CouchbaseとMilvusの比較：AIアプリ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Milvus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、クエリするため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いる；
##Couchbaseとは?概要
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のような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。
Milvusベクトルデータベースの概要
Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)はオープンソースのベクトルデータベースであり、ベクトル検索と類似検索を中核としてゼロから設計されている。億単位での高い性能と水平スケーラビリティを持ち、ラップトップから大規模分散システムまで幅広い環境で効率的に動作します。Milvusはオープンソースソフトウェアとしても、クラウドサービス(Zilliz Cloud)としても利用可能です。
Milvusは、HNSW (Hierarchical Navigable Small World)、IVF (Inverted File)、 DiskANN、 CAGRAなど、少なくとも11種類のインデックス作成方法をサポートしており、大量のデータを迅速に検索することができる。Cassandraとは異なり、Milvusは汎用データベースではなく、非構造化データとベクトルの類似性検索に特化したツールであり、より特化したソリューションとなっている。
MilvusはLF AI & Data Foundationの一部であり、Apache 2.0の下でライセンスされている。貢献者の多くはハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）の専門家であり、大規模システムの構築と最適化の経歴を持つ。主な貢献者には、Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、Intel、Meta、IBM、Salesforce、Microsoftなどの企業の専門家が含まれます。
Milvusには3つの導入オプションがあります：Milvus Lite、スタンドアロン、分散](https://milvus.io/docs/install-overview.md).。
- Milvus Lite](https://milvus.io/blog/introducing-milvus-lite.md)**はPythonライブラリであり、Milvusの超軽量バージョンです。Pythonやノートブック環境でのラピッドプロトタイピングや小規模なローカル実験に最適です；
- MilvusスタンドアロンはMilvusのシングルノード展開オプションで、クライアントサーバモデルを使用します。MilvusはMySQLに相当し、Milvus LiteはSQLiteに相当します；
- Milvus Distributed**はMilvusの分散モードで、大規模なベクターデータベースシステムやベクターデータプラットフォームを構築する企業ユーザに最適です。
主な違い
検索方法：
Couchbaseは、ベクトル検索のために全文検索（FTS）のような既存の機能を適応させる。ベクターデータを検索可能なフィールドに変換したり、アプリケーションレベルで類似度計算を行う必要がある。対照的に、Milvusはベクトル検索に特化して構築されており、HNSW、IVF、DiskANN、CAGRAといった複数のインデックス作成方法を提供している。このため、Milvusはネイティブなベクトル類似検索をより効率的に行うことができます。
データの取り扱い
CouchbaseはNoSQLデータベースであり、構造化データや半構造化データ、特にJSON形式をよく扱う。JSON構造内にベクトル埋め込みを格納できる。しかし、Milvusは主に非構造化データとベクトル表現のために設計されている。大量のベクトルデータの管理や検索には優れているが、汎用的なデータベースのニーズには対応できないかもしれない。MilvusはJSONフィールドをサポートしており、JSON値の挿入や、基本および高度な演算子によるJSONフィールドの検索やクエリを行うことができます。
スケーラビリティとパフォーマンス：
どちらのシステムもスケーラビリティを提供するが、そのアプローチは異なる。Couchbaseはクラウドやエッジを含む様々なコンピューティング環境に適した分散アーキテクチャを提供する。Milvusは、ベクトル検索、特に10億規模のオペレーションにおける高いパフォーマンスと水平方向のスケーラビリティを目指して構築されている。ラップトップから大規模な分散クラスタまでのシステムで実行可能で、純粋なベクトル検索タスクに対してより優れたパフォーマンスを提供する可能性がある。
柔軟性とカスタマイズ：
