Qdrant против Neo4j: выбор правильной векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Qdrant 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 признаки изображений или атрибуты товаров. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую 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 важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (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 небольшого масштаба.
Qdrant — это специализированная векторная база данных. Neo4j — это графовая база данных с возможностями векторного поиска в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Qdrant: обзор и ключевая технология
Qdrant — это векторная база данных для поиска по сходству и машинного обучения. Созданная с нуля для векторных данных, она является предпочтительным выбором для разработчиков ИИ. Qdrant оптимизирует производительность и может обрабатывать высокоразмерные векторные данные, что является ключевым для многих современных моделей ML.
Одной из ключевых сильных сторон Qdrant является гибкое моделирование данных. Вы можете хранить и индексировать не только векторы, но и данные полезной нагрузки, связанные с каждым вектором. Это означает, что вы можете выполнять сложные запросы, которые объединяют векторное сходство с фильтрацией по метаданным, что позволяет реализовать более мощный и нюансированный поиск. Qdrant обеспечивает согласованность данных с помощью транзакций, совместимых с ACID, даже во время параллельных операций.
Векторный поиск Qdrant лежит в основе платформы. Для индексирования он использует пользовательскую версию алгоритма HNSW (Hierarchical Navigable Small World), который эффективен в высокоразмерных пространствах. Distance Matrix API позволяет эффективно вычислять попарные расстояния между векторами, поэтому он отлично подходит для таких задач, как кластеризация и снижение размерности, — даже при работе с тысячами векторов. Для сценариев, где точность важнее скорости, Qdrant также поддерживает точный поиск и предоставляет визуальные инструменты для изучения связей между векторами через Graph UI.
Особенность Qdrant — его функции запросов и оптимизации. Его язык запросов бесшовно работает с векторным поиском и поддерживает сложные операции, включая мощный Facet API для агрегации и подсчета уникальных значений в данных. Функции оптимизации памяти, такие как текстовая и геоиндексация на диске, позволяют обрабатывать крупномасштабные развертывания, сохраняя производительность благодаря интеллектуальному кэшированию. Qdrant имеет автоматическое шардирование и репликацию для масштабируемости и поддерживает различные типы данных и условия запросов — от сопоставления строк до числовых диапазонов и геолокаций. Функции скалярного, произведенного и бинарного квантования могут снизить использование памяти и ускорить поиск, особенно для векторов высокой размерности.
Вы можете настраивать компромисс между точностью поиска и производительностью с помощью как приблизительного, так и точного сопоставления в зависимости от вашего сценария использования. Архитектура разработана для реальных сценариев, где векторный поиск нужно сочетать с фильтрацией и агрегацией, поэтому она отлично подходит для создания практических AI-приложений.
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 приблизительного 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 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 вектора 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 имя индекса, количество результатов и вектор запроса в качестве входных данных.
Векторное индексирование Neo4j имеет оптимизации производительности, такие как квантование, которое снижает использование памяти за счет сжатия векторных представлений. Вы можете настраивать поведение индекса с помощью параметров, таких как максимальное количество соединений на узел (M) и количество ближайших соседей, отслеживаемых во время вставки (ef_construction). Хотя эти параметры позволяют балансировать 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 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 для поиска похожих фильмов, одновременно используя структуру графа, чтобы гарантировать, что рекомендации относятся к тому же жанру или эпохе, которые предпочитает пользователь.
Ключевые различия
Базовая технология и методология поиска
И Qdrant, и Neo4j используют алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска, но у каждого своя реализация. Qdrant разработал собственный HNSW для векторных пространств высокой размерности. Он включает Distance Matrix API, который эффективно вычисляет попарные расстояния между векторами, что идеально подходит для кластеризации и снижения размерности.
Neo4j использует другой подход: поддерживает векторы размерностью до 4 096 измерений с функциями косинусного и евклидова сходства. Их реализация сосредоточена на интеграции векторного поиска с графовыми запросами, чтобы вы могли объединять поиск по семантическому сходству со структурными связями в ваших данных. Это мощно, когда нужно учитывать как сходство контента, так и связи между точками данных.
