Elasticsearch vs Deep Lake：GenAIアプリケーションに適したデータベースの選択
AI主導のアプリケーションが進化する中、これらの進化をサポートするベクトル検索機能の重要性はいくら強調してもしすぎることはない。このブログ記事では、ベクトル検索機能を持つ2つの著名なデータベースについて説明する：Elasticsearch と Deep Lake です。ElasticsearchとDeep Lake**である。それぞれベクトル検索を扱うための堅牢な機能を提供しており、レコメンデーションエンジン、画像検索、セマンティック検索などのアプリケーションに不可欠な機能である。私たちのゴールは、開発者やエンジニアに明確な比較を提供し、どのデータベースが彼らの特定の要件に最も適しているかを判断する手助けをすることです。
ベクターデータベースとは？
Elasticsearch と Deep Lake を比較する前に、まずベクターデータベースの概念について説明します；
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**。
ElasticsearchはApache Luceneベースの検索エンジンであり、Deep Lakeはベクトル埋め込みに最適化されたデータレイクである。どちらもアドオンとしてベクトル検索機能を持っている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Elasticsearch：概要とコアテクノロジー
Elasticsearch は Apache Lucene ライブラリ上に構築されたオープンソースの検索エンジンです。リアルタイムのインデックス作成と全文検索で知られているため、重いアプリケーションやログ分析に最適な検索エンジンです。Elasticsearchを使えば、大量のデータを高速かつ効率的に検索・分析することができます。
Elasticsearchは検索と分析のために構築され、ファジー検索、フレーズマッチ、関連性ランキングなどの機能を備えています。複雑な検索クエリやリアルタイムのデータ検索が必要なシナリオに最適です。AIアプリケーションの台頭により、Elasticsearchはベクトル検索機能を追加し、画像認識、文書検索、Generative AIなどのAIユースケースに必要な類似検索や意味検索ができるようになりました。
ベクター検索
ベクター検索は Apache Lucene を通して Elasticsearch に統合されている。Lucene は定期的にマージされる不変のセグメントにデータを整理し、ベクターは他のデータ構造と同じようにセグメントに追加されます。このプロセスでは、インデックスを作成する際にベクタをメモリ上にバッファリングし、 必要なときにバッファをセグメントの一部としてシリアライズします。セグメントを定期的にマージして最適化を行い、すべてのセグメントでヒットしたベクターを検索します。
Elasticsearch はベクトルのインデックス作成に HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを使用しており、類似したベクトル同士が接続されたグラフを作成します。HNSWはシンプルで、強力なベンチマーク性能を持ち、インデックスの完全な再学習を必要とせずにインクリメンタルな更新に対応できることから選ばれました。このシステムは、通常数十ミリ秒から数百ミリ秒でベクトル検索を実行し、総当たりアプローチよりもはるかに高速である。
Elasticsearch の技術的なアーキテクチャは最大の強みの一つである。このシステムは同時インデックス作成中であってもロックフリー検索をサポートし、ドキュメントの更新時には異なるフィールド間で厳格な一貫性を維持する。そのため、ベクトルフィールドとキーワードフィールドの両方を更新した場合、検索はすべての古い値かすべての新しい値のどちらかを見ることになり、データの一貫性が保証される。システムは利用可能なRAMを超えて拡張することができますが、ベクターデータがメモリに収まる場合にパフォーマンスが最適化されます。
コアとなるベクトル検索機能だけでなく、Elasticsearchは実用的な統合機能を提供しており、その価値は非常に高い。ベクトル検索は従来のElasticsearchのフィルタと組み合わせることができるので、ベクトルの類似性と全文検索結果をミックスしたハイブリッド検索を行うことができます。ベクトル検索は Elasticsearch のセキュリティ機能、アグリゲーション、インデックスソートと完全に互換性があるため、最新の検索ユースケースに対応する完全なソリューションです。
Deep Lakeとは？概要とコアテクノロジー
ディープレイク](https://github.com/activeloopai/deeplake)は、AIや機械学習で広く使用される画像、音声、動画、その他の非構造化データなどのベクトルデータやマルチメディアデータを扱うために構築された特殊なデータベースである。データレイクとしてもベクターストアとしても機能する：
- データレイクとして**：Deep Lakeは、非構造化データ（画像、音声、動画、テキスト、医療画像用のNIfTIのようなフォーマット）をバージョン管理された形式で保存・整理することをサポートします。このセットアップにより、深層学習タスクのパフォーマンスが向上する。データセットの高速な照会と視覚化が可能になり、AIモデル用の高品質なトレーニングセットの作成が容易になる。
