Apache CassandraとChromaの比較：AIアプリケーションに適したベクターデータベースの選択

#はじめに

人工知能がデータ主導の世界を再定義し続ける中、ベクトル埋め込みなどの複雑なデータ構造を扱える堅牢なベクトルデータベースの必要性がますます明らかになってきています。このブログでは、2つの注目すべきデータベースを紹介し、比較します：Apache CassandraとDeep Lakeだ。それぞれ、AIアプリケーションに不可欠なベクトル埋め込みを扱うための特徴的なアプローチを提供しています。

ベクターデータベースとは？

Apache CassandraとChromaを比較する前に、まずベクターデータベースの概念を探ってみよう。

ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、特に高次元のベクトルを格納し、クエリするように設計されています。ベクトルは、非構造化データの数値表現です。これらのベクトルは、テキストの意味、画像の視覚的特徴、または機械学習モデルを使用した製品属性などの複雑な情報をエンコードします。効率的な類似検索を可能にすることで、ベクトルデータベースはAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にしている。

ベクトルデータベースは、電子商取引の商品推奨、コンテンツ発見プラットフォーム、サイバーセキュリティにおける異常検知、医療画像分析、自然言語処理(NLP)タスクなど、多くのユースケースで採用されている。また、AI 幻覚のような問題を軽減するために外部知識を提供することによって、大規模言語モデル (LLMs)の性能を向上させる技術であるRetrieval Augmented Generation (RAG)でも重要な役割を果たしている。

市場には、以下のような多くの種類のベクトル・データベースがある：

• Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)など。
• Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss)やAnnoyのようなベクトル検索ライブラリ。
• Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクトルデータベース。
• 伝統的なデータベース** ** Apache Cassandraのようなベクトル検索アドオン付き。

Apache Cassandraを理解する

Apache Cassandra](https://cassandra.apache.org/doc/latest/)はオープンソースの分散型NoSQLデータベース・システムで、単一障害点のない多数のサーバーで大量のデータを処理できるように設計されています。元々は、多数のノードにまたがる大量の構造化データおよび半構造化データを効率的に処理するために開発された。Cassandraは、高いスケーラビリティ、フォールト・トレランス、ダウンタイムやパフォーマンスの低下を最小限に抑えて分散環境で動作する能力で知られています。

Cassandra 5.0](https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/vector-search/concepts.html)のリリースにより、Apache CassandraはNoSQLデータベースとしてのコア機能を超えて、ベクトル埋め込みとベクトル検索をサポートするように進化しています。Cassandraのベクトル検索機能は、既存のアーキテクチャに基づいて構築されています。これにより、ユーザーはベクトル埋め込みを他のデータと一緒に保存し、類似検索を実行できる。この統合により、Cassandraは大規模な分散データを扱う強みを維持しながら、AI主導のアプリケーションをサポートすることができる。

Cassandraのベクトル検索の重要なコンポーネントは、Storage-Attached Indexes（SAI）です。SAIは非常にスケーラブルでグローバルに分散されたインデックスで、あらゆるベクトル・データ型の列に列レベルのインデックスを追加します。ベクトル検索やその他の検索インデックスを使用するデータベースに比類ないI/Oスループットを提供します。SAIは広範なインデックス機能を提供し、クエリとコンテンツ（文書、単語、画像などの大規模な入力を含む）の両方にインデックスを付けてセマンティクスを取得することができます。

Vector Searchは、SAIの新しいモジュール性を活用した、SAIの拡張性を検証する最初の事例です。このVector SearchとSAIの組み合わせは、AIと機械学習のワークロードを処理するCassandraの機能を強化し、ベクトル・データベース分野における強力な候補となる。

Chroma: 概要とコア・テクノロジー

Chromaは、AIアプリケーションの構築プロセスを簡素化するオープンソースのAIネイティブ・ベクター・データベースです。大規模な言語モデル（LLM）と、それらが効果的に機能するために必要なデータとの橋渡しの役割を果たす。Chromaの主な目的は、知識、事実、スキルにLLMが簡単にアクセスできるようにすることで、AI搭載アプリケーションの開発を効率化することだ。Chromaの中核は、ベクターデータを管理するためのツールを提供することで、開発者はエンベッディング（データのベクター表現）を関連するメタデータとともに保存することができる。この機能は、多くのAIアプリケーションにとって非常に重要であり、ベクトル関係に基づく効率的な類似検索やデータ検索を可能にします。

