オープンサーチとディープレイク：GenAIアプリケーションに適したデータベースの選択

AI主導のアプリケーションが進化する中、これらの進化をサポートするベクトル検索機能の重要性はいくら強調してもしすぎることはない。このブログ記事では、ベクトル検索機能を持つ2つの著名なデータベースについて説明する：OpenSearchとDeep Lakeだ。それぞれ、レコメンデーション・エンジン、画像検索、セマンティック検索などのアプリケーションに不可欠な機能であるベクトル検索を扱うための堅牢な機能を提供している。私たちのゴールは、開発者やエンジニアに明確な比較を提供し、どのデータベースが彼らの特定の要件に最も合致するかを決定する手助けをすることです。

ベクターデータベースとは？

OpenSearchとDeep Lake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で大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(RAG)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**。

OpenSearchとDeep Lakeの両方は、アドオンとしてベクトル検索機能を含むように進化した伝統的なデータベースである。

オープンサーチとは？概要

OpenSearch](https://opensearch.org/)は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、多様なデータタイプを管理する、堅牢なオープンソースの検索・分析スイートである。ElasticsearchとKibanaからコミュニティ主導のフォークとして2021年に開始されたこのOpenSearchスイートには、OpenSearchデータストアと検索エンジン、高度なデータ可視化のためのOpenSearchダッシュボード、効率的なサーバーサイドのデータ収集のためのData Prepperが含まれています。

Apache Luceneの強固な基盤の上に構築されたOpenSearchは、非常にスケーラブルで効率的な全文検索（キーワード検索）***を可能にし、大規模なデータセットを扱うのに理想的です。最新のリリースで、OpenSearch は検索機能を大幅に拡張し、追加プラグインを通じて ベクトル検索 を含むようになりました。OpenSearchは現在、従来の字句検索、k-nearest neighbors (k-NN)、意味検索、マルチモーダル検索、ニューラル・スパース検索、ハイブリッド検索モデルなど、機械学習を利用した検索手法の数々をサポートしている。これらの機能強化により、ニューラル・モデルが検索フレームワークに直接統合され、データ取り込みの時点でオンザフライの埋め込み生成と検索が可能になります。この統合により、プロセスが合理化されるだけでなく、検索の関連性と効率が著しく向上します。

最近のアップデートでは、OpenSearchの機能がさらに進化し、ディスク最適化ベクトル検索、バイナリ量子化、k-NN検索におけるバイトベクトルエンコーディングなどの機能が導入された。機械学習タスク処理と検索クエリ性能の改善とともに、これらの追加機能は、OpenSearchがデータをフル活用することを目指す開発者や企業にとって最先端のツールであることを再確認させる。ダイナミックで協力的なコミュニティに支えられ、OpenSearchは進化を続け、アプリケーションに高度な検索機能を必要とする開発者にとって最良の選択肢として際立つ、包括的でスケーラブル、かつ適応性の高い検索・分析プラットフォームを提供します。

ディープレイクとは？概要

ディープレイク](https://github.com/activeloopai/deeplake)は、画像、音声、動画、その他の非構造化データなどのベクトルデータやマルチメディアデータの保存、管理、クエリを処理するために設計された特殊なデータベースシステムであり、AIや機械学習アプリケーションでますます使用されるようになっている。Deep Lakeは、データレイクおよびベクトルストアとして使用することができます；

データレイクとしてのDeep Lake： Deep Lakeは、画像、音声、動画、テキスト、NIfTIのような医療画像フォーマット、メタデータなどの非構造化データを、ディープラーニングのパフォーマンスを高めるために設計されたバージョン管理されたフォーマットで、効率的に保存・整理することができます。これにより、ユーザーはデータセットを迅速にクエリして視覚化することができ、高品質のトレーニングセットの作成が容易になります。&#x20；

ベクターストアとしてのDeep Lake： Deep Lakeは、テキスト、JSON、画像、音声、動画ファイルを含むvector embeddingsとその関連メタデータを保存・検索するための堅牢なソリューションを提供します。ローカル、お好みのクラウド環境、またはDeep Lakeのマネージドストレージにデータを保存できます。また、Deep LakeはLangChainやLlamaIndexのようなツールとのシームレスな統合も提供しており、開発者は検索拡張世代（RAG）アプリケーションを簡単に構築することができます。

OpenSearch と Deep Lake の比較：主な相違点

検索方法

OpenSearch は Apache Lucene 上に構築され、従来のフルテキスト検索と高度なベクトル検索の両方を提供し、k-NN やセマンティック検索のような機械学習手法を取り入れることで、様々なデータタイプにおける検索の関連性を高めている。

ディープレイク（Deep Lake）*は、ベクトルとマルチメディアデータに特化し、画像、音声、動画などのメディアコンテンツに合わせた高度な検索機能に重点を置いており、複雑なメディア検索アプリケーションに最適です。

データの取り扱い

**ディスクに最適化されたベクトル検索やバイトベクトルエンコーディングなどの最近の機能強化により、大規模なデータセットを扱う際の効率とパフォーマンスが向上しています。

ディープレイク はデータレイクとしてもベクターストアとしても機能し、マルチメディアやベクターデータを効率的に整理し、機械学習モデルのトレーニングから複雑なベクタークエリまで幅広いユースケースをサポートします。

スケーラビリティとパフォーマンス

OpenSearchは大規模な展開に対応する高いスケーラビリティを提供し、検索クエリのパフォーマンスとデータ取り込みを最適化することで、増大するデータ量と複雑な要件を効率的に処理します。

