SingleStore и Neo4j: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать SingleStore 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 AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и поиск данных.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации продуктов 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 AI.
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 небольшом масштабе.
SingleStore — это распределенная реляционная система управления базами данных SQL, а Neo4j — графовая база данных. У обеих есть векторный поиск в виде дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
SingleStore: обзор и базовая технология
SingleStore сделал векторный поиск возможным, встроив его в саму базу данных, поэтому вам не нужны отдельные векторные базы данных в вашем технологическом стеке. Векторы можно хранить в обычных таблицах базы данных и искать с помощью стандартных SQL-запросов. Например, вы можете искать похожие изображения продуктов, одновременно фильтруя по диапазону цен, или изучать эмбеддинги документов, ограничивая результаты конкретными отделами. Система поддерживает как семантический поиск с использованием FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT и HNSW_PQ для векторного индекса, так и скалярное произведение и евклидово расстояние для сопоставления по сходству. Это очень полезно для таких приложений, как рекомендательные системы, распознавание изображений и AI-чат-боты, где сопоставление по сходству выполняется быстро.
В своей основе SingleStore создан для производительности и масштабирования. База данных распределяет данные по нескольким узлам, поэтому вы можете выполнять крупномасштабные операции с векторными данными. По мере роста ваших данных вы можете просто добавлять больше узлов — и всё готово. Процессор запросов может объединять векторный поиск с операциями SQL, поэтому вам не нужно выполнять несколько отдельных запросов. В отличие от баз данных только для векторов, SingleStore предоставляет эти возможности как часть полноценной базы данных, поэтому вы можете создавать AI-функции, не управляя несколькими системами и не сталкиваясь со сложными переносами данных.
Для векторной индексации SingleStore предлагает два варианта. Первый — точный поиск k ближайших соседей (kNN), который находит точный набор k ближайших соседей для вектора запроса. Но для очень больших наборов данных или высокой конкурентности SingleStore также поддерживает поиск приближенных ближайших соседей (ANN) с использованием векторной индексации. Поиск ANN может находить k близких соседей намного быстрее, чем точный поиск kNN, иногда на порядки. Существует компромисс между скоростью и точностью — ANN быстрее, но может не вернуть точный набор k ближайших соседей. Для приложений с миллиардами векторов, которым нужны интерактивные времена отклика и не требуется абсолютная точность, поиск ANN — правильный выбор.
Техническая реализация векторных индексов в SingleStore имеет особые требования. Эти индексы можно создавать только на таблицах columnstore и только на одном столбце, который хранит векторные данные. В настоящее время система поддерживает формат Vector Type(dimensions[, F32]), F32 — единственный поддерживаемый тип элемента. Такой структурированный подход делает SingleStore отличным выбором для приложений, таких как семантический поиск с использованием векторов из больших языковых моделей, retrieval-augmented generation (RAG) для сфокусированной генерации текста и сопоставление изображений на основе векторных embeddings. Сочетая это с традиционными функциями баз данных, SingleStore позволяет разработчикам создавать сложные AI-приложения с использованием синтаксиса SQL, сохраняя производительность и масштабируемость.
Neo4j: обзор и базовая технология
Векторный поиск Neo4j позволяет разработчикам создавать векторные индексы для поиска похожих данных по всему их графу. Эти индексы работают со свойствами узлов, которые содержат векторные embeddings — 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 выполнения быстрых приближенных поисков 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, сохраняя связи между похожими векторами и позволяя 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 будет проверять, что индексируются только векторы настроенной размерности. Запрос к этим индексам выполняется 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 параметров, таких 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, так что 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 embeddings 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
Методология поиска
SingleStore: Точный поиск k ближайших соседей (kNN) для высокой точности и Approximate Nearest Neighbor (ANN) для скорости на больших наборах данных. Методы ANN используют алгоритмы векторной индексации, такие как варианты HNSW и IVF. SingleStore помещает их в свою SQL-ориентированную базу данных, чтобы вы могли искать векторы вместе со своими структурированными данными.
Neo4j: Использует графы HNSW для быстрых ANN-поисков. Этот метод навигирует по векторным пространствам с помощью графовых связей. Векторные индексы Neo4j тесно связаны с его графовой моделью, поэтому вы можете выполнять семантический поиск внутри данных, связанных графом.
Ключевое отличие: SingleStore лучше подходит для гибридных запросов (векторы + реляционный SQL), Neo4j лучше подходит для семантического поиска (векторы + сущности)), где важны связи.
Данные
SingleStore: Структурированные, полуструктурированные, неструктурированные. Векторы хранятся в таблицах columnstore, поэтому вы можете выполнять высокопроизводительные аналитические запросы вместе с векторными операциями.
Neo4j: В первую очередь для графовых данных. Векторы хранятся как свойства узлов или связей, поэтому это отлично подходит для приложений, которым нужны и семантическое сходство, и графовый контекст.
Ключевое отличие: SingleStore более гибок для смешанных типов данных, Neo4j ориентирован прежде всего на графы.
