HNSWlibとVoyagerの比較：GenAIアプリケーションに適したベクトル検索ツールの選択
ベクトル検索は、高次元のデータポイント間の類似性を見つけることがゲームであるAIアプリケーションにおいて鍵となります。HNSWlibやVoyager**のようなツールは、効率的に最近傍検索を実行するように設計されているので、システムは大規模なデータセットから関連するアイテムを素早く取り出すことができる。HNSWlibはその速度と正確さで人気を博しているが、VoyagerはHNSWlibの限界に対処するためにSpotifyが追加した最新のものだ。
この記事ではこの2つを比較し、それぞれの特徴や長所、どのように違うのかを説明します。
ベクター検索とは？
HNSWlibとVoyagerの詳細について説明する前に、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高次元空間のベクトル(データポイント)を見つけます。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、retrieval augmented generation (RAG)、大規模言語モデル(LLMs)に余分な文脈情報を提供することでその出力を補強する技術、においても重要な役割を果たしている。
市場には、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あります：
- HNSWlibやVoyager. などの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。
HNSWlib とは？概要
HNSWlib](https://github.com/nmslib/hnswlib)は、近似最近傍探索(ANNS)のためのオープンソースライブラリです。Hierarchical Navigable Small World (HNSW) アルゴリズムに基づいて構築されており、 データ点をノードとするグラフベースの構造を形成します。HNSWlib はこのグラフをナビゲートして近似近傍を素早く見つけるので、 ベクトル探索に非常に効率的です。
HNSWlib の特徴と長所
- HNSW アルゴリズム:** HNSWlib のパワーの中核は HNSW アルゴリズ ムです。HNSW アルゴリズムは、多層グラフ構造を使用し、データ点の 近接度に基づいて移動し、最近傍を見つけます。
- スピードと精度:** HNSWlib はスピードと精度のバランスで知られています。精度を大きく損なうことなく高速な結果を得ることができるため、高品質な最近傍探索結果を必要とするユースケースに適しています。
- メモリ効率**：HNSWlib は大規模なデータセットを処理できる一方で、 メモリフットプリントが小さいので、 メモリが限られたアプリケーションに適しています。
- スケーラビリティ:** HNSWlib は数百万エントリのデータセットまで拡張可能。
- 柔軟性:** HNSWlib では、精度や再現率などの検索パラメータを調整し、使用ケースに 最適化することができます。
HNSWlib は、そのスピード、柔軟性、信頼性から、ANN 検索タスクに最適な選択肢となっています。
Voyager とは？概要
VoyagerはSpotifyの最新の最近傍探索ライブラリで、HNSWlibを広範囲に使用し、改善すべき点を特定した後に構築されました。HNSWlibと同様にHNSWアルゴリズムをベースにしていますが、Voyagerにはいくつかの最適化と追加機能があり、より実運用環境に適したものになっています。
Voyager の特徴と長所
- Voyager は HNSWlib のスピードと精度をベースに、より高速な検索と、特に複雑な大規模アプリ ケーションではより高い精度を実現します。
- メモリ効率**：Voyager は E4M3 8 ビット浮動小数点表現を使用し、インデックス作成時に HNSWlib と比較して少ないメモリ使用量で高次元データを扱うことができます。
- マルチスレッドとスケーラビリティ:** Voyager は完全にマルチスレッド化されたインデックス作成とクエリをサポー トしており、特に分散環境やクラウド環境において、HNSWlib よりも大きなデー タセットを扱うことができます。
- 言語サポート:** HNSWlib が主に Python ライブラリであるのに対して、Voyager は Python と Java の両方をサポートしており、複数の言語のサポートを必要とする本番環境に対してより柔軟なものとなっています。
- Voyager は、フォールトトレラントインデックスファイル、破損検出、Google Cloud 統合などの機能を備え、企業での利用を想定して設計されています。
Voyager は、HNSWlib の強固な基盤に、最新の大規模システムに適した機能を追加しています。
HNSWlib と Voyager の主な違い
検索方法
HNSWlib と Voyager はどちらも HNSW アルゴリズムを使用しており、最近傍検索の速度と精度で知られています。しかし、Voyager には HNSWlib よりも高速でメモリ効率を高める最適化が施されています。例えば、Voyagerのマルチスレッドインデックス作成は、大規模なデータセットをより高速に処理することができ、最適化されたメモリ処理はリソース消費を削減し、エンタープライズアプリケーションにより適しています。
データ
どちらのツールも高次元のベクトルデータを扱うが、Voyagerはより大規模なクラウドベースの環境に適した機能を備えている。VoyagerはGoogle Cloud Servicesからのストリーミングデータとフォールトトレラントインデックスファイルをサポートしているため、分散システムの信頼性が高い。HNSWlibはローカルでのセットアップや小規模なアプリケーションには適しているが、複雑な環境ではVoyagerの方が汎用性が高い高度なデータ処理機能がない。
