OpenSearchとVearch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Vearchである。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適しているかを判断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Vearch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、ベクター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、Vearchは専用に構築されたベクター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。
Vearch とは？概要
Vearchは、高速で効率的な類似検索を必要とするAIアプリケーションを開発する開発者のためのツールです。超強力なデータベースのようなものだが、通常のデータを保存する代わりに、最新のAI技術の多くを支えるトリッキーなベクトル埋め込みを扱うように構築されている。
Vearchの最もクールな点は、そのハイブリッド検索だ。ベクトルによる検索（類似した画像やテキストを見つけることを想像してほしい）と、数値やテキストのような通常のデータによるフィルタリングができる。そのため、「このような商品を探す、ただし電子機器カテゴリーで500ドル以下」というような複雑な検索も可能だ。何百万ものベクトルからなるコーパスをミリ秒単位で検索できるのだ。
Vearchはニーズに応じて成長するように設計されている。クラスタのセットアップを使用し、コンピュータのチームが一緒に働くようなものだ。異なるタイプのノード（マスター、ルーター、パーティション・サーバー）があり、メタデータの管理からデータの保存や計算まで、異なるジョブを処理する。これにより、Vearchはデータの増加に合わせてスケールアウトし、信頼性を高めることができる。より多くのデータやトラフィックを処理するために、汗をかくことなくマシンを追加することができます。
開発者にとっては、Vearchは生活を容易にする素晴らしい機能をいくつか備えている。リアルタイムでインデックスにデータを追加できるので、検索結果は常に最新の状態に保たれます。複雑なデータに便利な、1つのドキュメントに複数のベクトル・フィールドをサポートする。また、Python SDKも用意されており、迅速な開発とテストが可能だ。Vearchは、インデックス作成方法（IVFPQとHNSW）に柔軟性があり、CPUとGPUの両方のバージョンをサポートしているので、特定のハードウェアやユースケースに合わせて最適化することができます。レコメンデーションシステム、類似画像検索、または高速な類似マッチングを必要とするAIアプリの構築など、Vearchはそれを効率的に実現するツールを提供します。
OpenSearchとVearchの比較：GenAIにとっての主な違い
検索方法
OpenSearchは、従来のテキストベースの検索に加え、高度なベクトル検索機能を搭載し、k-NN、セマンティック、ハイブリッド検索モデルなど、機械学習を活用した様々な検索手法をサポートします。これらの機能強化により、検索フレームワークに直接統合された動的な埋め込み生成や高度な検索クエリを可能にすることで、AI駆動型アプリケーションの効率的な処理が可能になります。
Vearchは、AIアプリケーションのための高速で効率的な類似検索に特化しており、ハイブリッド検索でベクトルと従来のデータフィルタリングを組み合わせている。これにより、ベクトル埋め込みに基づく類似アイテムの迅速な検索のために最適化された、複数のベクトルおよびスカラーフィールドを横断する検索など、複雑なクエリ機能が可能になります。
データハンドリング
OpenSearchは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、さまざまな種類のデータを管理します。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り、大規模デー タセットを処理するのに十分な設備が整っており、多様な検索および分析ワークロードに高度に 適合します。
Vearchはベクトルデータ、特に機械学習モデルで使用される埋め込みベクトルに対して最適化されている。複雑なデータ構造をサポートし、ドキュメントごとに複数のベクトル・フィールドを使用できるほか、リアルタイムのデータ・インデックス作成も可能で、データベースが最新のデータを反映した状態に保たれます。
スケーラビリティとパフォーマンス
OpenSearchは高いスケーラビリティを持つように設計されており、分散コンピューティングによって大規模なデータセットを効率的に処理し、検索クエリのパフォーマンスと機械学習タスク処理の両方を向上させる機能拡張を提供します。
Vearchは、マスター、ルーター、パーティション・サーバーといった異なるタイプのノードが特定の機能を処理するクラスター・ベース・アーキテクチャを採用しており、データやクエリ要求の増大に応じて効率的にスケールアウトすることができます。CPUとGPUの両方の環境をサポートし、様々なハードウェア設定への適応性を高めている。
柔軟性とカスタマイズ
OpenSearchは、プラグインや継続的に開発に貢献するサポートコミュニティを通じて、幅広いカスタマイズを提供します。これにより、OpenSearch は特定のアプリケーションのニーズや統合要件に合わせてカスタマイズすることができます。
Vearchは、いくつかのインデックス作成方法と、ハードウェア構成に基づいて検索操作を最適化する柔軟性を提供する。また、開発ワークフローへの統合を容易にするPython SDKを提供しており、迅速なアプリケーション開発のために開発者に優しいものとなっている。
