Apache CassandraとFaissの比較：ベクトル検索に適したツールの選択
#はじめに
今日のデータ主導の世界では、画像、テキスト、動画などの非構造化データを検索する能力の重要性が増している。従来のデータベースは構造化データ用に構築されていたため、このような新しいタイプのクエリを効率的に処理することができませんでした。そこで、ベクトルデータベースが登場しました。これは、高次元データ上で類似検索を実行するためのソリューションを提供するもので、レコメンデーションエンジン、画像認識、自然言語処理(NLP)などのアプリケーションにとって重要な要件となります。
利用可能な多くのツールの中で、ベクトル・データを異なる方法で扱う2つの技術が際立っている：Apache CassandraとFaissである。どちらもベクトル検索を実行できますが、異なる角度からタスクにアプローチします。このブログでは、それぞれの主な特徴、主な違い、そしてどのような場合に使用するのかを理解することを目的としています。
ベクター検索とベクターデータベースとは？
Apache CassandraとFaissを紹介し比較する前に、まずベクトル検索とベクトルデータベースの概念を理解しましょう。
ベクトル検索またはベクトル類似性検索**とは、ベクトル(数値表現)として格納されたデータ・ポイントを検索するプロセスを指します。例えば、テキストデータを扱う場合、単語やフレーズは、その意味的な意味を捉えるベクトル埋め込みに変換される。このアプローチにより、システムは、類似した意味を持つ文章を特定したり、与えられたクエリ画像に似た画像を見つけたりするような、類似検索を行うことができる。
ベクトル・データベース**は、高次元のベクトルを効率的に格納し、照会するために設計されている。言い換えれば、ベクトルデータベースはベクトル検索を行うために作られたソリューションです。従来のリレーショナル・データベース](https://zilliz.com/blog/relational-databases-vs-vector-databases)とは異なり、ベクトル・データベースは、ベクトルを比較して最近傍または類似のアイテムを見つける類似性検索を可能にすることで、推薦システム、顔認識、自然言語処理 (NLP)タスクのようなAI主導のアプリケーションを可能にする。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)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(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とは？概要
Apache Cassandra](https://github.com/apache/cassandra)は強力な分散NoSQLデータベースで、多数のサーバーで大規模データを処理できるように設計されており、高い可用性と拡張性を保証します。Cassandraのアーキテクチャは、低レイテンシの読み取りと書き込みを必要とする高スループット・アプリケーションに特に適しています。
Cassandraはすぐに使えるベクター・データベースではありませんが、ベクター検索ライブラリとの統合や、DataStax統合のようなカスタム・プラグインを通じて、ベクター検索用に拡張することができます。Cassandraのマネージド・サービスであるDataStaxは、類似検索のためのHNSW(Hierarchical Navigable Small World)のようなアルゴリズムを組み込むことで、ビルトインのベクトル検索機能を提供します。
コア機能と強み：
- 分散アーキテクチャ**：データは複数のノードに複製されるため、耐障害性と高可用性が保証されます。
- スケーラビリティ**：Cassandraは水平方向にスケーラブルです。つまり、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より大きなデータセットを処理するためにシステムにノードを追加できます。
- 時系列データ**：大量の書き込みを処理できるため、時系列データの管理に特に強い。
Faiss とは？概要
Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss) (Facebook AI Similarity Search)は、Meta社(旧Facebook社)によって開発されたオープンソースライブラリで、密なベクトルの高速な類似検索とクラスタリングのための非常に効率的なツールを提供します。 Faissは大規模な最近傍検索用に設計されており、高次元ベクトル空間での近似検索と厳密検索の両方を扱うことができます。Faissは膨大なデータセットを扱うように設計されており、GPUアクセラレーションを活用する能力が際立っているため、大規模アプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上する。特にAIや機械学習アプリケーションに適しています。
Faissの主な特徴
- 近似および厳密K-最近傍探索 (ANN & KNN)**：Faissは近似および厳密最近傍(NN)探索の両方をサポートします。アプリケーションの特定のニーズに応じて、速度と精度をトレードオフすることができます。
- GPUアクセラレーション**：Faissの際立った特徴のひとつは、GPUアクセラレーションをサポートしていることです。これにより、大規模なデータセットに対して効果的に拡張し、CPUのみの方法よりも高速に検索を実行することができます。
- 大規模データセット処理**：Faissは、メモリに収まらないほど大きなデータセットの処理に最適化されています。インバーテッド・ファイル](https://zilliz.com/learn/vector-index)やクラスタリングなど、様々なインデックス作成技術を使用し、データを効率的に整理し、巨大なコレクションに対して検索を実行します。
- 複数のインデックス戦略**：Faissは、フラット（総当り）インデックス、積の量子化、階層的クラスタリングなど、ベクトルをインデックスするためのさまざまな方法をサポートしています。これにより、速度が重要か精度が重要かに応じて、検索方法を柔軟に変更することができます。
