Weaviate 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. Weaviate и Neo4j — два варианта в этой области. Эта статья сравнивает эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Weaviate 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.
Распространённые 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) — методике, которая 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.
- Лёгковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольших масштабах.
Weaviate — это специализированная векторная база данных, а Neo4j — графовая база данных с векторным поиском в качестве надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Weaviate: обзор и базовая технология
Weaviate — это векторная база данных с открытым исходным кодом, разработанная для упрощения разработки приложений ИИ. Она предлагает встроенные возможности векторного и гибридного поиска, простую интеграцию с моделями машинного обучения и акцент на конфиденциальности данных. Эти функции призваны помочь разработчикам с разным уровнем навыков более эффективно создавать, итеративно улучшать и масштабировать приложения ИИ.
Одной из сильных сторон Weaviate является быстрый и точный поиск по сходству. Она использует индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World), чтобы обеспечить векторный поиск по большим наборам данных. Weaviate также поддерживает объединение векторного поиска с традиционными фильтрами, что позволяет выполнять мощные гибридные запросы, использующие как семантическое сходство, так и конкретные атрибуты данных.
Ключевые возможности Weaviate включают:
- Сжатие PQ для эффективного хранения и извлечения
- Гибридный поиск с параметром alpha для настройки между BM25 и векторным поиском
- Встроенные плагины для embeddings и reranking, которые упрощают разработку
Weaviate — это отправная точка для разработчиков, желающих попробовать векторный поиск. Он предлагает удобный для разработчиков подход с простой настройкой и хорошо документированными API. Глубокая интеграция с экосистемой GenAI делает его подходящим для небольших проектов или работы над proof-of-concept. Целевая аудитория Weaviate — это инженеры-программисты, создающие AI-приложения, data engineers, работающие с большими наборами данных, и data scientists, разворачивающие модели машинного обучения. Weaviate упрощает семантический поиск, рекомендательные системы, классификацию контента и другие AI-функции.
Weaviate спроектирован для горизонтального масштабирования, поэтому он может обрабатывать большие наборы данных и высокие нагрузки запросов, распределяя данные между несколькими узлами в кластере. Он поддерживает мультимодальные данные, работает с различными типами данных (текст, изображения, аудио, видео) в зависимости от используемых модулей векторизации. Weaviate предоставляет как RESTful, так и GraphQL API для гибкости в том, как разработчики взаимодействуют с базой данных.
Однако для крупномасштабных production-сред есть несколько аспектов, которые следует учитывать:
- Ограниченные функции безопасности enterprise-уровня
- Потенциальные проблемы масштабируемости с наборами данных в миллиарды векторов
- Необходимость ручного управления недавно выпущенными вариантами tiered storage
- Горизонтальное масштабирование требует помощи инженеров Weaviate и не может выполняться автоматически
Последний пункт особенно примечателен, поскольку он означает, что организациям нужно планировать заранее и выделять время на операции масштабирования, гарантируя, что они не приблизятся к пределам своей системы без должной подготовки.
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 approximate k-nearest neighbor поиска. 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 0-1, где более высокое значение означает большее сходство. Подход HNSW хорошо работает, поддерживая связи между похожими векторами и позволяя системе быстро переходить к различным 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 вектора 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 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 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 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
При выборе между Weaviate и Neo4j для векторного поиска следует сравнить их по ключевым областям, чтобы увидеть их сильные стороны и компромиссы.
Методология поиска
Weaviate специально создан для векторного поиска, используя индексирование HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для быстрого и точного поиска приблизительных ближайших соседей (ANN). Он также позволяет выполнять гибридные запросы, сочетая векторное сходство с поиском по ключевым словам, так что вы можете объединять семантическую и структурированную фильтрацию в одном запросе. Neo4j также использует HNSW, но интегрирует векторный поиск в свою графовую базу данных. Поэтому Neo4j может сочетать поиск по семантическому сходству с графовыми запросами, что полезно для приложений, где важно понимать связи между точками данных, например для рекомендательных систем или выявления мошенничества.
Данные
Weaviate отлично справляется с обработкой неструктурированных и мультимодальных данных: текста, изображений, аудио, видео. Он бесшовно работает с внешними моделями эмбеддингов, поэтому универсален для разных форматов данных. Neo4j рассматривает векторы как свойства узлов или связей, поэтому он больше подходит для структурированных или полуструктурированных наборов данных, где важны отношения. Он может сочетать графовые запросы с векторным поиском, чтобы получать больше инсайтов в наборах данных с большим количеством связей.
Масштабируемость и производительность
Weaviate поддерживает горизонтальное масштабирование, распределяя данные по узлам в кластере, что помогает при больших наборах данных и высокой нагрузке запросов. Однако масштабирование для чрезвычайно больших наборов данных может потребовать ручного управления и помощи инженеров Weaviate. Neo4j оптимизирован для графовых нагрузок, и хотя его векторный поиск быстрый, он может не так хорошо справляться с массивными наборами данных, состоящими только из векторов, как Weaviate. Для смешанных нагрузок, включающих как обходы графа, так и векторный поиск, Neo4j является сбалансированным подходом.
