Couchbase vs Vearch：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Vearch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。&#x20；

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、Vearchは専用のベクトル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。

Vearch**とは？概要

Vearchは、高速で効率的な類似検索を必要とするAIアプリケーションを開発する開発者のためのツールです。超強力なデータベースのようなものだが、通常のデータを保存する代わりに、最新のAI技術の多くを支えるトリッキーなベクトル埋め込みを扱うように構築されている。

Vearchの最もクールな点は、そのハイブリッド検索だ。ベクトルによる検索（類似した画像やテキストを見つけることを想像してほしい）と、数値やテキストのような通常のデータによるフィルタリングができる。そのため、「このような商品を探す、ただし電子機器カテゴリーで500ドル以下」というような複雑な検索も可能だ。何百万ものベクトルからなるコーパスをミリ秒単位で検索できるのだ。

Vearchはニーズに応じて成長するように設計されている。クラスタのセットアップを使用し、コンピュータのチームが一緒に働くようなものだ。異なるタイプのノード（マスター、ルーター、パーティション・サーバー）があり、メタデータの管理からデータの保存や計算まで、異なるジョブを処理する。これにより、Vearchはデータの増加に合わせてスケールアウトし、信頼性を高めることができる。より多くのデータやトラフィックを処理するために、汗をかくことなくマシンを追加することができます。

開発者にとっては、Vearchは生活を容易にする素晴らしい機能をいくつか備えている。リアルタイムでインデックスにデータを追加できるので、検索結果は常に最新の状態に保たれます。複雑なデータに便利な、1つのドキュメントに複数のベクトル・フィールドをサポートする。また、Python SDKも用意されており、迅速な開発とテストが可能だ。Vearchはインデックス作成方法（IVFPQとHNSW）に柔軟性があり、CPUとGPUの両方のバージョンをサポートしているので、特定のハードウェアや使用ケースに合わせて最適化することができます。レコメンデーションシステム、類似画像検索、または高速な類似マッチングを必要とするAIアプリの構築など、Vearchはそれを効率的に実現するツールを提供します。

##主な違い

ベクトル検索のためにCouchbaseとVearchのどちらかを選択する場合、いくつかの要因が絡んできます。これらの技術を比較し、十分な情報に基づいた決定を下せるようにしましょう。

検索手法：

Couchbaseはネイティブのベクトルインデックスを持っていませんが、ベクトル検索のための回避策を提供しています。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、全文検索（FTS）を使用する。あるいは、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もできる。一方、Vearchはベクトル検索専用に作られている。IVFPQやHNSWのような特殊なインデックス作成法を使用し、大規模なベクトルデータセットの高速類似検索に最適化されています。

データの取り扱い

Couchbaseは、リレーショナルデータベースの機能とJSONの柔軟性を組み合わせることで、構造化および半構造化データの取り扱いに優れています。JSONドキュメント内にベクトル埋め込みを格納する。Vearchはベクトルデータに特化しているが、ベクトルの類似性と従来のデータフィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索もサポートしている。

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ブルなソリューションを提供している。Couchbaseは、大規模なデータセットを効率的に処理できる分散アーキテクチャを採用している。Vearchは、異なるノードタイプ（マスター、ルータ、パーティションサーバ）を持つクラスタセットアップを採用し、データ量の増加に応じて成長を管理し、パフォーマンスを維持します。

柔軟性とカスタマイズ：

Couchbaseは、そのJSON構造を活用し、データモデリングとクエリに柔軟性を提供します。ベクトル検索では、外部ライブラリとのカスタム統合が可能。Vearchは組み込みのベクトル検索機能を提供し、インデックス作成方法をカスタマイズできるオプションがあり、1つのドキュメントで複数のベクトルフィールドをサポートする。

統合とエコシステム：

Couchbaseはより広範なエコシステムを持っており、様々なデータ処理や分析ツールとうまく統合している。Vearchは、より専門的ではあるが、簡単な開発とテストのためのPython SDKを提供し、ハードウェアの最適化のためにCPUとGPUの両方のバージョンをサポートしている。

使いやすさ：

Couchbaseはワークアラウンドアプローチのため、ベクトル検索の学習曲線が急かもしれない。ベクトル検索のために特別に設計されたVearchは、リアルタイムのインデックスと組み込みのベクトル操作で、このユースケースではより簡単かもしれない。

コストの考慮：

Couchbaseはオープンソースとエンタープライズ版の両方を提供しており、価格モデルも様々である。Vearchもオープンソースであり、直接ソフトウェアコストを削減できる可能性がありますが、両方のシステムのインフラ要件を考慮してください。

Couchbaseを使用するとき：

Couchbaseは、ベクトル検索を備えた柔軟な分散NoSQLデータベースを必要とするプロジェクトに適しています。構造化から半構造化まで複数のデータタイプを扱い、強力な一貫性と高可用性を必要とするアプリに最適です。複雑なエンタープライズアプリ、コンテンツ管理システム、AI機能を備えた大規模なWebアプリで、従来のデータ操作とともにベクトル検索をサポートできる成熟したデータベースが必要な場合は、Couchbaseを使用してください。幅広い統合エコシステムを活用し、カスタムベクター検索ソリューションを柔軟に構築したい場合に特に有効です。

Vearchを使うとき：

高速で効率的なベクトル類似検索に大きく依存するAI駆動型アプリの構築に主眼を置く場合、Vearchを使用する。画像認識システム、レコメンデーションエンジン、自然言語処理アプリなど、ベクトル検索が機能の中核となるようなプロジェクトに適しています。ベクトル類似度と従来のデータフィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索を、特に大規模に行う必要がある場合はVearchを使用してください。また、ベクターデータのリアルタイムインデックス作成が必要で、検索にGPUアクセラレーションを使用したい場合にも適しています。

結論

Couchbaseは、ベクトル検索を備えた汎用NoSQLデータベースであり、成熟したエコシステムと多くのユースケースに対応する柔軟性を備えている。Couchbaseの強みは、複数のデータタイプの取り扱い、強力な一貫性、そして多くの統合性である。Vearchは、特化したベクトル検索、高性能な類似検索、AIアプリ向けのハイブリッドクエリに適している。この2つ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めるべきである。ベクター検索をアドオン機能として持つ堅牢な万能データベースが必要な場合は、Couchbaseが良いかもしれない。しかし、アプリのコア機能がベクトル類似検索にあり、その分野でパフォーマンスが必要な場合は、Vearchの方が良いかもしれません。長期的なスケーラビリティ、アプリにおけるベクトル検索の重要性、チームの専門性を考慮して決定してください。

本記事ではCouchbaseとVearch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だろう。

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: 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)