LanceDB vs Vald 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Vald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、照会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、Valdはベクトル・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。

Vald：概要とコアテクノロジー

Vald は膨大なベクトルデータを高速に検索するための強力なツールです。何十億ものベクトルを扱えるように構築されており、ニーズが大きくなるにつれて簡単に拡張することができます。Vald の素晴らしいところは、NGT と呼ばれる超高速アルゴリズムを使って類似ベクトルを見つけることです。

Valdの最も優れた特徴の一つは、インデックスの処理方法です。通常、インデックスを作成する場合、すべてを停止しなければならない。しかし、Valdは賢い。インデックスを異なるマシンに分散させるので、インデックスが更新されている間も検索を続けることができる。さらに、Valdはインデックス・データを自動的にバックアップするので、何か問題が発生してもすべてを失う心配はない。

Valdは様々なセットアップにフィットするのが素晴らしい。データの出入りをカスタマイズできるので、gRPCとの相性も良い。また、クラウド上でスムーズに動作するように構築されているため、必要なときにコンピューティングパワーやメモリを簡単に追加することができる。Valdはデータを複数のマシンに分散させるので、膨大な量の情報を処理するのに役立つ。

Valdが持つもうひとつの巧妙なトリックは、インデックスの複製だ。各インデックスのコピーを異なるマシンに保存する。つまり、1台のマシンに問題が発生しても、検索は問題なく行えるということだ。Valdは自動的にこれらのコピーのバランスをとるので、心配する必要はない。これらのことから、Valdは大量のベクターデータを迅速かつ確実に検索する必要がある開発者にとって、確かな選択肢となる。

主な相違点

検索技術と検索方法

LanceDB は、近似最近傍 (ANN) 検索と k-nearest neighbors (kNN) 検索に IVF_PQ を使用します。IVF_PQ は、データセットを分割し、ベクトル圧縮に積量子化を使用します。

Valdはベクトルの類似性検索にNGTを使用する。これにより、Valdは大規模なベクトルデータセットを高速に検索できる。

データ管理

LanceDB は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ています。全文検索とスカラー・インデックスにより、複数のデータタイプをサポートしています。ユークリッド距離、コサイン類似度、ドット積を含む様々な距離メトリクスをサポートしています。メタデータ・フィールドをフィルタリングしながら、セマンティック検索とキーワード・ベースの検索を組み合わせることができる。

Valdは、数十億のベクトルを扱えるように設計された、スケールの大きなベクトルデータ管理に重点を置いている。そのインデックス作成システムは分散されたマシン上で動作するため、インデックスの更新中でも継続的に検索を行うことができます。

スケーラビリティ

LanceDBは、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、リモートのサーバーレスデータベースとして使用したりと、様々な方法で展開可能です。そのため、多くのユースケースに柔軟に対応できます。

Valdは分散型であり、データは複数のマシンにまたがる。インデックス・レプリケーションやマシン間の自動バランシングなどの機能がある。このアーキテクチャは、大量のデータでもパフォーマンスを維持するのに役立つ。

統合と使用

LanceDBは、Rustベースのコアのおかげで複数の言語をサポートしています。AIアプリケーション、レコメンデーションシステム、検索エンジンの開発者やエンジニア向けです。

ValdはgRPCやクラウド環境と統合できる。カスタマイズ可能なデータ入出力プロセスがある。システムはマシン間のデータ分散と複製を管理する。

システムの信頼性

LanceDBは提供された情報の中でバックアップについて言及していないが、費用対効果と統合の容易さについて言及している。

Valdはインデックスデータの自動バックアップとレプリケーションを備えている。1台のマシンに障害が発生しても、分散されたコピーによってシステムは稼働し続けます。これらのコピーの自動バランシングにより、システムの信頼性が保たれます。

いつLanceDBを選択するか

LanceDBは、バックエンドへの組み込み、クライアントアプリケーションへの組み込み、サーバーレスソリューションとしての組み込みなど、さまざまなセットアップで実行できる汎用性の高いベクトルデータベースが必要な場合に適した選択肢です。そのカラム型データフォーマット、複数の検索タイプ（ハイブリッドセマンティック検索とキーワード検索を含む）のサポート、様々な距離メトリクスを扱う能力は、ベクトルと一緒に異なるタイプのデータを扱う必要があるAIアプリケーションやレコメンデーションシステムに特に適しています。

Valdを選ぶとき

Valdは、高い信頼性が要求される分散環境で何十億ものベクトルを扱う必要がある場合に、最適な選択肢として際立っています。更新中の継続的な検索を可能にする分散インデックスシステムは、自動バックアップ機能とマシン間のインデックス複製を組み合わせることで、システムのダウンタイムが許容されず、複数のマシンで水平方向に拡張する能力が必要な大規模な生産環境に特に適しています。

結論

LanceDBとValdのどちらを選択するかは、特定のスケーリング・ニーズとデプロイの好みによる。LanceDBは、多様なデプロイオプションを提供し、さまざまなデータタイプや検索方法を強力にサポートするため、多様なAIアプリケーションに最適です。分散アーキテクチャと、レプリケーションと自動バックアップによる信頼性に重点を置くValdは、何十億ものベクトルを効率的に処理することが重要な大規模な本番環境に優れています。規模、展開の柔軟性、信頼性のニーズなど、特定の要件に基づいて決定する必要があります。

LanceDBとVald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: 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)