Pinecone vs Neo4j：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。このブログポストでは、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します：Pinecone と Neo4j です。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ベクトル検索を扱うための堅牢な機能を提供しています。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？
PineconeとNeo4jを比較する前に、まずベクターデータベースのコンセプト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(LLMs)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
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**。
Pineconeは専用のベクトルデータベースであり、Neo4jはベクトル検索をアドオンとして持つグラフデータベースである。この投稿では、それらのベクトル検索機能を比較します。 ；
Pinecone：基本
Pinecone は機械学習アプリケーションのベクトル検索用に構築された SaaS です。マネージドサービスとして、Pinecone がインフラを処理するため、データベースではなくアプリケーションの構築に集中できます。Pineconeは、セマンティック検索や推薦システムのようなタスクのために、大量のベクトル埋め込みを保存し、クエリするためのスケーラブルなプラットフォームです。
Pinecone の主な機能には、リアルタイム更新、機械学習モデルとの互換性、数十億のベクトルでもベクトル検索を高速化する独自のインデックス作成技術などがあります。名前空間を使用することで、インデックス内のレコードを分割し、より高速なクエリやマルチテナントを実現できます。また、Pinecone はメタデータのフィルタリングもサポートしているため、各レコードにコンテキストを追加し、検索結果をフィルタリングして速度と関連性を高めることができます。
Pinecone のサーバレスオファリングはデータベース管理を容易にし、効率的なデータインジェストメソッドを含みます。その特徴の一つは、オブジェクトストレージからデータをインポートする機能であり、大規模なデータインジェストにとって非常に費用対効果が高い。これは、Parquetファイルとして保存されたデータをインポートしてインデックスを作成するために、非同期の長時間実行操作を使用します。
検索を改善するため、Pineconeはベクトル生成にmultilanguage-e5-largeモデルをホストし、bge-reranker-v2-m3モデルを使用したリランキングによる2段階の検索プロセスを備えています。Pineconeはまた、意味理解とキーワードマッチングのバランスをとるために、密と疎のベクトル埋め込みを組み合わせたハイブリッド検索もサポートしている。一般的な機械学習フレームワークへの統合、多言語サポート、自動スケーリングにより、Pineconeはパフォーマンスと使いやすさの両方を備えた、AIアプリケーションにおけるベクトル検索のための完全なソリューションです。
Neo4j: 基礎編
Neo4j のベクトル検索により、開発者はグラフ全体で類似データを検索するためのベクトルインデックスを作成できます。これらのインデックスは、ベクトル埋め込み（テキスト、画像、音声のようなデータの意味を捉えた数値表現）を含むノード・プロパティで動作します。システムは4096次元までのベクトルと、コサインおよびユークリッド類似性関数をサポートしている。
この実装では、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）グラフを使用して、高速な近似k-最近傍検索を行う。ベクトル・インデックスに問い合わせを行う際、検索したい近傍ノードの数を指定すると、システムは類似度スコア順にマッチするノードを返す。これらのスコアは0～1で、高いほど類似度が高い。HNSWアプローチは、類似ベクトル間のつながりを保持し、システムがベクトル空間の異なる部分に素早くジャンプできるようにすることでうまく機能します。
ベクトル・インデックスの作成と使用は、クエリ言語を通して行います。CREATE VECTOR INDEX コマンドでインデックスを作成し、ベクトルの次元や類似関数などのパラメータを指定することができます。システムは設定された次元のベクトルだけがインデックスされることを確認します。これらのインデックスのクエリはdb.index.vector.queryNodesプロシージャで行われ、インデックス名、結果数、クエリベクトルを入力として受け取ります。
Neo4jのベクトルインデックスには、ベクトル表現を圧縮することでメモリ使用量を削減する量子化のようなパフォーマンス最適化があります。ノードあたりの最大接続数(M)や、挿入時に追跡される最近傍の数(ef_construction)などのパラメータで、インデックスの動作を調整できます。これらのパラメータによって精度と性能のバランスをとることができるが、ほとんどのユースケースではデフォルトのままで十分である。また、システムはバージョン5.18から関係ベクトルインデックスをサポートしているので、関係プロパティで類似データを検索することができる。
これにより、開発者はAIを活用したアプリケーションを構築することができる。グラフクエリとベクトル類似性検索を組み合わせることで、アプリケーションは完全一致ではなく、意味的な意味に基づいて関連データを見つけることができる。例えば、映画の推薦システムは、グラフ構造を使用して、推薦がユーザーの好みと同じジャンルまたは時代から来ることを保証しながら、類似した映画を見つけるためにプロット埋め込みベクトルを使用することができます。
主な違い
ベクトル検索機能を必要とするアプリケーションを構築する場合、Pinecone と Neo4j は異なるアプローチを提供します。十分な情報に基づいた決断をするために、主要な部分で比較してみましょう。
検索テクノロジーとパフォーマンス
