Zilliz Cloud против Neo4j: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Zilliz Cloud и Neo4j, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально предназначена для хранения и запроса многомерных векторов, 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 сценарии использования векторных баз данных включают рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы для поиска контента, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важнейшую роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — технике, которая повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для снижения 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 в небольшом масштабе.
Zilliz Cloud — 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.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на базе open-source движка Milvus. Он помогает разработчикам и организациям эффективно работать с крупномасштабными ИИ-приложениями, сохраняя, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании функций ИИ вместо управления базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. В системе есть технология AutoIndex, которая выберет лучший метод индексирования для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не придется тратить время на настройку параметров или сравнение разных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и графовые методы для ускорения поиска по сходству в больших наборах данных.
Платформа имеет корпоративные функции. Вы можете развертывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или подключить собственный облачный аккаунт (BYOC). Для организаций, которые работают с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предлагает средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает разные уровни согласованности, чтобы вы могли балансировать между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранение, чтобы автоматически перемещать менее востребованные данные в более дешевые варианты хранения, чтобы вы могли снизить затраты без ущерба для производительности. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные экземпляры для тяжелых задач обработки и более легкие для простых запросов. Эта гибкость помогает оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым нужно искать разные типы данных вместе, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете искать по текстовым эмбеддингам, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Платформа также поддерживает различные метрики сходства, такие как Cosine, Euclidean и Inner Product, поэтому она подходит для разных моделей машинного обучения и вариантов использования. По мере роста ваших данных система может горизонтально масштабироваться, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
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 сходства cosine и Euclidean.
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 благодаря сохранению 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 векторов и функция сходства. Система будет проверять, 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 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 балансировать между точностью и производительностью, значения по умолчанию хорошо подходят для большинства вариантов 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
Методология поиска
Zilliz Cloud построен на движке Milvus и использует IVF (Inverted File) и индексирование на основе графов для ускорения поиска по сходству. AutoIndex автоматически выбирает лучшую стратегию индексирования для ваших данных, поэтому вам не нужно выполнять ручную настройку.
Neo4j использует граф Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Это обеспечивает быстрый приближенный поиск k ближайших соседей за счет поддержания связей между похожими векторами. Neo4j позволяет тонко настраивать параметры поиска, такие как максимальное количество соединений и ближайшие соседи, для большего контроля над точностью и скоростью поиска.
Обработка данных
Zilliz Cloud управляет векторными эмбеддингами и поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять запросы по текстам, изображениям и другим типам данных и фильтровать по метаданным, чтобы за один раз получать наиболее точные и релевантные результаты. Это очень важно для AI-приложений, которым требуется обработка мультимодальных данных.
Neo4j интегрирует векторный поиск со своей графовой структурой, вы можете сочетать векторное сходство с графовыми запросами. Он поддерживает векторы размерностью до 4 096 и может применяться как к свойствам узлов, так и к свойствам связей, что идеально подходит для сценариев вроде рекомендательных систем, которые опираются на семантические и структурные данные.
Масштабируемость и производительность
Архитектура Zilliz Cloud обеспечивает горизонтальное масштабирование, автоматически распределяя рабочую нагрузку по мере роста данных. Многоуровневое хранилище переносит редко используемые данные на более дешевые уровни хранения.
Neo4j масштабируется в рамках своей графовой структуры, а векторные индексы можно оптимизировать для эффективности использования памяти с помощью квантования. Однако его масштабируемость для больших наборов данных может быть ограничена по сравнению с распределенной природой Zilliz Cloud.
Гибкость и кастомизация
Zilliz Cloud обеспечивает гибкость в проектировании запросов и поддерживает несколько метрик сходства, таких как Cosine, Euclidean и Inner Product, для разных моделей машинного обучения. AutoIndex снижает потребность в ручной настройке и обеспечивает высокую производительность.
Neo4j предоставляет детальный контроль над поведением векторного индекса с помощью настройки параметров. Его интеграция с графовыми запросами позволяет создавать высоко кастомизированные приложения, особенно для наборов данных, где важны связи между сущностями.
