Couchbase vs Chroma AIアプリに適したベクターデータベースを選ぶ
ベクターデータベースとは？
Couchbase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ましょう；
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。これ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、または製品の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の一般的なユースケースには、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)タスクなどがある。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RAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
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**。
Couchbaseは分散マルチモデルNoSQL文書指向データベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を持つ。Chromaはベクターデータベースである。この投稿では、それらのベクトル検索機能を比較する。 ；
Couchbase：概要とコアテクノロジー
Couchbaseは分散型オープンソースのNoSQLデータベースで、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けのアプリケーション構築に利用できる。リレーショナルデータベースの強みとJSONの汎用性を兼ね備えている。Couchbaseはまた、ベクトルインデックスをネイティブサポートしていないにもかかわらず、ベクトル検索を実装する柔軟性を提供する。開発者は、ベクトル埋め込み-機械学習モデルによって生成された数値表現-をJSON構造の一部としてCouchbaseドキュメント内に格納することができる。これらのベクトルは、高次元空間で互いに近いデータポイントを見つけることが重要であるセマンティック検索に基づく推薦システムや検索拡張生成などの類似検索のユースケースで使用することができます。
Couchbaseでベクトル検索を可能にする1つのアプローチは、全文検索（FTS）を活用することです。FTSは一般的にテキストベースの検索用に設計されていますが、ベクトルデータを検索可能なフィールドに変換することで、ベクトル検索に対応させることができます。例えば、ベクトルをテキストライクなデータにトークン化することで、FTSはそれらのトークンに基づいてインデックスを作成し、検索することができる。これにより、近似ベクトル検索が容易になり、類似性の近いベクトルを持つ文書に問い合わせる方法を提供することができる。
あるいは、開発者は生のベクトル埋め込みをCouchbaseに保存し、アプリケーションレベルでベクトルの類似度計算を実行することができます。これは、ドキュメントを検索し、ベクトル間のコサイン類似度やユークリッド距離などのメトリックを計算し、最も近い一致を識別することを含む。この方法では、アプリケーションが数学的比較ロジックを処理する間、Couchbaseはベクトルのストレージソリューションとして機能することができます。
より高度なユースケースのために、一部の開発者は、効率的なベクトル検索を可能にする特殊なライブラリやアルゴリズム（FAISSやHNSWのような）とCouchbaseを統合しています。これらの統合は、外部ライブラリが実際のベクトル比較を実行しながら、Couchbaseがドキュメントストアを管理することを可能にします。このように、Couchbaseはまだベクトル検索をサポートするソリューションの一部であることができます。
これらのアプローチを使用することで、Couchbaseはベクトル検索機能を扱うように適応させることができ、類似検索に依存する様々なAIや機械学習タスクのための柔軟な選択肢となる。
Chroma: 概要とコアテクノロジー
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、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
AIアプリケーションを構築する際、ベクトル検索ソリューションの選択は、開発経験とアプリケーションパフォーマンスの両方に影響を与える。CouchbaseとChromaを主要な部分で比較してみましょう。
検索手法
Couchbaseにはベクトル検索を行う方法がいくつかありますが、ネイティブのベクトル検索はありません。全文検索(FTS)を使い、ベクトルを検索可能なフィールドに変換するか、生のベクトルを保存し、アプリケーションコードで類似度計算を行うことでベクトル検索を行うことができます。あるいはFAISSやHNSWのような外部のベクトル検索ライブラリを統合することもできます。このような柔軟性は、余分な実装作業という代償を伴います。
Chromaは、ビルトインのベクトル検索機能で異なるアプローチを取っている。ベクトル演算をネイティブで行い、エンベッディングを管理します。つまり、セットアップ作業が少なく、アプリケーションでのベクトル検索が高速になります。
データ
Couchbaseは、JSONドキュメントを格納するNoSQLデータベースであり、伝統的なデータベース機能と最新のJSONの柔軟性を兼ね備えています。ベクトル埋め込みはJSONドキュメントの一部であるため、従来のデータベース操作とベクトル検索の両方を必要とするアプリケーションに適しています。このハイブリッドなアプローチは、複雑なデータモデルや多くのクエリパターンを可能にします。
ChromaはAIワークロードとベクトル演算に焦点を当てている。Chromaはベクトルデータとメタデータを自動埋め込み生成機能付きコレクションに格納する。この特化により、主にベクトルデータを扱うAIアプリケーションには最適だが、より広範なデータベース機能を必要とするアプリケーションには向かない。
スケーラビリティとパフォーマンス
Couchbaseは水平スケーリングをサポートする分散アーキテクチャを持ち、大規模なデプロイメントで実績がある。しかし、ベクトル検索のパフォーマンスは実装に依存します。ベクトル操作を個別に最適化する必要があるかもしれませんし、パフォーマンスはセットアップや構成によって異なります。
