ChromaとMyScaleのベクトル検索機能比較
AIを活用したアプリケーションが普及するにつれ、開発者やエンジニアは、ベクトルデータを効率的に処理する適切なデータベースを選択するという課題に直面している。この分野で人気のある2つの選択肢がChromaとMyScaleだ。本記事では、ベクターデータベースのニーズについて十分な情報を得た上で決定するために、これらのテクノロジーを比較する。
ベクターデータベースとは？
ChromaとMyScaleを比較する前に、まずベクターデータベースについて説明します。 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保存し、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、テキストの意味的な意味、画像の視覚的な特徴、または製品の属性などの複雑な情報を符号化する。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する。
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で大規模言語モデル(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。
小規模なベクトル検索が可能なベクトル検索アドオンを備えた従来のデータベース**。
ChromaとMyscaleは、ベクトル・データベースへの異なるアプローチを表している。Cassandraは、ベクトル検索機能を含むように進化した伝統的なデータベースであり、一方、Valdは、専用に構築されたベクトルデータベースである。ベクトルデータを扱い、類似検索を効率的に実行するためにゼロから設計された。特化したソリューションとして、Valdはベクトル操作のみに焦点を当て、類似検索やレコメンデーションなどのタスクに最適化されている。
Chromaとは？概要
ChromaはオープンソースのAIネイティブベクターデータベースであり、AIアプリケーションの構築プロセスを簡素化する。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をする。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を搭載した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。その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にとっても学習曲線が少なくなっている。様々なタイプのデータをサポートし、異なるエンベッディングモデルを使用することができるため、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。
MyScaleとは？概要
MyScaleは、オープンソースのClickHouseデータベースをベースに構築されたクラウドベースのデータベースソリューションで、AIや機械学習のワークロード向けに特別に設計されている。構造化データとベクトルデータの両方を扱うことができ、リアルタイムの分析と機械学習タスクをサポートします。MyScaleは時系列データ、ベクトル検索、全文検索に重点を置いており、リアルタイム処理とAI主導の洞察を必要とするアプリケーションに適しています。ClickHouseのアーキテクチャを活用することで、MyScaleはAIアプリケーションに高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。
MyScaleの主な特長の1つは、ネイティブSQLのサポートで、ベクトル検索、全文検索、従来のSQLクエリを統合システムに統合することで、複雑なAI駆動型クエリを簡素化します。このアプローチは、複数のツールの必要性を減らし、AIアプリケーションのスケーラビリティを保証します。MyScaleは、構造化データとベクトル化データの両方の分析処理を単一のプラットフォーム上でサポート・管理し、高度なOLAPデータベース・アーキテクチャを活用してベクトル化データに対する操作を効率的に実行します。開発者はSQLを使用してMyScaleとやり取りできるため、リレーショナルデータベースに精通した幅広いプログラマーがMyScaleにアクセスできます。
MyScaleは、様々なユースケースに対応するため、様々なベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスを提供します。ユークリッド距離（L2）、内積（IP）、余弦類似度といった一般的な距離メトリクスをサポートしています。データベースは、MSTG（マルチスケールツリーグラフ）、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWなどのインデックス作成アルゴリズムを提供し、それぞれにパフォーマンスチューニングのためのパラメータセットが用意されています。MyScale独自のMSTGベクトル・エンジンは、NVMe SSDを活用してデータ密度を向上させるため、パフォーマンスとコスト効率の両面で特殊なベクトル・データベースを凌駕します。
MyScaleは、SQLデータベース、ベクトルデータベース、全文検索エンジンの機能を1つのシステムに統合することで、インフラとメンテナンスコストの削減を目指しています。この統合により、共同データクエリーとアナリティクスが容易になり、AIアプリケーションのための汎用的なデータ基盤が確立される。MyScaleはまた、MyScale Telemetryを通じてLLMシステムの包括的な観測機能を提供し、効率的なモニタリングとデバッグを実現します。データの複雑化に伴い、MyScaleは、コンピューティング・パフォーマンスと異なるデータタイプ間の統合を維持しながら、より新しいデータモダリティとデータベース・サイズに対応できる、将来性のあるソリューションとして位置づけられています。
主な違い
検索方法