Гибкость и настройка
Weaviate удобен для разработчиков благодаря своим RESTful и GraphQL API, а также плагинам для генерации эмбеддингов и reranking. Он упрощает рабочие процессы и идеально подходит для AI-first проектов. Neo4j имеет расширенные параметры настройки поведения векторного поиска, такие как плотность соединений и отслеживание соседей. Он гибок, когда вам нужен тонкий контроль над запросами как к графовым, так и к векторным данным.
Интеграция и экосистема
Weaviate хорошо интегрируется с фреймворками AI и машинного обучения, поэтому он естественно подходит для приложений, ориентированных на семантический поиск и рекомендательные системы. Neo4j, будучи зрелой графовой базой данных, имеет более широкую экосистему с коннекторами к аналитическим инструментам, конвейерам данных и платформам визуализации. Поэтому Neo4j больше подходит для корпоративных сред, где важна интеграция данных между системами.
Простота использования
Weaviate разработан так, чтобы быть простым, с легкой настройкой и хорошо документированными API, поэтому даже разработчики, впервые работающие с векторными базами данных, могут использовать его. Neo4j требует знания своей графовой модели и языка запросов Cypher. Хотя это более крутая кривая обучения, она окупается для сценариев использования, которые выигрывают от сочетания графовых и векторных возможностей.
Стоимость
Weaviate является open source и имеет опциональные managed services, поэтому это экономически эффективное решение для сценариев использования только с векторами. Ценообразование Neo4j отражает его корпоративные функции и графовую базу данных, поэтому он может быть дороже, но часто оправдан для организаций, которым нужны надежные графовые и AI-возможности.
Безопасность
Neo4j имеет безопасность корпоративного уровня, ролевой контроль доступа, расширенную аутентификацию и шифрование, поэтому подходит для приложений с высокими требованиями к соответствию нормативам или чувствительными данными. Weaviate безопасен, но ему не хватает некоторых расширенных функций безопасности корпоративных систем, поэтому он может не подходить для организаций с очень высокими требованиями к безопасности.
Когда использовать Weaviate
Weaviate отлично подходит для проектов, где векторный поиск играет ключевую роль, особенно для распределённых данных большого масштаба. Он поддерживает мультимодальные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео, и идеально подходит для AI-приложений, таких как рекомендательные системы, семантический поиск и классификация контента. Weaviate может сочетать поиск по векторному сходству со структурированной фильтрацией и обрабатывать множество шаблонов запросов. Для компаний, которые сосредоточены на неструктурированных данных и нуждаются в быстром приближённом поиске ближайших соседей в масштабе, Weaviate является удобным для разработчиков и ориентированным на производительность решением.
Когда использовать Neo4j
Neo4j отлично подходит для сценариев, где связи между точками данных так же важны, как и сами данные. Приложения, такие как обнаружение мошенничества, анализ социальных сетей или рекомендательные движки, которые опираются на обход графа в сочетании с семантическим сходством, могут использовать уникальное сочетание графового и векторного поиска Neo4j. Он отлично подходит для корпоративных сред, которым требуется надёжная экосистема, расширенные функции безопасности и бесшовная интеграция с инструментами аналитики или визуализации. Для проектов, где понимание и навигация по связям в данных имеют ключевое значение, Neo4j является гибким и мощным решением.
Заключение
Weaviate и Neo4j — это разные инструменты для разных потребностей. Weaviate отлично подходит для векторно-ориентированных рабочих нагрузок, мультимодальных данных и простоты использования, а также идеально подходит для AI-приложений. Neo4j отлично подходит для сценариев, где связи имеют ключевое значение; это зрелая графовая база данных с векторным поиском. Выбор между ними должен основываться на требованиях вашего проекта, типах данных, сложности запросов и на том, насколько важны связи по сравнению с семантическим сходством. Выберите правильный инструмент, и архитектура вашего приложения будет соответствовать вашим целям и масштабу.
Выбор между Weaviate и Neo4j зависит от вашего конкретного сценария использования, характера ваших данных и будущих потребностей в масштабируемости. Обе технологии продолжают развиваться, поэтому стоит следить за их развитием, принимая решение. Помните, что в некоторых случаях гибридный подход с использованием обеих технологий может быть оптимальным решением, позволяя использовать сильные стороны каждой для разных аспектов вашего приложения. Как и при любом технологическом решении, рекомендуется провести тщательное тестирование на ваших конкретных наборах данных и сценариях использования, прежде чем сделать окончательный выбор.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или разрозненные свидетельства.
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 GitHub repository, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков или получить результаты производительности на 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
How to Build an Enterprise-Ready RAG Pipeline on AWS with Bedrock, Zilliz Cloud, and LangChain
Build production-ready enterprise RAG with AWS Bedrock, Nova models, Zilliz Cloud, and LangChain. Complete tutorial with deployable code.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.
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.