Chroma против Neo4j: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится все более важным. Chroma и Neo4j — два варианта в этой области. В этой статье эти технологии сравниваются, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Chroma и Neo4j, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запроса высокоразмерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск сходства, векторные базы данных играют роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные варианты использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Chroma — это векторная база данных, а Neo4j — графовая база данных с векторным поиском в качестве надстройки. В этом посте сравниваются их возможности векторного поиска.
Что такое Chroma? Обзор
Chroma — это open-source, AI-native векторная база данных, которая упрощает процесс создания приложений ИИ. Она выступает в качестве моста между большими языковыми моделями (LLMs) и данными, которые им необходимы для эффективной работы. Основная цель Chroma — сделать знания, факты и навыки легко доступными для LLMs, тем самым упрощая разработку приложений на базе ИИ. В своей основе Chroma предоставляет инструменты для управления векторными данными, позволяя разработчикам хранить embeddings (векторные представления данных) вместе со связанными с ними метаданными. Эта возможность имеет решающее значение для многих приложений ИИ, поскольку она обеспечивает эффективный поиск сходства и извлечение данных на основе векторных отношений.
Одна из ключевых сильных сторон Chroma — ее фокус на простоте и продуктивности разработчиков. Команда, стоящая за Chroma, сделала приоритетом создание интуитивно понятного интерфейса, который позволяет разработчикам быстро интегрировать возможности векторного поиска в свои приложения. Этот акцент на простоте использования не достигается за счет производительности. Chroma разработана как быстрая и эффективная система, что делает ее подходящей для широкого спектра приложений. Она работает как сервер и предлагает first-party клиентские SDK как для Python, так и для JavaScript/TypeScript, предоставляя разработчикам гибкость для работы в предпочитаемой ими среде программирования.
Функциональность Chroma строится вокруг концепции коллекций, которые представляют собой группы связанных эмбеддингов. При добавлении документов в коллекцию Chroma система может автоматически токенизировать и преобразовывать их в эмбеддинги с помощью указанной функции эмбеддингов или функции по умолчанию, если она не задана. Этот процесс преобразует необработанные данные в векторные представления, по которым можно эффективно выполнять поиск. Помимо эмбеддингов, Chroma позволяет хранить метаданные для каждого документа, которые могут включать дополнительную информацию, полезную для фильтрации или организации данных. Chroma предоставляет гибкие возможности запросов, позволяя искать похожие документы с использованием либо векторных эмбеддингов, либо текстовых запросов, возвращая наиболее близкие совпадения на основе векторного сходства.
Chroma выделяется несколькими особенностями. Ее API разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании, снижая порог входа для разработчиков, впервые работающих с векторными базами данных. Она поддерживает различные типы данных и может работать с разными моделями эмбеддингов, позволяя пользователям выбирать лучший подход для их конкретного сценария использования. Chroma создана для бесшовной интеграции с другими AI-инструментами и фреймворками, что делает ее подходящей для сложных AI-пайплайнов. Кроме того, открытый исходный код Chroma (под лицензией Apache 2.0) обеспечивает прозрачность и потенциал для улучшений и кастомизаций, инициируемых сообществом. Команда Chroma активно работает над улучшениями, включая планы по управляемому сервису (Hosted Chroma) и различным улучшениям инструментов, что указывает на приверженность дальнейшей разработке и поддержке.
Neo4J: Основы
Векторный поиск Neo4j позволяет разработчикам создавать векторные индексы для поиска похожих данных по всему графу. Эти индексы работают со свойствами узлов, содержащими векторные эмбеддинги — числовые представления данных, таких как текст, изображения или аудио, которые отражают смысл данных. Система поддерживает векторы размерностью до 4096 и функции косинусного и евклидова сходства.
Реализация использует графы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для быстрого приближенного поиска k ближайших соседей. При запросе к векторному индексу вы указываете, сколько соседей хотите получить, и система возвращает соответствующие узлы, упорядоченные по оценке сходства. Эти оценки находятся в диапазоне 0–1, где более высокое значение означает большее сходство. Подход HNSW хорошо работает за счет поддержания связей между похожими векторами и позволяет системе быстро переходить к различным частям векторного пространства.