ChromaとMyScaleはともにベクトル検索機能を提供するが、そのアプローチは異なる。Chromaは柔軟なクエリーオプションを提供し、ベクトル埋め込みやテキストクエリーを使った検索が可能です。Chromaは、ベクトルの類似性に基づいて、最も近いマッチを返します。一方、MyScaleは、より幅広いベクトルインデックスの種類と類似度メトリックスを提供します。MyScaleは、ユークリッド距離（L2）、内積（IP）、余弦類似度などの一般的な距離メトリックをサポートし、MSTG、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWなどのインデックス作成アルゴリズムを提供します。この多様性により、MyScaleはより幅広いユースケースに対応し、よりきめ細かい検索性能を提供できる可能性があります。
データ処理
Chromaは、主にベクトルデータと関連するメタデータの管理に重点を置いている。開発者は埋め込みデータをメタデータと一緒に保存することができ、効率的な類似性検索やベクトルの関係に基づいたデータ検索が可能になります。ClickHouse上に構築されたMyScaleは、構造化データとベクトルデータの両方を扱うことができます。時系列データのリアルタイム分析、ベクトル検索、全文検索をサポートしている。このため、MyScaleは、ベクトルデータだけでなく、様々なデータタイプを扱う必要があるアプリケーションにとって、より汎用性の高いものとなる可能性があります。
スケーラビリティとパフォーマンス
Chromaは、高速かつ効率的で、幅広いアプリケーションに対応できるように設計されています。しかし、非常に大規模なデータセットに対するスケーラビリティについての具体的な詳細 は、概要には記載されていません。ClickHouseのアーキテクチャを活用したMyScaleは、AIアプリケーションに高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。高度なOLAPデータベース・アーキテクチャを採用し、ベクトル化されたデータに対して効率的に処理を実行する。NVMe SSDを活用したMyScale独自のMSTGベクトルエンジンは、データ密度を向上させ、パフォーマンスとコスト効率の両方で専用のベクトルデータベースを凌ぐとしている。
柔軟性とカスタマイズ
Chromaは、様々なタイプのデータと異なるエンベッディング・モデルをサポートする柔軟性を提供する。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ます。MyScaleはSQLインターフェイスを通じて柔軟性を提供し、ベクトル検索、フルテキスト検索、従来のSQLクエリを組み合わせた複雑なクエリを可能にします。また、パフォーマンスチューニングのための様々なインデックス作成アルゴリズムとパラメータを提供し、カスタマイズの選択肢を広げる可能性がある。
統合とエコシステム
Chromaは、他のAIツールやフレームワークとシームレスに動作す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。Chromaは、PythonとJavaScript/TypeScriptの両方に対応したファーストパーティ製のクライアントSDKを提供しています。MyScaleはClickHouse上に構築されているため、ClickHouseの成熟したコードベースとエコシステムを活用することができる。MyScaleは、SQLデータベース、ベクトルデータベース、全文検索エンジンの機能を1つのシステムに統合しており、AIアプリケーションの全体的なアーキテクチャを簡素化することができる。
使いやすさ
Chromaはシンプルさと開発者の生産性を重視しており、ベクトル検索機能を素早く統合できる直感的なインターフェースを備えている。そのAPIは使いやすく設計されており、ベクターデータベースを初めて使う開発者の学習曲線を短縮できる可能性がある。MyScaleは、強力な機能を提供する一方で、より幅広い機能を備えているため、学習曲線はより厳しいかもしれない。しかし、主要なインターフェイスとしてSQLを使用しているため、すでにリレーショナルデータベースに慣れ親しんでいる開発者にとっては、より利用しやすくなる可能性がある。
コストの検討
この概要では、Chromaのコスト構造に関する具体的な情報は提供されていない。MyScaleについては、正確な価格については言及されていないが、費用対効果の高いソリューションとして位置づけられている。MyScaleは、複数の機能（SQLデータベース、ベクターデータベース、全文検索）を1つのシステムに統合することで、複数の専用ツールを使用する場合と比較して、インフラとメンテナンスコストを削減することを目的としている。
セキュリティ機能
セキュリティ機能に関する詳細情報は、いずれの概要にも記載されていない。包括的な比較を行うには、より多くの情報が必要な分野であろう。しかし、MyScaleはエンタープライズ対応ソリューションという位置づけであることから、標準的なデータベースセキュリティ機能を提供している可能性が高い。Chromaはオープンソースであるため、コミュニティ主導のセキュリティ改善により依存している可能性がある。
ChromaとMyScaleのどちらを選ぶべきか
Chromaは、ベクター検索機能の迅速なセットアップと統合を必要とするプロジェクト、特にAI主導のアプリケーションに最適な選択肢だ。特に、カスタマイズや貢献が可能なオープンソースのソリューションを探しているチームに適している。Chromaは、主にベクトルデータを扱うアプリケーションで輝きを放ち、複雑なSQL操作や多様なデータ型の取り扱いを必要としない。PythonやJavaScript/TypeScriptを好む開発者は、ChromaのネイティブSDKサポートを高く評価するでしょう。他のAIツールやフレームワークとのシームレスな統合が優先されるシナリオに最適です。幅広い高度な機能よりも、シンプルで使いやすいことを重視するチームには、Chromaがぴったりです。
