenho. Bom para empresas que esperam alto crescimento ou alto tráfego.
Quando usar Neo4j
Neo4j é excelente para casos de uso centrados em grafos, em que as relações entre pontos de dados são tão importantes quanto os próprios dados. Bom para criar grafos de conhecimento, ferramentas de análise de redes sociais e aplicações impulsionadas por IA em que conexões semânticas melhoram os resultados de busca. Seus recursos de busca vetorial combinados com travessia de grafos fazem dele uma ótima opção para desenvolvedores que desejam adicionar correspondência por similaridade semântica a consultas de grafos tradicionais. A linguagem de consulta e o design nativo de grafos do Neo4j facilitam o trabalho de equipes em projetos de grafos.
Resumo
Vespa e Neo4j são bons para domínios diferentes, cada um com seus próprios pontos fortes. Vespa é bom para busca multimodal e grandes aplicações, Neo4j é bom para casos de uso orientados por grafos em que relações e busca semântica são o mais importante. Escolha entre eles com base nos requisitos do seu caso de uso, seus dados e os requisitos de desempenho da sua aplicação. Ao alinhar sua decisão a esses fatores, você obterá o máximo disso.
Leia isto para obter uma visão geral de Vespa e Neo4j, mas, para avaliá-los, você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench open-source para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source 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 banco 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 do banco de dados vetorial, em vez de alegações de marketing ou boatos.
VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 de seu repositório 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 Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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