Banco de dados vetorial vs. banco de dados gráfico: Diferenças e semelhanças

O que é um banco de dados vetorial?

A banco de dados de vetores é um tipo de banco de dados projetado para armazenar, indexar e pesquisar representações vetoriais de alta dimensão de dados, normalmente geradas por modelos de aprendizado de máquina. Esses vetores, também conhecidos como embeddings, capturam o significado semântico de dados não estruturados, como texto, imagens, áudio e vídeo. Em vez de usar a correspondência exata, os bancos de dados vetoriais realizam pesquisas de similaridade usando técnicas como k-Nearest neighbors (k-NN) para encontrar os resultados mais relevantes com base na proximidade em um espaço vetorial.

Benefícios e limitações do banco de dados vetorial

Os bancos de dados vetoriais são adequados para os aplicativos modernos de IA, mas, como qualquer tecnologia, eles têm desvantagens. Compreender seus pontos fortes e limitações pode ajudá-lo a decidir quando e como usá-los de forma eficaz.

Benefícios

• • Pesquisa aproximada do vizinho mais próximo (ANN): Permite a recuperação de baixa latência de vetores semelhantes usando técnicas de indexação eficientes, como HNSW (hierarchical navigable small world), IVF (inverted file) ou PQ (product quantization).
  • Suporte para dados de alta dimensão: Otimizado para armazenar e consultar embeddings de vetores com centenas ou milhares de dimensões.
  • Pesquisa de similaridade semântica: Facilita a recuperação com reconhecimento de contexto usando embeddings de processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional ou modelos de áudio.
  • Escalabilidade horizontal: Muitos bancos de dados de vetores suporte a sharding e indexação distribuída para lidar com conjuntos de dados em grande escala e alta taxa de transferência de consultas.
  • Integração com pipelines de IA/ML: Projetado para trabalhar com ferramentas de geração de incorporação (por exemplo, OpenAI, Hugging Face, TensorFlow) e fluxos de trabalho de inferência em tempo real.

Limitações

• • Dependência de incorporação: Requer embeddings de alta qualidade gerados por modelos como entrada; o desempenho está vinculado à qualidade e à relevância desses vetores.
  • Implementação complexa: A configuração da indexação de vetores, o gerenciamento de compensações entre latência e precisão e a integração de pipelines de inferência de modelos podem aumentar a complexidade do sistema.
  • Consulta relacional limitada: Não é adequado para junções complexas, integridade transacional ou relacionamentos de entidades normalmente tratados por bancos de dados relacionais ou gráficos.
  • É necessário o ajuste do índice: Os métodos ANN podem exigir o ajuste fino dos parâmetros (por exemplo, recall, efSearch, nProbe) para equilibrar a precisão e a latência.
  • Padrões em evolução: Não possui o ecossistema maduro, as linguagens de consulta e a interoperabilidade encontradas nos sistemas tradicionais de gerenciamento de banco de dados (DBMS).

Casos de uso de bancos de dados vetoriais

Os bancos de dados vetoriais são usados em aplicativos que exigem a compreensão do significado ou da similaridade dos dados, em vez de correspondências exatas. Esses casos de uso geralmente envolvem dados não estruturadoscomo texto, imagens, áudio ou vídeo, e dependem de incorporação de vetores gerados por modelos de aprendizado de máquina. Vamos analisar isso em mais detalhes a seguir:

• • Pesquisa semântica: Permite a pesquisa com reconhecimento de contexto, combinando as consultas do usuário com documentos conceitualmente semelhantes, mesmo quando as palavras-chave não se sobrepõem.
  • Sistemas de recomendação: Sugere produtos, conteúdo ou usuários comparando embeddings de vetores para encontrar itens com padrões comportamentais ou contextuais semelhantes.
  • Pesquisa de imagens e vídeos: Localiza imagens ou quadros de vídeo visualmente semelhantes, comparando vetores de recursos extraídos de arquivos de mídia usando modelos de visão computacional.
  • Aplicativos de PNL: Potencializa chatbots, sistemas de resposta a perguntas e classificação de conteúdo, armazenando e recuperando embeddings de modelos de linguagem.
  • Detecção de anomalias: Identifica outliers em dados de alta dimensão medindo o quanto um determinado vetor se desvia dos padrões normais.
  • Mecanismos de personalização: Oferece experiências personalizadas, analisando vetores de comportamento do usuário e mapeando-os para perfis ou preferências semelhantes.

