Couchbase vs Weaviate 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Weaviate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、クエリするために設計されています。ベクトルは、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(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、ベクトル検索機能が付加されている。Weaviateは、専用のベクトルデータベースである。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。
Weaviate：概要とコアテクノロジー
Weaviateは、AIアプリケーションの開発を簡素化するために設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。ビルトインのベクトルおよびハイブリッド検索機能、機械学習モデルとの容易な統合、データプライバシーへの配慮を提供します。これらの機能は、様々なスキルレベルの開発者がAIアプリケーションをより効率的に作成、反復、拡張できるようにすることを目的としています。
Weaviateの強みの一つは、高速かつ正確な類似検索である。HNSW (Hierarchical Navigable Small World) インデックスを使用し、大規模なデータセットでのベクトル検索を可能にしている。Weaviateはまた、ベクトル検索と従来のフィルタを組み合わせることもサポートしており、意味的類似性と特定のデータ属性の両方を活用した強力なハイブリッドクエリを可能にしている。
Weaviateの主な特徴は以下の通り：
1.PQ 圧縮による効率的な保存と検索 2.BM25検索とベクトル検索の間を調整するアルファ・パラメータを持つハイブリッド検索。 3.エンベッディングとリランキング用のプラグインを内蔵しており、開発が容易。
Weaviateは、開発者がベクトル検索を試すためのエントリー・ポイントである。簡単なセットアップと十分に文書化されたAPIにより、開発者に優しいアプローチを提供する。GenAIエコシステムと深く統合されているため、小規模なプロジェクトや概念実証に適している。Weaviateの対象者は、AIアプリケーションを構築するソフトウェアエンジニア、大規模データセットを扱うデータエンジニア、機械学習モデルを展開するデータサイエンティストである。Weaviateは、セマンティック検索、推薦システム、コンテンツ分類、その他のAI機能を簡素化します。
Weaviate は水平方向に拡張できるように設計されており、クラスタ内の複数のノードにデータを分散することで、大規模なデータセットや高負荷のクエリを処理できる。マルチモーダルデータをサポートし、使用するベクトル化モジュールに応じて様々なデータタイプ（テキスト、画像、音声、動画）を扱うことができる。WeaviateはRESTful APIとGraphQL APIの両方を提供しており、開発者が柔軟にデータベースとやり取りできるようになっている。
しかし、大規模なプロダクション環境においては、いくつかの留意点がある：
1.エンタープライズグレードのセキュリティ機能の制限 2.数十億ベクトル・データセットに対するスケーラビリティの潜在的課題 3.新しくリリースされた階層型ストレージ・オプションには手動管理が必要 4.水平方向のスケールアップには、Weaviate のエンジニアのサポートが必要であり、自動的には行えない。
この最後の点は特に注目すべき点である。つまり、組織は事前に計画を立て、スケーリングオペレーションのための時間を割り当て、適切な準備なしにシステムの限界に近づかないようにする必要があるということだ。
主な違い
以下では、お客様が十分な情報を得た上で決断できるよう、主な違いについて説明します。
検索方法
Couchbaseは、ベクトル検索をサポートするために全文検索（FTS）または外部統合に依存しています。そのアプローチは適応性がある：
- FTS適応：FTS適応**：ベクトルデータをトークン化された検索可能なフィールドに変換します。
- アプリケーション・レベル処理**：ベクトルを格納し、Couchbaseの外部で類似度を計算します。
- 外部ライブラリ**：CouchbaseとFAISSのようなツールを組み合わせ、効率的なベクトルインデックスを作成。
これらのオプションはCouchbaseを多機能にするが、ネイティブのベクトル検索はコア製品の一部ではないため、追加の開発努力が必要である。
一方、Weaviateはベクトル検索専用に作られている。近似最近傍探索のための非常に効率的なアルゴリズムである HNSW indexing を使用し、高速かつ正確な結果を提供する。ハイブリッド検索機能は、ベクトル類似度と従来のフィルタを組み合わせ、より詳細なクエリを実現します。
データハンドリング
Couchbaseは、JSONを使用して構造化、半構造化、非構造化データを管理するように設計された汎用NoSQLデータベースです。Couchbaseは、従来型のクエリとAIを活用したユースケースを混在させる必要があるシナリオに優れている。しかし、Couchbaseはベクトルを主な対象として設計されていないため、ベクトルデータを扱うには回避策が必要です。
Weaviateは、適切なベクトル化モジュールを統合すれば、マルチモーダルデータ（テキスト、画像、音声、動画）をサポートする。非構造化データとAI中心のタスクに最適化されているため、リッチなデータセットを埋め込むのに適している。しかし、構造化データについては、その機能はCouchbaseのようなデータベースには及ばないかもしれない。
スケーラビリティとパフォーマンス
Couchbaseは、高可用性と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使用しており、大規模なデータセットや大量のクエリを処理するための信頼性の高い選択肢となっています。しかし、ベクトル検索のパフォーマンスは、統合する外部ツールやアプリケーションロジックに大きく依存します。
Weaviateは、データをノードに分散することで水平方向に拡張する。しかし、数十億のベクトルデータセットへのスケーリングには、特に階層化ストレージやその他の高度な機能を使用する場合、慎重な計画と手作業によるセットアップが必要です。
柔軟性とカスタマイズ性
Couchbaseはデータモデリングにおいて高い柔軟性を提供し、JSONデータに対するリッチクエリをサポートします。開発者は、独自の要件を満たすためにクエリ、ワークフロー、および統合をカスタマイズすることができます。
