ChromaとRockset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Rockset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Rockset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、照会するため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Rockset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。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。
Rocksetとは？概要
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む構造化データと非構造化データの両方を扱えるように設計されたリアルタイム検索・分析データベースである。Rocksetの強みは、リアルタイムでデータを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行できることです。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速なイベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理する能力を備えている。 Rocksetの主な特徴の1つは、ミュータブルなRocksDB上に構築されたコンバージド・インデクシング・テクノロジーです。これにより、ベクターとメタデータのインプレース更新が可能になり、データが頻繁に変更されるシナリオで非常に効率的です。Rocksetは最大40MBまでのドキュメントサイズに対応し、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているため、幅広いベクトル埋め込みアプリケーションに適しています。 Rocksetは、コア機能の一部としてベクトル検索機能を統合しています。KNN (K-Nearest Neighbors)とANN (Approximate Nearest Neighbors)の両方の検索方法をサポートしており、スケーラビリティのために分散FAISSインデックスを使用しています。Rocksetのアプローチはアルゴリズムにとらわれないため、柔軟な検索実装が可能です。コストベースのオプティマイザは、KNNとANNの検索方法を動的に選択し、最適な効率を実現します。 ベクトル検索においてRocksetを際立たせているのは、検索、ANN、列インデックス、行インデックスを1つの構造にまとめたコンバージド・インデックスである。これにより、様々なクエリパターンをすぐに効率的に処理することができる。Rocksetはまた、メタデータフィルタリングとハイブリッド検索をサポートしており、オプティマイザが最も効率的なクエリ実行パスを決定する。複数のANNフィールドにまたがる検索が可能で、マルチモーダルモデルをサポートし、SQLとRESTの両方のAPIを提供し、クエリインターフェースの柔軟性を高めている。
主な違い
検索方法
Chromaは、AIアプリケーションにとって重要なベクトル類似度検索に重点を置いている。ベクトル埋め込みまたはテキストクエリ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のアプローチは、AI中心のワークフロー、特に大規模な言語モデルを含むワークフローに適している。一方、Rocksetは、K-最近傍探索（KNN）と近似最近傍探索（ANN）の両方の探索手法をサポートしており、スケーラビリティのために分散FAISSインデックスを使用している。Rocksetのアプローチはアルゴリズムにとらわれないため、柔軟な検索実装が可能です。そのコストベースのオプティマイザは、最適な効率を得るためにKNNとANNの検索方法を動的に選択することができ、AIに特化したユースケースだけでなく、より幅広いアプリケーションに適しています。
データの取り扱い
Chromaは、ベクトルデータと関連するメタデータの管理に特化している。指定された、あるいはデフォルトの埋め込み関数を使用して、ドキュメントのトークン化と埋め込みを自動的に行い、生データをベクトル表現に変換します。このプロセスは、ベクトル埋め込みに依存するAIアプリケーションに最適化されている。一方Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む構造化データと非構造化データの両方を扱えるように設計されている。Rocksetは、ストリーミングとバルクデータの取り込みをサポートしており、高速イベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理します。ミュータブルなRocksDB上に構築されたRocksetのConverged Indexingテクノロジーは、ベクターとメタデータのインプレース更新を可能にし、データが頻繁に変更されるシナリオで非常に効率的です。また、最大40MBまでのドキュメントサイズに対応し、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているため、データの種類やサイズに柔軟に対応することができます。
スケーラビリティとパフォーマンス
Chromaは高速かつ効率的に設計されているため、幅広いアプリケーションに適しているが、スケーラビリティ戦略に関する具体的な詳細は記載されていない。しかし、Rocksetは明確なスケーラビリティの利点を提供している。その分散FAISSインデックスは、スケーラブルなベクトル検索操作を可能にする。コンバージド・インデックス・テクノロジーは、検索、ANN、列、行インデックスを単一の構造に統合し、幅広いクエリーパターンをすぐに効率的に処理できる。このアプローチは、Rocksetのリアルタイムでのデータ取り込みと処理能力と相まって、大規模で頻繁に更新されるデータセットに対する強力なパフォーマンス能力を示唆している。
