Couchbase vs Elasticsearch 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Elasticsearch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よう；

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。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(LLM)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation)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**。

Couchbaseは分散マルチモデルNoSQLドキュメント指向データベースであり、ElasticsearchはApache Luceneベースの検索エンジンである。どちらもアドオンとしてベクトル検索機能を持っている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。&#x20；

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。

Elasticsearch: 概要とコアテクノロジー

Elasticsearch は Apache Lucene ライブラリ上に構築されたオープンソースの検索エンジンだ。リアルタイムのインデックス作成と全文検索で有名で、検索を多用するアプリケーションやログ分析に最適です。Elasticsearchを使えば、大量のデータを高速かつ効率的に検索・分析することができます。

Elasticsearchは検索と分析のために構築され、ファジー検索、フレーズマッチ、関連性ランキングなどの機能を備えています。複雑な検索クエリやリアルタイムのデータ検索が必要なシナリオに最適です。AIアプリケーションの台頭により、Elasticsearchはベクトル検索機能を追加し、画像認識、文書検索、Generative AIなどのAIユースケースに必要な類似検索や意味検索ができるようになりました。

ベクトル検索

ベクター検索は Apache Lucene を通して Elasticsearch に統合されています。Lucene は定期的にマージされる不変のセグメントにデータを整理し、ベクトルは他のデータ構造と同じようにセグメントに追加されます。キーポイント

• ベクトルは、インデックス作成時にメモリ上にバッファリングされます。
• バッファは、必要に応じてセグメントの一部としてシリアライズされる。
• セグメントは定期的にマージされ、最適化される
• セグメント間でヒットしたベクトルを組み合わせて検索
• ベクトルインデックス作成にHNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを使用

これにより、Elasticsearch はセキュリティ、アグリゲーション、ハイブリッド検索といった全てのコア機能を維持したまま、ベクトル検索機能を提供することができます。

主な違い

ネイティブ vs カスタム

Elasticsearch は Apache Lucene を通じてネイティブのベクトル検索を実装しているので、そのまま使うことができます。この実装は効率的な類似検索を行うために HNSW アルゴリズムを使用しており、ベクトルは Elasticsearch コアの一部として保存・管理されます。そのため、標準の検索 API を使ってすぐにベクトル検索の機能を使い始めることができます。

Couchbaseは異なるアプローチを取っており、ネイティブのベクトル検索はありませんが、JSONドキュメントにベクトルを格納し、いくつかの方法で類似検索を実装することができます。1つの方法は、アプリケーションレベルでベクトル計算を行い、コード内で余弦類似度を計算することです。もう一つの方法は、CouchbaseのFull Text Searchをベクトルデータで動作するように適応させるか、FAISSのような特殊なベクトルライブラリを統合して、より効率的な類似検索を行うことです。

検索パフォーマンスとスケーラビリティ

Elasticsearch はセグメントベースのアーキテクチャによってベクトル検索のパフォーマンスを管理しています。ドキュメントとそのベクトルは不変のセグメントに保存され、最適化のために定期的にマージされます。このため、セグメントがその場で変更されることがないため、ロックなしで同時検索を行うことができます。HNSW アルゴリズムは高速な近似最近傍探索を提供しますが、パフォーマンスは頻繁にアクセスされるベクトルをキャッシュするのに十分な RAM があるかどうかに依存します。

Couchbaseのベクトル検索の性能は実装方法によって異なる。その核となる強みは、一貫したパフォーマンスを提供するメモリファーストアーキテクチャによる効率的なドキュメントの保存と検索です。ベクトル検索を実装する場合、特化したライブラリによる生のパフォーマンスであれ、アプリケーションレベルの処理による柔軟性であれ、ユースケースに合わせて最適化することができます。Couchbaseは分散型であるため、ドキュメント操作を水平方向にスケールさせることができますが、ベクトル検索のスケーリングには特別な計画と実装が必要です。

データ管理

Elasticsearchはベクトルデータをネイティブなデータ型として扱い、他のドキュメントフィールドと共にインデックス作成と保存を管理します。ドキュメントの追加、変更、削除が行われると、システムは自動的にベクターインデックスを維持します。つまり、ベクター操作は他のドキュメント操作と一貫性があり、ドキュメントのバージョニングやリアルタイム更新のような機能はベクターデータとシームレスに動作します。

CouchbaseはJSONドキュメントの一部としてベクトルを格納するので、ベクトルの構造と構成を完全に制御できます。これにより、アプリケーションのニーズに合ったカスタムスキームで柔軟にベクトルを保存できます。このプラットフォームは強力な一貫性モデルを持っているので、データ操作は信頼性が高く、組み込みのキャッシュはパフォーマンスを助けます。しかし、独自のベクトル・インデックス管理とメンテナンスを実装する必要があります。