Weaviateはエンベッディング、リランキング、ハイブリッド検索をビルトインでサポートしているが、AIに特化した設計以外のユースケースへの適応という点では柔軟性に欠ける。カスタマイズは、一般的なデータベース操作よりもAI/MLアプリケーションを中心に行われる傾向がある。
統合とエコシステム
Couchbaseは、一般的なデータパイプライン、クラウドサービス、外部ライブラリなど、幅広いツールと統合されています。これは、技術スタックの一部として既にCouchbaseを使用しており、その機能を拡張したい場合に適しています。
Weaviateは、AIとGenAIのエコシステムに緊密に統合されている。ベクトル化と事前学習済み埋め込み用のモジュールが組み込まれており、迅速な実験とデプロイが可能だ。しかし、そのエコシステムはCouchbaseに比べて狭い。
使いやすさ
Couchbaseは、すぐに使えるサポートがないため、開発者はベクトル検索ソリューションの設定に時間を費やす必要がある。しかし、成熟したドキュメントと確立されたコミュニティは資産である。
Weaviateは、あらかじめ組み込まれた機能、明確なAPI、簡単なセットアップにより、開発者のシンプルさを強調している。ベクター検索に重点を置くのであれば、Weaviateの方が学習曲線が圧倒的に短い。
コストに関する考慮事項
Couchbaseのコストは、ベクトル検索用の外部ライブラリやツールをどのように構成するかに依存する。従来のNoSQLワークロードとベクトル検索の両方に使用することで、特にハイブリッドアプリケーションではオーバーヘッドを削減できる可能性がある。
Weaviateのコストは、ベクトル検索にフォーカスしていることに関連している。Weaviateはマネージドサービスを提供しているが、大規模なデータセットを扱うプロダクショングレードのワークロードにスケーリングすると、手作業によるスケーリングやチューニングが必要になるため、運用コストが増大する可能性がある。
セキュリティ機能
Couchbaseは、堅牢な認証、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、暗号化などのエンタープライズグレードの機能を備えています。厳格なセキュリティ対策を必要とするユースケースには強力な候補となる。
Weaviateは基本的なセキュリティ機能を備えているが、マルチテナント認証のような高度なニーズには、カスタム開発や外部ソリューションが必要になるかもしれない。
Couchbaseを選ぶとき
Couchbaseは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データが混在する大規模な分散データを管理する必要がある場合に適している。高可用性、柔軟なクエリ、強固なセキュリティ機能を必要とするアプリケーションに最適だ。Couchbaseは、FAISSのような外部ツールと統合したり、アプリケーションレベルの類似性計算を行うことができるため、ベクトル検索が二次的な要件であっても問題なく、中核となる強みを犠牲にすることなくベクトル検索を行うことができる。従来のデータベース操作と機械学習を組み合わせたハイブリッドAIワークロードのようなユースケースは、その柔軟性から恩恵を受ける。
Weaviate を選択する場合
Weaviateは、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、マルチメディアデータ検索など、ベクトル検索が主な機能であるアプリケーションに適しています。組み込みのHNSWインデックス、ハイブリッド検索、事前学習済み埋め込みを統合しているため、非構造化データやAI/MLワークフローを含むプロジェクトに最適です。Weaviateのシンプルさと開発者フレンドリーなAPIは、実験とデプロイを容易にしているため、小規模なチーム、AIにフォーカスしたスタートアップ、または迅速に価値を示す必要のある概念実証アプリケーションに最適です。
結論
CouchbaseとWeaviateはどちらも素晴らしい機能を持っているが、強みは異なる。Couchbaseは柔軟なエンタープライズグレードのデータベースで、ベクトル検索のシナリオに適応し、幅広いワークロードをサポートできる。Weaviateは、効率的でスケーラブルなベクトル検索と、AIを活用したシームレスなユースケースのために構築されている。この2つの選択は、汎用データベース機能、堅牢なセキュリティ、拡張性（Couchbase）か、高度なセマンティック検索とAIファーストの開発（Weaviate）か、アプリケーションの優先順位に基づいて行う必要があります。データの種類、パフォーマンス要件、統合ニーズを考慮して、適切な選択をしましょう。
CouchbaseとWeaviate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一つが、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、実際のベクター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.
読み続けて
My Wife Wanted Dior. I Spent $600 on Claude Code to Vibe-Code a 2M-Line Database Instead.
Write tests, not code reviews. How a test-first workflow with 6 parallel Claude Code sessions turns a 2M-line C++ codebase into a daily shipping pipeline.
Zilliz Cloud Update: Tiered Storage, Business Critical Plan, Cross-Region Backup, and Pricing Changes
This release offers a rebuilt tiered storage with lower costs, a new Business Critical plan for enhanced security, and pricing updates, among other features.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
In this article, we’ll explore how DeepRAG works, unpack its key components, and show how vector databases like Milvus and Zilliz Cloud can further enhance its retrieval capabilities.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.