- ベクターストアとして**：Deep Lakeは、vector embeddingsと関連するメタデータ（テキスト、JSON、画像など）の保存と検索のために設計されています。データはローカル、クラウド環境、または Deep Lake のマネージドストレージに保存できます。LangChainやLlamaIndexのようなツールとシームレスに統合され、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションの開発を簡素化します。
Deep Lakeは、Hnswlibパッケージをベースに最適化を加えたHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスを、近似最近傍（ANN）検索に使用しています。これにより、3,500万以上の埋め込みデータを1秒未満で検索することができます。独自の機能として、より高速にインデックスを作成するためのマルチスレッディングや、RAM使用量を削減するためのメモリ効率的な管理があります。
デフォルトでは、Deep Lakeは10万行までのデータセットに対して線形埋め込み検索を使用します。それ以上のデータセットでは、精度とパフォーマンスのバランスを取るためにANNに切り替わる。APIにより、ユーザーは必要に応じてこの閾値を調整できる。
Deep Lakeのインデックスは、属性検索とベクトル検索を組み合わせた検索（現在は線形検索に依存している）には使用されないが、今後のアップデートでこの制限に対処し、機能をさらに向上させる予定だ。
ベクターストアとしての Deep Lake： Deep Lake は、vector embeddings と、テキスト、JSON、画像、音声、動画ファイルなどの関連メタデータを保存・検索するための堅牢なソリューションを提供します。ローカル、お好みのクラウド環境、またはDeep Lakeのマネージドストレージにデータを保存できます。また、Deep LakeはLangChainやLlamaIndexのようなツールとのシームレスな統合も提供しており、開発者は検索拡張世代（RAG）アプリケーションを簡単に構築することができます。
主な違い
ベクトル検索ソリューションを選択する際、Elasticsearch と Deep Lake の違いを理解することで、ユースケースに適した選択をすることができます。どちらもベクトル検索を搭載していますが、ユースケースや要件は異なります。
検索アーキテクチャとパフォーマンス
Elasticsearch と Deep Lake はどちらもベクトル検索に HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムを使用していますが、実装は異なります。Elasticsearch は Apache Lucene を通じてベクトル検索を行い、定期的にマージされる不変のセグメントにベクトルを保存します。このアーキテクチャはミリ秒単位の検索パフォーマンスと、同時インデックス作成中のロックフリー検索を実現します。このシステムはフィールドの更新に渡る厳密な一貫性を保証し、ベクターデータがメモリに収まる場合に優れたパフォーマンスを発揮します。
Deep Lakeの焦点は、大規模なベクトル演算の処理にある。より高速なインデックス作成とメモリ効率的な管理のためにマルチスレッドを使用し、3,500万以上のエンベッディングを1秒未満でクエリできる。10万行以下の小規模なデータセットの場合、ディープレイクは精度のために線形探索をデフォルトとしている。データセットが大きくなるにつれて、性能と精度のバランスをとるためにANN（近似最近傍）検索に切り替わります。
データ管理機能
Elasticsearch は従来の検索データを扱うのに優れており、ファジーマッチやフレーズマッチを使った全文検索機能を提供しています。リアルタイムのインデックス作成が可能で、構造化データ、半構造化データを強力にサポートします。Elasticsearchの強みの1つは、洗練された関連性ランキングを維持しながら、ベクトル類似度とテキスト検索結果を組み合わせたハイブリッド検索ができることです。
Deep Lakeは異なるアプローチをとり、AIとMLのデータ管理に焦点を当てている。このシステムは、画像、音声、動画などの非構造化データをネイティブにサポートしている。データセットのバージョン管理が組み込まれており、ローカル、クラウド、マネージド環境にまたがる柔軟なストレージオプションを備えている。Deep Lakeは、医療画像用のNIfTIのような特殊なフォーマットのサポートや、機械学習トレーニングワークフローとのシームレスな統合で際立っている。
統合とエコシステム
Elasticsearch は成熟したエコシステムを持っており、ベクトル検索は従来の検索と同様に機能する。システムには完全なセキュリティ機能、強力な集計機能、インデックスのソート機能があります。全てのベクトル検索機能は既存のElasticsearchツールと完全に互換性があるため、既にElasticsearchのエコシステムに投資している方には最適な選択です。
