CouchbaseとOpenSearch：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OpenSearch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、非構造化データの数値表現である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あり、OpenSearchはオープンソースの検索・分析スイートである。両プロジェクトともベクトル検索をアドオンしている。 この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。&#x20；

Couchbase**とは何ですか？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ドキュメント内に保存できる。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。

OpenSearchとは？概要

OpenSearchは、ベクトルを含む多くのデータタイプを扱うことができるオープンソースの検索・分析プラットフォームです。完全なソリューションとして、全文検索、リアルタイムデータ処理、高度な分析が可能です。分散型アーキテクチャを採用しているため、小規模から大規模まで、様々な業種への導入に適しています。

OpenSearchの主な特徴の一つは、k-NN（k-nearest neighbors）プラグインによるベクトル検索機能である。これにより、ベクトルデータでの検索が可能になり、レコメンデーションシステム、画像認識、異常検知などの高度なユースケースの可能性が広がります。このプラットフォームには、ベクトル埋め込みを効率的に格納し、インデックスを付けるためのカスタム "knn_vector "フィールドタイプがある。

OpenSearchは、異なるユースケースやパフォーマンス要件に対応するために、ベクトル検索を行う複数の方法を備えている。HNSW(Hierarchical Navigable Small World)やIVF(Inverted File System)のようなアルゴリズムを使用した近似k-NN検索は、ある程度の精度を犠牲にしながらも、大規模なデータセットでの高速な類似性検索を実現します。完全一致や事前フィルタリングを使用する場合、OpenSearchはスコアリングスクリプトやPainless拡張機能を使って、より正確なk-NN検索を行います。

OpenSearchはNMSLIB、Faiss、Luceneといった複数のエンジンをサポートしており、それぞれがベクトルのインデックス作成と検索に強みを発揮します。また、このプラットフォームには多くの設定オプションがあり、使用するケースに合わせてインデックス作成と検索パラメーターを微調整することができます。ベクトル圧縮（積の量子化など）のような高度な機能は、高次元のベクトルを扱う際のメモリ使用量の管理に役立ちます。このような柔軟性、パフォーマンス、機能の組み合わせにより、OpenSearchは組織がデータエコシステムにベクトル検索を実装するのに最適なツールとなっています。

OpenSearchとCouchbase：ベクトル検索の比較

ベクトル検索のためにOpenSearchとCouchbaseのどちらかを選択するときは、これらの主要な違いを考慮してください：

検索方法：

OpenSearchはk-NNプラグインを通して、近似k-NN検索と厳密k-NN検索の両方をサポートする組み込みのベクトル検索機能を提供します。HNSWやIVFのようなアルゴリズムを使用し、効率的な類似検索を行います。

Couchbaseはネイティブのベクトルインデックスを持たないが、全文検索（FTS）やアプリケーションレベルの計算によってベクトル検索ができる。CouchbaseはJSONドキュメント内にベクトル埋め込みを格納することができる。

データハンドリング：

OpenSearchは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、様々なデータタイプの取り扱いに優れている。ベクトル埋め込み用のカスタム "knn_vector "フィールドタイプがある。

Couchbaseは、NoSQLデータベースとして、JSONドキュメントストレージに柔軟性がある。ベクトル埋め込みをJSON構造の一部として格納できる。

スケーラビリティとパフォーマンス：

OpenSearch はスケーラビリティのために設計された分散アーキテクチャを持つ。その近似 k-NN 検索手法は、大規模データセットでの高速な類似性検索を提供します。

Couchbaseも分散型でスケーラブルである。ベクトル検索の場合、性能は選択した方法（FTSまたはアプリケーションレベルの計算）に依存する。

柔軟性とカスタマイズ：

OpenSearchは複数の検索メソッドと検索エンジン（NMSLIB、Faiss、Lucene）を提供し、微調整のためのパラメータを設定することができます。

Couchbaseは、JSONによるデータモデリングに柔軟性を提供し、アプリケーションレベルでのカスタムベクター検索実装を可能にする。

統合とエコシステム：

OpenSearchはElastic Stackのエコシステムとうまく統合されており、様々なプラグインをサポートしています。

Couchbaseはベクトル検索用の外部ライブラリと統合でき、より広範なNoSQLエコシステムの一部である。

使いやすさ：

OpenSearchにはベクトル検索機能が組み込まれており、実装を簡素化できる可能性がある。

Couchbaseはベクトル検索のためにカスタム開発が必要になるかもしれないが、使い慣れたNoSQLのコンセプトを提供している。

コストの検討：

どちらもオープンソースだが、導入規模や潜在的なマネージドサービスの利用状況によってコストが異なる可能性がある。

セキュリティ機能

どちらも暗号化、認証、アクセス制御機能を提供する。具体的な機能は異なる場合があるため、詳細な比較については最新のドキュメントを確認すること。

ベクトル検索：CouchbaseまたはOpenSearch

Couchbaseを選択するとき：

構造化データ、半構造化データ、ベクトル埋め込みを扱えるNoSQLデータベースが必要な場合、Couchbaseを選択する。強力なデータ一貫性、低レイテンシー操作を必要とし、従来のデータベース操作とベクトル類似検索の両方が可能なアプリケーションに適している。アプリケーションの他の部分で既にCouchbaseを使用していて、新しいデータベース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Couchbaseは良い選択です。パーソナライズされたレコメンデーションシステムやセマンティック検索を備えたコンテンツ管理システムのように、ベクトル検索とJSONデータに対する複雑なクエリを組み合わせる必要がある場合に便利です。

OpenSearchを選ぶとき：

主なユースケースが検索と分析で、特に組み込みのベクトル検索が必要な場合はOpenSearchを選択しましょう。OpenSearchは、高度なフルテキスト検索、リアルタイムデータ分析、ベクトル類似検索を1つのプラットフォームで必要とするユースケースに適しています。OpenSearchは、ログ分析、アプリケーション・モニタリング、大規模なレコメンデーション・システムなど、複数のデータタイプにまたがるクエリーが必要な場合に適している。OpenSearchはまた、ベクトル検索のアルゴリズムやパラメータを細かく制御する必要がある場合や、高次元のベクトルを扱い、大規模なデータセットの類似検索のパフォーマンスを最適化する必要がある場合にも適しています。

結論

まとめると、Couchbaseはベクトル検索を備えた柔軟なNoSQLデータベースであり、OpenSearchはベクトル検索と全文検索、分析を内蔵している。ユースケース、既存の技術スタック、パフォーマンス要件に基づいて選択しよう。ベクトル検索を備えたデータベースが必要であればCouchbaseを、ベクトル検索を含む検索機能がアプリケーションの中核であればOpenSearchを選択する。どちらにも強みがあるので、データ型、クエリパターン、スケーラビリティ要件、既存システムとの統合などの観点からユースケースを評価した上で決定しよう。

本記事ではCouchbaseとOpenSearch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ーパターンによる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。

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)