FaissとScaNNの比較：アプリケーションに適したベクトル検索ツールの選択
#はじめに
AIが業界を再構築し続ける中、ベクトル検索は商品レコメンデーション、自然言語処理（NLP）、画像解析などのアプリケーションに不可欠となっている。効率的なベクトル検索によって、開発者は大規模なデータセットから類似したベクトルを素早く取得し、AI主導のソリューションのパフォーマンスを向上させることができる。ベクトル検索機能を提供する2つの有名なツールは、FaissとScaNNである。それぞれに明確な強みがあり、異なるユースケースに最適化されている。
この記事では、FaissとScaNNを比較し、それぞれの特徴、データの扱い方、そしてあなたのプロジェクトに最適なのはどちらかを理解する手助けをします。
ベクター検索とは？
FaissとScaNNの比較に入る前に、ベクトル検索について理解しておく必要があります。簡単に言うと、ベクトル検索、またはベクトル類似性検索は、与えられたクエリベクトルに最も近いベクトル(データポイント)を高次元空間で見つける。これらのベクトルは、多くの場合、機械学習モデルによって生成され、非構造化データ(例えば、文章の意味や画像の特徴)の本質を捉える。 ；
従来のデータベース](https://zilliz.com/blog/relational-databases-vs-vector-databases)のように、完全一致やフィルタリングに基づいて検索するのとは異なり、ベクトル検索は類似性に重点を置く。目標は、距離メトリック(ユークリッド距離や余弦類似度など)に基づいて、互いに「近い」ベクトルを見つけることです。例えば、ベクトルは自然言語処理（NLP）において単語や文章を表すことができ、ベクトル検索は最も意味的に類似した単語や文章を見つけるのに役立つ。推薦システムでは、ベクトル検索はユーザーの好みに最も近いアイテムを特定する。ベクトル検索はまた、retrieval augmented generation (RAG)、大規模言語モデル(LLMs)の出力に余分な文脈情報を与えて補強する技術でも重要な役割を果たす。
ベクトル検索を実行するための多くのソリューションが市販されている：
- FaissやScaNNのようなベクトル検索ライブラリ  ；
- Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)のような目的別ベクトルデータベース。
- Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクターデータベース。
- 従来のデータベース ベクトル検索アドオン付き。
Faiss とは？概要
Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss) (Facebook AI Similarity Search)はFacebook AI Researchによって開発されたオープンソースのライブラリです。大規模な最近傍探索と密なベクトルのクラスタリングを扱うように設計されている。Faissは、速度、スケーラビリティ、精度**のバランスを取る能力で知られており、AIや機械学習のワークフローに人気のある選択肢となっている。
Faiss のコア機能と強み
Faissの主な強みの1つは、その柔軟性です。正確な最近傍探索と近似最近傍探索(ANN)の両方をサポートしており、ユーザーはより高速な探索とより高い精度のどちらを求めるかを決めることができます。Faissはまた、非常に大きなデータセット**を扱うために最適化されており、数十億ベクトルまで拡張することができます。
- GPUアクセラレーションFaissはGPUアクセラレーションを内蔵しており、大規模検索のパフォーマンスを大幅に向上させます。検索速度が重要な低レイテンシのアプリケーションに最適なオプションです。
- インデックス作成方法：Faissは、IVF (Inverted File Index)やPQ (Product Quantization)など、メモリ使用量と速度を最適化する様々なインデックス作成方法を提供しています。これらの方法によって、ユーザーは検索空間を縮小することができ、精度をあまり損なうことなく、検索をより効率的に行うことができる。
Faissのベクトル検索統合方法
Faissでは、ユーザーのニーズに応じて様々な検索方法を選択することができます。例えば、高精度が要求される場合は厳密検索を、スピードが重視される場合は近似検索が理想的です。Faissはこれらの要素のバランスを取ることができるため、様々なユースケースに高い適応性を発揮します。
ScaNNとは？概要
