LanceDB vs Aerospike AIアプリケーションに適したベクターデータベースの選択
ベクターデータベースとは？
LanceDBとAerospikeを比較する前に、まずは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、特に高次元のベクトルを格納し、クエリするよう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(LLM)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**。
LanceDBはサーバーレスのベクトル・データベースであり、Aerospikeも分散型のスケーラブルなNoSQLデータベースで、ベクトル検索をアドオンとして備えている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
LanceDB: 概要とコアテクノロジー
LanceDBは、大規模なマルチモーダルデータから埋め込みデータを保存、管理、クエリ、検索するAI用のオープンソースベクトルデータベースです。オープンソースのカラム型データフォーマットであるLanceをベースに構築されたLanceDBは、統合が容易で、スケーラビリティとコスト効率に優れています。既存のバックエンドに組み込んだり、クライアントアプリケーションに直接組み込んだり、リモートサーバーレスデータベースとして動作させることができるため、様々なユースケースに対応できる。
ベクター検索はLanceDBの核心である。IVF_PQインデックスを使用した網羅的k-最近傍（kNN）検索と近似最近傍（ANN）検索の両方をサポートしている。このインデックスは、データセットをパーティションに分割し、効率的なベクトル圧縮のために積量子化を適用します。LanceDBはまた、異なるデータ型にわたって検索性能を高めるために、フルテキスト検索とスカラーインデックスを備えています。
LanceDBは、ユークリッド距離、コサイン類似度、ドット積など、ベクトルの類似性に関する様々な距離メトリックをサポートしています。このデータベースでは、セマンティック検索とキーワードベースのアプローチを組み合わせたハイブリッド検索や、メタデータフィールドでのフィルタリングが可能です。これにより、開発者は複雑な検索や推薦システムを構築することができる。
LanceDBの主な利用者は、AIアプリケーション、推薦システム、検索エンジンに携わる開発者やエンジニアである。Rustベースのコアと複数のプログラミング言語をサポートしているため、幅広い技術ユーザーが利用できる。LanceDBは、使いやすさ、スケーラビリティ、パフォーマンスに重点を置いているため、大規模なベクトルデータを扱い、効率的な類似検索ソリューションを探している人にとって最適なツールです。
Aerospike概要とコアテクノロジー
Aerospikeは、高性能なリアルタイムアプリケーション向けのNoSQLデータベースである。ベクトルデータベースのユースケースに適しているように、ベクトルインデックスと検索のサポートが追加された。ベクトル機能はAerospike Vector Search (AVS)と呼ばれ、現在プレビュー中です。Aerospikeから早期アクセスをリクエストできます。
AVSは、ベクター検索用にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスのみをサポートしています。AVSで更新や挿入が行われると、ベクトルを含むレコードデータがAerospikeデータベース（ASDB）に書き込まれ、すぐに表示されます。インデックスを作成するためには、各レコードは、インデックスの指定されたベクトルフィールドに少なくとも1つのベクトルを持つ必要があります。1つのレコードに対して複数のベクトルとインデックスを持つことができるので、同じデータをさまざまな方法で検索することができます。Aerospike では、アップサートされたレコードを特定のセットに割り当てて、監視および操作できるようにすることを推奨しています。
AVSにはインデックスを構築する独自の方法があり、それはすべてのAVSノードで同時並行的に行われます。ベクトルレコードの更新はASDBに直接書き込まれますが、インデックスレコードはインデックスキューから非同期に処理されます。これはバッチで行われ、すべてのAVSノードに分散されるため、AVSクラスタのすべてのCPUコアを使用し、スケーラブルです。Ingestionのパフォーマンスはホストのメモリとストレージレイヤーの構成に大きく依存します。
インデキシングキュー内の各アイテムについて、AVSはインデキシング用のベクトルを処理し、各ベクトルのクラスタを構築し、それらをASDBにコミットします。インデックスレコードには、ベクター自体のコピーと、HNSWグラフの指定されたレイヤーにおけるそのベクターのクラスタが含まれます。インデックス作成には、単一命令、複数データ並列処理のためのベクトル拡張（AVX）を使用する。
