Vespa против Neo4j: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Vespa 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 извлечение данных.
Распространенные сценарии 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 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.
Vespa — 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.
Vespa: обзор и базовая технология
Vespa — это мощная поисковая система и векторная база данных, которая может обрабатывать несколько типов поиска одновременно. Она отлично справляется с векторным поиском, текстовым поиском и поиском по структурированным данным. Это означает, что вы можете использовать ее для поиска похожих элементов (например, изображений или товаров), поиска конкретных слов в тексте и фильтрации результатов на основе таких параметров, как даты или числа, — все за один раз. Vespa гибкая и может работать с разными типами данных, от простых чисел до сложных структур.
Одна из выдающихся особенностей Vespa — ее способность выполнять векторный поиск. Вы можете добавлять в документы любое количество векторных полей, и Vespa будет быстро выполнять по ним поиск. Она даже может обрабатывать специальные типы векторов, называемые тензорами, которые полезны для представления таких вещей, как многокомпонентные эмбеддинги документов. Vespa разумно подходит к хранению и поиску этих векторов, поэтому может обрабатывать действительно большие объемы данных без замедления.
Vespa создана для сверхбыстрой и эффективной работы. Она использует собственный специальный движок, написанный на C++, для управления памятью и выполнения поиска, что помогает ей хорошо работать даже при сложных запросах и больших объемах данных. Она разработана так, чтобы продолжать стабильно работать даже при добавлении новых данных или одновременной обработке большого количества поисковых запросов. Это делает ее отличным выбором для крупных реальных приложений, которым нужно обрабатывать много трафика и данных.
Еще одна крутая особенность Vespa заключается в том, что она может автоматически масштабироваться для обработки большего объема данных или трафика. Вы можете добавить больше компьютеров в свою конфигурацию Vespa, и она автоматически распределит работу между ними. Это означает, что ваша поисковая система может расти по мере роста ваших потребностей, без необходимости выполнять множество сложных настроек. Vespa даже может автоматически адаптироваться к изменениям объема данных или трафика, что помогает экономить затраты. Это делает ее отличным выбором для компаний, которым нужна поисковая система, способная расти вместе с ними со временем.
Neo4J: основы
Векторный поиск Neo4j позволяет разработчикам создавать векторные индексы для поиска похожих данных в их графе. 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 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 на вход имя индекса, количество результатов и вектор запроса.
Векторная индексация Neo4j имеет оптимизации производительности, такие как квантование, которое 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 при вставке (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 ИИ. Объединяя 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
При выборе инструмента векторного поиска, такого как Vespa или Neo4j, нужно учитывать, насколько каждый из них подходит вашему сценарию использования. В этом разделе будут рассмотрены основные различия между ними по различным параметрам, чтобы помочь вам принять решение.
Методология поиска
Vespa: Vespa поддерживает несколько методов поиска: векторный поиск, полнотекстовый поиск, фильтрацию структурированных данных — все в одном запросе. Она может обрабатывать поиск на основе тензоров и отлично подходит для мультимодальных сценариев использования. Vespa разработана для множества поисковых сценариев и может выполнять сложные запросы без ущерба для скорости.
Neo4j: Векторный поиск Neo4j использует графы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для приближенного поиска k ближайших соседей (k-NN). Это разработано для графовых данных и позволяет выполнять поиск по сходству, интегрированный с графовыми отношениями. Он отлично подходит, когда векторный поиск нужно объединять с обходом графа.
Данные
Vespa: Vespa может обрабатывать множество типов данных: от структурированных (например, таблицы) до неструктурированных (например, текст, embeddings). Она может работать с тензорами и несколькими векторными полями в документах для продвинутых конфигураций в сценариях вроде рекомендательных систем и мультимодального поиска.
Neo4j: Neo4j разработана для графовых данных, где отношения так же важны, как и сами узлы. Ее векторные индексы используются для поиска свойств узлов или отношений, содержащих embeddings. Это отлично подходит для сценариев вроде графов знаний, где семантические связи являются ключевыми.
Масштабируемость и производительность
Vespa: Созданная для крупномасштабных приложений реального времени, Vespa масштабируется горизонтально, распределяя рабочие нагрузки между несколькими узлами. Обработка в памяти и движок на основе C++ обеспечивают низкую задержку даже для сложных запросов к большим данным.
Neo4j: Neo4j обеспечивает масштабируемость в рамках графовых данных. Индексация HNSW оптимизирована для скорости и эффективности использования памяти, но производительность в основном подходит для графоцентричных рабочих нагрузок. Большой масштаб потребует настройки и продуманной архитектуры для обеспечения производительности.
