ChromaとVearchの比較：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
AIやデータ駆動型テクノロジーの進歩に伴い、アプリケーションに適したベクターデータベースを選択することがますます重要になってきている。ChromaとVearchは、この分野における2つの選択肢です。本記事では、これらのテクノロジーを比較することで、プロジェクトのための十分な情報に基づいた意思決定を支援します。
ベクターデータベースとは？
ChromaとVearch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アプリケーションの役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にする。
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(LLM)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation)でも役割を果たしている。
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**。
メタ説明: ChromaとVearchはベクターデータベースである。この記事では、両者のベクター検索機能を比較する。
Chroma**とは？概要
Chromaは、AIアプリケーションの構築プロセスを簡素化する、オープンソースのAIネイティブベクターデータベースです。大規模な言語モデル（LLM）と、それらが効果的に機能するために必要なデータとの橋渡しをする。Chromaの主な目的は、知識、事実、スキルにLLMが簡単にアクセスできるようにすることで、AI搭載アプリケーションの開発を効率化することだ。Chromaの中核は、ベクターデータを管理するためのツールを提供することで、開発者はエンベッディング（データのベクター表現）を関連するメタデータとともに保存することができる。この機能は、多くのAIアプリケーションにとって非常に重要であり、ベクトル関係に基づく効率的な類似検索やデータ検索を可能にします。
Chromaの主な強みのひとつは、シンプルさと開発者の生産性を重視していることだ。Chromaの開発チームは、開発者がベクトル検索機能をアプリケーションに素早く統合できるよう、直感的なインターフェイスを作ることを優先した。使いやすさを重視するあまり、パフォーマンスが犠牲になることはありません。Chromaは高速かつ効率的に設計されているため、さまざまなアプリケーションに適している。Chromaはサーバーとして動作し、PythonとJavaScript/TypeScriptの両方に対応したクライアントSDKを提供します。
Chromaの機能は、関連するエンベッディングのグループであるコレクションの概念を中心に展開されます。Chromaのコレクションにドキュメントを追加すると、システムは自動的にトークン化し、指定されたエンベッディング関数（指定されていない場合はデフォルトの関数）を使ってエンベッディングを行います。この処理により、生データは効率的に検索できるベクトル表現に変換される。エンベッディングとともに、Chromaでは各文書のメタデータを保存することができ、これにはデータのフィルタリングや整理に役立つ追加情報を含めることができます。Chromaは柔軟なクエリーオプションを提供しており、ベクトル埋め込みまたはテキストクエリーのいずれかを使用して類似文書を検索し、ベクトルの類似性に基づいて最も近い一致を返します。
Chromaはいくつかの点で際立っている。ChromaのAPIは直感的で使いやすいように設計されており、ベクターデータベースを初めて使う開発者でも学習曲線が少なくなっている。Chromaは様々なタイプのデータをサポートし、様々なエンベッディングモデルに対応しているため、ユーザーは特定のユースケースに最適なアプローチを選択することができる。Chromaは、他のAIツールやフレームワークとシームレスに統合できるように構築されており、複雑なAIパイプラインに適している。さらに、Chromaはオープンソース（ライセンスはApache 2.0）であるため、透明性が高く、コミュニティ主導の改善やカスタマイズが可能です。Chromaチームは、マネージドサービス（Hosted Chroma）の計画や様々なツールの改善など、積極的に機能強化に取り組んでおり、継続的な開発とサポートへのコミットメントを示している。
Vearch** とは？概要
Vearchは、高速で効率的な類似検索を必要とするAIアプリケーションを開発する開発者のためのツールです。超強力なデータベースのようなものだが、通常のデータを保存する代わりに、最新のAI技術の多くを支えるトリッキーなベクトル埋め込みを扱うように構築されている。
