Couchbase vs Rockset：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Rocksetを比較する前に、まずベクターデータベースの概念を探ろう；

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おり、Rocksetは検索・分析データベースである。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？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。

Rockset概要とコアテクノロジー

Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む、構造化・非構造化データのリアルタイム検索・分析データベースです。リアルタイムにデータを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行することができるため、瞬時の洞察を必要とするアプリケーションに最適です。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速イベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理できます。

Rocksetの主な特徴の一つは、ミュータブルなRocksDB上に構築されたコンバージド・インデクシングです。これにより、ベクターとメタデータをインプレースで更新できるため、データが頻繁に変更されるシナリオでは非常に効率的です。Rocksetは最大40MBまでのドキュメントを扱うことができ、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているので、幅広いベクトル埋め込みユースケースに適しています。

Rocksetはコアにベクトル検索を内蔵しています。KNN (K-Nearest Neighbors) と ANN (Approximate Nearest Neighbors) 検索をサポートし、スケーラビリティのために分散 FAISS インデックスを使用しています。Rocksetはアルゴリズムにとらわれないので、独自の検索実装を選択することができます。コストベースのオプティマイザは、最適なパフォーマンスを得るためにKNNとANNの検索方法を動的に選択することができます。

ベクトル検索用のRocksetのユニークな点は、検索、ANN、列インデックス、行インデックスを1つにまとめたコンバージド・インデックスです。つまり、様々なクエリーパターンをすぐに扱うことができるのです。Rocksetはメタデータフィルタリングとハイブリッド検索もサポートしている。オプティマイザが最も効率的なクエリパスを選択します。複数のANNフィールドを横断して検索することができ、マルチモーダルモデルをサポートし、クエリーインターフェイスにはSQLとREST APIの両方が用意されている。

主な違い

検索方法

Couchbaseは、既存の機能を適応させることでベクトル検索にアプローチする。Couchbaseはネイティブなベクターインデックスを持たないが、回避策はある。1つの方法は、全文検索(FTS)を使用し、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ある。これにより、類似したベクトルを持つドキュメントをクエリすることで、近似的なベクトル検索が可能になる。もう一つの方法は、生のベクトル埋め込みを保存し、アプリケーションレベルで類似度計算を行うことです。

Rocksetはコアにベクトル検索を組み込んでいる。KNN（最近傍探索）とANN（近似最近傍探索）をサポートしています。Rocksetはスケーラビリティのために分散FAISSインデックスを使用し、アルゴリズムにとらわれないので、好みの検索実装を選択できる。コストベースのオプティマイザは、KNNとANNを動的に切り替えて最高のパフォーマンスを実現します。

データ処理

Couchbaseは、リレーショナルデータベースの機能とJSONの柔軟性を兼ね備えている。JSONドキュメント内にベクトル埋め込みを格納できるので、構造化、半構造化、非構造化データを扱うのに適している。この柔軟性は、ベクトル埋め込みとともに異なるデータタイプを扱う必要があるプロジェクトに役立ちます。

Rocksetは、検索、ANN、列インデックス、行インデックスを1つにまとめたコンバージドインデックスを採用しています。この統一されたアプローチにより、Rocksetは様々なクエリパターンをすぐに扱うことができる。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速なイベントストリームと変更データ取り込みフィードを高速に処理します。Rocksetは最大40MBのドキュメントを扱うことができ、最大200,000のベクトル次元をサポートします。

スケーラビリティとパフォーマンス

分散NoSQLデータベースとしてのCouchbaseは、スケーラビリティを重視して設計されている。しかし、ベクトル検索のパフォーマンスは選択した実装方法に依存する。アプリケーションレベルの計算アプローチを使用する場合、スケーラビリティはアプリケーションの処理能力によって制限される。

Rocksetの分散FAISSインデックスと、ミュータブルなRocksDB上のConverged Indexingは、スケーラビリティとパフォーマンスを可能にする。Rocksetはリアルタイムでデータを処理し、インデックスを作成することができるため、秒単位の洞察を必要とするアプリケーションに適している。ベクターとメタデータのインプレース更新により、データが頻繁に変化するシナリオでは非常に効率的です。

柔軟性とカスタマイズ

Couchbaseは、ベクトル検索を実装する際に多くの柔軟性を提供します。FTSのような組み込み機能を使用するか、カスタムソリューションを実装するかを選択できます。この柔軟性は、より高度なベクトル操作のための特別なライブラリとの統合にも拡張されます。