Гибкость и настройка
Vespa: Vespa предоставляет множество возможностей настройки в моделировании данных и проектировании запросов. Вы можете определять схемы, интегрировать несколько векторных полей и настраивать поведение поиска. Это делает ее подходящей для многих сценариев, выходящих за рамки только векторного или графового поиска.
Neo4j: Настройка Neo4j сосредоточена на графовых сценариях. Вы можете настраивать параметры векторного индекса (например, max connections, ef_construction) для повышения точности или производительности. Но она менее адаптируема к сценариям за пределами графовых приложений.
Интеграция и экосистема
Vespa: Vespa относительно независима от экосистемы, имеет API для пользовательских приложений, конвейеров машинного обучения и других источников данных. Это инструмент, который вписывается во многие рабочие процессы.
Neo4j: Neo4j имеет сильную экосистему вокруг графовой аналитики и инструментов визуализации. Ее интеграция отлично подходит для графовых AI-приложений, но может казаться ограниченной, если ваш сценарий не сильно опирается на графовые данные.
Удобство использования
Vespa: Гибкость сопровождается более крутой кривой обучения. Настройка схем и работа с продвинутыми тензорными операциями требуют экспертизы, но документация и ресурсы сообщества хороши.
Neo4j: Neo4j выигрывает благодаря своему простому языку запросов (Cypher) и легкой настройке, особенно для разработчиков, знакомых с графами. Создание и выполнение запросов к векторным индексам относительно просты, поэтому она более доступна для начинающих.
Стоимость
Vespa: Может быть экономически эффективной для крупномасштабных развертываний, поскольку эффективно использует ресурсы и может оптимизировать рабочие нагрузки на лету. Но стоимость зависит от вашей инфраструктуры.
Neo4j: Ценообразование Neo4j для корпоративных функций, таких как векторный поиск, может быть проблемой для некоторых пользователей. Управляемые сервисы и лицензирование увеличивают стоимость, но ее оптимизации могут снизить потребление ресурсов в приложениях с интенсивным использованием графов.
Безопасность
Vespa: Имеет базовые функции безопасности, такие как аутентификация, управление доступом на основе ролей и варианты шифрования. Подходит для сред, которым требуется надежная защита данных.
Neo4j: Имеет сильные функции безопасности, особенно для графоцентричных развертываний. Детализированный контроль доступа к узлам и отношениям означает, что чувствительные данные хорошо защищены.
Когда использовать Vespa
Vespa отлично подходит для больших данных и распределенной обработки данных с продвинутым векторным поиском. Она может интегрировать векторный поиск с полнотекстовым поиском и поиском по структурированным данным. Хорошо подходит для рекомендаций в электронной коммерции, мультимодальных поисковых систем и платформ аналитики в реальном времени. Горизонтальная масштабируемость и высокая производительность позволяют обрабатывать большие наборы данных и сложные запросы без потери производительности. Хорошо подходит для компаний, которые ожидают быстрого роста или высокого трафика.
Когда использовать Neo4j
Neo4j отлично подходит для сценариев, ориентированных на графы, где отношения между точками данных так же важны, как и сами данные. Хорош для создания графов знаний, инструментов анализа социальных сетей и приложений на основе ИИ, где семантические связи улучшают результаты поиска. Его возможности векторного поиска в сочетании с обходом графа делают его отличным вариантом для разработчиков, которые хотят добавить сопоставление по семантическому сходству к традиционным графовым запросам. Язык запросов Neo4j и графо-нативный дизайн упрощают работу команд над графовыми проектами.
Резюме
Vespa и Neo4j хороши для разных областей, каждая со своими сильными сторонами. Vespa хороша для мультимодального поиска и крупных приложений, Neo4j хорош для сценариев, основанных на графах, где отношения и семантический поиск наиболее важны. Выбирайте между ними на основе требований вашего сценария использования, ваших данных и требований к производительности вашего приложения. Согласовав свое решение с этими факторами, вы получите от него максимум пользы.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Vespa и Neo4j, но для их оценки вам нужно оценивать их на основе вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательный бенчмаркинг 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 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 свои 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 открытой 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 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 AI Databases Don't Need SQL
Whether you like it or not, here's the truth: SQL is destined for decline in the era of AI.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
Explore DeepSeek-VL2, the open-source MoE vision-language model. Discover its architecture, efficient training pipeline, and top-tier performance.
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.