Pinecone は、機械学習アプリケーション用に最適化された専用のベクトル検索エンジンを使用しています。何十億ものベクトルでも効率的に動作する独自のインデックスを使用して、ベクトルの類似性検索を処理します。
Neo4j は、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) グラフを通してベクトル検索を実装することで、異なるアプローチを取っています。この方法は、類似したベクトル間のつながりを作成することで機能し、最大4096次元のベクトルをサポートする。どちらのシステムも類似検索をうまく処理しますが、純粋なベクトル検索操作では、Pineconeの特化したアーキテクチャの方が有利かもしれません。
データ管理機能
Pinecone はベクトル埋め込みと関連するメタデータの管理に優れています。名前空間を使用してデータを整理し、レコードを分割してクエリのパフォーマンスを向上させます。システムはリアルタイムの更新をうまく処理し、オブジェクトストレージからの直接インポートを含む効率的なデータ取り込みのための機能を備えています。
Neo4jは、ベクトル検索とグラフの関係を組み合わせる必要があるときに輝く。Neo4jは、ベクトルをノード・プロパティとして格納し、類似性検索のためのインデックスを作成することができ、同時にデータ・ポイント間の複雑な関係も維持することができる。このため、アプリケーションにベクトルの類似性とグラフのトラバーサル機能の両方が必要な場合に、Neo4jは特に役立ちます。
スケーリングとパフォーマンス
Pineconeはマネージドサービスとして自動スケーリングを提供します。インフラ管理について心配する必要はありません。システムはお客様のニーズに応じてスケーリングを行います。データ量が増大しても、高速なクエリパフォーマンスを維持します。
Neo4jは、スケーリングのために、より実践的な管理を必要とする。大規模なデータセットを扱うためのツールや戦略は提供されているが、マネージド・クラウド・サービスを利用しない限り、スケーリング・ソリューションを自分で計画し、実装する必要がある。
統合オプション
Pinecone は機械学習フレームワークとの統合が容易で、一般的な埋め込みモデルをビルトインでサポートしています。再ランク付けによる2段階の検索プロセスを提供し、密な埋め込みと疎な埋め込みを組み合わせたハイブリッド検索をサポートします。
Neo4jは、グラフベースのアプリケーションや従来のデータベースと自然に統合される。そのベクトル検索機能は、グラフデータベースの機能と同時に機能するため、意味的類似性と関係ベースのクエリの両方を必要とするアプリケーションに有用である。
セットアップと管理
マネージドサービスなので、複雑な設定をすることなく、すぐに使い始めることができます。システムはインフラ管理、アップデート、スケーリングを自動的に行います。
Neo4j は、特にセルフホスティングの場合、より多くの初期設定と継続的なメンテナンスが必要です。ベクター・インデックスを設定し、ノードあたりの接続のようなパラメータを調整し、データベース・インフラを自分で管理する必要がある。
コスト構造
Pineconeの価格は、保存されたベクターの数と実行されたクエリに基づいています。サーバーレスは柔軟なスケーリングを提供しますが、使用量に応じてコストが増加する可能性があります。
Neo4jの価格設定はデプロイの選択によって異なります。セルフホスト型のインストールにはインフラコストがかかり、クラウドサービスではリソースの使用量に基づいて価格が決定されます。すでにNeo4jをプライマリー・データベースとして使用している場合は、Neo4jの方が費用対効果が高いと感じるかもしれない。
各テクノロジーを選択するタイミング
Pineconeは、主にベクトル類似検索に特化したアプリケーションで、セットアップやメンテナンスが最小限で済む場合に適しています。インフラを管理することなく、高速でスケーラブルなベクトル検索を必要とするAIアプリケーションを構築するチームに最適です。このシステムは、セマンティックドキュメント検索、レコメンデーションエンジン、画像類似検索など、数百万から数十億のベクトルを効率的に処理する必要があるユースケースで輝きを放ちます。Pineconeはまた、リアルタイムの更新が必要で、ハイブリッド検索やリランキングのようなビルトイン機能を余分な設定なしに利用したい場合にも理にかなっています。
アプリケーションでベクトルの類似性と複雑な関係分析を組み合わせる必要がある場合、Neo4j が明らかに勝者となります。購入履歴の関係を考慮しながら類似商品を見つけたり、引用ネットワークとコンテンツの類似性の両方に基づいて関連する研究論文を発見したりといったように、従来のグラフクエリをセマンティックな理解で強化したいシナリオに理想的です。Neo4jはまた、検索インフラストラクチャをきめ細かく制御する必要がある場合や、すでにNeo4jのグラフ機能を使用していて、ベクトル検索機能を追加したい場合にも効果的です。
結論
PineconeとNeo4jのどちらを選択するかは、特定の技術的ニーズとチームの能力に合わせる必要があります。Pinecone は、マネージドで特化したベクトル検索サービスを提供し、セットアップと拡張が簡単なので、インフラストラクチャの管理よりもアプリケーションの構築に集中したいチームに最適です。Neo4j は、グラフとベクトル機能の強力な組み合わせを提供し、関係分析とセマンティック検索の両方を必要とするアプリケーションに最適です。ユースケースの要件、データ構造のニーズ、純粋なベクトル検索が必要なのか、ベクトルとグラフ機能の組み合わせが必要なのかを考慮して決定してください。
PineconeとNeo4jの概要についてはこちらをお読みください。それに役立つツールの1つが、ベクターデータベースの比較のための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、独自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、強力だが異なるこれら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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