Couchbaseは、汎用NoSQLデータベースとしてより柔軟性を提供します。複雑なデータモデリングやベクトル検索以外の多様なクエリタイプが可能。Milvusは、より専門的ではあるが、ベクトルインデックスと検索アルゴリズムのための広範なカスタマイズオプションを提供する。多目的データベース（Couchbase）が必要なのか、それとも専用のベクトル検索ソリューション（Milvus）が必要なのかによって選択が分かれる。
統合とエコシステム：
Couchbaseは、様々なデータ処理や分析ツールとうまく統合されています。ベクトル検索については、特別なライブラリとの統合が必要になるかもしれない。MilvusはLF AI & Data Foundationの一部であり、AIと機械学習のエコシステムと強い結びつきがある。AIに特化したプロジェクトには、よりわかりやすい統合を提供できるかもしれない。
使いやすさ：
Couchbaseは幅広い機能を備えているため、学習曲線は急だが、包括的なドキュメントを提供している。Milvusはベクトル操作にフォーカスしており、ベクトル検索タスクに特化したセットアップや使用が容易である。Milvusはまた、迅速なプロトタイピングのための軽量版を含む、複数のデプロイオプションを提供している。
コストの検討
Couchbaseのコストは、デプロイの規模や使用する追加機能によって異なる可能性がある。Milvusはオープンソースであるため、初期コストは低いが、規模が大きくなるにつれて費用が増加する可能性がある。どちらもクラウドサービス（Couchbase CloudとMilvusのZilliz Cloud）を提供しているため、運用コストは使用状況や特定の要件に依存する。
セキュリティ機能
Couchbaseは成熟したデータベースシステムとして、暗号化、認証、きめ細かいアクセス制御を含む強固なセキュリティ機能を提供していると思われる。Milvusのセキュリティ機能に関する具体的な詳細は記載されていないが、大手テック企業が支援するオープンソースプロジェクトとして、ベクターデータ管理に不可欠なセキュリティニーズに対応していると思われる。
Couchbaseを選ぶとき：
Couchbaseは、伝統的なデータ型と適度な数のベクトル埋め込み型の両方を扱うことができる汎用性の高いNoSQLデータベースが必要な場合に適した選択肢です。Couchbaseは、主にJSONドキュメントを扱い、時折または限定的にベクトル検索が必要なアプリケーションに最適です。既にインフラでCouchbaseを使用しており、新しいシステムを採用せずにベクトル検索機能を追加したい場合は、Couchbaseを選択する。Couchbaseは、ベクトル埋め込みがより大きなデータモデルの一部に過ぎず、フルテキスト検索、SQLライクなクエリ、ベクトル類似検索のミックスが必要なシナリオに適している。Couchbaseの柔軟性は、ベクター検索がコア機能ではなくアドオン機能であるプロジェクト、特に他のデータ型と一緒に扱うベクターデータ量が少ない場合に適しています。
Milvusを選ぶとき：
Milvusは、特にAIや機械学習パイプラインなど、大規模で高性能なベクトル類似検索に主眼を置く場合に選択する。億規模のベクトル演算を扱うプロジェクトや、HNSWやIVFのような特殊なインデックス作成手法を必要とするプロジェクトには、Milvusが最適です。Python環境でのベクトル検索のラピッドプロトタイピングや、ベクトル類似性検索を中心としたクラウドネイティブなアプリケーションの構築には、Milvusをお選びください。特に、ハイパフォーマンスコンピューティングのバックグラウンドを持ち、ベクトル検索の最適化をきめ細かく制御したいチームに適しています。Milvusは、データが主にベクトル埋め込み形式で、構造化データ管理をあまり必要とせず、効率的で大規模な類似検索が必要な場合に最適な選択肢です。
結論
ベクトル検索のためにCouchbaseとMilvusのどちらを選択するかは、特定のニーズとプロジェクトの要件に依存します。Couchbaseは、伝統的なデータベース機能に加えて、適度な量のベクトル埋め込みを含む様々なデータタイプを扱うことができる柔軟なNoSQLデータベースが必要な場合、より良いオプションです。ベクトル検索がより広範なデータベース要件の一部である場合に理想的だ。一方、Milvusは、特にAIや機械学習アプリケーションなど、大規模なベクトル類似検索を中心としたプロジェクトに最適です。ベクトル演算に特化したパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。既存のインフラ、ベクターデータの規模、アプリケーションにおけるベクター検索の重要性、チームの専門性を考慮して決定してください。どちらのテクノロジーにも強みがあり、正しい選択はプロジェクト固有の目標やデータ管理ニーズに合致するものです。
本記事ではCouchbaseとMilvus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この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。
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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