CouchbaseとNeo4j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

ベクターデータベースとは？

CouchbaseとNeo4j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ドキュメント指向データベースであり、Neo4jはグラフデータベースである。どちらもベクトル検索機能が追加されている。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。

Neo4j: 基礎編

Neo4jのベクトル検索により、開発者はグラフ全体の類似データを検索するためのベクトルインデックスを作成することができる。これらのインデックスは、ベクトル埋め込み（テキスト、画像、音声のようなデータの意味を捉えた数値表現）を含むノード・プロパティで動作します。システムは4096次元までのベクトルと、コサインおよびユークリッド類似性関数をサポートしている。

この実装では、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）グラフを使用して、高速な近似k-最近傍検索を行う。ベクトル・インデックスに問い合わせを行う際、検索したい近傍ノードの数を指定すると、システムは類似度スコア順にマッチするノードを返す。これらのスコアは0～1で、高いほど類似度が高い。HNSWアプローチは、類似ベクトル間のつながりを保持し、システムがベクトル空間の異なる部分に素早くジャンプできるようにすることでうまく機能します。

ベクトル・インデックスの作成と使用は、クエリ言語を通して行います。CREATE VECTOR INDEX コマンドでインデックスを作成し、ベクトルの次元や類似関数などのパラメータを指定することができます。システムは設定された次元のベクトルだけがインデックスされることを確認します。これらのインデックスのクエリはdb.index.vector.queryNodesプロシージャで行われ、インデックス名、結果数、クエリベクトルを入力として受け取ります。

Neo4jのベクトルインデックスには、ベクトル表現を圧縮することでメモリ使用量を削減する量子化のようなパフォーマンス最適化があります。ノードあたりの最大接続数(M)や、挿入時に追跡される最近傍の数(ef_construction)などのパラメータで、インデックスの動作を調整できます。これらのパラメータによって精度と性能のバランスをとることができるが、ほとんどのユースケースではデフォルトのままで十分である。また、システムはバージョン5.18から関係ベクトルインデックスをサポートしているので、関係プロパティで類似データを検索することができる。

これにより、開発者はAIを活用したアプリケーションを構築することができる。グラフクエリとベクトル類似性検索を組み合わせることで、アプリケーションは完全一致ではなく、意味的な意味に基づいて関連データを見つけることができる。例えば、映画の推薦システムは、グラフ構造を使用して、推薦がユーザーの好みと同じジャンルまたは時代から来ることを保証しながら、類似した映画を見つけるためにプロット埋め込みベクトルを使用することができます。

主な違い

検索方法

Couchbase:Couchbaseはネイティブのベクトル検索を持っていませんが、いくつかの回避策があります。開発者はFull Text Search (FTS)を使用してベクトルを検索可能なフィールドにトークン化したり、生のベクトル埋め込みをJSONドキュメントに格納し、アプリケーションレベルで類似度を計算することができます。FAISSやHNSWのような外部ライブラリとの統合はベクトル検索を向上させますが、余分なセットアップが必要です。

Neo4j:Neo4jは、HNSWグラフ上に構築されたベクトル・インデックスを通してネイティブなベクトル検索を持っている。これは、高速な近似k-最近傍検索を可能にします。開発者は、ベクトルの次元、類似性関数（余弦またはユークリッド）を指定し、インデックスのパフォーマンス・パラメータを微調整することができ、Neo4jをグラフ内で直接セマンティック検索を行うための素晴らしい選択肢にします。

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データ処理

Couchbase:*Couchbaseは、構造化、半構造化、非構造化データのための分散NoSQLデータベースです。CouchbaseはJSONドキュメントの保存に優れており、他の属性と一緒にベクトルを埋め込むことができます。しかし、そのベクトル検索の適応性は、しばしばデータベース自体の外に余分な計算や統合を必要とします。

Neo4j:Neo4jは、高度に接続されたデータのためのグラフデータベースで、グラフの関係とベクトル埋め込みを組み合わせている。これにより、ベクトル検索とグラフクエリをシームレスに統合し、コンテキストデータとセマンティックデータを組み合わせることで、より豊かな洞察を得ることができる。

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スケーラビリティとパフォーマンス

Couchbase:Couchbaseは水平方向にスケーラブルだが、ベクトルの類似計算はアプリケーションレベルや外部ツールで行われることが多いため、ベクトル検索のスケーラビリティはCouchbase自体ではなく、それらの余分なコンポーネントに依存する。

Neo4j:Neo4jのベクトル検索は、HNSWグラフベースのインデックス作成によりパフォーマンスが最適化されている。量子化と設定可能なパラメータは、大規模なベクトルデータセットや頻繁に類似クエリを使用するアプリケーションのためのスケーラブルでメモリ効率的です。