Vearchの最もクールな点は、そのハイブリッド検索だ。ベクトルによる検索（類似した画像やテキストを見つけることを想像してほしい）と、数値やテキストのような通常のデータによるフィルタリングができる。そのため、「このような商品を探す、ただし電子機器カテゴリーで500ドル以下」というような複雑な検索も可能だ。何百万ものベクトルからなるコーパスをミリ秒単位で検索できるのだ。
Vearchはニーズに応じて成長するように設計されている。クラスタのセットアップを使用し、コンピュータのチームが一緒に働くようなものだ。異なるタイプのノード（マスター、ルーター、パーティション・サーバー）があり、メタデータの管理からデータの保存や計算まで、異なるジョブを処理する。これにより、Vearchはデータの増加に合わせてスケールアウトし、信頼性を高めることができる。より多くのデータやトラフィックを処理するために、汗をかくことなくマシンを追加することができます。
開発者にとっては、Vearchは生活を容易にする素晴らしい機能をいくつか備えている。リアルタイムでインデックスにデータを追加できるので、検索結果は常に最新の状態に保たれます。複雑なデータに便利な、1つのドキュメントに複数のベクトル・フィールドをサポートする。また、Python SDKも用意されており、迅速な開発とテストが可能だ。Vearchは、インデックス作成方法（IVFPQとHNSW）に柔軟性があり、CPUとGPUの両方のバージョンをサポートしているので、特定のハードウェアやユースケースに合わせて最適化することができます。レコメンデーションシステム、類似画像検索、または高速な類似マッチングを必要とするAIアプリの構築など、Vearchはそれを効率的に実現するツールを提供します。
##主な違い
ベクトル検索にChromaとVearchのどちらを選ぶか？どちらもベクターデータベースの分野で目的を果たしますが、問題へのアプローチは異なります。主な違いを説明します。
検索方法とパフォーマンス
Chromaは、ベクトル類似度検索にシンプルなアプローチを採用しています。Chromaは埋め込みを処理するので、細かいことに煩わされることなく、データの検索を開始することができます。Chromaは、ベクトル埋め込み検索でも、テキストクエリによる検索でも、簡単です。
一方Vearchは、ハイブリッド検索システムにより、より高度な検索機能を備えている。つまり、ベクトル類似検索と従来のデータベースフィルタリングを組み合わせることができ、複雑なクエリが必要な場合に非常に強力です。例えば、価格帯やカテゴリーのフィルターを適用しながら類似商品を検索することができる。Vearchは特に高速で、数百万のベクトルでもミリ秒の検索時間です。
データとストレージ
Chromaのデータ管理は、関連する埋め込みデータのコンテナであるコレクションを中心に行われています。コレクション内の各アイテムには、ベクトル埋め込みだけでなく、メタデータやオリジナルドキュメントも格納できます。このため、アプリケーションに適した方法で、データを簡単に整理して取り出すことができます。
Vearchは、データ保存に対してより柔軟なアプローチを取っています。ドキュメントごとに複数のベクターフィールドを使用でき、リアルタイムでインデックスを作成できるため、新しいデータを追加しても検索結果は常に最新の状態に保たれる。Vearchには、IVFPQやHNSWのような異なるインデックス作成方法があるので、ユースケースに合わせて最適化することができます。この柔軟性は、構造化データと非構造化データの両方を扱う場合にも適用されます。
スケーラビリティ
スケーリングに関しては、Chromaはシングルサーバーのセットアップでシンプルに保ちます。これは、シンプルさとメンテナンスのしやすさが重要な、小規模から中規模のアプリケーションに適しています。このシンプルなアーキテクチャは、運用上のオーバーヘッドが少なく、管理が容易であることを意味します。
Vearchはより複雑だが強力な分散アーキテクチャを持つ。システム管理用のマスター・ノード、リクエスト処理用のルーター・ノード、データ・ストレージ用のパーティション・サーバーだ。この分散型アプローチは、増大するデータと高いパフォーマンスを扱う必要がある大規模な導入に適しています。
統合
Chromaは、PythonとJavaScript/TypeScriptのSDKを通じて強力なインテグレーションを提供している。これにより、既存のアプリにベクトル検索を簡単に追加することができる。このシステムは様々なAIツールやフレームワークと連動するように設計されているため、AIを多用するプロジェクトに適しています。
VearchはPython SDKを通じて同様の統合機能を持っているが、パフォーマンスのためにGPUを使用することもできる。これは特にハイパフォーマンス・コンピューティング環境で有用だ。GPUハードウェアを持っていない場合、VearchにはCPUバージョンもあり、それでもかなり速い。