Обработка данных и архитектура
Qdrant отлично подходит для гибкого моделирования данных: вы можете хранить векторы вместе с данными payload. Это означает, что вы можете создавать сложные запросы, которые объединяют векторное сходство с фильтрацией по метаданным. Система поддерживает согласованность данных с помощью транзакций, соответствующих ACID, поэтому она надежна даже при параллельных операциях. Qdrant силен для приложений, которым нужно поддерживать сложные связи между векторами и их метаданными.
Neo4j обрабатывает данные через свою графовую архитектуру. Благодаря векторным индексам для свойств узлов и связей (представленным в 5.18) вы можете искать похожие данные, используя базовую графовую структуру. Это отлично подходит, когда понимание связей между точками данных так же важно, как и поиск похожих векторов.
Производительность и масштабируемость
Производительность Qdrant оптимизирована с помощью нескольких механизмов. Система имеет автоматическое шардирование и репликацию для распределенных рабочих нагрузок, дисковые текстовые и геоиндексы для больших наборов данных и интеллектуальное кэширование для часто запрашиваемых данных. Qdrant также предлагает скалярное, произведенческое и бинарное квантование, чтобы уменьшить использование памяти без ущерба для качества поиска.
Neo4j оптимизирует производительность с помощью векторного квантования, которое сжимает векторные представления для уменьшения объема занимаемой памяти. Система позволяет тонко настраивать параметры, такие как максимальное число соединений на узел и ближайшие соседи при вставке, чтобы вы могли найти правильный баланс между точностью поиска и производительностью для вашего сценария использования.
Возможности запросов и функции поиска
Система запросов Qdrant создана для операций векторного поиска. Язык запросов хорошо интегрируется с векторным поиском и имеет мощный Facet API для агрегации и подсчета уникальных значений в ваших данных. Система поддерживает различные типы данных и условия запросов, как приблизительное, так и точное сопоставление. Это позволяет объединять векторный поиск с традиционными операциями фильтрации и агрегации.
Запросы Neo4j сосредоточены вокруг его наследия графовой базы данных. Векторный поиск реализован через процедуру db.index.vector.queryNodes, которая хорошо интегрируется с языком графовых запросов Neo4j. Это позволяет объединять запросы обхода графа с поиском по векторному сходству и получать результаты с оценками сходства от 0 до 1. Векторные индексы связей дополнительно позволяют находить похожие шаблоны в графовых связях.
Qdrant vs Neo4j: практическое сравнение для векторного поиска
При создании AI-приложений выбор инструмента векторного поиска может определить успех или провал вашего проекта. И Qdrant, и Neo4j — отличные решения, но они подходят к векторному поиску с разных сторон. Понимание этих различий поможет вам выбрать лучший вариант для себя.
Базовая технология и методология поиска
В основе и Qdrant, и Neo4j используют алгоритм Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска, но у каждого есть собственная реализация. У Qdrant есть собственная кастомная реализация HNSW для многомерных векторных пространств. Она включает Distance Matrix API, который эффективно вычисляет попарные расстояния между векторами, что идеально подходит для кластеризации и снижения размерности.
Neo4j использует другой подход: поддерживает векторы размерностью до 4096 измерений с функциями косинусного и евклидова сходства. Их реализация сосредоточена на интеграции векторного поиска с графовыми запросами, поэтому вы можете объединять поиск по семантическому сходству со структурными связями в ваших данных. Это особенно мощно, когда нужно учитывать как сходство контента, так и связи между точками данных.
Обработка данных и архитектура
Qdrant отлично подходит для гибкого моделирования данных: вы можете хранить векторы вместе с данными payload. Это означает, что вы можете создавать сложные запросы, сочетающие векторное сходство с фильтрацией по метаданным. Система поддерживает согласованность данных с помощью ACID-совместимых транзакций, поэтому она надежна даже при параллельных операциях. Такая архитектура делает Qdrant идеальным для приложений, которым необходимо поддерживать сложные связи между векторами и их метаданными.