Интеграция и экосистема
Zilliz Cloud интегрируется с популярными AI- и machine learning-фреймворками. Его опция BYOC (Bring Your Own Cloud) поддерживает развертывание в AWS, Azure, Google Cloud, чтобы вы могли согласовать его с существующей инфраструктурой.
Экосистема Neo4j ориентирована на графовые базы данных и хорошо сочетается с визуализацией данных, ETL-конвейерами и многим другим. Она отлично подходит для разработчиков, которые уже работают в парадигме, основанной на графах.
Простота использования
Zilliz Cloud упрощает настройку и обслуживание, поскольку является полностью управляемым сервисом. Разработчики могут сосредоточиться на создании приложений, не беспокоясь об инфраструктуре. AutoIndex снижает сложность настройки базы данных.
Векторный поиск Neo4j интегрирован в его язык запросов, вам нужно быть знакомым с его синтаксисом. Хотя у него есть надежная документация, кривая обучения может быть более крутой для разработчиков, которые впервые работают с графовыми базами данных.
Стоимость
Многоуровневое хранилище Zilliz Cloud и настраиваемые вычислительные ресурсы позволяют оптимизировать стоимость в зависимости от рабочей нагрузки. Полностью управляемый сервис устраняет затраты на инфраструктуру, но это удобство может обойтись дороже для небольших проектов.
Стоимость Neo4j зависит от лицензирования и сложности развертывания. Хотя он обеспечивает гибкость при локальной или облачной настройке, операционные расходы могут увеличиться для высокомасштабного, требовательного к производительности приложения.
Безопасность
Обе платформы обладают функциями безопасности корпоративного уровня, включая шифрование, контроль доступа и средства соответствия требованиям. Безопасность Zilliz Cloud адаптирована для работы с чувствительными данными, Neo4j поддерживает аутентификацию и доступ на основе ролей, поэтому вы можете защитить доступ к графовым и векторным данным.
Когда выбирать каждый вариант
Zilliz Cloud подходит для приложений, которым необходимо обрабатывать крупномасштабные распределенные данные с векторным поиском. Автоматизированное индексирование, гибридный поиск и бесшовная масштабируемость делают его идеальным для AI-нагрузок, особенно тех, которые работают с мультимодальными данными, такими как текст, изображения и аудио. Полностью управляемый сервис минимизирует инфраструктурные накладные расходы и обеспечивает быстрое развертывание и экономически эффективные операции для растущих данных.
Neo4j предназначен для сценариев, где графовые связи являются ключевой частью приложения. Поиск по векторной схожести с запросами на основе графов делает его подходящим для таких случаев использования, как рекомендательные системы, обнаружение мошенничества и графы знаний. Если ваши данные сильно зависят от связей и семантического контекста, интегрированный графовый и векторный поиск Neo4j дает вам уникальное преимущество, но требует больше усилий по настройке и оптимизации.
Резюме
Zilliz Cloud предназначен для AI-ориентированных приложений, которым нужна масштабируемая обработка мультимодальных данных с минимальными затратами на управление. Простая в использовании и в высокой степени автоматизированная, она идеально подходит для разработчиков, которым нужно быстрое развертывание.
Neo4j — хороший выбор для приложений, где графовые связи являются ключевыми, а векторный поиск внутри графового фреймворка дает уникальное преимущество. Но он может потребовать больше усилий для настройки и оптимизации под крупномасштабные векторные нагрузки.
В конечном счете все зависит от требований вашего проекта. Если ваш приоритет — полностью управляемое масштабируемое решение для AI-нагрузок, Zilliz Cloud может быть лучшим выбором. Если ваше приложение сильно зависит от запросов на основе графов с векторной схожестью, Neo4j может быть подходящим вариантом.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Zilliz Cloud и Neo4j, но для их оценки нужно исходить из вашего конкретного случая использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, инструмент с открытым исходным кодом для бенчмаркинга и сравнения векторных баз данных. В итоге тщательное бенчмаркинговое тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при выборе 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 собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев 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 под open-source лицензией 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 бенчмарков или получить результаты производительности на 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
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care
Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.
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.