pgvectorとDeeplakeの比較：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？
pgvectorとDeeplakeを比較する前に、まずベクターデータベースの概念について説明します；
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(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**。
pgvectorはアドオンとしてベクトル検索機能を持つ伝統的なデータベースであり、Deep Lakeはベクトル埋め込みに最適化されたデータレイクである。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
pgvector：概要とコアテクノロジー
pgvectorはPostgreSQLの拡張で、ベクトル操作のサポートを追加します。これにより、ユーザはPostgreSQLデータベース内に直接ベクトル埋め込みを格納し問い合わせることができ、別個のベクトルデータベースを必要とせずにベクトルの類似検索機能を提供します。
pgvectorの主な機能は以下の通りです：
- 厳密および近似最近傍探索のサポート
- PostgreSQLのインデックス機構との統合
- 加算や減算のようなベクトル演算の実行機能
- 様々な距離メトリクス(ユークリッド、余弦、内積)のサポート。
pgvectorはデフォルトで正確な最近傍探索を採用しており、完全な再現を保証しますが、大規模なデータセットでは遅くなる可能性があります。性能を最適化するために、pgvectorは近似最近傍探索のインデックスを作成するオプションを提供しています。このアプローチは、多くの実世界のアプリケーションにおいて、しばしば価値のあるトレードオフです。
注意すべき点は、近似インデックスを追加するとクエリの結果が変わる可能性があるということです。これは、実際に返される結果に影響を与えない一般的なデータベースインデックスとは異なります。pgvectorでサポートされる2種類の近似インデックスがあります：
1.HNSW (Hierarchical Navigable Small World)：pgvectorバージョン0.5.0で導入されたHNSWは、その高い性能と結果の品質で知られています。HNSWは多層グラフ構造を構築し、検索時の高速な走査を可能にします。 2.IVFFlat (Inverted File Flat)：ベクトル空間をクラスタに分割する手法。検索時には、まず最も関連性の高いクラスターを特定し、そのクラスター内で厳密な検索を行う。これにより、大規模なデータセットの検索を大幅に高速化することができる。
これらのインデックス・タイプの選択は、データセット・サイズ、要求されるクエリ速度、精度の許容可能なトレードオフなどの要素を考慮し、特定のユースケースに依存する。HNSWは一般的にパフォーマンスが高いが、より多くのメモリを使用する可能性がある。
プロジェクトでpgvectorを実装する際には、両方のインデックスタイプとそのパラメータを試して、特定のニーズに最適な構成を見つけるようにしてください。この微調整のプロセスは、ベクトル検索操作の性能と精度に影響を与えます。
pgvectorの使い方を知りたいですか？チュートリアル](https://zilliz.com/blog/getting-started-pgvector-guide-developers-exploring-vector-databases)をご覧ください！
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。 ；
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。
主な違い
検索手法：
pgvectorは厳密および近似最近傍探索アルゴリズムを使用します。近似検索では HNSW と IVFFlat インデックスをサポートします。Deep Lake は、ベクトルとマルチメディアデータに最適化された様々な検索アルゴリズムを採用しています。
データの取り扱い：
pgvectorはPostgreSQL内のベクトル埋め込みを扱います。構造化データやベクトル表現に最適です。Deep Lakeは画像、音声、動画、テキストなど多様なデータタイプを扱う。非構造化データや半構造化データに優れています。
スケーラビリティとパフォーマンス：
pgvectorはPostgreSQLのスケーラビリティ機能を利用しています。非常に大きなデータセットではパフォーマンスが低下する可能性があります。Deep Lake は大規模データ用に構築されており、パフォーマンス向上のための分散ストレージオプションを提供しています。
柔軟性とカスタマイズ：
pgvectorはPostgreSQLのフレームワーク内でカスタマイズが可能です。クエリやPostgreSQLの機能にSQLを使うことができます。Deep Lakeはマルチメディアデータに対してより柔軟性を提供します。様々なデータ形式に対するカスタムデータモデルとクエリタイプをサポートしています。
統合とエコシステム：
pgvectorはPostgreSQLベースのアプリケーションとシームレスに統合します。Deep LakeはLangChainやLlamaIndexのようなAI/MLツールと相性が良い。クラウドストレージとの統合もサポートしています。
使いやすさ：
pgvectorはPostgreSQLに慣れている人にとっては簡単です。ベクトル操作の学習曲線は中程度である。Deep Lakeはより多くのセットアップを必要とするかもしれないが、データの可視化と管理のためのツールを提供している。
コストの検討：
pgvectorは既存のPostgreSQLインフラ上で動作するため、コストを抑えられる可能性がある。Deep Lake は特殊な機能を持つため、運用コストが高くなる可能性があります。セルフホストオプションとマネージドオプションの両方を提供しています。
セキュリティ機能
pgvectorはアクセス制御や暗号化を含むPostgreSQLのセキュリティ機能を継承しています。Deep Lake はクラウドストレージやデータアクセスのセキュリティ対策を提供します。具体的な機能は配備によって異なる可能性があります。
それぞれの技術を選択するタイミング
既存のPostgreSQLデータベースがあり、構造化データのベクトル検索機能を追加する必要がある場合、pgvectorを選択してください。PostgreSQLベースのシステムとのシームレスな統合が必要なプロジェクトや、データベース内での高速かつ正確なベクトル検索が重要な中規模データセットに最適です。多様なデータタイプ、特に画像、音声、動画などの非構造化データを扱う場合は、Deep Lakeを選択する。大規模なマルチメディアデータセットの効率的な保存と検索を必要とする機械学習ワークフローや、AIの文脈で高度なベクトル検索機能を必要とするアプリケーションに最適です。
結論
pgvectorはPostgreSQLデータベースにベクトル検索を追加することに優れており、使い慣れたSQL環境でベクトル操作のための確かな性能を提供します。Deep Lakeは、多様なデータ型を扱うことができ、AIや機械学習ワークフローに特化した機能を提供する点で際立っている。現在のインフラ、データタイプ、ベクトル検索要件の規模、特殊なAI機能の必要性など、具体的なニーズに応じて選択する必要がある。チームの専門知識や各テクノロジーの学習曲線も考慮してください。最終的には、pgvectorはベクトル機能を必要とするPostgreSQLベースのシステムに最適であり、Deep LakeはAIに特化したアプリケーション、特にマルチメディアデータを扱うアプリケーションのための専用のベクトルストレージと検索で輝く。
この記事ではpgvectorとDeeplakeの概要を説明したが、これらのデータベースを特定のユースケースに基づいて評価することが重要である。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクターデータベースのパフォーマンスを比較する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あるVectorDBBenchです。最終的には、特定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、強力でありながら異なるこの2つのアプローチの間で、十分な情報に基づいた決定を下すために不可欠となります。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・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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