Exemplos de bancos de dados vetoriais

Os bancos de dados vetoriais têm recursos adaptados às necessidades específicas de desempenho, escalabilidade e integração com ferramentas de IA. Veja abaixo alguns dos bancos de dados mais usados:

• • Pinha: Um banco de dados vetorial nativo da nuvem e totalmente gerenciado, criado para pesquisa de similaridade em tempo real e de baixa latência. Ele oferece indexação automática, escalonamento horizontal e forte integração com pipelines de IA/ML.
  • Weaviate: Um banco de dados vetorial de código aberto com suporte integrado para pesquisa híbridaGraphQL e vetorização automática por meio de modelos de ML integrados.
  • Milvus: Um banco de dados de vetores de código aberto altamente dimensionável, otimizado para pesquisa de similaridade em larga escala e de alto rendimento. Ele oferece suporte a várias estratégias de indexação e se integra ao pipeline de vetores Towhee.
  • FAISS (Facebook AI Similarity Search): Uma biblioteca desenvolvida pela Meta para pesquisa eficiente de similaridade e agrupamento de vetores densos. É comumente usada em ambientes de pesquisa e produção, embora não seja um banco de dados completo por si só.
  • Couchbase: A distribuído Banco de dados NoSQL que recentemente adicionou pesquisa vetorial permitindo que os usuários combinem a consulta tradicional de documentos com a pesquisa semântica de alto desempenho em uma única plataforma.
  • Qdrant: Um mecanismo de pesquisa vetorial de código aberto projetado para ambientes de nuvem e de borda. Ele é conhecido por seu forte suporte à API, desempenho rápido e integração com estruturas populares de ML.

Cada uma dessas ferramentas oferece pontos fortes, que vão desde a simplicidade nativa da nuvem até a indexação personalizável, o que as torna adequadas para aplicativos orientados por IA, como pesquisa semântica, recomendações e personalização em tempo real.

O que é um banco de dados de gráficos?

Um banco de dados de grafos é um tipo de banco de dados NoSQL projetado para armazenar e navegar nos relacionamentos entre dados usando estruturas de grafos com nós, bordas e propriedades. Os nós representam entidades (como pessoas ou produtos), as bordas definem relacionamentos entre eles (como "comprado" ou "conectado a") e as propriedades armazenam metadados relevantes. Essa estrutura permite a consulta eficiente de dados complexos e interconectados, tornando os bancos de dados de gráficos ideais para casos de uso como redes sociais, detecção de fraudes e mecanismos de recomendação.

Benefícios e limitações do banco de dados gráfico

Os bancos de dados de gráficos são adequados para aplicativos que exigem consultas com muitos relacionamentos e modelos de dados flexíveis. Eles apresentam inúmeras vantagens, mas, como qualquer tipo de banco de dados, podem não ser adequados para todos os casos de uso.

Benefícios

• • Travessia eficiente de relacionamentos: Otimizado para explorar e consultar dados profundamente conectados sem degradação do desempenho.
  • Esquema flexível: Permite modelos de dados dinâmicos e em evolução sem estruturas de tabela rígidas.
  • Modelagem de dados intuitiva: As estruturas de gráficos espelham de perto as relações do mundo real, tornando os modelos de dados mais fáceis de projetar e entender.
  • Linguagens de consulta avançadas: Linguagens como Cypher e Gremlin permitem consultas expressivas e eficientes sobre relacionamentos complexos.
  • Ideal para casos de uso específicos: É excelente em cenários como redes sociais, gráficos de conhecimento, mecanismos de recomendação e detecção de fraudes.

