Couchbase vs Zilliz Cloud AIアプリに適したベクターデータベースを選ぶ

ベクターデータベースとは？

CouchbaseとZilliz Cloud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(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。Zilliz Cloudは、専用に構築されたベクトル・データベースだ。この投稿では、それらのベクトル検索機能を比較する。&#x20；

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。

Zilliz Cloud：概要とコアテクノロジー

Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusエンジン上に構築されたフルマネージドベクターデータベースサービスです。ベクトル埋め込みデータを効率的に保存、管理、検索することで、開発者や組織が大規模なAIアプリケーションを扱えるよう支援します。Zillizクラウドがインフラを管理するため、データベースを管理する代わりにAI機能の構築に集中することができます。

Zilliz Cloudの主な利点の1つは、パフォーマンスの自動最適化です。このシステムにはAutoIndexテクノロジーが搭載されており、あなたのデータとユースケースに最適なインデックス作成方法を選択します。そのため、パラメータのチューニングや異なるインデックスタイプの比較に時間を費やす必要はありません。また、このプラットフォームはIVF（Inverted File）とグラフベースのテクニックを使い、大規模なデータセットの類似性検索を高速化します。

このプラットフォームにはエンタープライズ機能がある。AWS、Azure、Google Cloudにベクターデータベースを展開することができ、Zillizのフルマネージドサービスを利用することも、BYOC（Bring Your Own Cloud Account）を利用することもできる。機密データを扱う組織のために、Zilliz Cloudは暗号化、アクセス管理、コンプライアンスツールなどのセキュリティコントロールを備えている。また、さまざまな一貫性レベルをサポートしているため、ニーズに応じて高速更新と強力なデータ一貫性のバランスを取ることができます。

コスト管理はZilliz Cloudのもう一つの重要な側面である。このプラットフォームでは、階層型ストレージを使用して、アクセスの少ないデータをより安価なストレージオプションに自動的に移動させるため、パフォーマンスに影響を与えることなくコストを削減することができます。また、ワークロードに合わせてコンピュートリソースを選択することもできます。例えば、重い処理タスクにはより強力なインスタンスを使用し、単純なクエリにはより軽量なインスタンスを使用するといった具合です。この柔軟性により、パフォーマンスを維持しながらコストを最適化することができます。

異なるタイプのデータを一緒に検索する必要があるAIアプリケーションのために、Zilliz Cloudはハイブリッド検索をサポートしています。単一のクエリで、テキスト埋め込み、画像ベクトル、その他のデータタイプを横断的に検索できます。また、このプラットフォームは、コサイン、ユークリッド、内積などの様々な類似度メトリクスをサポートしているため、様々な機械学習モデルやユースケースに適している。データが増大するにつれて、システムは自動的にリソースを追加することで水平方向に拡張できるため、負荷の高い作業でも優れたパフォーマンスを維持することができます。

主な違い

検索方法

Couchbase：Couchbaseはネイティブでベクトル検索をサポートしていないが、回避策がある。ベクトル埋め込みをJSONドキュメントに格納し、フルテキスト検索（FTS）を使用してベクトルをトークン化することで、近似ベクトル検索を行うことができます。あるいは、FAISSのような外部ライブラリと統合したり、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ます。これらの方法は柔軟ですが、実装に手間がかかります。

Zilliz Cloud: ベクトル検索のために構築されたZilliz Cloudは、IVFやグラフベースの手法のような最適化されたインデックス作成手法を使用し、高性能な類似性検索を実現します。AutoIndexは手動チューニングの必要性をなくし、開発者はコーディングに集中することができます。

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データ

Couchbase：JSONドキュメントモデルにより、構造化、半構造化、非構造化データを扱う。柔軟性はあるが、高次元のベクトルデータには最適化されておらず、カスタマイズが必要。

Zilliz Cloud：非構造化・ベクトル化データ向け。ハイブリッド検索をサポートし、テキスト埋め込み、画像ベクトル、その他のデータタイプにまたがるクエリーが可能で、AI主導のアプリケーションに最適。

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スケーラビリティとパフォーマンス

Couchbase：ドキュメントベースの処理では水平方向のスケーラビリティと高いスループットを実現。しかし、ベクトル検索のパフォーマンスは、選択された統合またはアプリケーション層の計算に依存し、非常に大きなデータセットではうまくスケールしない可能性がある。