Создание и использование векторных индексов выполняется через язык запросов. Вы можете создавать индексы с помощью команды CREATE VECTOR INDEX и задавать такие параметры, как размерность вектора и функция сходства. Система проверит, что индексируются только векторы настроенной размерности. Запросы к этим индексам выполняются с помощью процедуры db.index.vector.queryNodes, которая принимает на вход имя индекса, количество результатов и вектор запроса.
Векторное индексирование Neo4j имеет оптимизации производительности, такие как квантизация, которая снижает использование памяти за счет сжатия векторных представлений. Вы можете настраивать поведение индекса с помощью таких параметров, как максимальное число соединений на узел (M) и количество ближайших соседей, отслеживаемых при вставке (ef_construction). Хотя эти параметры позволяют находить баланс между точностью и производительностью, настройки по умолчанию хорошо работают для большинства сценариев использования. Система также поддерживает векторные индексы отношений начиная с версии 5.18, поэтому вы можете искать похожие данные в свойствах отношений.
Это позволяет разработчикам создавать приложения на базе AI. Комбинируя графовые запросы с поиском по векторному сходству, приложения могут находить связанные данные на основе семантического смысла, а не точных совпадений. Например, система рекомендаций фильмов могла бы использовать векторы эмбеддингов сюжетов, чтобы находить похожие фильмы, одновременно используя структуру графа, чтобы гарантировать, что рекомендации относятся к тому же жанру или эпохе, которые предпочитает пользователь.
Ключевые различия
Чтобы выбрать между Chroma и Neo4j в качестве инструмента векторного поиска, нужно понимать их сильные стороны и сценарии использования. Вот разбор их возможностей, методологии и практических последствий, который поможет вам принять решение.
Методология поиска
- Chroma: Chroma ориентирована на простоту векторного поиска. Она использует векторные эмбеддинги для эффективного поиска по сходству, упрощая работу разработчикам. Варианты запросов гибкие: можно искать с помощью векторных эмбеддингов или текстовых запросов. Методология Chroma прямолинейна и идеально подходит разработчикам, которым нужна минимальная настройка.
- Neo4j: Neo4j использует графы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для поиска approximate nearest neighbor (ANN). Этот сложный алгоритм обеспечивает быстрые запросы в больших наборах данных, поддерживая графовую структуру, которая соединяет похожие векторы. Система поддерживает косинусное и евклидово сходство, но вам потребуется некоторое знание ANN, чтобы настраивать такие параметры, как максимальное число соединений (M) и отслеживаемые ближайшие соседи (ef_construction).
Данные
- Chroma: Для неструктурированных данных, таких как текст, изображения и другие эмбеддинги, Chroma упрощает управление векторными данными и метаданными. Она разработана для рабочих процессов, ориентированных на эмбеддинги, и идеально подходит для AI-приложений, которые сильно полагаются на семантическое сходство. Хотя Chroma поддерживает структурированные метаданные для фильтрации, ее сильная сторона заключается в обработке неструктурированных и полуструктурированных данных.
- Neo4j: Neo4j отлично подходит для объединения структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Ее модель графовой базы данных очень гибкая: вы можете создавать отношения между узлами и использовать векторные эмбеддинги для поиска по сходству. Поэтому это хороший выбор для приложений, которым нужны богатое моделирование отношений и векторный поиск.
Масштабируемость и производительность
- Chroma: Chroma предназначена для высокоскоростного векторного поиска с акцентом на продуктивность разработчиков. Она хорошо масштабируется для большинства рабочих нагрузок AI и машинного обучения, но лучше подходит для небольших наборов данных, ориентированных на эмбеддинги, чем для огромных взаимосвязанных наборов данных.
- Neo4j: Масштабируемость Neo4j связана с ее графовой архитектурой. Благодаря квантованию и настраиваемым параметрам для индексации HNSW Neo4j оптимизирована для больших наборов данных. Ее масштабируемость лучше всего проявляется в сценариях с интенсивным использованием графов, где отношения между точками данных так же важны, как и сами данные.
Гибкость и настройка
- Chroma: Простые API и SDK (Python, JavaScript/TypeScript), снижающие сложность для разработчиков. Настройка в основном связана с функциями эмбеддингов и управлением метаданными. Идеально подходит пользователям, которые предпочитают простоту интеграции тонкой настройке функций.