Deep Lakeのエコシステムは、最新のAIとMLのワークフローを中心に構築されています。LangChainやLlamaIndexのような一般的なAIツールとシームレスに統合できるため、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションに最適です。そのアーキテクチャはAI/MLワークフローに直結しており、柔軟なクラウドストレージオプションを備えているため、チームは好みのインフラ設定を維持することができる。
実践的考察
これらのツールのどちらかを選択する際には、いくつかの要因が絡んでくる。Elasticsearch はベクトル機能を持つ汎用検索エンジンであり、Deep Lake は AI/ML ワークロードと非構造化データにフォーカスしている。パフォーマンスの観点では、Elasticsearchはベクトルデータがメモリに収まる場合に優れたパフォーマンスを発揮し、Deep Lakeはデータセットのサイズに基づいて検索戦略を適応させる。開発経験も異なり、Elasticsearch は成熟したエコシステムと豊富なドキュメントを持つ一方、Deep Lake は AI/ML のユースケースとの合理的な統合にフォーカスしている。
どちらにも限界がある。Elasticsearch は大きなベクトルデータセットでうまく動作させるために慎重なメモリ管理が必要です。Deep Lake は、属性検索とベクトル検索を組み合わせた検索を行う際にいくつかの制限がありますが、これは今後のリリースで対処される予定です。
コストとリソース
これらのシステムのリソース要件とコスト構造は、それぞれのアプローチの違いを反映している。Elasticsearch は、特に大規模なベクトル検索をうまく実行するために多くのメモリを必要とする。Deep Lake は運用のオーバーヘッドを減らすためにマネージドストレージオプションを用意している。どちらもオンプレミスでもクラウドでも導入できるため、組織は柔軟にインフラを選択できる。
Elasticsearch を選ぶとき
Elasticsearchは、従来の検索とベクトル検索の両方を大規模に扱える、実績のある検索エンジンが必要な場合に最適です。商品説明と画像の類似性を組み合わせたeコマースプラットフォーム、テキストの関連性とセマンティックな類似性を組み合わせたコンテンツ推薦システム、フルテキスト検索とベクトル検索の両方を必要とするログ分析プラットフォームなど、大量のテキストデータとベクトルの類似性検索をリアルタイムで必要とするアプリケーションに最適です。従来のテキスト検索とベクトル類似検索を組み合わせたこのシステムのハイブリッド検索は、すべてをゼロから作り直すことなく、既存の検索インフラにAIを追加したい企業にとって特に価値がある。
ディープレイクを選ぶとき
ディープレイクは、非構造化データ管理とベクトル検索が最重要要件となるAIファーストのアプリケーションに最適です。画像、音声、動画ファイルの大規模なデータセットを管理し、バージョン管理し、ベクトル類似検索を実行する必要がある機械学習アプリケーションを構築するチームに最適です。Deep Lakeは、大規模な画像データセットを管理する必要があるコンピュータビジョンシステムや、トレーニングデータのバージョン管理が必要なAI研究チーム、エンベッディングとそのソースドキュメントの両方を管理する必要があるRAGアプリケーションなどのアプリケーションに特に有用です。AIフレームワークとのネイティブな統合と、マルチメディアデータの処理に特化しているため、AIモデルの構築とデプロイを行うチームに最適です。
結論
結局のところ、Elasticsearch と Deep Lake のどちらを選ぶかは、ユースケースと既存のインフラ次第ということになる。Elasticsearch は、本番環境向けの成熟した機能と強力な一貫性保証により、従来の検索ニーズとベクトル検索ニーズの両方に対応できる完全な検索ソリューションです。Deep Lakeは、優れた非構造化データ処理と最新のAIワークフローとのネイティブな統合により、AIとMLが輝く場所です。ベクター機能を備えた堅牢な汎用検索エンジンが必要な場合はElasticsearchを、AIアプリケーションやバージョン管理による非構造化データの管理に重点を置く場合はDeep Lakeを選択する必要があります。チームの専門知識、既存の技術スタック、将来のスケーリングニーズを考慮して決定してください。
ElasticsearchとDeep Lake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を使って徹底的に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、強力ではあるが異なるこの2つのアプローチのどちらを選ぶかを決める鍵となるだろう。
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用いてテストし比較することができ、ユーザ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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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