Couchbase vs Redis 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Redis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、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(LLM)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、Redisはインメモリ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。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
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。
Redis概要とコアテクノロジー
Redisはもともとインメモリ・データ・ストレージとして知られていたが、現在はRedis Stackの一部であるRedis Vector Libraryを通じてベクトル検索機能を追加した。これにより、Redisはスピードとパフォーマンスを維持したまま、ベクトルの類似検索ができるようになりました。
Redisのベクトル検索は既存のインフラストラクチャの上に構築されており、高速なクエリ実行のためにインメモリ処理を使用している。Redisは近似最近傍検索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用し、高次元のベクトル空間での高速かつ正確な検索を可能にしています。
Redisのベクトル検索の主な強みの1つは、ベクトルの類似性検索と他の属性に関する従来のフィルタリングを組み合わせることができる点です。このハイブリッド検索により、開発者は意味的類似性と特定のメタデータ基準の両方を考慮した複雑なクエリを作成することができるため、多くのAI駆動型アプリケーションで汎用性があります。
Redis Vector Libraryは、開発者がRedisでベクトルデータを扱うためのシンプルなインターフェースを提供します。柔軟なスキーマ設計、カスタムベクタークエリ、セマンティックキャッシングやセッション管理などのLLM関連タスクの拡張機能などを備えている。これにより、AI/MLエンジニアやデータサイエンティストは、特にリアルタイムのデータ処理と検索のために、RedisをAIワークフローに統合することが容易になります。
主な違い
AIアプリケーションでベクトル検索が必要な場合、CouchbaseとRedisはそれぞれ異なる方法を提供する。両者の違いを見てみよう：
Redisは直接ルートを取る
RedisはRedis Stackによってベクトル検索をコアに組み込んでいる。それはまるで、その仕事に特化したツールを持っているようなものです。類似したベクトルを見つけたい場合、Redisは試行錯誤を重ねたアルゴリズム（HNSWとFLAT）を使用します。だから
- 余計な設定なしにベクトル検索を開始できる
- 検索はメモリ内で行われるので高速です。
- ベクトル検索と通常のフィルタを組み合わせることができます（例えば、製品の特徴と視覚的な類似性を組み合わせるなど）。
Couchbaseは柔軟なルートを取る
Couchbaseはベクトル検索を内蔵していませんが、それを追加する方法を提供します。以下のことができる：
1.ベクトルを検索可能なテキストに変換することにより、全文検索（FTS）を使用する 2.ベクトルをJSONに格納し、アプリで計算する。 3.FAISSのようなベクトル検索ツールとCouchbaseを接続する
データ管理スタイル
Redisはまずメモリにデータを保存するので高速だが、メモリの使用量を注意深く計画する必要がある。迅速な検索が必要で、データがメモリに収まる場合には効果的です。
Couchbaseはまずディスクにデータを保存し、キャッシュにメモリを使用する。これはより大きなデータセットに役立ちますが、純粋なベクトル操作ではRedisほど高速ではないかもしれません。
スケーリング
Redisはメモリを追加し、データをノード間で分割することでスケーリングします。これは簡単ですが、データが大きくなるにつれて高くつく可能性があります。
Couchbaseは、メモリとディスクストレージの両方を扱うことができる分散システムです。これは大規模なデータセットに対してより費用対効果が高いが、より多くのセットアップ作業を必要とする。
スタートアップと実行
Redisでベクトル検索を始めるのは簡単です。コマンドはわかりやすく、ベクター操作に関するドキュメントも充実している。
Couchbaseは、既存の機能を適応させるか、外部ツールを接続するため、ベクトル検索の初期設定がより必要になる。しかし、一度セットアップすれば、大規模なアプリにフィットする。
考慮すべきコスト
Redis：メモリが主なコストです。ベクターとインデックスに十分なRAMが必要です。
Couchbase：メモリとディスクの両方を使用するため、ストレージコストに柔軟性があるが、ベクトル操作にCPUが必要になる可能性がある。
他のツールとの統合
RedisはAIワークフローに適しており、AI開発で一般的なPythonとの相性も良い。
Couchbaseは企業システムとの連携が容易で、複雑なデータモデリングにも対応できる。
Couchbaseを選ぶべき時
Couchbaseは、ベクトル検索と複雑なデータ処理の両方を必要とするエンタープライズアプリケーションに最適です。Couchbaseは、メモリに収まらない大きなデータセットがある場合、強力なデータ一貫性が必要な場合、またはベクトル検索と通常のデータベース操作を組み合わせたい場合に適しています。複数のデータタイプを扱う必要があるアプリケーションを構築し、柔軟なスケーリングオプションを必要とし、分散システムの強力なサポートから利益を得ることができる場合は、Couchbaseを選択してください。そのため、データの永続性と複雑なクエリがベクトル検索機能と同じくらい重要な大規模AIアプリケーションを構築する企業に適している。
Redisを選ぶとき
Redisは、高速なベクトル検索とリアルタイム処理を必要とするアプリケーションで輝きを放ちます。レコメンデーションシステムやリアルタイムの画像類似検索のように、データがメモリに収まり、高速なベクトル類似検索が必要な場合に適しています。Redisは、ライブ・パーソナライゼーション機能、チャット・アプリケーションのセマンティック検索、AIを活用したコンテンツ・レコメンデーションなど、低レイテンシーを必要とするアプリケーションに特に適しています。組み込みのベクトル検索機能により、インフラを追加することなく、これらの機能の実装と保守が容易になります。
結論
CouchbaseとRedisのどちらを選択するかは、特定のニーズに合わせるべきである。Couchbaseは柔軟性と強力なエンタープライズ機能を提供し、複雑で大規模なアプリケーションに適している。Redisは組み込みのベクトル検索と高速なパフォーマンスを提供し、リアルタイムアプリケーションに最適です。データサイズ、検索速度要件、スケーリングニーズを考慮して選択してください。どちらのテクノロジーで成功するかは、特定のユースケース、チームの専門知識、インフラ要件にどれだけ適合できるかにかかっていることを忘れないでください。
CouchbaseとRedis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、ベクターデータベースを比較するためのオープンソースの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、強力だが異なるこれら2つのアプローチのどちらを選ぶかを決定する鍵となるだろう。
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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