Limitações

• • Não é ideal para todas as cargas de trabalho: Menos eficiente que os bancos de dados relacionais para operações transacionais ou dados planos e tabulares.
  • Suporte limitado para análises em grande escala: Os bancos de dados gráficos podem ter dificuldades com consultas analíticas tradicionais e agregações em grande escala.
  • Curva de aprendizado mais acentuada: Requer familiaridade com a teoria dos gráficos e linguagens de consulta especializadas.
  • Maturidade do ecossistema: Ecossistema e ferramentas menores em comparação com bancos de dados relacionais e de documentos, dependendo do fornecedor.
  • Preocupações com a escalabilidade: Alguns bancos de dados de gráficos enfrentam desafios com escalonamento horizontal e arquiteturas distribuídas.

Casos de uso de bancos de dados gráficos

Os bancos de dados de gráficos são particularmente adequados para aplicativos que envolvem dados altamente conectados e relacionamentos dinâmicos. Sua capacidade de modelar e percorrer estruturas complexas os torna ideais para uma série de casos de uso modernos em que os bancos de dados tradicionais não são suficientes.

• • Redes sociais: Os bancos de dados de gráficos modelam e consultam com eficiência as conexões dos usuários, permitindo recursos como recomendações de amigos e análise de influência.
  • Mecanismos de recomendação: Eles possibilitam sugestões personalizadas analisando as interações entre os itens do usuário e os caminhos de similaridade em tempo real.
  • Detecção de fraudes: As estruturas de gráficos expõem relacionamentos ocultos entre entidades para identificar padrões suspeitos e anomalias.
  • Gráficos de conhecimento: Esses sistemas unificam e vinculam diversas fontes de dados, permitindo a pesquisa semântica e a exploração enriquecida de dados.
  • Operações de rede e TI: Os gráficos ajudam a mapear as dependências da infraestrutura, oferecendo suporte à análise de impacto em tempo real e à identificação da causa principal.
  • Cadeia de suprimentos e logística: A modelagem de redes logísticas como gráficos permite a otimização do roteamento, a detecção de gargalos e a previsão de interrupções.
  • Gerenciamento de identidade e acesso (IAM): Os gráficos esclarecem as estruturas de permissão e detectam caminhos de acesso arriscados entre usuários, funções e recursos.

Exemplos de bancos de dados gráficos

Os bancos de dados de gráficos são criados especificamente para armazenar e navegar nos relacionamentos entre entidades. Aqui estão algumas das tecnologias de banco de dados de gráficos mais conhecidas e usadas em todos os setores:

• • Neo4j: Um dos bancos de dados de gráficos mais amplamente adotados, o Neo4j suporta Conformidade com ACID e usa a linguagem de consulta Cypher para gerenciar dados complexos e conectados. É ideal para mecanismos de recomendação, detecção de fraudes e análise de rede.
  • Amazon Neptune: Um serviço de banco de dados de gráficos totalmente gerenciado pelo AWS que suporta modelos de gráficos de propriedades (Gremlin) e de gráficos semânticos (SPARQL/RDF). Ele é usado para criar aplicativos baseados em gráficos com desempenho de consulta de baixa latência em escala.
  • OrientDB: Um banco de dados multimodelo que integra modelos de dados de gráficos e documentos. Sua abordagem híbrida o torna adequado para aplicativos que exigem dados ricos em relacionamentos e armazenamento flexível de documentos.
  • ArangoDB: Um banco de dados multimodelo nativo que oferece suporte ao armazenamento de gráficos, documentos e valores-chave em um único mecanismo. Ele permite a rápida travessia de gráficos e é ideal para aplicativos que precisam de análises em tempo real e recomendações personalizadas.
  • TigerGraph: Conhecido por seu desempenho em escala, o TigerGraph foi projetado para análise de links profundos, oferecendo suporte a casos de uso como detecção de fraudes em tempo real, otimização da cadeia de suprimentos e gráficos de conhecimento empresarial.
  • JanusGraph: Um banco de dados de gráficos distribuído e de código aberto criado para lidar com o processamento de gráficos em grande escala. Ele se integra a plataformas de big data, como Apache Cassandra, HBase e Elasticsearch, e é popular em cenários que exigem alta escalabilidade e tolerância a falhas.