クラスタ内のレコードは相互に接続されているため、AVSはインジェスト時にクエリーを行い、インデックスキャッシュに「事前水分補給」を行う。これらのクエリーはクエリーリクエストとしてカウントされず、ストレージレイヤーに対するリードとして表示される。こうすることで、キャッシュに関連データが蓄積され、クエリ性能を向上させることができる。これはAVSがどのようにベクトルデータを扱い、類似検索のためのインデックスを構築し、高次元のベクトル検索に対応できるかを示している。
主な相違点
検索性能と検索方法
LanceDB は、IVF_PQ インデックスを使用し、データをパーティションに分割し、圧縮 のために積量子化を行います。厳密なkNN検索と近似最近傍検索の両方をサポートしています。
Aerospike Vector SearchはHNSW (Hierarchical Navigable Small World)インデックスのみを使用する。ベクトルをノード間で非同期にバッチ処理し、並列処理にはAVX命令を使用します。
データ管理
LanceDB は Lance カラムナフォーマットに基づいて構築されており、構造化データと非構造化 データを扱うことができます。ベクトル類似度とメタデータのフィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索をサポートしています。
AerospikeはベクトルデータをNoSQLデータベースに格納する。各レコードは複数のベクトルとインデックスを持つことができ、更新は即座に可視化されるが、インデックスの構築は非同期である。
スケーラビリティ
LanceDBはアプリケーションに組み込んだり、サーバーレスデータベースとして動作します。列ベースであるため、読み込みの多いワークロードに対して効率的です。
Aerospikeは、利用可能なすべてのCPUコアを使用してインデックス作成をノードに分散します。プリハイドレーション・キャッシュ戦略により、スケール時のクエリ・パフォーマンスを向上させる。
セットアップと使用方法
LanceDBは、Rustコアを通じて複数のプログラミング言語への統合オプションを提供しています。オープンソースの性質は、ソースコードへの直接アクセスとコミュニティのサポートを意味します。
Aerospike Vector Searchは現在プレビュー中で、リクエスト制でアクセスできます。既存のAerospikeのデプロイメントと統合できますが、ベクトル操作には特定の設定が必要です。
コスト構造
LanceDB はオープンソースであり、組み込みで実行できるため、運用コストを削減できる可能性があります。サーバーの導入コストはお客様のインフラに依存します。
Aerospikeは商用ライセンスが必要です。コストには、データベースのライセンスと、データベースとベクトル検索ノードの両方のインフラが含まれます。
セキュリティ
LanceDB は、組み込みで実行する場合、導入環境のセキュリティ機能を継承します。サーバーへのデプロイの場合は、セキュリティ対策を行う必要があります。
Aerospikeは、暗号化、認証、ロールベースのアクセス制御をプラットフォームに組み込んだエンタープライズグレードのセキュリティを提供します。
LanceDBを選ぶとき
LanceDBは、組み込みのベクトル検索機能を必要とするAIアプリケーションを構築するチーム、特に様々なデータタイプやハイブリッド検索要件を扱う場合に最適です。オープンソースであること、カラム型ストレージであること、アプリケーション内で直接実行できることなどから、特に機械学習やレコメンデーションシステムの開発など、技術スタックのコントロールやコスト効率が優先されるプロジェクトに最適です。
Aerospikeを選ぶとき
Aerospike Vector Searchは、既存のNoSQLインフラストラクチャ内で高性能なベクトル演算を必要とする企業環境に適しています。分散コンピューティング機能、厳密なデータ一貫性、エンタープライズグレードのセキュリティ機能を必要とする組織に最適です。このプラットフォームは、大規模な分散システムでリアルタイムのベクトル検索操作を必要とするユースケースで特に優れています。
結論
LanceDBはオープンソースの組み込み型アプローチによって柔軟性とコスト効率を提供し、Aerospikeは堅牢なセキュリティ機能を備えたエンタープライズ規模の分散ベクトル検索を提供します。技術的な要件に合わせて選択する必要があります：組み込みAIアプリケーションやハイブリッド検索のニーズにはLanceDBを、高い一貫性とセキュリティを必要とするエンタープライズグレードの分散システムにはAerospikeを。規模、予算、組み込み型アーキテクチャか分散型アーキテクチャかを主な決定要因として検討してください。
LanceDBとAerospike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。その助けとなるツールの一つが、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パフォーマンス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: オープンソースベクターデータベースベンチマークツール](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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