ScaNN (Scalable Nearest Neighbors)はGoogleによって開発されたオープンソースのライブラリで、大規模なデータセットにおける高速な近似最近傍検索用に設計されている。ScaNNは機械学習アプリケーション、特に画像検索やテキスト検索などの埋め込みを含むアプリケーション**に最適化されている。
ScaNN のコア機能と強み
ScaNN は速度と精度に重点を置き、非常に効率的 に設計されている。厳密探索と近似探索の両方を提供する Faiss とは異なり、ScaNN は 近似最近傍探索 (ANNS) にのみ焦点を当てており、速度が優先される 場合により良い選択となります。
- 分割と量子化：ScaNN は パーティショニング や 非対称ハッシュ のような高度なテクニックを使って検索クエリを高速化します。また、ベクトル圧縮**もサポートしており、メモリ使用量を削減することで、大規模なデータセットでもスケーラブルに利用できます。
- TensorFlowとの統合：ScaNNはTensorFlow**とシームレスに統合されており、機械学習ワークフローに特に適しています。この統合により、開発者は大きなオーバーヘッドなしにAIパイプラインにベクトル検索を組み込むことができます。
ScaNNのベクトル検索処理方法
ScaNN は近似探索に重点を置いているため、最小限の待ち時間で大規模なデータセットを処理できます。また、パーティショニング と量子化 テクニックを組み合わせて検索空間を絞り込むことで、高い精度を維持しながらクエリを高速化します。
Faiss と ScaNN の主な違い
FaissとScaNNはどちらも効率的なベクトル検索を行うように設計されているが、検索方法、データ処理、スケーラビリティなどの主要な部分で異なっている。この2つのツールの違いを詳しく見てみよう。
検索方法
Faissは厳密検索と近似検索の両方の方法を提供しており、ユーザーは使用するケースに最も適したアプローチを選択することができる。近似検索では、Faiss は IVF や PQ などのテクニックを使用してデータセットを小さなクラスターに分割し、検索プロセスを高速化します。厳密検索の場合、Faissはすべてのベクトルに対して総当たり比較を行い、高い精度を保証します。
一方、ScaNNは、近似最近傍探索のみに焦点を当てている。ScaNNは、探索空間を縮小するパーティショニングと量子化技術を用いてこれを実現し、より高速なクエリー時間を可能にしている。ScaNNは特に、絶対精度が速度とトレードオフできる機械学習ワークフローにおける高速検索に最適化されている。
データ処理
データ処理に関しては、Faiss と ScaNN は異なるアプローチを取る。Faissは非常に大きなデータセットを扱うように設計されており、CPUとGPUベースの検索の両方をサポートしている。Faissは積量子化のようなインデックス作成法を用いてデータセットを圧縮し、何十億ものベクトルでも効率的に操作できるようにしている。
対照的に、ScaNNはインメモリー検索に重点を置いており、ベクトル圧縮と量子化によってパフォーマンスを最適化している。ScaNNはデータセットがメモリに保持できる場合に優れており、特に埋め込みを含むAIアプリケーションで有用な低レイテンシ検索を提供する。
スケーラビリティとパフォーマンス
Faissは巨大なデータセットへの拡張性で知られている。その様々なインデックス作成方法により、ユーザーはメモリーを割り当て、速度や精度を優先させることができます。FaissはGPUアクセラレーションもサポートしており、リアルタイム検索パフォーマンスが重要な大規模アプリケーションに最適です。
ScaNNは、特に機械学習の文脈において、大規模なデータセットを扱う際の速度と効率性のために最適化されています。非対称ハッシュ**や パーティショニング などのテクニックを使用することで、ScaNN は大量の計算リソースを必要とすることなく効果的に拡張することができます。ただし、Faiss とは異なり、ScaNN は GPU をサポートしていないため、特定のシナリオではパフォーマンスが制限される可能性があります。
柔軟性とカスタマイズ
柔軟性という点では、Faissはより多くのカスタマイズオプションを提供している。ユーザーは、フラットインデックス、IVF、PQ*を含む様々なインデックス作成方法から選択し、特定の要件に基づいてパフォーマンスを最適化することができます。また、Faissでは、精度とスピードのバランスを微調整することができ、検索方法をよりコントロールすることができます。
ScaNNは、最小限のカスタマイズで高速検索を提供することに重点を置いている。ScaNN**は、最小限のカスタマイズで高速検索を提供することに重点を置いており、正確さとスピードのバランスを調整するためのオプションは提供するが、Faissほど多くの設定オプションは提供しない。そのため、システムを微調整することなく高速検索を求める開発者にとってはScaNNは使いやすいが、Faissが提供する柔軟性には欠ける。