Os bancos de dados de gráficos podem revelar relações complexas em escala, tornando-os indispensáveis nas arquiteturas de dados modernas, especialmente quando a compreensão do contexto e das conexões é fundamental.

Comparação entre banco de dados vetorial e gráfico

Embora os bancos de dados vetoriais e gráficos tenham sido projetados para lidar com dados complexos e não tabulares, eles têm finalidades distintas e são otimizados para diferentes cargas de trabalho. Os bancos de dados vetoriais permitem a pesquisa de similaridade em dados não estruturados, como imagens ou incorporação de texto, enquanto os bancos de dados gráficos se concentram na representação e na consulta de relacionamentos entre entidades. A tabela abaixo destaca suas principais diferenças:

Os bancos de dados vetoriais oferecem maneiras de identificar conteúdo semelhante, enquanto os bancos de dados gráficos oferecem insights profundos sobre como esse conteúdo está conectado. Juntos, eles potencializam aplicativos inteligentes que combinam contexto com compreensão semântica.

Similaridades entre bancos de dados vetoriais e bancos de dados gráficos

Apesar de suas arquiteturas e casos de uso distintos, os bancos de dados vetoriais e gráficos compartilham várias semelhanças importantes. Ambos foram projetados para ir além dos bancos de dados relacionais tradicionais, lidando com dados complexos, de alta dimensão ou ricos em relacionamentos. Essas semelhanças os tornam componentes essenciais nos modernos sistemas de IA, pesquisa e recomendação.

Suporte para dados não tabulares

Ambos os bancos de dados foram criados para gerenciar estruturas de dados não relacionais. Os bancos de dados vetoriais lidam com embeddings de dados não estruturados, enquanto os bancos de dados gráficos gerenciam relacionamentos de entidades que não se encaixam em linhas e colunas.

Recursos avançados de consulta

Diferentemente dos sistemas baseados em SQL, os bancos de dados de vetores e gráficos oferecem suporte a consultas especializadas, como a pesquisa do vizinho mais próximo em vetores e a travessia de vários saltos em gráficos, que revelam percepções e padrões mais profundos.

Uso em fluxos de trabalho de IA e aprendizado de máquina

Os bancos de dados de vetores e gráficos são frequentemente integrados aos pipelines de IA. Os vetores representam os recursos aprendidos dos modelos, enquanto os gráficos podem modelar o raciocínio, as dependências e a representação do conhecimento.

Alto desempenho em escala

Ambos os tipos de bancos de dados são projetados para dados em grande escala e desempenho de consulta de baixa latência, seja pesquisando em milhões de embeddings ou percorrendo um grande gráfico de entidades interconectadas.

Design de esquema flexível

Eles oferecem suporte a modelos de dados flexíveis ou sem esquema, facilitando o aprimoramento dos aplicativos e o trabalho com tipos de dados variados à medida que as necessidades mudam com o tempo.

Como escolher entre bancos de dados vetoriais e gráficos

A escolha entre um banco de dados vetorial e um banco de dados gráfico depende da natureza dos seus dados, do tipo de consultas que você precisa executar e dos objetivos do seu aplicativo. Cada banco de dados se destaca na solução de diferentes tipos de problemas, portanto, entender seus pontos fortes ajudará a orientar sua decisão.