- 分散システムのサポート：Faissは、分散システムの複数のマシンにまたがって検索を実行できるため、エンタープライズ・レベルのアプリケーションにスケーラブルに対応できる。
- 機械学習フレームワークとの統合**：Faissは、PyTorchやTensorFlowなどの他の機械学習フレームワークとうまく統合できるため、AIワークフローへの組み込みが容易になります。
Apache CassandraとFaissの主な違い
Apache CassandraとFaissはどちらもベクトル検索を行うことができますが、異なるユースケースに適しており、それぞれ長所と短所があります。
検索方法
- Cassandra**：Cassandraのコア・コンピテンシーは分散構造化データ管理にありますが、DataStaxのようなサード・パーティ・ライブラリを通じてベクトル検索をサポートするように拡張できます。検索アルゴリズムは使用するライブラリ（HNSWなど）に依存しますが、Cassandra自体はベクトルの類似性検索に最適化されていません。
- Faiss：Faissは特にベクトル検索用に設計されています。様々な近似最近傍（ANN）検索メソッドを提供し、高次元空間での高速で効率的なクエリーを可能にします。IVF (Inverted File Index)](https://zilliz.com/learn/vector-index)やPQ (Product Quantization)**のようなアルゴリズムは、速度と精度をトレードオフするために広く使用されています。
データの取り扱い
- カサンドラ主にNoSQLデータベースであるCassandraは、構造化または半構造化データ（キーと値のペア、時系列）に最も適している。大きなデータセットを効率的に管理できるが、ベクトル・ハンドリングは統合によるアドオン機能である。
- Faiss**：Faissは非構造化、高次元データの処理に優れている。リレーショナル・データのような複雑な管理はできないが、高密度の埋め込みデータを高速にベクトル検索することに特化している。
スケーラビリティとパフォーマンス
- Cassandra**：水平スケーラビリティのために設計されたCassandraは、複数のノードで大量の構造化データを扱うことができる。ベクトル検索のパフォーマンスは使用するインテグレーションに依存し、専用に構築されたソリューションほど高速ではないかもしれない。
- Faiss**：Faissは、特にGPUアクセラレーションを使用した場合、うまくスケールする。数十億のベクトルを処理できるため、スピードと精度が最優先される高性能アプリケーションに最適です。
柔軟性とカスタマイズ
- Cassandra**：本格的なNoSQLデータベースであるため、データ・モデリングやクエリ処理に柔軟性があります。データ・スキーマを設計し、複雑なクエリを管理し、大規模な分散データセットを扱うことができる。
- Faiss**：Faissはベクトル検索を得意とするが、汎用的なデータストレージとしては設計されていない。カスタマイズの中心は検索アルゴリズムとベクトル検索の最適化であり、他のタイプのデータを管理する柔軟性は低い。
統合とエコシステム
- Cassandra**：Cassandraには豊富なエコシステムがあり、AWSやGCPなどのクラウド・サービスを含め、複数の言語、ライブラリ、統合をサポートしている。DataStaxやその他のサードパーティツールとの統合により、ベクトル検索機能の追加が容易になる。
- Faiss**：FaissはPyTorchやTensorFlowのような機械学習フレームワークとうまく統合できる。しかし、主にスタンドアローンライブラリとして使用されるか、ベクトル検索のカスタムパイプラインに統合されており、ベクトル以外のタスクに対するより広範なエコシステムのサポートに欠けている。
使いやすさ
- Cassandra：Cassandraのセットアップには、特にクラスタ管理と高可用性の設定を扱う場合、データベース管理の専門知識が必要です。しかし、DataStax**のようなツールは、デプロイを簡素化するマネージド・ソリューションを提供しています。
- Faiss**：Faissはより専門的で、ベクトル検索に重点を置く開発者にとっては使いやすい。ただし、汎用的なデータベース機能がないため、他のデータ管理タスクを別途処理する必要がある。
コストの考慮
- Cassandra：Cassandraをスケールで実行するには、クラスターとノードを管理するための運用コストが必要です。DataStaxのようなマネージド・サービスを利用することで、これらの懸念はある程度軽減されますが、ベクトル検索に必要な追加インフラに関連するコストは発生します。
- Faiss**：Faissはオープンソースで無償で使用できますが、大規模な実行に必要なインフラ（特にGPUリソース）のコストが発生する可能性があります。
セキュリティ機能
- Cassandra**は暗号化、認証、アクセス・コントロールなどの堅牢なセキュリティ機能を提供します。これは機密データを扱うアプリケーションにとって非常に重要です。
- Faiss**：ライブラリとして、Faissは組み込みのセキュリティ機能を備えていません。Faissを統合する際には、システム・レベルまたはアプリケーション・レベルでセキュリティの懸念に対処する必要があります。
Apache Cassandraを選ぶとき
以下の場合にCassandraを選択します：
- すでにNoSQLソリューションとして使用しており、ベクトル検索で拡張したい場合。
- 大規模な構造化データとベクトル検索機能を扱える分散システムが必要な場合。
- 構造化データ、半構造化データに対する高可用性、耐障害性、スケーラビリティが必要な場合。
##Faissを選ぶとき
以下のような場合にFaissをお選びください：
- 推薦システムや画像認識のような高性能なベクトル検索タスクに重点を置いている場合。
- 高次元ベクトル空間における最近傍探索のために高度に最適化されたソリューションが必要な場合。
- アプリケーションに多数のベクトルを含むデータセットが必要で、スピードが重要な場合（特にGPUアクセラレーションを使用した場合）。
特別なベクトルデータベースを選択するタイミングは？