柔軟性とカスタマイズ性
Chromaは、データの種類や埋め込みモデルに関して柔軟性を提供しており、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。APIは直感的で使いやすく設計されており、柔軟なクエリーオプションを提供する。Rocksetは、より広範なカスタマイズオプションを提供しているようだ。アルゴリズムにとらわれないベクトル検索のアプローチにより、柔軟な検索実装が可能だ。Rocksetはメタデータフィルタリングとハイブリッド検索をサポートしており、オプティマイザが最も効率的なクエリ実行パスを決定する。複数のANNフィールドにまたがる検索が可能で、マルチモーダルモデルをサポートし、SQLとRESTの両方のAPIを提供することで、クエリーインターフェースの柔軟性を高めている。
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ます。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を提供しており、開発者が好みのプログラミング環境で作業できる柔軟性を備えています。RocksetはSQLとREST APIの両方をサポートしており、ChromaのAIに特化した機能だけでなく、幅広いデータ処理や分析ツールとの統合の可能性を示唆している。
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、直感的なインターフェイスにより、開発者はベクトル検索機能をアプリケーションに素早く統合することができる。このように使いやすさを重視することで、ベクターデータベースに初めて触れる開発者の学習曲線を短縮することを目指しています。RocksetはSQLをサポートしており、その使いやすさと、より幅広い開発者がアクセスできるような学習曲線の少なさに対応している。
コストの検討
Chromaはオープンソースで無料で利用できるため、新興企業や小規模なプロジェクトには有利である。Chromaチームはマネージドサービス（Hosted Chroma）の計画について言及しているが、具体的な価格についての詳細は明らかにされていない。
Chromaを選ぶとき
Chromaは、ベクトル類似検索と埋め込み管理に依存するAI中心のアプリケーションに最適である。大規模言語モデル（LLM）やAIフレームワークとベクトル検索機能を統合するプロジェクトに適しています。セマンティック検索エンジンや推薦システムなど、ベクトルの埋め込みを効率的に保存・検索する必要があるアプリケーションには、Chromaをお選びください。Chromaの強みは、シンプルさとAIワークフローへの最適化にあり、ベクトル検索を素早く実装したい開発者に最適です。Chromaは、スタートアップ企業、研究プロジェクト、または大規模なリアルタイム分析やベクトル演算を超える複雑なクエリを必要としない特殊なAIツールを構築するチームに最適です。
Rockset を選ぶとき
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む様々なデータ型のリアルタイム検索と分析を必要とするアプリケーションに適しています。Rocksetは、高速なデータストリームを扱い、構造化・非構造化データに対して複雑なクエリを実行し、瞬時の洞察を必要とするアプリケーションに適しています。Rocksetは、ベクターとメタデータをインプレースで更新するため、頻繁に変更されるデータを含むユースケースに適しています。Rocksetは、リアルタイムのダッシュボードやログ分析のように、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シナリオに優れています。クエリーインターフェース（SQLとREST API）や検索手法（KNNとANN）に柔軟性が必要な場合に最適です。IoTデータ分析、リアルタイムモニタリングシステム、またはベクトル類似性とメタデータフィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索を必要とするアプリケーションにRocksetをご検討ください。
結論
結論として、ChromaとRocksetはベクトルデータの管理とクエリのための強力な機能を提供し、それぞれ異なる分野で優れている。ChromaはAI中心のワークフローに最適化されており、大規模な言語モデルを扱い、効率的なベクトル類似度検索を必要とする開発者に最適である。Rocksetは汎用性とリアルタイム分析に優れ、多様なデータタイプを扱い、複雑なクエリーオプションを提供する。これらのテクノロジーのどちらを選択するかは、プロジェクト固有の要件によって決定されるべきです。主なユースケース、データタイプ、リアルタイム分析の必要性、ベクトル操作の規模、より広範なツールのエコシステムなどの要素を考慮してください。Chromaは特殊なAIアプリケーションに適しているかもしれないし、Rocksetは多様なリアルタイムデータ処理のニーズに適しているかもしれない。パフォーマンス・ニーズ、開発ワークフロー、長期的なスケーラビリティ要件に合わせて決定する必要がある。
ベクターデータベースはいつ選ぶべきか？
ChromaとRockset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Rockset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、よりシンプル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.
読み続けて
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