Zilliz Cloud：大規模なAIワークロードに対応し、分散アーキテクチャを採用することで、データが増大してもパフォーマンスを維持できる。階層型ストレージにより、アクセス頻度の低いデータのコスト・パフォーマンスを最適化。

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柔軟性とカスタマイズ

**カウチベース汎用アプリケーション向けに高度にカスタマイズ可能。開発者は、ストレージから類似度計算まで、ベクトル検索の実装を完全に制御できます。

Zillizクラウド：*類似度メトリクスの柔軟性（コサイン、ユークリッド、内積など）と複数のデプロイオプション（フルマネージドサービスとBYOC）があるが、カスタマイズはベクトルのユースケースに重点を置いている。

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統合とエコシステム

Couchbase：既存のエンタープライズエコシステムと統合され、複数のプログラミング言語用のSDKがあり、ベクトル固有のニーズのための外部検索ライブラリとの互換性があります。

Zillizクラウド：AI/MLワークフローとネイティブに統合し、MilvusやDsPy、LangChainなどのツールと互換性がある。APIを通じてベクトルベースのアプリケーション開発を簡素化。

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使いやすさ

Couchbase：開発者自身がベクター検索を設定・実装する必要があり、複雑で時間がかかる。広範なドキュメントとコミュニティによるサポートが利用可能ですが、高度なユースケースでは学習曲線が急です。

Zilliz Cloud：使いやすく、自動最適化と最小限のセットアップ。インフラ管理が抽象化されているため、開発者はデータベースのメンテナンスを気にすることなく、AI/MLタスクに集中できる。

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コスト

Couchbase：コストは、ベクトル検索の展開と計算オーバーヘッドによって異なります。ベクトル索引付けや類似度計算に外部ツールを使用する場合、運用コストは増加する可能性があります。

Zilliz Cloud：マネージドサービスによる予測可能な価格設定。階層化されたストレージとカスタマイズ可能なコンピュートリソースにより、特に大規模なワークロードのコストを最適化できます。

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セキュリティ

Couchbase：強固なセキュリティオプション、暗号化、ロールベースのアクセスコントロール、企業認証システムとの統合がある。しかし、追加のベクトル検索統合を保護するには、カスタム実装が必要です。

Zilliz Cloud：暗号化、アクセス管理、コンプライアンス機能を備えたエンタープライズグレードのセキュリティ。マネージド・サービスにはセキュリティ・コントロールが組み込まれているため、開発者はセキュリティ・コントロールを行う必要がない。

Couchbaseを選択するとき

Couchbaseは、柔軟性が高く、分散型で、大規模なアプリケーションで構造化、半構造化、非構造化データを扱えるデータベースが必要な場合に適している。そのJSONドキュメントモデルとスケーラビリティは、コンテンツ管理、モバイルアプリ、IoTワークロードに適している。ベクトル検索では、CouchbaseはFull Text Searchやカスタム統合を通じて基本的または近似的な類似クエリを実行できる。データベース構成、統合、検索アルゴリズムに対する高い制御性と柔軟性を必要とする開発者は、Couchbaseのプラグイン可能なアーキテクチャから最も恩恵を受けるだろう。

Zilliz Cloudを選択する場合

Zilliz Cloudは、効率的な大規模ベクトル検索を必要とするAI駆動型アプリケーションに適している。専用に構築されたベクトル・データベースは、推薦システム、コンピュータ・ビジョン、検索拡張世代などのユースケース向けに、高次元の埋め込みをネイティブに処理する。パフォーマンスを自動最適化するAutoIndex、複数のデータ型にまたがるハイブリッド検索、マネージド・サービスなどの機能により、Zilliz Cloudは手作業による設定やインフラ管理の必要性を排除する。これは、シームレスなベクトル検索を求め、多様な埋め込みデータを扱う必要があり、カスタムソリューションを実装することなくAI/MLワークフローに最適化されたシステムを求めている開発者に適している。

結論

CouchbaseとZilliz Cloudは、どちらも異なることに適している。Couchbaseはベクトル検索の回避策を備えた柔軟な汎用データベースであり、ベクトル検索がメインではない複雑な多機能システムに適している。Zilliz Cloudはベクトル検索とAI/MLワークロードに特化しており、組み込み中心のアプリケーションに最適化されている。最終的な選択は、ユースケース、管理するデータ、アプリケーションにおけるベクトル検索の重要度によって決まる。これらの要素をよく考えて、貴社に適したテクノロジーを選択してください。

CouchbaseとZilliz Cloudの概要を知るに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: 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)