【AI】(14) オープンソースベクターデータベースの簡単な紹介

クズども · 2025年3月25日 11:29:25に投稿

要件:前回は埋め込みモデルの選択を整理し、モデルをベクトルに変換する際にはベクトルを保存することを考慮する必要があります。多くのベクターデータベースがあり、LanceDB、Astra DB、Pinecone、Chroma、Weaviate、QDrant、Milvus、Zilliz、PGVector、Redis、Elasticsearch、Redis、FAISS、SQL Server 2025などがあります。

ベクターデータベースとは何ですか?

ベクターデータベースとは、いつでも作成、読み取り、更新、削除が可能なベクトル埋め込みを組み込んだ整理されたベクター埋め込みの集合体です。ベクトル埋め込みは、テキストや画像などのデータブロックを数値として表現します。ベクトルデータベースは、高次元ベクターを保存・取得するために設計されたデータベースシステムです。ベクトル間の類似度(余弦類似度、ユークリッド距離など)を計算することで、最も近いターゲットベクトルを素早く見つけます。この技術は、テキスト、画像、音声、映像の特徴表現などの埋め込みベースのデータ処理によく用いられます。

ベクトルデータベースとは、数学的な形で保存されたデータの集合体です。ベクターデータベースは機械学習モデルが過去の入力を記憶しやすくし、検索、推薦、テキスト生成などのユースケースを機械学習で支援することを可能にします。データは正確な一致ではなく類似度指標に基づいて特定できるため、コンピュータモデルはデータの文脈を把握できます。

顧客が靴屋を訪れると、販売員は顧客が好む靴に似た靴を勧めてくれることがあります。同様に、ECストアで買い物をする際も、「顧客も購入しました...」などの見出しで似た商品を推奨することがあります。ベクターデータベースは、機械学習モデルが類似した物体を特定できるようにします。これは、販売員が似た靴を見つけたり、ECストアが関連商品を推薦したりするのと同じです。 (実際、eコマースストアではこのような機械学習モデルが使われることもあります。)

結論として、ベクターデータベースはコンピュータプログラムが比較を行い、関係性を特定し、文脈を理解することを可能にします。これにより、大規模言語モデル(LLM)などの高度な人工知能(AI)プログラムの作成が可能となります。

彩度

敷地：ハイパーリンクのログインが見えます。

Chromaは、大規模な類似性検索のための効率的なPythonベースのオープンソースデータベースです。これは、特に高次元データを扱う大規模なデータセットにおける類似性探索の問題を解決するために設計されています。複数のホスティングオプションが利用可能で、サーバーレス/組み込み型、セルフホスト型(クライアント・サーバー型)、組み込み型およびクライアント・サーバー型の両方のクラウドネイティブ分散型SaaSソリューションがあります。
プロトタイピングや本番環境で優れています。データストレージが一時的であるため、クロマはスクリプトの迅速なプロトタイピングに最適です。簡単な設定により、ユーザーは簡単にコレクションを作成して再利用でき、その後のデータ追加も容易になります。さらに、クロマは自動でデータの読み込みと保存機能を備えています。クライアントが起動すると自動的にユーザーのデータを読み込みます。閉じると自動的にデータが保存され、データ管理のプロセスが大幅に簡素化されます。この機能により、クロマは試作および開発段階で非常に人気があります。
クロマは2022年5月にシードラウンドの資金調達を受け、2回目の資金調達ラウンドは1,800ドルでした。

長所:Chromaは12以上のプログラミング言語に対応し、ベクターストレージを迅速に起動でき、市場で初めてデフォルトで埋め込みモードを提供するベクターデータベースです。比較的開発者に優しく、統合も簡単です。
欠点:機能が比較的シンプルで、特に複雑な機能を必要とするアプリケーションに適しています。 CPU計算のみがサポートされるため、大量の計算資源を必要とする状況では性能向上が制限される可能性があります。

LanceDB

敷地：ハイパーリンクのログインが見えます。

LanceDBは、大規模なマルチモーダルデータ埋め込みの保存、管理、クエリ、取得のために設計されたオープンソースのベクターデータベースです。そのコアはRustで書かれ、Lanceという列形式のデータフォーマットを基に構築されており、ベクター、ドキュメント、画像などのAIデータセットの高速ランダムアクセスと管理を最適化します。画像認識、自然言語処理、推薦システムなど、高次元ベクトルデータの処理が必要なさまざまなAIアプリケーションに適しています。 LanceDBは組み込みサービスとクラウドホストサービスの2つのモードを提供しています。

利点:LanceDBはサーバー管理の必要性を排除し、開発者のO&Mコストを削減し、開発効率を向上させます。マルチモーダルデータに最適化されており、画像、テキスト、音声など様々なデータタイプをサポートしているため、複雑なデータを扱う際のデータベースの効率が向上します。使いやすいAPIインターフェースと可視化ツールを提供し、開発者が簡単にデータベースを統合・利用できるようにします。
欠点:2023年にリリースされる予定で、非常に新しいデータベースであり、機能開発やコミュニティ運営の面でまだ成熟していないことです。

