OpenSearchとRocksetの比較：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過ぎることはない。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Rockset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必須の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は、ベクトル検索をアドオンとして持つオープンソースの検索・分析スイートであり、Rocksetは、ベクトル検索をアドオンとして持つリアルタイム検索・分析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、従来の語彙検索、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。
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。
OpenSearchとRocksetの比較：GenAIにとっての主な違い
検索方法
OpenSearchはApache Luceneと強力なベクトル検索機能を統合し、検索機能を大幅に進化させた。現在では、k-NN、セマンティック検索、ハイブリッドモデルなど、機械学習を利用した様々な検索手法をサポートしています。この統合により、多様で大規模なデータセットの処理に適した、オンザフライでの埋め込み生成と検索効率の向上により、洗練されたAI主導のアプリケーションが可能になります。
Rocksetはリアルタイム検索と分析に重点を置いており、高速データストリームと変更データ取得フィードの処理に重点を置いている。Converged Indexingのような高度なインデックス作成とクエリ技術を取り入れ、ベクトル検索用の分散FAISSインデックスを使用して、KNN検索とANN検索の両方をサポートしています。このため、リアルタイム・アプリケーション向けに秒単位の洞察を提供するのに非常に優れています。
データ処理
OpenSearchは、構造化、半構造化、非構造化データを効率的に管理し、ディスクに最適化されたベクトル検索やバイナリ量子化などの機能によって継続的に強化される広範なデータ処理機能を提供します。これらの機能により、複雑なデータシナリオや大量のデータを効率的に処理することができます。
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む構造化データと非構造化データの両方を扱えるように設計されています。Rockset**は、ベクトルやメタデータのインプレース更新を可能にするミュータブルなRocksDBベースのConverged Indexingにより、データが頻繁に変更されるシナリオに優れています。この機能は、最大40MBのドキュメントや最大200,000のベクトル次元など、幅広いベクトル埋め込み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は非常にスケーラブルで、分散環境で大規模なデータセットを処理できるように設計されています。ベクトル検索と機械学習タスク処理における最新の機能強化により、複雑なクエリや大量のデータに対するパフォーマンスがさらに向上しています。
Rocksetはリアルタイムのスケーラビリティを提供し、革新的なインデックス作成とクエリーインフラストラクチャにより、高いデータ速度を効率的に管理できるように構築されています。パフォーマンスの最適化に基づいて検索手法を動的に選択する機能により、リアルタイム分析において高い拡張性と効率性を発揮します。
柔軟性とカスタマイズ
OpenSearchは、プラグインとオープンソースの性質を通じて、広範なカスタマイズオプションを提供しており、開発者は特定の要件に合わせてシステムを広範囲にカスタマイズすることができます。
また、Rockset は、特にリアルタイムのデータ操作において、大きな柔軟性を提供している。複数のベクトルフィールドとハイブリッド検索機能をサポートし、コストベースのオプティマイザは、最も効率的なクエリパスをインテリジェントに選択することで、クエリパフォーマンスを向上させます。
統合とエコシステム
OpenSearchは、広範で協力的なコミュニティーの恩恵を受けており、様々なツールやプラットフォーム、特にデータ可視化やログ分析用に設計されたツールとうまく統合することができます。
Rocksetは、ストリーミングでもバルクでも、様々なデータソースとシームレスに統合できる。そのSQLとREST APIは他のシステムとの統合を容易にし、幅広いアプリケーションやワークフローと互換性がある。
使いやすさ
OpenSearchは進化し続けており、その高度な機能にもかかわらず、包括的なドキュメンテーションと学習曲線を短縮するのに役立つコミュニティによってサポートされています。
Rocksetは、リアルタイムのデータシナリオでの使いやすさを重視しており、詳細なドキュメントや、AI駆動型アプリケーションでの統合と使用を簡素化するPython SDKのような開発者に優しい機能によってサポートされている。
コストに関する考察
OpenSearchは、自己管理型の導入では費用対効果が高いが、大規模なクラウドベースの導入では、その広範な機能により、より高いコストが発生する可能性がある。
Rocksetはフルマネージドであるため、一般的に運用コストは高くなるが、特にリアルタイムの分析シナリオでは、管理オーバーヘッドと展開までの時間を大幅に節約できる。
セキュリティ機能
OpenSearchには、暗号化、ロールベースのアクセス制御、監査証跡などの堅牢なセキュリティ対策が施されており、機密データの保護やコンプライアンスの確保に適しています。
Rockset社も強力なセキュリティ対策を取り入れており、暗号化やアクセス制御などの詳細については明らかにされていないが、リアルタイム分析環境におけるデータ・セキュリティを確保するために業界標準を遵守していると思われる。
GenAIのためにOpenSearchとRocksetを選ぶ時
OpenSearchとRocksetのどちらを選択するかは、特にデータの性質、アプリケーションのリアルタイム要件、検索とクエリのニーズの複雑さなど、特定のニーズによって大きく異なります。
GenAIにOpenSearchを選択するのは以下のような場合です：
- 複雑な検索ニーズ:** 全文検索、セマンティック検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索など、様々なデータタイプにわたる高度な検索機能が必要です。OpenSearchは、大規模なデータセットに組み込まれた複雑なクエリや広範な検索機能を必要とするアプリケーションに最適です。
- 多様なデータ管理：** システムは、構造化、半構造化、非構造化データを単一のプラットフォームで扱う必要があります。OpenSearchの柔軟性は、多様なデータの取り込みと処理が重要な環境に適しています。
- カスタマイズ可能なスケーラビリティ:** あなたは、水平方向のスケーラビリティと、プラグインやコミュニティへの貢献による広範なカスタマイズオプションの両方を提供するソリューションを探しています。OpenSearchは、検索・分析エンジンを特定のユースケースに合わせてカスタマイズしたり、既存のシステムと深く統合したい組織に適しています。
- 高度なデータ可視化:** 詳細なデータ調査とリアルタイムの洞察には、統合された分析とデータ可視化ツールが必要です。OpenSearchダッシュボードは、データを視覚化し、対話するための強力なインターフェイスを提供します。
GenAIのためにRocksetを選択する場合：
- リアルタイム分析の要件:** お客様のアプリケーションは、リアルタイム分析のための超高速データ取り込みとクエリ機能を必要とします。Rocksetは、ストリーミングデータ、変更データキャプチャフィード、または迅速なクエリ応答から即座に洞察を必要とするシナリオに最適化されています。
- 高速データの効率的な処理: 高速なイベントストリームを扱ったり、ほぼ瞬時にデータを処理しインデックスを作成できるシステムが必要です。Rocksetのリアルタイムインデックスと頻繁なデータ更新に対応する能力は、ダイナミックなデータ環境に非常に効果的です。
- ハイブリッドクエリのニーズ: ベクトルと従来のデータフィルタリングを組み合わせた複雑なハイブリッド検索を実行できるシステムが必要です。Rocksetのコンバージド・インデキシングと洗練されたクエリ・オプティマイザは、ベクトル検索とSQLクエリを融合させたアプリケーション向けに調整されており、柔軟性と効率性を提供します。
- クラウドネイティブのスケーラビリティ:** お客様は、運用に大きなオーバーヘッドをかけることなく自動的にスケールする、完全に管理されたクラウドネイティブのソリューションをご希望です。Rocksetのアーキテクチャは、クラウド環境で動的に拡張できるように設計されているため、需要に応じて迅速に拡張する必要があるビジネスに最適です。
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、ユーザは独自のデータセットを用いて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テスト・比較し、ユースケースに最も適した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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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