Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系

🔗 先说联系(共同点)

内容
✅ 都支持向量检索 都可以基于 embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。
✅ 都用于语义检索 你可以把它们用在 RAG(检索增强生成)、Chat with Docs、智能问答、推荐系统等应用里。
✅ 都支持批量插入、查询 都可以批量向数据库中插入文本 + 向量,然后用向量做 top-k 检索(如 search(k=8))。
✅ 都和 LangChain 集成 它们都可以通过 langchain.vectorstores 模块统一调用,比如作为 .as_retriever() 用于检索。

✅ 举个例子

假设你有 1000 条 Cypher 查询示例,它们的 embedding 都是 1536 维的向量,不管你用的是 Neo4j 向量存储、Milvus 还是 Qdrant,都可以实现:

python 复制代码
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 8})

用于问题相似度匹配。


❗再说区别(核心区别)

项目 Neo4j 向量存储 Milvus / Qdrant
✅ 主要定位 图数据库 + 关系检索 + 向量搜索结合 纯粹为高效的向量检索设计的专用数据库
✅ 查询语言 支持 Cypher 图查询语言 + 向量检索 使用专属 SDK / REST API / Faiss-like 查询接口
✅ 数据结构 强调实体、关系和属性组成的知识图谱 强调嵌套文档、标签、多字段存储
✅ 检索方式 可以把向量检索结果与图结构联动(例如找出某类实体相似内容) 聚焦于向量本身的高效近似搜索(ANN)
✅ 索引优化 目前向量索引(如 HNSW)在 Neo4j 中支持较基础 Milvus、Qdrant、Weaviate 支持复杂索引结构,性能更好
✅ 插件依赖 需要 Neo4j >= 5.x 且开启 GDS 插件或使用 APOC 扩展 无需图结构,可独立运行部署(轻量)

🧠 核心理解:Neo4j 是"图 + 向量",Milvus 是"纯向量"

  • Neo4jVector 的强项是图与语义搜索的融合

    你可以在图中查找"所有和某个患者相关的 visit",再按 embedding 相似度排序;或者先做向量检索,再沿图结构找到某些路径上的实体。

  • Milvus / Qdrant 强项是高性能大规模向量检索

    比如你有百万级别向量库要做到毫秒级检索,Milvus 和 Qdrant 可以轻松处理,并提供多种索引算法(HNSW、IVF、DiskANN 等)。


🧪 举个例子来对比

假设你有以下目标:

✳️ 用户提问:"有哪些就诊记录提到了糖尿病相关的治疗?"

  • 用 Neo4j 向量检索

    1. 将问题向量化;
    2. 在图中查找 (:Visit) 节点,其 v.text 的 embedding 与问题向量相似;
    3. 找出这些节点,并沿图结构找到 (:Patient)(:Diagnosis) 等节点;
    4. 输出所有相关的结构化信息(姓名、诊断、费用等);
      → 更适合结构化问答。
  • 用 Milvus / Qdrant

    1. 将所有就诊文本放入向量数据库中;
    2. 将问题向量化,在向量数据库中找出最相似的 8 条;
    3. 返回文本片段;
      → 更适合纯文本语义匹配,不带结构。

✅ 总结一句话:

Neo4j 向量搜索擅长将"结构化图信息"与"语义相似度"结合起来;而 Milvus、Qdrant 等专用向量数据库更适合做超大规模、高性能的纯向量相似度检索。

如果你:

  • 主要做 结构化知识图谱问答 → 用 Neo4j 向量。
  • 主要做 文档搜索、上下文匹配、推荐系统 → 用 Milvus / Qdrant 更合适。
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