Масштабируемость и производительность
SingleStore: Разработан для распределенной масштабируемости. По мере роста данных добавление узлов означает стабильную производительность. Его векторный поиск интегрирован с распределенным движком запросов, поэтому вы можете выполнять параллельные крупномасштабные векторные операции.
Neo4j: Хорошо масштабируется для графовых нагрузок, но может испытывать трудности с чрезвычайно большими наборами данных из-за накладных расходов на обход графа. Его векторный поиск требует оптимизации параметров HNSW для баланса производительности и точности.
Ключевое отличие: SingleStore линейно масштабируется для огромных наборов данных, Neo4j лучше подходит для приложений с интенсивным использованием графов.
Гибкость и настройка
SingleStore: Может объединять векторный поиск с SQL-запросами. Поддерживает несколько алгоритмов векторной индексации и позволяет пользователям настраивать параметры индексации и запросов.
Neo4j: Возможности настройки векторных индексов (квантование, тонкая настройка графовых параметров, например max connections). Векторные индексы связей добавляют еще один уровень гибкости для сложных графовых сценариев использования.
Ключевое отличие: Оба настраиваемы, но SingleStore основан на SQL, Neo4j управляется графовой моделью.
Интеграция и экосистема
SingleStore: Единая платформа, поэтому вам не нужны дополнительные системы. Хорошо интегрируется с современными конвейерами данных и инструментами AI/ML через SQL и поддерживает популярные модели эмбеддингов.
Neo4j: Хорошо интегрируется с графовыми инструментами, такими как язык запросов Cypher, и поддерживает модели эмбеддингов. Подходит для экосистем с интенсивным использованием графов.
Ключевое отличие: SingleStore упрощает интеграцию, будучи универсальной базой данных, Neo4j дополняет графоцентричные экосистемы.
Удобство использования
SingleStore: SQL-нативный интерфейс, поэтому разработчики, знакомые с реляционными базами данных, могут его использовать. Настройка и сопровождение просты для специалистов по базам данных.
Neo4j: Требует знания концепций графовых баз данных и языка запросов Cypher, что может создать более крутой порог входа для новичков.
Ключевое отличие: SingleStore проще для тех, кто работает с SQL, Neo4j требует знаний графов.
Стоимость
SingleStore: Одна система для нескольких функций (реляционные данные и векторный поиск), поэтому вам может не понадобиться управлять отдельными базами данных. Управляемые сервисы могут упростить управление затратами.
Neo4j: Цены зависят от размера нагрузки и функций, таких как управляемые сервисы. Для графоцентричных нагрузок его специализированные возможности могут оправдать стоимость.
Ключевое отличие: SingleStore консолидирован, Neo4j может стоить дороже для нишевых графовых сценариев использования.
Безопасность
SingleStore: Шифрование, аутентификация, ролевой контроль доступа, соответствие GDPR.
Neo4j: Зашифрованные коммуникации, ролевые разрешения, аудит.
Ключевое отличие: Одинаково, зависит от вашей организации.
Когда выбирать SingleStore
Выбирайте SingleStore, когда у вас есть большие распределенные данные и нужен векторный поиск, тесно интегрированный в реляционную базу данных. Он отлично подходит для гибридных запросов, которые объединяют векторное сходство со структурированными данными, например для e-commerce приложений, которые фильтруют рекомендации похожих товаров по цене или категории. Кроме того, SingleStore может масштабироваться горизонтально и выполнять как точный, так и приближенный поиск ближайших соседей, поэтому он идеально подходит для рабочих нагрузок с высокой конкуренцией, таких как рекомендательные движки, AI-чатботы и семантический поиск по огромным наборам данных.
Когда выбирать Neo4j
Neo4j лучше подходит, когда ваш сценарий использования включает графовые данные с семантическими и контекстными связями. Его векторный поиск отлично подходит для приложений, которые объединяют обходы графа с запросами сходства, например для анализа социальных сетей, обнаружения мошенничества или рекомендательных систем, использующих как структуру графа, так и сходство на основе эмбеддингов. Если вашему приложению требуются глубоко связанные данные и инсайты из связей между сущностями — например, поиск фильмов того же жанра или эпохи, — нативная графовая база данных Neo4j будет правильным выбором.
Резюме
SingleStore и Neo4j — оба отличные инструменты, каждый для разных сценариев использования. SingleStore интегрирует векторный поиск с реляционными данными и масштабируется для больших данных, Neo4j сочетает семантический векторный поиск с графовой аналитикой для инсайтов на основе связей. Выбирайте правильный инструмент для ваших данных, ваших запросов и ваших требований к производительности. Соотнесите свой выбор со своим сценарием использования — гибридные запросы по структурированным данным или контекстные рекомендации на основе графов — и вы получите лучшие результаты.
Прочитайте это, чтобы получить обзор SingleStore и Neo4j, но для их оценки вам нужно исходить из вашего сценария использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование с вашими собственными наборами данных и шаблонами 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 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 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 векторной базы 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмаркинга 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
A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).
Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload
With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.
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.