- Neo4j: Очень гибкая, с множеством вариантов настройки индексации, запросов и графового моделирования. Разработчики могут настраивать векторный индекс и объединять графовые запросы с векторным поиском для гибридных приложений. Эта гибкость сопровождается более крутой кривой обучения.
Интеграция и экосистема
- Chroma: Интегрируется со многими AI-инструментами и фреймворками. Открытый исходный код делает ее совместимой с пользовательскими рабочими процессами, а предстоящие функции, такие как Hosted Chroma, означают растущую экосистему.
- Neo4j: Будучи частью зрелой экосистемы графовых баз данных, Neo4j интегрируется со многими корпоративными инструментами и фреймворками. Индексация векторов отношений (начиная с версии 5.18) добавляет новое измерение AI-приложениям, объединяя графовые инсайты с семантическим сходством.
Простота использования
- Chroma: Простая. API и собственные SDK снижают кривую обучения, идеально подходя разработчикам, которым нужно готовое к подключению решение для векторного поиска.
- Neo4j: Требует знания графовых баз данных и HNSW. Хотя язык запросов мощный, начало работы с векторной индексацией может быть сложным для разработчиков, новых для Neo4j или графовых подходов.
Стоимость
- Chroma: Открытый исходный код, минимальные эксплуатационные затраты при самостоятельном хостинге. Hosted Chroma (скоро) может добавить затраты, но упростит обслуживание.
- Neo4j: Корпоративные функции, включая векторную индексацию, могут сопровождаться более высокими лицензионными и эксплуатационными затратами, особенно для крупномасштабных развертываний. Но графовые возможности стоят инвестиций для сложных приложений.
Безопасность
- Chroma: Базовая безопасность в версии с открытым исходным кодом. Предстоящие управляемые предложения добавят больше возможностей.
- Neo4j: Расширенные параметры безопасности, включая шифрование, аутентификацию и управление доступом на основе ролей. Хорошо подходит для корпоративных развертываний.
Когда использовать Chroma
Chroma хорошо подходит для разработчиков, создающих AI-приложения, которые в значительной степени полагаются на поиск сходства на основе эмбеддингов. Она легковесная, удобная для разработчиков и с открытым исходным кодом, поэтому хороша для небольших проектов или проектов, которые просто управляют векторными данными с метаданными и выполняют запросы к ним. Если вы работаете с неструктурированными или полуструктурированными данными, такими как текст или изображения, и вам важнее простота и скорость интеграции, чем графовые отношения, Chroma хорошо подойдет. Предстоящие функции, такие как Hosted Chroma, сделают ее еще удобнее для команд, которым нужно управляемое решение.
Когда использовать Neo4j
Neo4j хорошо подходит для сценариев, где отношения между точками данных так же важны, как и сами данные. Ее возможности графовой базы данных и векторной индексации делают ее отличным выбором для таких случаев использования, как рекомендательные системы, графы знаний или приложения, сочетающие семантический поиск с реляционными инсайтами. Если вашему приложению нужно объединять структурированные данные с графовыми запросами или использовать расширенные функции, такие как векторная индексация отношений для гибридных AI-процессов, Neo4j не имеет равных. Но ее более сложная настройка и требования к тюнингу подходят для проектов с глубокой технической экспертизой.
Итог
И Chroma, и Neo4j хорошо подходят для векторного поиска. Chroma хороша для простоты и рабочих процессов, ориентированных на эмбеддинги, а Neo4j хороша для графового моделирования и семантического поиска. Выбор должен соответствовать вашему случаю использования, типам данных и требованиям к производительности. Для AI-native приложений, ориентированных на эмбеддинги, Chroma — очевидный выбор. Для проектов с интенсивным использованием графов, которым нужны расширенное моделирование отношений и векторный поиск, Neo4j подойдет лучше. Подумайте о целях вашего проекта и типе данных, с которыми вы будете работать, чтобы принять правильное решение.
Хотя эта статья предоставляет обзор Chroma и Neo4j, важно оценивать эти базы данных исходя из вашего конкретного случая использования. Один инструмент, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете, тщательное бенчмаркинг-тестирование на конкретных наборах данных и шаблонах запросов будет необходимо для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование Open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую систему для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется под лицензией MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты тестирования или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.