Elasticsearch против Neo4j: выбор правильной базы данных для GenAI-приложений
По мере развития приложений на основе ИИ важность возможностей векторного поиска для поддержки этих достижений невозможно переоценить. В этой статье блога будут рассмотрены две известные базы данных с возможностями векторного поиска: Elasticsearch и Neo4j. Каждая из них предоставляет надежные возможности для обработки векторного поиска — важной функции для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и семантический поиск. Наша цель — предоставить разработчикам и инженерам понятное сравнение, которое поможет решить, какая база данных лучше всего соответствует их конкретным требованиям.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Elasticsearch и Neo4j, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, выявление аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в генерации с дополненным извлечением (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольших масштабах.
Elasticsearch — это поисковая система на основе Apache Lucene, а Neo4j — графовая база данных. Обе имеют векторный поиск в качестве дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Elasticsearch: обзор и основная технология
Elasticsearch — это поисковая система с открытым исходным кодом, построенная поверх библиотеки Apache Lucene. Она известна индексированием в реальном времени и полнотекстовым поиском, поэтому является популярным выбором для ресурсоемких приложений и аналитики журналов. Elasticsearch позволяет быстро и эффективно искать и анализировать большие объемы данных.
Elasticsearch был создан для поиска и аналитики, с такими функциями, как нечеткий поиск, сопоставление фраз и ранжирование по релевантности. Он отлично подходит для сценариев, где требуются сложные поисковые запросы и извлечение данных в реальном времени. С ростом приложений ИИ Elasticsearch добавил возможности векторного поиска, чтобы выполнять поиск по сходству и семантический поиск, что необходимо для таких сценариев ИИ, как распознавание изображений, извлечение документов и генеративный ИИ.
Векторный поиск
Векторный поиск интегрирован в Elasticsearch через Apache Lucene. Lucene организует данные в неизменяемые сегменты, которые периодически объединяются, векторы добавляются в сегменты так же, как и другие структуры данных. Процесс включает буферизацию векторов в памяти во время индексации, а затем сериализацию этих буферов как части сегментов при необходимости. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, а поисковые запросы объединяют векторные совпадения по всем сегментам.
Для векторной индексации Elasticsearch использует алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который создает граф, где похожие векторы соединены друг с другом. Он выбран благодаря своей простоте, высоким результатам в бенчмарках и способности обрабатывать инкрементальные обновления без необходимости полного переобучения индекса. Система обычно выполняет векторные поисковые запросы за десятки или сотни миллисекунд, что намного быстрее подходов полного перебора.
Техническая архитектура Elasticsearch — одно из его главных преимуществ. Система поддерживает поиск без блокировок даже при одновременной индексации и поддерживает строгую согласованность между различными полями при обновлении документов. Поэтому, если вы обновляете и векторные, и ключевые поля, поисковые запросы увидят либо все старые значения, либо все новые значения, согласованность данных гарантирована. Хотя система может масштабироваться за пределы доступной оперативной памяти, производительность оптимальна, когда векторные данные помещаются в памяти.
Помимо основных возможностей векторного поиска, Elasticsearch предоставляет практичные функции интеграции, которые делают его чрезвычайно ценным. Векторные поисковые запросы можно сочетать с традиционными фильтрами Elasticsearch, поэтому можно выполнять гибридный поиск, который объединяет векторное сходство с результатами полнотекстового поиска. Векторный поиск полностью совместим с функциями безопасности Elasticsearch, агрегациями и сортировкой индекса, поэтому это полноценное решение для современных сценариев поиска.
Neo4J: Основы
Векторный поиск Neo4j позволяет разработчикам создавать векторные индексы для поиска похожих данных в их графе. Эти индексы работают со свойствами узлов, которые содержат векторные эмбеддинги — числовые представления данных, таких как текст, изображения или аудио, которые отражают смысл данных. Система поддерживает векторы размерностью до 4096, а также функции косинусного и евклидова сходства.
Реализация использует графы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для выполнения быстрого приближенного поиска k ближайших соседей. При запросе к векторному индексу вы указываете, сколько соседей хотите получить, и система возвращает соответствующие узлы, отсортированные по оценке сходства. Эти оценки находятся в диапазоне от 0 до 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 разным частям векторного пространства.
Создание и использование векторных индексов выполняется через язык запросов. Вы можете создавать индексы с помощью команды CREATE VECTOR INDEX и указывать параметры, такие как размерность векторов и функция сходства. Система проверяет, 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.
Векторная индексация 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 количество соединений на узел (M) и количество ближайших соседей, отслеживаемых во время вставки (ef_construction). Хотя эти параметры позволяют находить баланс между точностью и производительностью, значения по умолчанию хорошо подходят для большинства сценариев использования. Система также поддерживает векторные индексы отношений начиная с версии 5.18, поэтому можно искать похожие данные в свойствах отношений.
Это позволяет разработчикам создавать приложения на базе ИИ. Комбинируя графовые запросы с поиском по векторной близости, приложения могут находить связанные данные на основе семантического значения, а не точных совпадений. Например, система рекомендаций фильмов могла бы использовать векторы эмбеддингов сюжетов для поиска похожих фильмов, одновременно используя структуру графа, чтобы гарантировать, что рекомендации относятся к тому же жанру или эпохе, которые предпочитает пользователь.