統合オプション

Elasticsearch にはベクトル操作のための API が用意されているので、機械学習ワークフローとの統合が容易です。ベクトル類似度とテキストベースのクエリを組み合わせたハイブリッド検索をサポートしているので、複雑な検索戦略も可能です。一般的な AI ツールやフレームワーク用のコネクタが組み込まれているため、ベクトル検索を既存の機械学習パイプラインと簡単に統合することができます。

Couchbaseは、ベクトル検索の統合のためにより多くのセットアップを必要としますが、統合の方法についてより柔軟性を与えます。様々なベクターライブラリから選択し、ユースケースにマッチしたカスタム統合パターンを実装できる。このプラットフォームはモバイルとエッジコンピューティングに強いので、ベクトル検索が異なる環境で動作する必要がある分散AIアプリケーションに適している。

開発経験

Elasticsearch でベクトル検索を行うには、プラットフォームの標準的なパターンに従います。最初の学習曲線は、特にクラスタ管理については急ですが、ベクトル検索自体はよく文書化されており、パターンに従っています。クエリ DSL はベクトル検索を行うための構造化された方法を提供し、他のクエリタイプと組み合わせることができます。

Couchbaseは初期設定が簡単だが、ベクトル検索を実装するために開発工数がかかる。SQLライクなクエリ言語(N1QL)は、一般的なデータベース操作へのアクセスを可能にし、ベクトル検索がどのように実装されるかをよりコントロールできる。この制御には、アルゴリズムからパフォーマンスチューニングまで、ベクトル検索の実装の詳細を管理する責任が伴います。

コストの考慮

Elasticsearch のベクトル検索は多くのリソース、特に RAM を必要とします。HNSW アルゴリズムはパフォーマンスのためにメモリキャッシュに依存しているからです。リソースはベクターデータセットのサイズに応じて増加します。セルフホストデプロイメントとマネージドサービスのどちらかを選択できますが、それぞれにコストがかかります。

Couchbaseは通常、より低いリソース要件でスタートするが、実際のコストは選択したベクトル検索の実装に大きく依存する。プラットフォームのエッジコンピューティングのサポートは、処理を分散し、中央インフラストラクチャのコストを削減するのに役立つ。セルフホストオプションとマネージドオプションの両方が利用可能で、コストは導入規模や構成によって異なる。

Elasticsearchをいつ使うか

Elasticsearch は最小限の開発オーバーヘッドで今すぐベクトル検索が必要なアプリケーション向けです。セマンティック文書検索、画像類似検索、レコメンデーションシステムなど、テキスト検索とベクトル類似検索を組み合わせる必要がある環境に適しています。特にベクトル検索をテキスト解析、ログ処理、時系列データと組み合わせる場合など、大規模なデータセットをリアルタイムで検索する必要があるユースケースに最適です。組み込みのパフォーマンス最適化が必要な場合、既存の機械学習パイプラインを利用したい場合、ベクトル検索とキーワード検索をミックスしたハイブリッド検索が必要な場合は、Elasticsearchをご利用ください。

Couchbaseを使う場合

Couchbaseは、強力なデータ一貫性と分散コンピューティングを備えた柔軟なベクトル検索を必要とするアプリケーション向けです。エッジコンピューティング、モバイルアプリケーション、ベクトル検索アルゴリズムや実装をきめ細かく制御する必要があるシナリオに最適です。ベクトル操作に強力な一貫性が必要な場合、オフラインファーストアプリケーションをサポートする必要がある場合、または特定のユースケースのためにカスタムベクトルサーチアルゴリズムを実装したい場合は、Couchbaseを使用してください。このプラットフォームは、ベクトル検索が柔軟なスケーリングとデプロイオプションを必要とする大規模な分散アプリケーションの一部である場合に最適です。

要約

ベクトル検索のためにElasticsearchとCouchbaseのどちらを選択するかは、技術的な要件と開発リソース次第です。Elasticsearchはパフォーマンスの最適化とテキスト検索の統合が可能な、すぐに使えるベクトル検索ソリューションなので、今すぐベクトル検索が必要な組織に最適です。Couchbaseはより柔軟で、強力な分散コンピューティングとエッジ機能でベクトル検索の実装をコントロールできるため、ベクトル検索をカスタマイズしたり、複雑なシステムに統合する必要がある組織に適しています。開発スピード、リソースの可用性、スケーリングニーズ、既存のインフラを考慮して決定してください。

本記事ではCouchbaseとElasticsearchの概要を説明したが、これらのデータベースを特定のユースケースに基づいて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です。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について、十分な情報を得た上で決断を下すために不可欠となるでしょう。

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: オープンソース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)
  • 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)