ChromaとOpenSearch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
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つの選択肢は、ChromaとOpenSearch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断するために、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OpenSearch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、高次元のベクトルを格納し、クエリするために特別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OpenSearchは、ベクトル・データベースに対する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。
OpenSearch とは？概要
OpenSearchはElasticsearchから派生した検索・分析エンジンです。全文検索、ログ解析、ベクトル検索を扱うように設計されており、大規模なデータセットを扱う開発者やエンジニアにとって多用途なツールとなっています。オープンソースプロジェクトであるOpenSearchは、構造化データと非構造化データの両方に対応するスケーラビリティとリアルタイム性を保証する分散アーキテクチャを提供しています。
OpenSearchの中核は、効率的な全文検索を可能にする転置インデックスを使用することである。この基盤はベクトル検索機能をサポートするように拡張され、高次元データの類似検索を可能にしている。OpenSearchは、検索をきめ細かく制御できるクエリーDSL（Domain Specific Language）を提供している。さらにOpenSearchは、異常検知やデータ分析などのタスクに適用できる機械学習機能を備えている。
インフラを管理せずにOpenSearchを実装したい人のために、AmazonはAWS OpenSearch Serviceを提供している。このマネージド・サービスは、AWSクラウドにおけるOpenSearchクラスタのデプロイ、運用、スケーリングを簡素化する。OpenSearchと従来のElasticsearch OSS（バージョン7.10まで）の両方をサポートしており、ユーザーは検索エンジンを柔軟に選択することができる。
OpenSearchのベクトル検索機能は特に注目に値する。OpenSearch Serverlessのベクトル検索コレクションタイプは、スケーラブルで高性能な類似検索機能を提供する。この機能により、開発者は最新の機械学習を取り入れた検索体験や生成的AIアプリケーションを構築することができる。ベクトル検索のユースケースは、画像検索や文書検索、音楽検索、商品レコメンデーション、不正検知など多岐にわたる。ベクトルエンジンは様々な距離メトリックをサポートし、最大16,000次元まで対応できるため、幅広いアプリケーションに適している。
##主な違い
検索方法
Chromaは、AIアプリケーションのためのベクトル類似検索に重点を置き、最近傍検索にエンベッディングを使用する。OpenSearchは、転置インデックスを使用した従来の全文検索と、複数のベクトル検索メソッドをサポートするベクトル検索機能の両方を提供します。
データハンドリング
Chromaは主にベクトルデータと関連するメタデータを扱い、ドキュメントの自動埋め込みを行います。OpenSearchは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、より広範なデータタイプをサポートしており、さまざまな用途に対応できます。
スケーラビリティとパフォーマンス
OpenSearchは、大規模データセットに適した水平スケーラビリティを実現する分散アーキテクチャを提供します。Chromaは、特にAIを中心としたワークロードのために、高速かつ効率的に設計されているが、具体的なスケーラビリティ戦略については、提供されている情報では詳しく説明されていない。
柔軟性とカスタマイズ
Chromaでは、埋め込みモデルの選択と柔軟なクエリが可能である。OpenSearchは、クエリDSL、スクリプト機能、プラグインシステムを通じて、より広範なカスタマイズを提供する。
統合とエコシステム
ChromaはAIツールやフレームワークとの統合が容易で、PythonやJavaScript/TypeScript用のSDKを提供している。AWSエコシステムの一部であるOpenSearchは、様々なデータ処理や分析ツールと統合している。
使いやすさ
Chromaは、直感的なインターフェイスでシンプルさと開発者の生産性を重視している。OpenSearchは、学習曲線が急ですが、包括的なドキュメントと、より簡単なデプロイのためのマネージドサービスオプションを提供しています。
コスト
どちらもオープンソースで、セルフホストは無料です。OpenSearchはマネージドサービスを提供しており、関連コストがかかる。OpenSearchは、特にAmazon OpenSearch Serviceと併用することで、強固なセキュリティ機能を提供する。Chromaの具体的なセキュリティ機能は、提供された情報では詳しく説明されていない。
Chromaを選ぶとき
Chromaは、主にベクトル類似検索に依存するAI中心のアプリケーションに適している。特に、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、その他の機械学習主導型アプリケーションなど、ベクトルデータの埋め込みとクエリに主眼を置いたプロジェクトに適している。Chromaの強みは、そのシンプルさとAIワークフローへの最適化にあり、より汎用的な検索エンジンの複雑さに対処することなく、AIアプリケーションにベクトル検索機能を迅速に統合したい開発者にとって理想的なものとなっている。スタートアップ企業や研究プロジェクト、あるいは特殊なAIツールを構築しているチームで、ベクトル操作以外の広範な全文検索や分析機能を必要としない場合に適している。
OpenSearchを選ぶとき
OpenSearchは、特にエンタープライズ環境において、より多様で複雑な検索と分析のニーズに適した選択肢である。OpenSearchは、全文検索、ログ分析、ベクトル検索機能の組み合わせを必要とするアプリケーションに適している。OpenSearchは、様々なデータタイプを扱い、複雑なクエリを実行し、大規模なデータセットに拡張する必要があるシナリオで輝きを放ちます。AWSのエコシステムとうまく統合されているため、AWSのサービスをすでに利用している、または利用を計画している組織にとって有力な選択肢となる。OpenSearchは、堅牢なセキュリティ機能、きめ細かなアクセス制御、包括的なモニタリングが重要な場合にも有利です。Eコマースプラットフォーム、コンテンツ管理システム、ログとメトリクス分析、または従来の検索とベクトル検索機能を組み合わせる柔軟性が必要なアプリケーションなどのユースケースにOpenSearchをご検討ください。
結論
結論として、ChromaとOpenSearchのどちらを選択するかは、プロジェクトや組織の特定のニーズに大きく依存する。ChromaはAIを中心としたアプリケーションを得意とし、開発者の生産性と使いやすさを重視したベクトル類似検索の合理的なアプローチを提供する。主にベクターデータを扱い、ベクター検索機能の迅速な統合を必要とするプロジェクトに最適です。一方、OpenSearchは、多様な検索と分析のニーズに対して、より包括的なソリューションを提供します。様々なデータタイプを扱い、複雑なクエリを実行し、効果的に拡張できるOpenSearchは、フルテキスト検索、ログ分析、ベクトル検索の組み合わせ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適しています。ChromaがAIワークフローにシンプルさと専門性を提供するのに対し、OpenSearchは柔軟性、強固なセキュリティ機能、AWSエコシステムとのシームレスな統合を提供する。最終的には、主なユースケース、必要な機能、スケーラビリティのニーズ、既存のインフラ、チームが管理できる複雑さのレベルなどの要因に基づいて決定する必要がある。
ベクターデータベースを選択するタイミングは？
ChromaやOpenSearch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、動的環境での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OpenSearch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いて、新しい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、それらの機能を拡張することができ、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)などの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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