Use um banco de dados vetorial se:

• • Seu aplicativo depende da pesquisa por similaridade em vários tipos de dados não estruturados, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo.
  • Você está trabalhando com embeddings de aprendizado de máquina ou potencializando recursos como pesquisa semântica, recomendações ou RAG.
  • Você precisa de consultas ANN rápidas e dimensionáveis em um espaço de alta dimensão.
  • Seu foco está na similaridade de conteúdo, em vez de relacionamentos explícitos entre entidades.

Use um banco de dados gráfico se:

• • Seus dados são altamente interconectados e você precisa entender os relacionamentos entre as entidades (por exemplo, pessoas, produtos, eventos).
  • Você está criando aplicativos que exigem consultas multihopcomo detecção de fraudes, análise de redes sociais ou gráficos de conhecimento.
  • Você precisa modelar as conexões do mundo real com uma semântica e uma lógica de passagem claras.
  • Suas consultas envolvem padrões, caminhos ou cadeias de dependência que são difíceis de expressar em bancos de dados tradicionais.

Use ambos se:

• • Você deseja combinar a semelhança semântica com o contexto relacional, por exemplo, recuperando documentos semelhantes com uma pesquisa vetorial e, em seguida, explorando como esses documentos se relacionam com outros usando um gráfico.
  • Você está criando sistemas de IA que exigem compreensão e raciocínio, como agentes de conversaçãopesquisa personalizada ou aplicativos com conhecimento aumentado.

Em última análise, sua escolha deve estar alinhada com o problema que está resolvendo. Se você precisa encontrar semelhanças, os bancos de dados vetoriais são excelentes. Se você precisa descobrir como as coisas estão conectadas, os bancos de dados gráficos são mais adequados. Em muitos aplicativos modernos, a combinação dos dois oferece a solução mais eficiente.

Esperamos que você tenha uma melhor compreensão das diferenças e semelhanças entre os bancos de dados. Se quiser se aprofundar mais, você pode analisar os recursos relacionados abaixo:

• • Um guia para a pesquisa de vetores - Blog
  • O que são Vector Embeddings? - Blog
  • O que é Vector Similarity Search? - Blog
  • Sobre o Vector Search - Docs

Perguntas frequentes

Um banco de dados gráfico é o mesmo que um banco de dados vetorial? Não, um banco de dados de gráficos e um banco de dados de vetores não são a mesma coisa. Os bancos de dados de gráficos armazenam e consultam as relações entre as entidades, enquanto os bancos de dados vetoriais armazenam embeddings vetoriais de alta dimensão para pesquisa de similaridade.

Qual é a diferença entre um gráfico e um vetor? Um gráfico é uma estrutura de dados composta de nós e bordas que representam entidades e seus relacionamentos. Um vetor é uma matriz numérica que representa pontos de dados em um espaço multidimensional, geralmente usado em aprendizado de máquina e pesquisa de similaridade.

Qual é a diferença entre um armazenamento gráfico e um armazenamento vetorial? Um armazenamento gráfico é otimizado para gerenciar relacionamentos entre dados usando nós e bordas. Um repositório de vetores foi projetado para armazenar e pesquisar embeddings de vetores com base em métricas de similaridade, como a distância cosseno ou a distância euclidiana.

Qual é a diferença entre um banco de dados vetorial e o Neo4j? O Neo4j é um banco de dados de gráficos que se destaca na passagem de relacionamentos, enquanto os bancos de dados vetoriais se concentram na pesquisa ANN de dados não estruturados, como imagens, texto e áudio, que são representados como vetores.

Você pode usar um banco de dados vetorial e um banco de dados gráfico? Sim, você pode usar os dois juntos para combinar a pesquisa de similaridade vetorial com o raciocínio baseado em relacionamento, como o uso de um banco de dados vetorial para encontrar itens semelhantes e um banco de dados gráfico para explorar seus relacionamentos contextuais.