Neo4j обрабатывает данные с помощью своей графовой архитектуры. Благодаря поддержке векторных индексов для свойств узлов и связей (введенной в версии 5.18) вы можете искать похожие данные, используя при этом базовую графовую структуру. Это идеально подходит для сценариев, где понимание связей между точками данных так же важно, как и поиск похожих векторов.
Производительность и масштабируемость
Производительность Qdrant оптимизируется с помощью нескольких механизмов. Система имеет автоматическое шардирование и репликацию для распределенных рабочих нагрузок, дисковые текстовые и геоиндексы для больших наборов данных, а также интеллектуальное кэширование для часто используемых данных. Qdrant также предлагает скалярное, продуктовое и бинарное квантование для снижения использования памяти без ущерба для качества поиска.
Neo4j оптимизирует производительность с помощью векторного квантования, которое сжимает векторные представления для уменьшения объема используемой памяти. Система позволяет тонко настраивать параметры, такие как максимальное число соединений на узел и ближайшие соседи при вставке, чтобы вы могли найти правильный баланс между точностью поиска и производительностью для вашего сценария использования.
Возможности запросов и функции поиска
Система запросов Qdrant создана для операций векторного поиска. Язык запросов интегрирован с векторным поиском и имеет мощный Facet API для агрегации и подсчета уникальных значений в ваших данных. Система поддерживает различные типы данных и условия запросов, как приблизительное, так и точное сопоставление. Эта гибкость позволяет сочетать векторный поиск с традиционными операциями фильтрации и агрегации.
Подход Neo4j к запросам основан на его наследии графовой базы данных. Векторный поиск реализован через процедуру db.index.vector.queryNodes, интегрированную с языком графовых запросов Neo4j. Эта интеграция позволяет сочетать запросы обхода графа с поиском по векторному сходству и получать результаты с оценками сходства от 0 до 1. Добавление векторных индексов связей делает поиск похожих шаблонов в графовых связях еще эффективнее.
Когда выбирать Qdrant
Qdrant — правильный выбор, когда ваш основной фокус — поиск по векторному сходству и вам нужно обрабатывать крупномасштабные высокоразмерные векторные данные. Он идеально подходит для сценариев, где вы создаете поисковые системы на базе ИИ, рекомендательные системы или платформы обнаружения контента, которым требуется быстрый поиск по сходству со сложной фильтрацией — например, крупномасштабная система поиска похожих изображений, сервис семантического поиска документов или механизм рекомендаций товаров, которому нужно обрабатывать миллионы элементов со сложной фильтрацией по атрибутам.
Когда выбирать Neo4j
Neo4j — правильный выбор, когда вашему приложению необходимо понимать и использовать связи между точками данных и векторное сходство. Он идеально подходит для приложений, где обход графа и анализ связей являются центральными для вашего сценария использования — например, графы знаний с семантическим поиском, системы обнаружения мошенничества, сочетающие распознавание паттернов с поиском по сходству, или инструменты анализа социальных сетей, которым необходимо учитывать как сходство пользователей, так и паттерны связей.
Заключение
Обе обладают надежными возможностями векторного поиска, но служат разным основным потребностям — Qdrant идеально подходит для сценариев чистого векторного поиска с высокими требованиями к производительности, Neo4j проявляет себя лучше, когда нужно сочетать векторное сходство с графовыми связями. Ваш выбор должен зависеть от ваших конкретных потребностей: выбирайте Qdrant, если векторный поиск является вашей главной задачей и вам нужны специализированные оптимизации производительности, или выбирайте Neo4j, если вам нужно использовать графовые связи вместе с поиском по векторному сходству. При принятии решения учитывайте существующую инфраструктуру, экспертизу команды и то, получите ли вы пользу от дополнительных функций графовой базы данных.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Qdrant и Neo4j, но для их оценки вам нужно оценивать их исходя из вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором для принятия решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент бенчмаркинга для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные 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 распространяется по open-source лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Скачайте VectorDBBench из его GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на VectorDBBench Leaderboard.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
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.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.
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.