統合とエコシステム
Faissは様々な機械学習やAIフレームワークとうまく統合でき、GPUサポートにより低レイテンシのアプリケーションに非常に効果的である。大規模なデータセットを扱い、スケーラブルなリアルタイム検索システムの構築を目指すデータサイエンティストやエンジニアの間で人気のある選択肢です。
これとは対照的に、ScaNNはTensorFlowと緊密に統合されており、ベクトル検索をワークフローに組み込みたいTensorFlowユーザーにとって最適な選択肢となっている。この統合により、機械学習モデルにベクトル検索機能を追加するプロセスが簡素化されます。
使いやすさ
Faiss は ScaNN よりもセットアップや設定が複雑である。様々なインデックス作成方法と、厳密検索と近似検索を選択する必要があるため、開発者は自分のユースケースに最適なFaissの設定方法を理解するために、より多くの時間を費やす必要があるかもしれません。
一方、ScaNNはセットアップが簡単である。近似検索にフォーカスしており、TensorFlowと緊密に統合されているため、開発者は最小限のオーバーヘッドで既存のワークフローに素早く統合することができる。しかし、TensorFlowを使っていない人にとっては、Faissの方が汎用性が高いかもしれない。
コストに関する考察
FaissはGPUアクセラレーションをサポートしており、クエリ時間を短縮することができますが、インフラによってはハードウェアコストが増加する可能性があります。しかし、Faiss のメモリ使用量と検索速度のバランスを取る機能は、運用コストを抑えるのに役立ちます。
ScaNNは、高速なインメモリ検索に最適化されているものの、GPUサポートは提供していないため、追加のハードウェアコストが発生する可能性は低い。しかし、データをメモリ内に保持する必要があるため、特に大規模なデータセットの場合、より多くのRAMが必要となり、コストが増加する可能性がある。
セキュリティ機能
FaissにもScaNN**にも、暗号化やアクセス制御のようなセキュリティ機能は組み込まれていない。データの暗号化や認証などのセキュリティ要件は、アプリケーションレベルで実装する必要があります。ユーザーは、高度なエンタープライズレベルの機能を提供する Milvus のような専用に構築されたベクターデータベースを選択することができます；
Faissを選ぶとき
Faissは、厳密検索または近似検索を必要とする非常に大きなデータセットを扱う場合に適した選択です。その柔軟性とGPUサポートは、何十億ものベクトルに対応しながら速度と精度のバランスを取る必要があるアプリケーションに最適です。
Faissは、次のようなプロジェクトに適しています：
- 低レイテンシーのクエリーを必要とするリアルタイム検索システム**。
- メモリ効率とGPUアクセラレーションが重要な大規模データセット。
- 近似検索に加えて正確な検索機能を必要とするアプリケーション。
ScaNN を選択するとき
ScaNN は、** 速度と近似検索** が主な関心事であるアプリケーションに最適です。TensorFlow**との統合により、特にエンベッディングを含む機械学習パイプラインに適しています。
ScaNNは、以下のようなプロジェクトに適しています：
- 高速な近似最近傍探索が必要な機械学習モデル。
- 効率的なベクトル探索を必要とするTensorFlowベースのアプリケーション。
- 低レイテンシ検索が重要だが、GPUサポート**が必要でないアプリケーション。
ベクトル検索ライブラリと専用ベクトルデータベースの比較
FaissやScaNNのようなベクトル検索ライブラリと、Milvusのような目的構築型ベクトルデータベースは、どちらも高次元ベクトルデータの類似性検索問題を解決することを目的としているが、その役割は異なる。  ；
ベクトル検索ライブラリは、効率的な最近傍探索のタスクにのみ焦点を当てています。これらのライブラリは、クエリベクトルに類似したベクトルを見つけるための軽量で高速なソリューションを提供します。これらのライブラリは、小規模なシングルノード環境や、静的または中程度のサイズのデータセットを扱うアプリケーションでよく使用されます。しかし、一般的に、動的データの管理、永続性の提供、分散システム間でのスケーリングなどの機能が欠けている。これらのライブラリを使用する開発者は、通常、データ管理、更新、スケーリングを手動で処理する必要がある。