Ключевые различия
Реализация и архитектура поиска
Elasticsearch использует Apache Lucene для векторного поиска с алгоритмом HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Данные хранятся в неизменяемых сегментах, а векторы буферизуются в памяти во время индексации. Сегменты периодически объединяются для оптимизации, при этом поиск остается без блокировок во время параллельной индексации. Elasticsearch гарантирует согласованность данных при обновлениях полей.
Neo4j использует HNSW для векторного поиска, поддерживает до 4096 измерений, функции косинусной и евклидовой близости. Квантование используется для уменьшения потребления памяти, а начиная с версии 5.18 поддерживаются векторные индексы отношений. Вы можете настраивать различные параметры, чтобы сбалансировать точность и производительность, но значений по умолчанию должно быть достаточно для большинства сценариев использования.
Возможности управления данными
Elasticsearch особенно силен в индексации в реальном времени и полнотекстовом поиске. Он обрабатывает комбинированный поиск по векторным и ключевым полям, а также большие объемы полуструктурированных данных. Агрегации, сортировка индексов и строгая согласованность во время обновлений делают его отличным решением для сложных сценариев поиска.
Neo4j использует другой подход: он создан для отношений в графовых данных. Он создает векторные индексы по свойствам узлов и обрабатывает векторные эмбеддинги для разных типов данных: текста, изображений, аудио. Графо-ориентированная архитектура позволяет мощно сочетать графовые запросы с векторной близостью; это отлично подходит для рекомендаций на основе отношений.
Производительность и масштабируемость
Elasticsearch очень быстр: векторный поиск выполняется за миллисекунды. Он оптимален, когда векторные данные помещаются в память, но может масштабироваться за пределы памяти с некоторыми компромиссами по производительности. Его подход с параллельной индексацией и объединением сегментов обеспечивает эффективность даже при высокой нагрузке.
Архитектура производительности Neo4j ориентирована на гибкость и эффективность. Благодаря таким параметрам, как максимальное количество соединений на узел и квантование, он оптимизирует использование памяти, сохраняя скорость поиска. Быстрый приближенный поиск k ближайших соседей в сочетании с векторными индексами отношений обеспечивает надежный поиск по связанным данным.
Возможности интеграции
Elasticsearch имеет множество вариантов интеграции, особенно хорошо подходит для сценариев гибридного поиска, которые объединяют векторную близость с полнотекстовым поиском. Он имеет встроенные функции безопасности и поддерживает различные методы агрегации, поэтому хорошо подходит для множества сценариев использования.
Neo4j интегрирует векторный поиск напрямую в свой язык графовых запросов. У него есть специализированные процедуры, такие как db.index.vector.queryNodes, для векторного поиска, и он позволяет комбинировать графовые запросы с векторной близостью. Это особенно полезно для приложений на базе ИИ, где фильтрация результатов векторного поиска на основе графа добавляет поиску дополнительное измерение.
Когда использовать Elasticsearch
Elasticsearch — основной выбор для приложений, которым нужен поиск по большим наборам документов, особенно когда необходимо сочетать текстовый поиск с векторной близостью. Он отлично подходит для таких приложений, как системы рекомендаций контента, семантический поиск документов или крупномасштабный анализ логов, где нужно искать по миллионам документов и иметь быстрое время отклика и несколько критериев поиска. Он хорош, когда нужно обрабатывать высокую пропускную способность индексации и доступность поиска, поэтому идеально подходит для приложений с непрерывным поступлением данных и поиском в реальном времени.
Когда использовать Neo4j
Neo4j — это основной выбор, когда ключевая ценность вашего приложения заключается в понимании и использовании связей между точками данных. Он отлично подходит для таких приложений, как социальные сети, системы обнаружения мошенничества или рекомендательные движки, где связи между сущностями важны не меньше, чем сами сущности. Сочетание графа с векторным поиском особенно мощно, когда вам нужно находить похожие элементы с учетом их связей и контекста, например похожие продукты в определенной категории или паттерны в связанных данных.
Заключение
И Elasticsearch, и Neo4j имеют векторный поиск, но они хороши для разных сценариев использования. Elasticsearch отлично подходит для крупномасштабного поиска по документам благодаря своему зрелому полнотекстовому поиску и эффективному векторному поиску, тогда как Neo4j хорош для сочетания запросов на основе отношений с поиском по векторному сходству. Ваш выбор должен основываться на ваших требованиях: выбирайте Elasticsearch, если вам нужен поиск по документам и возможность работать с крупномасштабными данными со сложными критериями поиска, или выбирайте Neo4j, если ваше приложение выигрывает от понимания и выполнения запросов к отношениям между точками данных. Учитывайте структуру данных, масштаб и то, насколько центральную роль отношения играют в вашем приложении, когда принимаете окончательное решение.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Elasticsearch и Neo4j, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и паттернах запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными 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 для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать различные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая соответствует их сценариям использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован под open-source лицензией MIT, 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 бенчмарка 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
Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI
Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.
Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
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.