統合とエコシステム
OpenSearchは、データの可視化、ロギング、サーバーサイドのデータ収集のための数多くのツールによってサポートされる、幅広い統合エコシステムを持っています。その継続的な進化は、ダイナミックで協力的なコミュニティに支えられています。
Vearchは最新のAI開発スタックとうまく統合され、高度なAIアプリケーションを構築する開発者にとって重要な、リアルタイムのインデックス作成や複数のベクトルフィールドのサポートなどの機能を提供する。
使いやすさ
OpenSearchは広範な機能を備えているため、学習曲線はやや急かもしれないが、包括的なドキュメントと活発なコミュニティによって十分にサポートされている。
PythonのSDKとAIアプリケーションに焦点を当てたVearchは、AI分野で働く開発者にとって使いやすいように調整されており、AI駆動型検索アプリケーションの開発を簡素化するツールと機能を提供している。
コストの考慮
オープンソースプラットフォームであるOpenSearchは費用対効果が高いが、運用コストは導入規模や複雑さによって大きく異なる。
Vearch はリソースを効率的に使用するように設計されており、特に CPU と GPU 環境をオンデマンドでスケールする能力を活用する場合、大規模な展開においてコスト削減を実現できる可能性がある。
セキュリティ機能
OpenSearch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機能を提供し、データの完全性とコンプライアンスを保証します。
セキュリティに関する Vearch の詳細はあまり特定されていないが、分散アーキテクチャの中でデータを保護するための標準的なセキュリティ慣行が組み込まれていると思われる。
GenAIのためにOpenSearchとVearchを選ぶ時
GenAIにOpenSearchを選択するのは以下のような場合である：
- 構造化、半構造化、非構造化など様々なデータタイプの全文検索、複雑なクエリ、分析を扱える堅牢なプラットフォームが必要な場合。OpenSearchは、検索による深い洞察とデータインタラクションが重要な環境に最適です。
- リアルタイムデータ可視化:** プロジェクトでは、検索機能と直接統合された高度なデータ可視化機能が求められます。OpenSearchダッシュボードは、リアルタイムでデータを監視、分析、視覚化するための優れた選択肢です。
- 高度な検索機能によるスケーラビリティ:** ベクトル検索や機械学習による検索手法など、高度な検索機能を提供しながら効率的にスケーリングできるシステムが必要です。ディスクに最適化された検索で大規模なデータセットを処理できるOpenSearchの能力と、ダイナミックなコミュニティ・サポートにより、増大する複雑なデータセットに対応できる汎用性の高い選択肢となります。
- 多目的アプリケーション: お客様のアプリケーションはベクトルデータだけに特化しているわけではなく、複数のデータ処理と検索機能を1つのプラットフォームに統合できる強力な検索エンジンが必要です。
以下のような場合にVearch for GenAIをお選びください：
- AI主導の類似検索:** あなたのアプリケーションは、推薦システムや画像検索システムなど、特に高速で効率的な類似検索を中心に展開しています。Vearchは大量のベクトルデータの処理に最適化されており、類似検索に大きく依存するアプリケーションに特に効果的です。
- ハイブリッド検索の要件:** ベクトル類似度と従来のデータフィルタを組み合わせた複雑な検索を実行する必要があります。Vearchは、ベクトルとスカラーフィールドで同時にフィルタリングできるハイブリッド検索をサポートしており、"これに似ているが特定の属性を持つアイテムを見つける "といったニュアンスのクエリに最適です。
- AIアプリケーションにおけるスケーラビリティ:** アプリケーションには、ベクターデータやクエリ量の増加に応じて動的に拡張できるデータベースが必要です。VearchのクラスタベースのセットアップとCPUとGPUの両方の環境のサポートは、大規模なベクトルデータセットを扱うための高いスケーラビリティと効率性を実現します。
- 迅速なAI開発のための開発者フレンドリー:** 迅速な開発サイクルを重視し、AI開発ワークフローの中で簡単に統合して使用できるシステムを必要としています。VearchのPython SDKと柔軟なインデックスオプションは、特にAIや機械学習に携わる開発者に対応し、複雑なデータの統合とメンテナンスを簡素化します。
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)のような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.
読み続けて
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
Vector Databases vs. NoSQL Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use NoSQL databases for flexibility, scalability, and diverse non-relational data storage needs.
Building RAG Applications with Milvus, Qwen, and vLLM
In this blog, we will explore Qwen and vLLM and how combining both with the Milvus vector database can be used to build a robust RAG system.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.