ディープレイクは、大量のマルチメディアデータを扱う AI や機械学習アプリケーションに最適化された、ローカルまたはクラウドでのデータ保存を可能にする堅牢なスケーラビリティ・オプションを提供します。

柔軟性とカスタマイズ

OpenSearchは広範なデータモデリングとクエリのカスタマイズ機能を備えており、ダイナミックなコミュニティと適応性を高める様々なプラグインによってサポートされています。

ディープレイクは、データの保存とクエリにおいて大幅なカスタマイズが可能で、LangChain や LlamaIndex のようなツールとのシームレスな統合により、特殊な AI アプリケーションを開発することができる。

統合とエコシステム

OpenSearch*は、データ処理、視覚化、収集ツールにまたがる強力な統合を備えた幅広いエコシステムの恩恵を受けており、活発なコミュニティによって継続的に充実しています。

ディープレイクはAIや機械学習ツールとうまく統合し、大規模なマルチメディアデータの管理と活用に特化したサポートを提供します。

使いやすさ

OpenSearchは、その複雑な機能にもかかわらず、管理しやすい学習曲線を維持し、包括的なドキュメントと活発なコミュニティに支えられている。

ディープ・レイク（Deep Lake）は、AI やマルチメディア・データを扱うユーザーをターゲットとし、特定のツールとインターフェイスによって大規模データの管理と検索を簡素化することを目的としている。

コストの考慮

OpenSearchはオープンソースの展開ではコスト効率が良いが、大規模な管理された展開では多額の運用コストがかかる可能性がある。

Deep Lake は、ローカルまたはクラウドベースの運用オプションがあり、導入戦略に基づいた柔軟なコスト管理が可能であるため、コスト効率が異なる可能性がある。

セキュリティ機能

OpenSearchは、暗号化、アクセス制御、監査ログを含む包括的なセキュリティ機能を提供し、厳格なセキュリティ要件を持つ企業に適しています。

Deep Lake は、AI アプリケーションに不可欠な機密マルチメディアやベクターデータを保護するための基本的なセキュリティ対策を含むことが期待されている。

このフォーマットでは、各データベースのユニークな属性と機能を明確かつ簡潔に比較しているため、特定のアプリケーションのニーズに基づいて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

2つのデータベースを選択するタイミング

OpenSearchとDeep Lakeのどちらを選択するかは、主に特定のアプリケーションのニーズ、特に管理しているデータの種類や必要な機能によって決まります。

以下のような場合は、OpenSearch を選択してください：

• 高度なテキスト検索が必要な場合:** お客様のアプリケーションでは、全文検索、あいまい検索、リアルタイムの検索分析など、高度なテキスト検索機能が求められます。OpenSearchは、多様なデータタイプにわたる複雑なクエリ要件と検索が統合された環境に適しています。
• スケーラブルな分析と視覚化:** 検索を処理するだけでなく、強力な分析と視覚化ツールも提供するプラットフォームが必要です。OpenSearchは、リアルタイムのデータ分析を実行し、その結果を視覚化し、OpenSearchダッシュボードを活用して包括的なデータ洞察を行う必要がある場合に最適です。
• 機械学習の統合:** 機械学習モデルを検索フレームワークに直接統合することで、プロジェクトは恩恵を受けます。特に、オンザフライでの埋め込み生成や、セマンティック検索のような高度な検索モデルを必要とするAI駆動型アプリケーションを扱っている場合です。

次のような場合に Deep Lake をお選びください：

• メディアリッチなアプリケーション:** お客様のアプリケーションは、画像、音声、動画などのマルチメディアコンテンツに大きく依存しています。Deep Lake は、マルチメディアデータの効率的な保存、管理、検索に対応しており、広範なメディア処理を伴うユースケースに最適です。
• ベクトル検索の要件：*** ベクトル埋め込みとその関連メタデータの保存と検索を強力にサポートする必要があります。Deep Lakeはベクトルデータの扱いに優れており、推薦システムやコンテンツ発見プラットフォームのようなアプリケーションに不可欠な特殊な検索機能を提供します。
• AIツールとの統合：**お客様の開発には、RAG（Retrieval Augmented Generation）や同様のAIアプリケーションが含まれ、LangChainやLlamaIndexのようなツールとのシームレスな統合が必要です。Deep Lakeは、このような統合を容易にし、AI駆動型ソリューションの作成と展開を最適化するように設計されています。

特殊なベクターデータベースを選択するタイミングは？

OpenSearchとDeep Lakeはベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能なベクトル検索タスクには最適化されていません。画像認識、電子商取引のレコメンデーション、NLPタスクなど、数百万から数十億の高次元ベクトルを高速かつ正確に類似検索するアプリケーションには、MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような特化型ベクトルデータベースが適しています。これらのデータベースは、高度な近似最近傍(ANN)アルゴリズム(例、HNSW、IVF)を使用し、ハイブリッド検索(ハイブリッドスパースとデンス検索、マルチモーダル検索、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッドデンス検索とフルテキスト検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境でのハイパフォーマンスのための分散スケーラビリティなどの高度な機能を提供しています。

一方、OpenSearchやDeep Lakeのような汎用システムは、ベクトル検索が主眼ではなく、構造化または半構造化データを扱い、ベクトルデータセットが小さいか、性能要件が中程度である場合に適している。これらのシステムをすでに使用しており、新たなインフラを導入するオーバーヘッドを避けたい場合、ベクトル検索プラグインを使用することで、これらのシステムの機能を拡張し、より単純で低スケールのベクトル検索タスクに対してコスト効率の高いソリューションを提供することができます。

オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクターデータベースを評価・比較する

VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、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、自身のデータセットを用いてテスト・比較し、ユースケースに最適な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)