Apache CassandraもFaissもベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能な本番用のベクトル検索タスクには最適化されていません。
画像認識、電子商取引のレコメンデーション、NLPタスクなど、数百万から数十億の高次元ベクトルに対する高速で正確な類似性検索に依存するアプリケーションであれば、MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような特化型ベクトルデータベースの方が適している。これらのデータベースは、高度な近似最近傍(ANN)アルゴリズム(例、HNSW、IVF)を使用し、ハイブリッド検索(ハイブリッドスパースとデンス検索、マルチモーダル検索、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッドデンス検索とフルテキスト検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境でのハイパフォーマンスのための分散スケーラビリティなどの高度な機能を提供しています。
一方、Cassandraのような汎用システムは、ベクトル検索が主目的ではなく、構造化または半構造化データを扱い、ベクトルデータセットが小さいか、性能要件が中程度である場合に適している。さらに、これらのシステムをすでに使用していて、新しいインフラストラクチャを導入するオーバーヘッドを避けたい場合、ベクトル検索プラグインはそれらの機能を拡張し、より単純で低スケールのベクトル検索タスクに対してコスト効率の高いソリューションを提供することができます。
Faissのようなベクター検索ライブラリに関しては、ベクターの類似性検索に高度に最適化された軽量なソリューションが必要で、インフラとデータパイプラインを独立して管理することに問題がない場合、Milvusのような特殊なベクターデータベースよりもFaissを選択すべきです。また、既にカスタムデータストレージやインデックスシステムを導入済みで、分散ストレージ、スキーマ管理、ビルトインスケーラビリティなどの追加データベース機能を持たず、高効率なベクトル検索エンジンのみを必要とする場合は、Faissの方が適しています。
異なるベクトル検索ソリューションの評価と比較
さて、ベクトル検索ソリューションの違いはわかった。次の疑問は、検索アルゴリズムが正確な結果を確実に、しかも高速に返すにはどうすればいいか？様々なANNアルゴリズムの有効性を、特に規模に応じてどのように評価するか？
これらの質問に答えるには、ベンチマークツールが必要である。そのようなツールは数多くあるが、最も効率的なものとして2つが挙げられる：**ANNベンチマーク](https://zilliz.com/glossary/ann-benchmarks)とVectorDBBenchである。
ANNベンチマーク
ANN ベンチマーク](https://zilliz.com/glossary/ann-benchmarks) (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks) は、様々な近似最近傍 (ANN) アルゴリズムの性能を評価・比較するために設計されたオープンソースプロジェクトです。高次元ベクトル探索などのタスクで異なるアルゴリズムをベンチマークするための標準化されたフレームワークを提供し、開発者や研究者が様々なデータセットで探索速度、精度、メモリ使用量などのメトリクスを測定することを可能にします。ANN-Benchmarksを使うことで、Faiss、Annoy、HNSWlibなどのライブラリにあるようなアルゴリズムの速度と精度のトレードオフを評価することができます。
ANN Benchmarks GitHub リポジトリ: https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
ANNベンチマークウェブサイト: https://ann-benchmarks.com/
ベクターDBBベンチ
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に設計された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、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・比較し、ユースケースに最も適したものを決定することができる。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る。
VectorDBBenchのGitHubリポジトリ: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
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。
VectorDB評価のテクニックと洞察：
- 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)
- 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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
読み続けて
Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early
Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.
Build RAG with LangChainJS, Milvus, and Strapi
A step-by-step guide to building an AI-powered FAQ system using Milvus as the vector database, LangChain.js for workflow coordination, and Strapi for content management
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.