Rocksetはアルゴリズムにとらわれないアプローチで柔軟性を提供するので、好みの検索実装を選ぶことができる。メタデータフィルタリングとハイブリッド検索をサポートし、オプティマイザが最適なクエリパスを選択します。また、Rocksetは複数のANNフィールドやマルチモーダルモデルを横断した検索もサポートしています。

統合とエコシステム

Couchbaseはクラウド、モバイル、AI、エッジコンピューティングシナリオをサポートしている。外部ライブラリと統合することで、よりベクトルな検索機能を実現できるため、様々な環境に対応できる。

RocksetはクエリインターフェイスにSQLとRESTの両方のAPIを持っているので、既存のシステムやツールとの統合が容易だ。ストリーミングデータやCDCフィードも扱えるので、リアルタイムのデータ処理パイプラインにも向いている。

使いやすさ

Couchbaseでベクトル検索を実装するには、ユースケースに適したアプローチを選択し、実装する必要があるため、より多くの労力を必要とします。これは、特に複雑なベクトル検索のためのより急な学習曲線を意味するかもしれません。

Rocksetの組み込みベクトル検索とConverged Indexは、特にベクトル検索に慣れていない場合、よりスムーズな経験を与えてくれるかもしれません。しかし、使いやすさは、最終的にはプロジェクトの要件と、チームが各システムに精通しているかどうかに依存します。

それぞれを選択するタイミング

Couchbaseは、ベクトル検索を備えた柔軟な汎用データベースを必要とするプロジェクト向けです。多様なデータタイプを持ち、より広範なデータ管理戦略にベクトル検索を統合する必要があるアプリケーションに最適です。Couchbaseは、JSONドキュメントを扱い、伝統的なデータベース操作とベクトル類似検索を組み合わせる必要がある場合に適している。特に、推薦システム、コンテンツ検索、構造化データと非構造化データの両方をベクトル埋め込みと共に保存し、クエリする必要があるアプリケーションに適しています。Couchbaseは、多くのデータタイプとクエリ方法を扱うことができるデータベースが必要で、カスタムベクター検索を実装したり、より高度なベクター操作のために外部ライブラリと統合する意思がある場合に選択します。

Rocksetは、ベクトルデータから即座に洞察を必要とするリアルタイム検索や分析アプリケーション向けです。高速データストリームの高速処理や、ベクトル埋め込みデータの頻繁な更新を必要とするユースケースに最適です。Rocksetの組み込みベクトル検索は、リアルタイム機械学習、ライブ分析ダッシュボード、ベクトル検索と複雑なSQLクエリを組み合わせる必要があるシナリオに適しています。主なユースケースがリアルタイムのデータ処理と分析で、ベクトル検索と他の種類のクエリを処理できるソリューションが必要な場合は、Rocksetを選択してください。特に、ストリーミングデータの迅速な取り込みとインデックス作成が必要で、ベクトルの類似性とメタデータのフィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索が有効なプロジェクトに最適です。

要約

Couchbaseの強みは、柔軟性、JSONのサポート、汎用NoSQLデータベースにベクトル検索を統合する能力である。使い慣れたデータベース環境でカスタムベクター検索を実装できるので、従来のデータベース操作とベクター検索のバランスを取る必要があるプロジェクトに適している。Rocksetはリアルタイムのデータ処理や組み込みのベクトル検索に最適です。Converged Indexingと高次元ベクトルにより、急速に変化するデータから即座に洞察を必要とするアプリケーションに適しています。

CouchbaseとRocksetのどちらを選択するかは、ユースケース、データタイプ、パフォーマンス要件に基づいて決定しよう。多くのデータタイプとベクトル検索を他のデータベース操作と一緒に扱えるデータベースが必要な場合は、Couchbaseが良いかもしれない。リアルタイム分析や高速データ環境でのベクトル検索を重視するのであれば、Rocksetの方が適しているかもしれません。既存のインフラ、開発チームの専門知識、データの種類（静的かストリーミングか）、アプリケーションの要件を考慮して決定してください。最適な選択は、プロジェクト固有のニーズ、スケーラビリティ要件、AIや機械学習アプリケーションにベクトル検索を使用するための長期的な目標に沿ったものであることを忘れないでください。

この記事ではCouchbaseとRockset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だ。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だ。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て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、強力でありながら異なるこの2つのアプローチの間で、十分な情報に基づいた判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)