一方、MilvusやZilliz Cloud（マネージドMilvus）のような目的別ベクトルデータベースは、大規模なベクトルデータ管理のために設計された包括的なシステムです。これらのデータベースは単純なベクトル検索にとどまらず、永続ストレージ、リアルタイム更新、分散アーキテクチャ、高度なクエリ機能などの機能を提供している。これらのデータベースは動的なデータセットをサポートし、データが頻繁に更新されるリアルタイムアプリケーションを容易に扱うことができます。さらに、ベクターデータベースには、ベクター検索と従来のフィルタリングやメタデータクエリを組み合わせるための統合サポートが含まれていることが多く、スケーラビリティ、高可用性、より複雑な検索機能を必要とする本番環境に最適です。
- Zilliz Cloudの最新の新機能と機能強化をご覧ください：Zilliz Cloudアップデート：マイグレーションサービス、Fivetranコネクター、マルチレプリカ、その他
各ベクトル検索ソリューションを選択するタイミング
ベクターサーチ・ライブラリー**を選択する場合：
- 小規模から中規模の比較的静的なデータセットを持っている。
- インデックス作成と検索アルゴリズムを完全にコントロールしたい。
- 既存のシステムに検索を組み込み、インフラを管理できる。
目的別ベクターデータベース**を選択する場合：
- 分散システムで数十億ベクトルまで拡張する必要がある。
- データセットが頻繁に変更され、リアルタイムの更新が必要な場合。
- ストレージ、スケーリング、クエリの最適化を代行してくれるマネージドソリューションを好む。
まとめると、ベクトル検索ライブラリ は、スピードとメモリ効率が優先されるが、運用の複雑さは最小限の、よりシンプルで小規模なユースケースに最適である。これとは対照的に、目的別ベクターデータベース は、動的なデータ処理、スケーラビリティ、使いやすさが要求される大規模なプロダクショングレードのシステム向けに設計されており、多くの場合、複雑なアプリケーションを管理する開発者に大きな運用上のメリットをもたらします。
異なるベクトル検索ソリューションの評価と比較
さて、さまざまなベクトル検索ソリューションの違いはわかった。次の疑問は、検索アルゴリズムが正確な結果を確実に、しかも高速に返すにはどうすればいいか？様々なANNアルゴリズムの有効性を、特に規模に応じてどのように評価するか？
これらの質問に答えるには、ベンチマークツールが必要である。そのようなツールは数多くあるが、最も効率的なものとして2つが挙げられる：**ANNベンチマーク](https://zilliz.com/glossary/ann-benchmarks)とVectorDBBenchである；
ANNベンチマーク
ANN Benchmarks](https://zilliz.com/glossary/ann-benchmarks) (Approximate Nearest Neighbor Benchmarks)は、様々な近似最近傍(ANN)アルゴリズムの性能を評価・比較するために設計されたオープンソースプロジェクトです。高次元ベクトル探索などのタスクで異なるアルゴリズムをベンチマークするための標準化されたフレームワークを提供し、開発者や研究者が様々なデータセットで探索速度、精度、メモリ使用量などのメトリクスを測定することを可能にします。ANN-Benchmarksを使うことで、Faiss、Annoy、HNSWlibなどのライブラリにあるようなアルゴリズムの速度と精度のトレードオフを評価することができます。
ANN Benchmarks GitHubリポジトリ： https://github.com/erikbern/ann-benchmarks
ANNベンチマークウェブサイト： https://ann-benchmarks.com/
ベクターDBBベンチ
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、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る。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る。
VectorDBBench GitHubリポジトリ**: https://github.com/zilliztech/VectorDBBench
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).** で主流のベクターデータベースのパフォーマンスを簡単に見てみよう；
VectorDB評価のテクニックと洞察：
- 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)
- 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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