LanceDB vs Neo4j 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Neo4jを比較する前に、まず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)でも重要な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**。
LanceDBはサーバーレスのベクトル・データベースであり、Neo4jはベクトル検索をアドオンとして持つグラフ・データベースである。この記事では、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。
Neo4j: 基礎編
Neo4jのベクトル検索により、開発者はグラフ全体の類似データを検索するためのベクトルインデックスを作成することができます。これらのインデックスは、ベクトル埋め込み（テキスト、画像、音声のようなデータの意味を捉えた数値表現）を含むノード・プロパティで動作します。システムは4096次元までのベクトルと、コサインおよびユークリッド類似性関数をサポートしている。
この実装では、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）グラフを使用して、高速な近似k-最近傍検索を行う。ベクトル・インデックスに問い合わせを行う際、検索したい近傍ノードの数を指定すると、システムは類似度スコア順にマッチするノードを返す。これらのスコアは0～1で、高いほど類似度が高い。HNSWアプローチは、類似ベクトル間のつながりを保持し、システムがベクトル空間の異なる部分に素早くジャンプできるようにすることでうまく機能します。
ベクトル・インデックスの作成と使用は、クエリ言語を通して行います。CREATE VECTOR INDEX コマンドでインデックスを作成し、ベクトルの次元や類似関数などのパラメータを指定することができます。システムは設定された次元のベクトルだけがインデックスされることを確認します。これらのインデックスのクエリはdb.index.vector.queryNodesプロシージャで行われ、インデックス名、結果数、クエリベクトルを入力として受け取ります。
Neo4jのベクトルインデックスには、ベクトル表現を圧縮することでメモリ使用量を削減する量子化のようなパフォーマンス最適化があります。ノードあたりの最大接続数(M)や、挿入時に追跡される最近傍の数(ef_construction)などのパラメータで、インデックスの動作を調整できます。これらのパラメータによって精度と性能のバランスをとることができるが、ほとんどのユースケースではデフォルトのままで十分である。また、システムはバージョン5.18から関係ベクトルインデックスをサポートしているので、関係プロパティで類似データを検索することができる。
これにより、開発者はAIを活用したアプリケーションを構築することができる。グラフクエリとベクトル類似性検索を組み合わせることで、アプリケーションは完全一致ではなく、意味的な意味に基づいて関連データを見つけることができる。例えば、映画の推薦システムは、グラフ構造を使用して、推薦がユーザーの好みと同じジャンルまたは時代から来ることを保証しながら、類似した映画を見つけるためにプロット埋め込みベクトルを使用することができます。
主な違い
検索テクノロジー
LanceDBは、ベクトル検索にIVF_PQ (Inverted File with Product Quantization)を使用し、データの分割とベクトルの圧縮を行います。Neo4jはHNSW(Hierarchical Navigable Small World)グラフを実装しており、類似したベクトルを接続して高速なナビゲーションを実現している。
データ管理
LanceDBはベクトルデータを得意とし、ベクトルと従来の検索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。Neo4jはリレーションシップによるデータ接続に優れており、ベクトルの類似性とグラフのリレーションシップの両方を必要とするアプリケーションに威力を発揮する。
パフォーマンスとスケール
LanceDBの列フォーマットとベクトル圧縮は、メモリ使用量とクエリ速度を最適化します。Neo4jのHNSW実装は、精度とパフォーマンスのバランスをとるために、量子化と調整可能なパラメータ（M、ef_construction）を含んでいます。
セットアップと開発
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、Rustコアにより複数のプログラミング言語をサポートする。Neo4jはスタンドアロン・データベースとしてより多くのセットアップを必要とするが、ベクトル操作のための成熟したクエリ言語を提供する。
統合オプション
LanceDBはAIワークフローや既存のバックエンドと簡単に統合できる。Neo4jは、伝統的なデータベース操作とグラフ分析のための広範なエコシステムを提供します。
コスト構造
LanceDBはオープンソースであり、組み込みで動作させることができるため、運用コストを削減できる可能性があります。Neo4jのエンタープライズ機能と専用ホスティングはコストを増加させますが、追加機能を提供します。
##それぞれを選択するタイミング
ベクトル検索が主な要件となるAIファーストのアプリケーション、特に組み込み型デプロイメントにはLanceDBを選択する。推薦システム、セマンティック検索エンジン、画像類似ツールなど、複雑な関係なしに高速なベクトル演算が必要な場合に最適です。LanceDBは、サーバーレスアーキテクチャ、モバイルアプリ、またはベクトル検索の高いパフォーマンスを維持しながら運用のオーバーヘッドを最小限に抑えたい場合に効果的です。
アプリケーションにベクトル類似性と複雑な関係モデリングの両方が必要な場合は、Neo4jの方が良い選択だ。セマンティック検索によるナレッジグラフ、類似性検索とパターン分析を組み合わせた不正検知システム、あるいはコンテンツの類似性とユーザー関係パターンの両方を考慮するレコメンデーション・エンジンに最適です。Neo4jの成熟したエコシステムは、グラフの関係性がベクトル検索機能と同じくらい重要なエンタープライズアプリケーションにとって特に価値があります。
要約
LanceDBとNeo4jの選択は簡単です。LanceDBはアプリケーションのコア要件に最適です。LanceDBは軽量で、組み込み可能で、ベクトル検索に最適化されているので、AIアプリケーションに最適です。Neo4jが強力なのは、伝統的なグラフデータベースの機能とベクトル検索を組み合わせているため、関係分析と類似検索の両方を必要とするアプリケーションのための完全なソリューションだからだ。デプロイ環境、スケーラビリティのニーズ、アプリがベクトル操作とグラフ関係のどちらを必要としているかを考慮して決定しよう。どちらもアクティブなので、現在と将来のニーズに照らし合わせて最新機能を評価してください。
LanceDBとNeo4jの概要を知るにはこれを読んでほしいが、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の比較の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で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、強力だが異なるこれら2つのアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。
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使ってテストし比較し、自分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: 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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