Redis 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 всё более важным. Redis и Vearch — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Redis и Neo4j, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, 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 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) и Weaviate
- 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 малого масштаба.
Redis — это база данных в памяти, а Neo4j — графовая база данных. Обе имеют векторный поиск в качестве дополнения. В этой публикации сравниваются их возможности векторного поиска.
Redis: обзор и базовая технология
Redis изначально был известен своим хранением данных в памяти и добавил возможности векторного поиска через Redis Vector Library, которая теперь является частью Redis Stack. Это позволяет Redis выполнять поиск векторного сходства, сохраняя свою скорость и производительность.
Векторный поиск в Redis построен поверх существующей инфраструктуры с использованием обработки в памяти для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для приближенного поиска ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск в многомерных векторных пространствах.
Одно из главных преимуществ векторного поиска Redis заключается в том, что он может сочетать поиск векторного сходства с традиционной фильтрацией по другим атрибутам. Такой гибридный поиск позволяет разработчикам создавать сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, поэтому он универсален для многих приложений на основе ИИ.
Redis Vector Library предоставляет разработчикам простой интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она имеет такие функции, как гибкое проектирование схемы, пользовательские векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Это упрощает инженерам AI/ML и специалистам по данным интеграцию Redis в их рабочий процесс ИИ, особенно для обработки и извлечения данных в реальном времени.
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 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 благодаря поддержанию 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 такие параметры, 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 число соединений на узел (M) и число ближайших соседей, отслеживаемых при вставке (ef_construction). Хотя эти параметры позволяют балансировать 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 ИИ. 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 векторные эмбеддинги сюжетов, чтобы находить похожие фильмы, одновременно используя структуру графа, чтобы гарантировать, что рекомендации относятся к тому же жанру или эпохе, которые предпочитает пользователь.
Ключевые отличия
При выборе между Redis и Neo4j для векторного поиска понимание различий поможет вам принять правильное решение для вашего сценария использования. Давайте сравним эти технологии по ключевым аспектам, наиболее важным для векторного поиска.
Методология поиска
Redis использует как алгоритмы FLAT, так и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска по векторному сходству. FLAT подходит для меньших наборов данных, где важна точность, HNSW — это быстрый приблизительный поиск ближайших соседей для более крупных наборов данных.
Neo4j использует только HNSW для векторного поиска, поддерживает векторы размерностью до 4096 с функциями косинусного и евклидова сходства. Это может показаться ограничением по сравнению с двойным подходом Redis, но HNSW в Neo4j хорошо оптимизирован и подходит для большинства сценариев использования.
Обработка данных
Redis хранит векторы в памяти, поэтому он очень быстрый для операций чтения. Он поддерживает гибридные запросы, которые объединяют поиск по векторному сходству с фильтрацией по атрибутам. Например, вы можете искать похожие изображения товаров, одновременно фильтруя по диапазону цен и категории.
Neo4j использует подход «сначала граф», хранит векторы как свойства узлов или отношений. Это мощно для связанных данных, где имеют значение отношения между сущностями. Вы можете объединять поиск по векторному сходству с запросами обхода графа, поэтому можете выполнять сложные операции, например находить похожие товары, рекомендованные пользователями в вашей социальной сети.
Масштабируемость и производительность
Архитектура Redis в памяти чрезвычайно быстрая, но может быть дорогой при работе с большими наборами данных, поскольку все данные должны помещаться в памяти. Он предлагает горизонтальное масштабирование через Redis Cluster, поэтому вы можете распределить свои векторные данные по нескольким узлам.
Neo4j предлагает как горизонтальное, так и вертикальное масштабирование. Его нативная графовая архитектура означает, что он оптимизирован для работы со связанными данными в масштабе. Векторные индексы Neo4j используют квантование для сокращения использования памяти, что может быть более экономически эффективным для больших наборов данных.
Интеграция и экосистема
Redis хорошо интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения и имеет клиентские библиотеки для нескольких языков программирования. Redis Stack имеет дополнительные модули для данных временных рядов, поиска и поддержки JSON.
Neo4j имеет сильную интеграцию с популярными инструментами data science, такими как стек data science Python. Язык запросов Cypher разработан для графовых операций, поэтому он мощен для приложений, которым нужны как векторный поиск, так и графовые возможности.
Простота использования
Redis имеет более простую кривую обучения для базовых операций векторного поиска. Синтаксис команд понятен, а документация Redis Stack содержит примеры реализации векторного поиска.
Neo4j требует изучения языка запросов Cypher, что поначалу занимает больше времени. Но выразительность Cypher может сделать сложные запросы более читаемыми:
Соображения стоимости
Redis требует больше памяти, поскольку это база данных в памяти, что может увеличить затраты на инфраструктуру для больших наборов данных. Но его преимущества в производительности могут компенсировать эти затраты в сценариях, где скорость имеет ключевое значение.
Neo4j имеет более низкие требования к памяти благодаря своей архитектуре хранения и функциям квантования. У него есть community- и enterprise-редакции, enterprise-редакция имеет дополнительные функции, такие как расширенная безопасность и кластеризация.
Функции безопасности
Оба имеют функции безопасности. Redis имеет ACL, шифрование SSL/TLS, контроль доступа на основе ролей. Neo4j Enterprise имеет детализированный контроль доступа и расширенную аутентификацию.
Когда использовать Redis для векторного поиска
Используйте Redis, когда производительность векторного поиска в реальном времени является вашим главным приоритетом, особенно в приложениях, которым нужны мгновенные ответы, таких как рекомендательные системы, обнаружение мошенничества в реальном времени или функции семантического поиска в реальном времени. Он отлично подходит, когда ваш набор данных может поместиться в памяти и вам нужно выполнять высокопроизводительный поиск векторного сходства с фильтрацией по атрибутам. Хорошо подходит для приложений, таких как рекомендации товаров в электронной коммерции, системы сопоставления контента или чат-боты на базе ИИ, которым нужны немедленные ответы.
Когда использовать Neo4j для векторного поиска
Используйте Neo4j, когда вашему приложению нужно понимать и использовать отношения между сущностями и поиск векторного сходства. Он отлично подходит для приложений, таких как графы знаний, социальные сети или сложные рекомендательные системы, где отношения между элементами так же важны, как и векторные сходства. Сочетание обхода графа с векторным поиском хорошо подходит для таких сценариев, как открытие лекарств, социальные рекомендательные системы или системы обнаружения мошенничества, которым нужно анализировать закономерности в связанных данных.
Заключение
Ваш выбор между Redis и Neo4j для векторного поиска зависит от ваших требований к производительности, структуры данных и потребностей приложения. Redis является самым быстрым и простым для операций векторного поиска в реальном времени, тогда как Neo4j представляет собой сочетание графовых возможностей с функциями векторного поиска. Используйте Redis, когда время отклика в миллисекундах и простой поиск векторного сходства являются обязательными, и используйте Neo4j, когда вам нужно объединить векторный поиск со сложным анализом отношений в вашей модели данных. Помните, оба могут выполнять векторный поиск, это лишь вопрос соответствия их сильных сторон вашему сценарию использования.
Хотя эта статья предоставляет обзор Redis и Neo4j, важно оценивать эти базы данных на основе вашего конкретного сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, разработанный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим 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 с открытым исходным кодом для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности 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 для своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии 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 бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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 Launches in AWS Australia, Expanding Global Reach to Australia and Neighboring Markets
We're thrilled to announce that Zilliz Cloud is now available in the AWS Sydney, Australia region (ap-southeast-2).
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
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.