Chromaの主な強みのひとつは、シンプルさと開発者の生産性を重視していることだ。Chromaの開発チームは、開発者がベクトル検索機能をアプリケーションに素早く統合できるよう、直感的なインターフェイスを作ることを優先した。使いやすさを重視するあまり、パフォーマンスが犠牲になることはありません。Chromaは高速かつ効率的に設計されているため、さまざまなアプリケーションに適している。Chromaはサーバーとして動作し、PythonとJavaScript/TypeScriptの両方に対応したクライアントSDKを提供します。

Chromaの機能は、関連するエンベッディングのグループであるコレクションの概念を中心に展開されます。Chromaのコレクションにドキュメントを追加すると、システムは自動的にトークン化し、指定されたエンベッディング関数（指定されていない場合はデフォルトの関数）を使ってエンベッディングを行います。この処理により、生データは効率的に検索できるベクトル表現に変換される。エンベッディングとともに、Chromaでは各文書のメタデータを保存することができ、これにはデータのフィルタリングや整理に役立つ追加情報を含めることができます。Chromaは柔軟なクエリーオプションを提供しており、ベクトル埋め込みまたはテキストクエリーのいずれかを使用して類似文書を検索し、ベクトルの類似性に基づいて最も近い一致を返します。

Chromaはいくつかの点で際立っている。ChromaのAPIは直感的で使いやすいように設計されており、ベクターデータベースを初めて使う開発者でも学習曲線が少なくなっている。Chromaは様々なタイプのデータをサポートし、様々なエンベッディングモデルに対応しているため、ユーザーは特定のユースケースに最適なアプローチを選択することができる。Chromaは、他のAIツールやフレームワークとシームレスに統合できるように構築されており、複雑なAIパイプラインに適している。さらに、Chromaはオープンソース（ライセンスはApache 2.0）であるため、透明性が高く、コミュニティ主導の改善やカスタマイズが可能です。Chromaチームは、マネージドサービス（Hosted Chroma）の計画や様々なツールの改善など、積極的に機能強化に取り組んでおり、継続的な開発とサポートへのコミットメントを示している。

##主な違い

Apache CassandraとChromaのどちらをベクター検索に使うか選択する場合、このガイドを読めば違いを理解し、決断することができます。

検索とデータ

Cassandraのベクトル検索はデータベースの一部です。SAIシステムは、文書、単語、画像などのクエリとコンテンツにインデックスを付けます。そのため、ベクトル埋め込みデータを他のデータタイプと一緒に同じデータベースに保存できます。

Chromaはよりターゲットを絞ったアプローチをとっている。Chromaコレクションにドキュメントを追加すると、自動的にトークン化され、埋め込まれます。独自のエンベッディング関数を使用することも、Chromaのデフォルト関数を使用することもできます。システムは各埋め込みと一緒にメタデータを保存し、ベクトルとテキストベースの両方のクエリをサポートし、ベクトルの類似性に基づいてマッチを返します。これにより、AIアプリケーションの構築と保守が容易になります。

スケーラビリティとパフォーマンス

Cassandraは大規模な分散データの処理に優れています。Cassandraのベクトル検索はこの分散アーキテクチャを継承しているため、ノードを追加することで水平方向に拡張できます。SAIシステムは高いI/Oスループットのために設計されており、これはベクトル検索を使用するデータベースにとって重要です。

Chromaはそれとは異なる規模に最適化されている。高速で効率的だが、大規模な分散デプロイではなく、開発者の生産性と使いやすさに最適化されている。そのため、素早く稼働させる必要があり、極端なスケールを必要としないチームに適している。

インテグレーションと開発経験

Cassandraのベクトル検索は、既存のCassandraデプロイメントと統合されています。すでにCassandraを使用している場合、ベクトル検索を追加することは、すでに知っているツールとプロセスで作業することを意味します。しかし、Cassandraのアーキテクチャに慣れていない場合は学習曲線があります。