スケーラビリティとパフォーマンス
HNSWlib はすでにスケーラブルで、ほとんどのユースケースでうまく動作する。しかし、Voyagerはマルチスレッド機能を備えており、大規模なデータセットや並列処理が必要な環境を扱う場合に有利です。Voyagerはインデックスの作成とクエリを並列に行うことができ、大規模システムの処理時間を短縮する。また、8ビット浮動小数点表現のようなメモリ最適化により、より少ないメモリでより大きなデータセットを扱うことができ、HNSWlibよりもリソース効率が高い。
柔軟性とカスタマイズ
どちらのライブラリも検索パラメータに関して柔軟性があるが、Voyager は実運用での使用により多くのカスタマイズが可能である。PythonとJavaをサポートしており、より多くの環境に統合できる。また、Google Cloudとの統合やフォールトトレランスなどのクラウドベースの機能により、最新の大規模アプリケーションに適している。HNSWlibは柔軟だが、これらの高度な機能の一部が欠けており、これらの機能が必要な環境ではより制限される。
統合とエコシステム
HNSWlibはPythonベースのワークフローに統合するように設計されているため、機械学習パイプラインや小規模なアプリケーションに適している。しかし、Voyager のような広範な統合機能はない。VoyagerはPython、Java、Google Cloudとの統合をサポートしているため、エンタープライズレベルのデプロイメントではより汎用性が高い。Voyagerは分散システムやクラウドベースの環境を扱うことができるため、複雑なインフラを必要とする組織にとってより包括的なソリューションとなる。
使いやすさ
HNSWlib は、特に Python ユーザーにとって使いやすく、セットアップも簡単です。ANN検索用のシンプルで無駄のないライブラリを求めている人には良いだろう。Voyagerはより高度な機能を持つが、マルチスレッド、フォールトトレランス、クラウド統合のため、学習曲線はやや高い。しかし、PythonとJavaの両方に対応した設計と豊富なドキュメントにより、大規模で複雑なシステムへの統合が容易になっている。
コスト
どちらもオープンソースであり、無料で使用できる。しかし、Voyagerのメモリ効率とマルチスレッドは、大規模またはクラウドベースのデプロイメントにおけるリソース消費を削減し、コスト削減につながります。ここでの判断は、Voyagerの特別なスピード、メモリ効率、機能が、追加された複雑さやインフラコストに見合うかどうかによるだろう。
セキュリティ
HNSWlib にも Voyager にも暗号化やアクセス制御のような組み込みのセキュリティ機能はない。しかし、Voyager のフォールトトレラントインデックスファイルと破損検出機能は、クリティカルなデータ完全性環境にとってより信頼できるものである。
HNSWlibを選択するとき
HNSWlib は以下のような場合に最適です：
- 小規模なアプリケーション**のために、高速で正確な ANN 検索ツールが必要な場合。
- プロジェクトがPythonベースで、Javaサポートを必要としない。
- 高度な耐障害性やクラウド機能が不要なローカル環境、または小規模なデータセットで作業している。
- オーバーヘッドを最小限に抑えた、シンプルで実装が簡単なソリューションを求めている。
Voyager を選ぶとき
Voyagerは以下のような場合に適しています：
- PythonとJavaの両方をサポートする本番環境対応のソリューションが必要な場合。
- プロジェクトに大規模なデータセットが含まれ、インデックス作成とクエリを高速化するためにマルチスレッド処理が必要な場合。
- リソースに制約のある環境で高次元データを扱うためにメモリ効率**が必要です。
- インフラにはクラウドベースの環境があり、Google Cloudとの統合や耐障害インデックスファイルなどの機能が必要です。
- 高度なカスタマイズとエンタープライズレベルのデプロイメント**に最適化されたツールが必要です。
最終的に、HNSWlib と Voyager のどちらを選択するかは、特定のプロジェクト要件に依存します。どちらのツールも強力なパフォーマンスを提供しますが、アプリケーションの規模と複雑さ、利用可能なリソースとインフラストラクチャに合わせて選択する必要があります。
ベクター検索ライブラリと専用ベクターデータベースの比較
HNSWlibやVoyagerのようなベクトル検索ライブラリと、Milvusのような目的別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ますが、その役割は異なります；
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。
要約すると、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。
あらゆ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/
VectorDBBench: オープンソースのベンチマークツール
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)**で主流のベクトルデータベースの性能を見てみよう。
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.
読み続けて
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
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.