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柔軟性とカスタマイズ

Couchbase：*Couchbaseは、データモデリングに非常に柔軟性があり、JSONドキュメントをサポートし、他のツールやフレームワークとうまく統合されています。ベクトル検索の開発者は、外部ライブラリやアプリケーションレベルのロジックを使用してカスタムソリューションを実装する自由を持っています。

Neo4j:Neo4jは、グラフ・トラバーサルとベクトル類似検索を組み合わせることで、クエリ・デザインの柔軟性を提供する。ノードとリレーションシップのプロパティにインデックスを作成する機能は、開発者がアプリケーションの要件にデータ構造を合わせることができるように、カスタマイズの別のレイヤーを追加します。

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統合とエコシステム

Couchbase:Couchbaseは、AIやMLのワークロードを含む多くのアプリケーションフレームワークやライブラリと統合している。しかし、高度なベクトル検索のためのFAISSのような外部ライブラリに大きく依存しており、統合の複雑さを増している。

Neo4j:Neo4jのエコシステムには、ネイティブのグラフ分析とAIに特化した機能がある。関係ベクトルインデックスとベクトルクエリのための組み込みプロシージャは、グラフとセマンティックデータを組み合わせたAI駆動型アプリケーションの開発を容易にする。

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使いやすさ

Couchbase:Couchbaseは開発者に優しいが、ベクトル検索は多くのカスタマイズや外部ツールを必要とし、複雑さを増す。Couchbaseのドキュメントはその努力をサポートしているが、ベクター検索のユースケースにはより多くの初期設定が必要である。

Neo4j:Neo4jのネイティブ・ベクター・インデックスは、グラフ・データベースに慣れている開発者にとって使いやすい。宣言的なクエリ言語により、グラフやベクトル・クエリの学習曲線が短縮される。

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コスト

Couchbase：*Couchbaseのコストは、デプロイメントモデル（セルフホスト対マネージド）に依存します。ベクトル検索のためのカスタムソリューションは、余分なインフラストラクチャを必要とし、全体的なコストに追加されます。

Neo4j:Neo4jのネイティブなベクトル検索はツールコストを削減する。しかし、大規模なグラフとベクトル検索のためのライセンスとリソース要件は、全体的なコストに影響する。

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セキュリティ

Couchbase:*Couchbaseは、暗号化、ロールベースのアクセス制御、エンタープライズ認証など、多くのセキュリティ機能を備えています。

Neo4j：Neo4jには、暗号化、きめ細かいアクセス制御、エンタープライズ認証など、多くのセキュリティ機能がある。

Couchbaseを使う場合

Couchbaseは、構造化、半構造化、非構造化データを大規模に扱える分散NoSQLデータベースを必要とするアプリケーションに適している。推薦システムやAI駆動型検索などのアプリケーションのために、ベクトルデータを埋め込んだJSONドキュメントを保存するなど、柔軟性が重要な場合に最適だ。Couchbaseは外部のベクトル検索ライブラリと統合できるため、ソリューションをカスタマイズできる。主なユースケースが、時折ベクトル類似検索を伴う大規模データストレージである場合に適している。

Neo4jを使うとき

Neo4jは、レコメンデーション・エンジン、不正検知、ナレッジ・グラフのように、グラフ分析と意味的類似性を組み合わせる必要があるアプリケーションに適している。高速なk-最近傍検索のために最適化されたネイティブのベクトルインデックスは、グラフ構造と高次元ベクトルデータの両方を使用するAIアプリケーションに最適です。グラフ関係とベクトル検索をシームレスに統合する必要がある場合、Neo4jは、追加ツールや複雑なセットアップの必要性を最小限に抑えた、すぐに使えるソリューションである。

要約

CouchbaseとNeo4jは、それぞれ得意分野が異なる。Couchbaseは分散データ管理と柔軟性に優れているので、オプションのベクトル検索を備えた汎用NoSQLデータベースを必要とする開発者に適している。Neo4jは、ベクトル検索がアプリケーションの一部であり、グラフベースのクエリと組み合わせる必要がある場合に適している。ユースケース、保存するデータの種類、アプリケーションのパフォーマンスや統合要件に基づいて決めるのはあなた次第だ。

CouchbaseとNeo4jの概要については、こちらをお読みいただきたいが、これらを評価するには、ユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの1つが、ベクトルデータベース比較のためのオープンソースベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。最終的には、独自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、これら2つの強力だが異なるアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。

オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・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の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を独自のデータセットを使ってテストし比較し、自分のユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、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)