CouchbaseとDeeplake：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
ベクターデータベースとは？
CouchbaseとDeeplake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備えており、Deep Lakeはベクトル埋め込みに最適化されたデータレイクである。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Couchbase**とは？概要
Couchbaseは、クラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティング向けの分散型オープンソースNoSQLデータベースです。リレーショナルデータベースの長所とJSONの柔軟性を兼ね備えている。Couchbaseは、ネイティブのベクトルインデックスを持たないにもかかわらず、ベクトル検索も可能だ。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でベクトル検索を行う1つの方法は、全文検索（FTS）を使用することです。FTSはテキスト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、ベクトル検索に使用することができます。例えば、ベクトルはテキストのようなデータにトークン化することができ、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ます。これにより、近似的なベクトル検索が可能になり、類似性の近いベクトルを持つ文書を照会することができる。
別の方法として、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行うことができます。これは、ドキュメントを取得し、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、最も近い一致を見つけることを意味します。この方法では、Couchbaseはベクトルのためのストレージとして使用され、アプリケーションが計算を処理します。
より高度なユースケースのために、一部の開発者は、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とCouchbaseを統合しています。これらの統合により、Couchbaseはドキュメントストアを管理し、外部ライブラリは実際のベクトル比較を行う。この方法では、Couchbaseはまだベクトル検索を行う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に使用することができ、類似検索を必要とする様々なAIや機械学習のユースケースに柔軟に対応することができる。
ディープレイクとは？概要
ディープレイク](https://github.com/activeloopai/deeplake)は、画像、音声、動画、その他の非構造化データなどのベクトルデータやマルチメディアデータの保存、管理、クエリを処理するために設計された特殊なデータベースシステムであり、AIや機械学習アプリケーションでますます使用されるようになっている。Deep Lakeは、データレイクおよびベクトルストアとして使用することができます；
データレイクとしてのDeep Lake： Deep Lakeは、画像、音声、動画、テキスト、NIfTIのような医療画像フォーマット、メタデータなどの非構造化データを、ディープラーニングのパフォーマンスを高めるために設計されたバージョン管理されたフォーマットで、効率的に保存・整理することができます。これにより、ユーザーはデータセットを迅速にクエリして視覚化することができ、高品質のトレーニングセットの作成が容易になります。 ；
ベクターストアとしてのDeep Lake： Deep Lakeは、テキスト、JSON、画像、音声、動画ファイルを含むvector embeddingsとその関連メタデータを保存・検索するための堅牢なソリューションを提供します。ローカル、お好みのクラウド環境、またはDeep Lakeのマネージドストレージにデータを保存できます。また、Deep LakeはLangChainやLlamaIndexのようなツールとのシームレスな統合も提供しており、開発者は検索拡張世代（RAG）アプリケーションを簡単に構築することができます。
主な相違点 ；
検索手法：
Couchbaseは、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により、近似ベクトル検索にフルテキスト検索（FTS）を使用しています。また、アプリケーションレベルで類似度計算を行い、生のベクトル埋め込みを保存することもできます。
Deep Lakeはベクトル検索に特化して構築されており、ベクトル埋め込みデータの保存とクエリをネイティブにサポートしている。高次元データに最適化された特殊なアルゴリズムを使用している。
データの取り扱い：
Couchbaseは、構造化および半構造化データの管理に優れており、主にJSONドキュメントを扱う。これらのドキュメント内にベクトル埋め込みを保存できる。
Deep Lakeは画像、音声、動画のような非構造化データを扱うように設計されており、ベクトル埋め込みやメタデータも扱うことができる。より幅広いデータ形式をすぐにサポートする。
スケーラビリティとパフォーマンス：
Couchbaseは分散アーキテクチャで知られており、複数のノードで水平スケーリングが可能です。ベクトル検索のパフォーマンスは、実装方法によって異なる場合があります。