Chromaはベクトル演算の最適化機能を備えているので、余計なチューニングをすることなく、高速な類似検索を実現できる。Chromaのスケーラビリティの高さは実運用で実証中ですが、チームはパフォーマンスの改善に積極的に取り組んでいます。このシステムは、ベクトル特有のタスクに対して効率的であるように設計されています。
柔軟性とカスタマイズ
Couchbaseはデータベース操作に多くの柔軟性を提供しているため、複数の方法でベクトル検索を行うことができます。従来のクエリとベクトル操作を組み合わせることができますが、この柔軟性はより多くのセットアップと設定作業を伴います。Couchbaseはベクター検索の実装をニーズに合わせてカスタマイズすることができますが、そのカスタマイズは自分で管理する必要があります。
Chromaは、ベクトル検索をシンプルにする一方で、最も重要な部分には柔軟性を持たせています。エンベッディング関数やメタデータの保存はカスタマイズできますが、システムはベクターに関連する操作しか行いません。このようなアプローチは、ベクター検索の実装と保守を容易にしますが、より広範なデータベース機能を必要とする場合には、制限を感じるかもしれません。
統合とエコシステム
Couchbaseは、クラウド、モバイル、エッジコンピューティング環境で動作し、従来のデータベース操作のための大規模なエコシステムを持っています。ベクトル検索には余分な統合作業が必要だが、プラットフォームは多くのベクトル検索ライブラリと互換性があるため、様々なユースケースに対応できる。この柔軟性は、より複雑な統合の代償となる。
Chromaは、ネイティブのPythonとJavaScript/TypeScript SDKを持っているので、AIツールやフレームワークとの統合が容易だ。Chromaは大規模言語モデル向けに設計されているが、エコシステムはCouchbaseよりも小さい。この特化は、AIに特化したタスクには統合しやすいが、より広範なアプリケーション要件には手間がかかることを意味する。
選択のポイント
ベクトル検索を備えた汎用データベースが必要なチームにとって、Couchbaseは完全なソリューションです。既にCouchbaseインフラを使用している場合や、ベクトル検索と同時に従来のデータベース機能が必要な場合に最適です。このプラットフォームでは、ユースケースに最適な方法でベクトル検索を実装できます。
Chromaは、主にAIとベクトル検索オペレーションにフォーカスしているチーム向けだ。実装への素早いパスと自動エンベッディングにより、開発時間と複雑さが軽減されます。Chromaは、ベクトル検索がアドオンではなくコア要件となる新しいAIアプリケーションに最適です。
コストとセキュリティ
コストモデルは両者で大きく異なる。Couchbaseはエンタープライズライセンスで運用コストは高いが、エンタープライズグレードのセキュリティ機能がある。Chromaはオープンソースであるため、初期コストは低いが、将来的にはマネージドサービスによるホスティングコストが発生する可能性がある。Chromaのセキュリティ機能は進化しており、現在は小規模なデプロイメント向けの基本的な機能を備えている。
ニーズ、リソース、長期的な計画に基づいて決定してください。ベクター検索が主な要件で、実装までのスピードが欲しい場合はChromaから始めましょう。ベクトル検索だけでなく、アプリケーションの幅広いニーズに合わせて拡張できるフルデータベースプラットフォームが必要な場合は、Couchbaseから始めましょう。
Couchbaseを選択するとき
Couchbaseは、伝統的なデータベース機能とベクトル検索を必要とするアプリケーション向けです。複数のデータタイプを扱い、強力なセキュリティと分散スケーリングを必要とするエンタープライズアプリケーション向けです。モバイル、エッジコンピューティング、ベクトル検索をサポートする必要があるアプリケーションや、クラウドとオンプレミスにまたがる柔軟なデプロイメントオプションが必要な場合は、Couchbaseを選択してください。ベクトル検索実装のセットアップに時間を投資でき、複雑なクエリ、トランザクション、ベクトル操作を1箇所で処理できる成熟したデータベースを必要とするチーム向けです。
Chromaを選ぶとき
Chromaは、ベクトル検索を最優先とするAIファーストのアプリケーションを構築するチーム向けだ。Chromaは、ベクトル検索を素早く立ち上げ、実行する必要があるプロジェクト、特に大規模言語モデルやセマンティック検索機能の構築に適しています。Chromaは、セットアップにかかる時間を最小限に抑えたい場合、自動エンベッディング生成が必要な場合、複雑な従来のデータベース機能を必要としない場合にお選びください。Chromaは、カスタマイズオプションよりも開発者の生産性を優先するスタートアップ企業やチーム、あるいは類似検索や検索に特化したプロトタイプやAIアプリケーションの構築に適しています。
結論
CouchbaseとChromaのどちらを選ぶかは、アプリの焦点とチームの優先順位による。Couchbaseは、エンタープライズ機能、強力なセキュリティ、実証済みのスケーラビリティを備え、ベクトル検索機能を含むことができるフル機能のデータベースです。Chromaはシンプルでベクターに特化しており、素早く立ち上げる必要があるAIファーストのアプリケーションに最適です。開発リソース、スケーリング・ニーズ、セキュリティ要件、ベクター検索がアプリのプライマリかセカンダリかのバランスを考慮して決定する必要がある。ベクター機能を備えたフル機能のデータベースが必要な場合はCouchbaseを選択し、ベクター検索のみのソリューションが必要な場合はChromaを選択してください。
本記事ではCouchbaseとChromaの概要を説明するが、特定のユースケースに基づいてこれらのデータベースを評価することが重要である。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクターデータベースのパフォーマンスを比較する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あるVectorDBBenchだ。最終的には、特定のデータセットとクエリパターンを使った徹底的なベンチマークが、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、強力でありながら異なる2つのアプローチのどちらを選ぶか、十分な情報に基づいた決断を下すために不可欠となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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