LanceDB vs Rockset 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Rockset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よう；
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(LLMs)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ターデータベースであり、Rocksetはベクター検索をアドオンとして持つ検索・分析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。
Rockset：概要とコアテクノロジー
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む、構造化・非構造化データのリアルタイム検索・分析データベースです。リアルタイムにデータを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行することができるため、瞬時の洞察を必要とするアプリケーションに最適です。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速イベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理できます。
Rocksetの主な特徴の一つは、ミュータブルなRocksDB上に構築されたコンバージド・インデクシングです。これにより、ベクターとメタデータをインプレースで更新できるため、データが頻繁に変更されるシナリオでは非常に効率的です。Rocksetは最大40MBまでのドキュメントを扱うことができ、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているので、幅広いベクトル埋め込みユースケースに適しています。
Rocksetはコアにベクトル検索を内蔵しています。KNN (K-Nearest Neighbors) と ANN (Approximate Nearest Neighbors) 検索をサポートし、スケーラビリティのために分散 FAISS インデックスを使用しています。Rocksetはアルゴリズムにとらわれないので、独自の検索実装を選択することができます。コストベースのオプティマイザは、最適なパフォーマンスを得るためにKNNとANNの検索方法を動的に選択することができます。
ベクトル検索用のRocksetのユニークな点は、検索、ANN、列インデックス、行インデックスを1つにまとめたコンバージド・インデックスです。つまり、様々なクエリーパターンをすぐに扱うことができるのです。Rocksetはメタデータフィルタリングとハイブリッド検索もサポートしている。オプティマイザが最も効率的なクエリパスを選択します。複数のANNフィールドを横断して検索することができ、マルチモーダルモデルをサポートし、クエリーインターフェイスにはSQLとREST APIの両方が用意されている。
主な違い
検索方法
LanceDBは、IVF_PQインデックスを使用したk-Nearest Neighbor (kNN)および Approximate Nearest Neighbor (ANN)検索をサポートするベクトル類似性検索を備えています。このインデックスはデータを分割し、ベクトル圧縮のために積量子化を適用する。LanceDBは、セマンティック検索とキーワードベース検索を組み合わせたハイブリッド検索もサポートしており、レコメンデーションシステムやパーソナライズド検索のような複雑なユースケースに最適です。
RocksetはConverged Indexingフレームワークにベクトル検索を含み、分散FAISSインデックスを使用する。これはANN検索とkNN検索をサポートし、最高のパフォーマンスを実現するために2つの検索を動的に最適化することができます。Rocksetの柔軟性はマルチモーダル検索にまで及び、異なるデータ型にまたがるクエリーを可能にする。
データ
LanceDBは、組み込みストレージ、スカラーおよびフルテキストインデックスを備え、マルチモーダルデータを得意とします。構造化データ、半構造化データ、非構造化データを扱うことができ、堅牢なメタデータ・フィルタリング機能を備えている。
Rocksetは、イベントストリームや変更データキャプチャ（CDC）など、リアルタイムのデータ取り込みと更新のために設計されている。そのミュータブルなRocksDB基盤は、エンベッディングやメタデータのインプレース更新を可能にし、ダイナミックで高速なデータに最適です。
スケーラビリティとパフォーマンス
LanceDBはスケーラブルで、組み込み、サーバーレス、既存のバックエンドをサポートしています。つまり、ローカル開発から大規模アプリケーションまで対応できる。
Rocksetは分散アーキテクチャとリアルタイム処理が特徴だ。ビッグデータ用に水平にスケールし、秒単位の結果を必要とする高スループットのアプリケーションに対応できる。
柔軟性とカスタマイズ
LanceDBは、開発者に優しいAPI、多言語サポート、カスタマイズ可能な検索メトリクス（ユークリッド距離、余弦類似度、ドット積など）を備えています。検索動作やフィルタリングをきめ細かくコントロールしたい開発者向けです。
RocksetはSQLとREST APIを持ち、アルゴリズムにとらわれないベクトル検索ができる。コスト・ベースのオプティマイザーが自動的に最適なクエリ実行経路を選択するため、ユーザーはクエリを実行する必要がない。
統合とエコシステム
LanceDBはAIやMLのワークフローとうまく統合され、検索エンジンやレコメンデーションシステムへの組み込みや検索が容易です。オープンソースであるため、コミュニティによる貢献と拡張性がある。
Rocksetは、Kafka、Kinesis、Snowflakeを含む主要なデータパイプラインと統合されている。ストリーミング・データの取り込みとリアルタイム分析をサポートしているので、低レイテンシーの結果を必要とするアプリケーションに最適だ。
使いやすさ
LanceDBはシンプルで明確なドキュメントがあり、セットアップも簡単です。汎用性が高いので、さまざまな環境、組み込み、サーバーレスでデプロイできる。
Rocksetは、高度なインデックス作成とクエリ最適化機能を備えているため、学習曲線はより険しい。しかし、そのドキュメントとSQLベースのクエリ・インターフェースが、これを軽減するのに役立っている。
コスト
LanceDBはオープンソースであるため、特に自社でインフラを管理するチームにとっては初期費用を抑えることができる。組み込みやサーバーレスで運用すれば、さらにコスト効率が高まる。
Rocksetはマネージド・サービスなのでメンテナンスは簡素化されるが、ビッグデータや複雑なクエリではコストが高くつく可能性がある。
セキュリティ
どちらも暗号化や認証といった基本的なセキュリティ機能を備えている。Rocksetは、規制された業界のコンプライアンスに必要とされるロールベースアクセスコントロール(RBAC)のようなエンタープライズグレードの機能を持っている。
LanceDBを使用する場合
LanceDBは、大規模なベクトル類似検索を必要とする推薦システムや検索エンジンのようなAIアプリケーションを構築する開発者やエンジニアに最適です。kNN検索やANN検索、ハイブリッド検索機能により、複雑な検索やフィルタリングを必要とするアプリケーションに最適です。マルチモーダルデータとオープンソースにより、費用対効果が高く、組み込み中心のワークフローに組み込み可能です。また、柔軟なデプロイメント（組み込み、サーバーレス、既存のバックエンド）が可能なため、ローカルの開発環境からプロダクション・グレードのシステムまで対応できる。
Rocksetを使うとき
Rocksetは、特に高速なデータストリームや動的なデータセットを扱う場合、リアルタイムの分析や検索に最適です。Converged Indexing（ベクトル、カラムナ、フルテキストインデックス）は幅広いクエリパターンをサポートするので、低レイテンシーでの洞察やベクトル検索と構造化データクエリの組み合わせを必要とするアプリケーションに最適です。KafkaやSnowflakeのような一般的なデータパイプラインとの強力な統合により、リアルタイムの業務ダッシュボードや分析ワークロードに最適です。エンタープライズ・グレードのセキュリティとスケーラビリティを備えたマネージド・サービスを求めるチームには、Rocksetは良い選択だ。
まとめ
LanceDBとRocksetは異なるユースケースのための異なるツールだ。LanceDBは、軽量で開発者に優しい設計と柔軟なデプロイメントオプションにより、AI中心のアプリケーションを組み込むのに適している。Rocksetは、強力なインデックス作成とマネージド・サービス・モデルにより、リアルタイム分析や多様なクエリー・パターンに適している。最終的には、ユースケース、データの種類、パフォーマンス要件、運用設定によって異なります。アプリケーションのニーズを評価し、目的に合ったツールを選択しましょう。
LanceDBとRockset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。その助けとなるツールのひとつが、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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