Deep Lakeは、非構造化データとベクトル埋込みの大規模データセットに対応するように構築されている。高性能なベクトル類似検索に最適化されている。
柔軟性とカスタマイズ性：
Couchbaseは、JSONドキュメント構造でデータモデリングに柔軟性を提供します。ベクトル検索機能は、アプリケーションレベルの実装または外部ライブラリとの統合によってカスタマイズできます。
Deep Lakeは、ベクトル操作と類似検索の組み込みサポートを提供する。ストレージオプションも柔軟で、ローカル、クラウド、マネージドホスティングが可能。
統合とエコシステム：
Couchbaseは成熟したエコシステムを持っており、様々なデータ処理や分析ツールとうまく統合できます。ベクトル検索については、追加の統合またはカスタム実装が必要な場合があります。
Deep Lakeは、LangChainやLlamaIndexのような一般的な機械学習フレームワークやツールとシームレスに統合され、AIを搭載したアプリケーションの構築が容易になる。
使いやすさ：
Couchbaseは、ベクトル検索機能を実現するためにカスタム実装や回避策が必要であるため、学習曲線が急である。
Deep Lakeはベクターやマルチメディアデータ向けに構築されているため、ベクター検索のユースケースでより分かりやすい体験を提供できる可能性がある。
コストの検討
Couchbaseの価格は、使用するノードと機能に基づいています。ベクター検索機能は、実装方法に応じて追加コストが発生する可能性があります。
Deep Lakeはオープンソース版とエンタープライズ版の両方を提供しています。マネージドサービスの価格は、ストレージと計算のニーズによって異なる場合があります。
セキュリティ機能
Couchbaseは、暗号化、認証、およびロールベースのアクセス制御を含む堅牢なセキュリティ機能を提供します。
Deep Lakeはセキュリティ機能を提供しているが、オープンソース版とエンタープライズ版で程度が異なる場合がある。
各テクノロジーを選択するタイミング
Couchbase：構造化および半構造化データとベクトル検索を扱えるNoSQLデータベースが必要な場合に使用する。ドキュメントストレージとベクトル類似検索のミックスが必要なプロジェクト向け。すでにプライマリデータベースとしてCouchbaseを使用しており、新しいシステムを導入せずにベクトル検索を追加したい場合に使用する。強力な一貫性、リアルタイムのデータアクセス、ACIDトランザクションとベクトル検索を必要とするアプリケーションに適している。Couchbaseは、複数のノードに水平にスケールし、すべてのデータ操作で高いパフォーマンスが必要な場合に適している。
Deep Lake：AIアプリケーション用のベクトル埋め込みデータや非構造化データの管理とクエリに主眼を置く場合に使用する。機械学習やAI、特に画像、音声、動画データに重点を置いたプロジェクトに適している。余分な実装作業を必要とせず、ネイティブなベクトル演算や高性能な類似検索が必要な場合は、Deep Lakeを使用する。データセットのバージョン管理や、機械学習モデルのトレーニングセットの効率的な作成が必要な場合に使用する。AIアプリケーションを構築するために、LangChainやLlamaIndexのようなAIフレームワークやツールとのシームレスな統合が必要な場合は、Deep Lakeが適している。
結論
Couchbaseは、ベクトル検索を扱える汎用NoSQLデータベースとして優れている。Couchbaseの強みは、複数のデータタイプを扱うこと、強力な一貫性、エンタープライズアプリケーション向けの成熟したエコシステムである。ベクトル検索がより大きなデータ管理戦略の一部である場合に有用である。
ディープレイクはベクターデータやマルチメディアデータの管理に適している。内蔵のベクトル検索、非構造化データのサポート、AIツールの統合により、機械学習やAIプロジェクトに適している。効率的なベクトル埋め込みと類似検索がコア要件である場合に適している。
CouchbaseとDeep Lakeのどちらを選択するかは、ユースケース、データタイプ、パフォーマンス要件に基づいてください。既存のインフラ、ベクトル検索業務の規模、チームの専門知識を考慮してください。ベクトル検索が可能なデータベースが必要であれば、Couchbaseが適しているかもしれない。ベクターやマルチメディア・データにフォーカスしたAIや機械学習に関するプロジェクトであれば、Deep Lakeの方が良いかもしれない。データとユースケースで両方をテストし、より多くの洞察を得ましょう。
この記事ではCouchbaseとDeeplakeの概要を説明したが、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だ。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です。最終的には、特定のデータセットとクエリパターンで徹底的なベンチマークを行うことが、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つのアプローチの間で、十分な情報に基づいた決断を下すために不可欠となります。
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パフォーマンス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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