PGVector

敷地：ハイパーリンクのログインが見えます。

PGVectorは、強力なベクトルストレージおよびクエリ機能を提供するために設計されたPostgreSQLベースの拡張機能です。 C言語を用いて多様なベクトルデータ型やアルゴリズムを実装し、ベクトルで表現されたAI埋め込みを効率的に保存・クエリできます。 PGVectorは精密かつ近似的な近傍探索をサポートし、高次元空間の類似データ点への迅速なアクセスを可能にします。また、L2距離、内積、余弦距離など、さまざまなベクトル計算アルゴリズムやデータ型もサポートしています。ベクトルサーチ機能がシステムの中核でない場合や、プロジェクトが初期段階で迅速に立ち上げられる場合に適しています。

メリット:PGVectorは既存のPostgreSQLデータベースにシームレスに統合でき、既存データベースを移行することなくベクター検索機能を使い始められます。 PostgreSQLプラグインであるため、PGVectorはPostgreSQLの長期的な開発と最適化の助けを借りて信頼性と堅牢性を受け継ぎ、ベクトル化処理を強化しています。
欠点:専用ベクターデータベースと比べて、パフォーマンスやリソース活用の最適化がやや不十分です。

Qdrant

敷地：ハイパーリンクのログインが見えます。

Qdrantは2021年に開始されたオープンソースのベクターデータベースおよびクラウドホストサービスで、次世代AIアプリケーション向けに設計されています。ポイント(すなわちベクトル)を保存、検索、管理するための便利なAPIが提供されており、フィルタリングのサポートを拡張するための追加ペイロードも備えています。ペイロードインデックス、全文インデックス、ベクターインデックスなど複数のインデックスタイプにより、高次元データを効率的に扱うことが可能です。さらに、Qdrantは高速かつ正確な検索のためにカスタムHNSWアルゴリズムを使用し、関連するベクトルペイロードに基づく結果のフィルタリングも可能にしています。これらの機能により、Qdrantはニューラルネットワークやセマンティックベースのマッチング、多面的検索、その他の応用に有用です。 Qdrantの強みは、セマンティックサーチと類似度マッチング機能にあり、画像検索、音声検索、動画検索などのビジネスシナリオや推薦システムを簡単に実装できます。

長所:開発者がDockerを簡単に使い始めるのに役立つ優れたドキュメント。完全にRustで構築されており、開発者が利用できるAPIは、現在バックエンド開発者に最も人気のあるRust、Python、Golangクライアントを通じて利用可能です。 Qdrantはインデックス最適化やクエリ最適化など、さまざまな最適化戦略をサポートしています。また、分散展開や水平スケーリングをサポートし、大規模なデータ処理のニーズに応えています。
短所:プロジェクトは比較的新しいため、検証する時間が十分にありません。ビジネスボリュームの成長に対応する際、サービスレベルで水平的にしかスケールできません。サポートされているのは静的シャーディングのみです。 Zillizの報告によると、ベクターデータベース内の非構造化データ要素の数が増加するにつれて、保存されるデータ量が膨大になり、クエリ効率に影響が出る可能性があります。

ミルヴァス/ジリズ・クラウド

Milvusのウェブサイト:ハイパーリンクのログインが見えます。
Zilliz公式サイト:ハイパーリンクのログインが見えます。

Milvusは、FAISS、Annoy、HNSWなどの有名なベクトル検索ライブラリを基に構築された2019年のオープンソース純粋ベクトルデータベースで、迅速な類似性検索が必要なシナリオに最適化されています。 Zilliz Cloudは、Milvusをベースに開発されたクラウドネイティブのベクターデータベースサービスで、より便利で高性能な管理およびスケーリング機能を提供することを目指しています。要するに、ZillizはMilvusのクラウドホスティングの商用版であり、データベース分野でもより成功したビジネスモデルです。

長所:ベクターデータベースのエコシステムで長く存在しているため、非常に成熟しており、多数のアルゴリズムを備えています。ベクターインデックスの選択肢は豊富で、Golangで一から構築されており、極めてスケーラビリティを実現しています。 2023年時点で、DiskANNの実用的な実装を提供する唯一の主流ベンダーであり、最も効率的なディスクベクターインデックスとされています。
短所:Milvusはスケーラビリティの問題に全力を尽くしたソリューションのようです。プロキシ、ロードバランサー、メッセージブローカー、Kafka、Kubernetes 7の組み合わせで非常にスケーラブルであるため、システム全体が非常に複雑でリソース集約的です。 PythonのようなクライアントサイドAPIは、WeaviateやQdrantのような新しいデータベースほど読みやすく直感的ではありません。これらは開発者体験により重点を置いています。 Milvusは、データをベクターインデックスにストリーミングして大規模なスケーラビリティを実現するという考え方で作られており、多くの場合、データ量があまり大きくない場合は少し過剰に感じられます。より静的で稀な大規模状況には、QdrantやWeaviateのような代替品が安価で、より早く稼働できる場合があります。

他

Redis:ハイパーリンクのログインが見えます。
松笠：ハイパーリンクのログインが見えます。
ウィーヴァート:ハイパーリンクのログインが見えます。
フェイス:ハイパーリンクのログインが見えます。、ハイパーリンクのログインが見えます。
エラスティックサーチ:ハイパーリンクのログインが見えます。
SQL Server:ハイパーリンクのログインが見えます。

参考：
ハイパーリンクのログインが見えます。
ハイパーリンクのログインが見えます。
ハイパーリンクのログインが見えます。
ハイパーリンクのログインが見えます。

【AI】(14) オープンソースベクターデータベースの簡単な紹介

関連記事

閲覧したセクション