Chromaは実装への道がよりシンプルだ。PythonとJavaScript/TypeScript用のファーストパーティ・クライアントSDKがあり、APIはわかりやすい。システムはさまざまなエンベッディング・モデルに対応し、他のAIツールやフレームワークと統合できるため、AIパイプラインの構築が容易になる。サーバーベースのアーキテクチャにより、開発者はアプリケーションの構成に柔軟性を持たせることができる。

コストと運用

Cassandraは、特に分散セットアップの場合、保守に多くの運用の専門知識とリソースを必要とします。複数のノードの運用と保守のコストを考慮する必要がありますが、これには高可用性とフォールト・トレランスのメリットが伴います。

Chromaは運用のオーバーヘッドが少ないので、小規模なデプロイメントではコスト効率が高い。我々はマネージドサービス（Hosted Chroma）の開発に取り組んでおり、インフラを管理したくないチームにとって、よりシンプルなオプションとなるでしょう。

Apache Cassandraを使うとき

Apache Cassandraは、多くのサーバーにまたがる巨大なデータセットと高可用性を持つエンタープライズ環境に最適です。すでに他のデータ・ストレージにCassandraを使用していて、ベクトル検索を追加したい場合や、水平方向に拡張できる実戦テスト済みの分散システムが必要な場合に最適です。Cassandraは、複雑な分散システムを管理できるインフラストラクチャの専門知識を持ち、従来のデータベース操作とベクトル検索を組み合わせたいチーム向けです。

Chromaを使うとき

Chromaは、高速な実装とシンプルなベクトル検索を必要とするAIアプリケーションを構築する場合に適している。ドキュメントの埋め込みを管理し、類似検索を行い、AIパイプラインと統合する必要のあるRAGアプリケーションを構築するチームに最適です。Chromaの強みは、そのシンプルさと開発者に優しいアプローチにある。そのため、巨大なスケールよりも開発スピードや使いやすさが重要なプロジェクトに最適だ。

結論

Apache CassandraとChromaは、ベクトル検索の分野で異なるニーズに対応している。Cassandraは大規模な分散処理に適しており、伝統的なデータベース機能とベクトル検索を兼ね備えている。一方、Chromaは合理的でAIにフォーカスしたアプローチであり、開発者の経験と迅速な実装を優先している。Chromaは、開発者の経験と迅速な実装を優先した、AIに特化した合理的なアプローチです。選択は、チームの技術的専門知識、規模の要件、フル機能の分散DBまたは特化したベクトル検索ソリューションが必要かどうかに合わせる必要があります。既存のインフラ、開発スケジュール、長期的なスケーリング・ニーズを考慮して決定してください。

Apache CassandraとChromaの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、これらを評価するには、ユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの1つが、ベクターデータベースを比較するためのオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。最終的には、独自のデータセットとクエリパターンで徹底的なベンチマークを行うことが、分散データベースシステムにおけるベクトル検索に対する、強力だが異なるこの2つのアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。

オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・比較する

VectorDBBenchは、高性能なデータ保存・検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザーのためのオープンソースのベンチマークツールです。このツールにより、ユーザはMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような異なるベクトルデータベースシステムを独自のデータセットを使ってテストし比較し、自分のユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、実際のベクターデータベースのパフォーマンスに基づいて決定を下すことができます。

VectorDBBenchはPythonで書かれており、MITオープンソースライセンスの下でライセンスされています。VectorDBBenchは、その機能と性能の改善に取り組む開発者のコミュニティによって活発にメンテナンスされています。

• VectorDBBenchをGitHubリポジトリ**からダウンロードして、我々のベンチマーク結果を再現したり、あなた自身のデータセットでパフォーマンス結果を得てください。

• VectorDBBench Leaderboard](https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CElasticCloud%2CPgVector%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh&tab=1)で、主流のベクトルデータベースのパフォーマンスを簡単に見てみましょう。

• ベクターデータベースの評価については、以下のブログをお読みください。

  • ベンチマーク・ベクター・データベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
  • VectorDBBench: Open-Source Vector Database Benchmark Tool](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
  • ベクターデータベースを他のデータベースと比較する](https://zilliz.com/comparison)

VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース

• ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
• あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
• RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
• 大規模言語モデル(LLM)を学ぶ](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)
• ベクトルデータベース101](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
• 自然言語処理(NLP)](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)