ユーザビリティ
Chromaは、使いやすく理解しやすいAPIで、開発者の体験を優先している。エンベッディングを含め、多くの複雑な操作をChromaが代行してくれるため、データベースの代わりにアプリの開発に集中することができます。ドキュメントはわかりやすく丁寧なので、簡単に使い始めることができます。
Vearchは、シンプルさよりも柔軟性とパワーを優先しています。これは、より多くの設定オプションと高度な機能を意味しますが、学習曲線が急であることも意味します。分散アーキテクチャは、より多くのセットアップ知識と継続的なメンテナンスを必要とします。しかし、この複雑さによって、システムがどのように機能するかをよりコントロールできるようになります。
コストと導入
ChromaはApache 2.0ライセンスのオープンソースであり、Hosted Chromaというマネージドサービスも近々提供される予定です。シンプルなアーキテクチャは、運用コストの削減と導入の容易さを意味します。複雑なインフラを管理する必要がないため、時間とコストを節約できます。
Vearchもオープンソースだが、分散システムなのでより多くのリソースを必要とする。複数のノードと複雑なインフラを管理する必要があり、運用コストが増加する。しかし、追加機能やスケーラビリティが必要であれば、その価値はあるかもしれない。
Chroma vs Vearch：実践ガイド
いつChromaを選ぶべきか
Chromaは、実装のスピードと使いやすさが重要な場合に最適だ。インフラ管理なしでベクトル検索を必要とするAIアプリケーションを構築する新興企業や開発チームに最適です。Chromaは、セマンティック文書検索、コンテンツ推薦システム、AIによる検索機能など、単純な類似検索を伴うプロジェクトで、データセットが小規模から中規模の場合に最適です。自動エンベッディングとシンプルなAPIにより、ベクターデータベースに慣れていないチームや、ラピッドプロトタイピングやMVP開発に取り組んでいるチームに最適です。
Vearchを選ぶとき
Vearchは、大規模な分散データに対してハイパフォーマンスなハイブリッド検索を必要とするアプリケーションに最適です。Vearchは、価格やカテゴリーフィルター付きの商品類似検索を必要とするeコマースプラットフォームや、GPUアクセラレーションを必要とする大規模画像認識システムのように、従来のフィルタリングとベクトル類似検索を組み合わせる必要があるエンタープライズアプリケーションに最適です。Vearchの分散アーキテクチャは、複雑なインフラストラクチャを管理する技術的専門知識を持ち、ミリ秒レベルの応答時間で何百万ものベクトルを処理する必要がある組織に最適です。
結論
結局のところ、シンプルさ対スケーラビリティとパワーということになる。Chromaは開発者の体験と実装のスピードに優れており、インフラストラクチャーのオーバーヘッドなしにベクトル検索を追加したいチームに最適だ。その強みは、シンプルさとAIフレームワークとの統合にある。Vearchはセットアップとメンテナンスが必要だが、大規模なアプリケーション、特にハイブリッド検索とGPUアクセラレーションが必要な場合に、より高いパフォーマンスと柔軟性を提供する。より迅速な開発とシンプルなニーズにはChromaを、パフォーマンスと複雑な検索要件をスケールアップするにはVearchを。
本記事ではChromaとVearchの概要を説明するが、特定のユースケースに基づいてこれらのデータベースを評価することが重要である。このプロセスを支援するツールの一つが、ベクターデータベースのパフォーマンスを比較する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あるVectorDBBenchである。最終的には、特定のデータセットとクエリーパターンによる徹底的なベンチマークが、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、強力でありながら異なるこの2つのアプローチの間で、十分な情報に基づいた決断を下すために不可欠となる。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・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ます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた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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