一方、MyScaleは、構造化データとベクトルデータの両方を扱う必要があるプロジェクト、特に時系列データ、ベクトル検索、全文検索を含むプロジェクトに適した選択肢だ。ベクトル検索と従来のSQL操作を組み合わせた複雑なクエリを実行する必要があるアプリケーションに適している。すでにSQLに慣れ親しんでおり、ベクトルデータを扱う際にその知識を活用したいと考えているチームにとって、MyScaleは魅力的に映るだろう。大規模データセットに対する高いパフォーマンスとスケーラビリティが重要なシナリオでは、MyScaleが有力な選択肢となります。MyScaleは、SQLデータベース、ベクターデータベース、全文検索機能の統合ソリューションを必要とするプロジェクトに最適です。MyScaleは、ベクターのインデックス作成と検索アルゴリズムをきめ細かく制御できるため、このレベルのカスタマイズが必要なチームに適しています。
MyScaleは、包括的な観測・監視機能を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションに特に適しています。ClickHouse上に構築されたそのアーキテクチャは、大規模なAIワークロードを処理する上で極めて重要なパフォーマンスとスケーラビリティの面で優位性を発揮する。複雑なデータ運用の管理にコスト効率を求める組織は、複数の専用ツールを使うよりもMyScaleの統合アプローチの方が経済的だと感じるかもしれない。
結局のところ、ChromaとMyScaleのどちらを選ぶかは、プロジェクトの具体的な要件による。Chromaは、シンプルで統合が簡単なので、ベクター検索が中心で、迅速な開発が重要なプロジェクトに適しています。MyScaleは、より広範な機能セットとSQLとの互換性を備えており、様々なデータタイプの取り扱いと高度なクエリ機能を必要とする複雑でデータ集約的なアプリケーションに適しています。チームの専門知識、データの規模、クエリの複雑さ、長期的なスケーラビリティのニーズを考慮して決定してください。
結論
ベクターデータベースに関しては、ChromaとMyScaleはそれぞれ明確な利点がある。Chromaは、そのシンプルさ、使いやすさ、AI主導のアプリケーションに特化している点で、迅速な統合とわかりやすいベクトル検索機能を必要とするチームに適している。ClickHouseをベースに構築されたMyScaleは、ベクトル検索と伝統的なSQL操作を組み合わせ、さまざまなデータタイプを扱う、より包括的なソリューションを提供する。MyScaleは、スケーラビリティと高度なクエリを必要とする複雑でデータ量の多いアプリケーションに適しています。これら2つのテクノロジーのどちらを選択するかは、データ操作の複雑さ、データセットのサイズ、チームの専門知識、長期的なスケーラビリティ要件など、プロジェクト固有のニーズによって決まります。ChromaとMyScaleはどちらも、最新のAIやデータ駆動型アプリケーションにベクトル検索を実装するための貴重なツールを提供し、それぞれ異なるユースケースや好みに対応しています。
ベクターデータベースを選択するタイミングは？
ChromaとMyscaleはベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能なベクトル検索タスクに最適化されているわけではありません。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を必要とするアプリケーションには、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が適しています。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(hybrid sparse and dense search、multimodal search、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッド密検索と全文検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境における高性能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る。
一方、ChromaやMyscale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。これらのシステムをすでに使用しており、新たなインフラ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を使用することで、これらのシステムの機能を拡張し、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。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクターデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、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の性能を、自身のデータセットを用いてテスト・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ます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた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性能を見てみましょう。
ベクトル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。
Benchmark Vector Database Performance: Techniques & Insights
VectorDBBench: オープンソースのベクターデータベースベンチマークツール](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
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.
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