Pinecone vs ClickHouse：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します：PineconeとClickHouseである。PineconeとClickHouse**である。それぞれ、推薦エンジン、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？
PineconeとClickHouse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は専用のベクターデータベースであり、ClickHouseはオープンソースの列指向データベースで、アドオンとしてベクター検索機能を備えている。この記事では、両者のベクター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。
クリックハウス概要とコア
ClickHouseはオープンソースのリアルタイム分析用OLAPデータベースで、SQLをフルサポートしており、高速なクエリ処理が可能です。完全に並列化されたクエリ・パイプラインを持ち、ベクトル検索を高速に実行できるため、分析クエリに最適です。高い圧縮率（コーデックによってカスタマイズ可能）を持つため、大きなデータセットを保存してクエリすることができる。主な利点のひとつは、メモリに縛られることなく複数TBのデータセットを扱えることで、大規模なベクトルデータを扱うユーザーには最適なツールだ。また、メタデータのフィルタリングと集約をサポートしているので、ベクターとそのメタデータを照会することができます。
ClickHouseはSQLによるベクトル検索機能を備えており、ベクトル距離演算は他のSQL関数と同様です。そのため、従来のフィルタリングや集約と組み合わせることができます。メタデータやその他の情報とともにベクトルデータを照会する必要がある場合に最適です。また、実験的な近似最近傍(ANN)インデックスにより、より高速な(しかし近似的な)マッチングが可能です。また、並列処理による行のリニアスキャンによる厳密なマッチングにより、スピードと効率を向上させます。
ClickHouseは、ベクトルマッチングとメタデータのフィルタリングや集約を組み合わせる必要がある場合のベクトル検索に最適です。特に、複数のCPUコアで並列処理する必要がある非常に大きなベクトルデータセットに最適です。ClickHouseは、SQLサポートが必要で、ベクターデータセットが大きすぎてメモリのみのインデックスに収まらない場合にも適しています。また、既にClickHouseに関連データがある場合や、何百万ものベクトルを管理するために別のツールを習得したくない場合にも、ClickHouseは時間とリソースを節約することができます。ClickHouseが得意とするのは、並列化された高速な完全マッチングと大きなデータセットの処理なので、検索上級者向けです。
ClickHouseはベクトル検索の汎用プラットフォームで、特に並列処理が必要な大規模データセットや、ベクトル検索とSQLベースのフィルタリングや集計を組み合わせる場合に適しています。小規模なメモリ制約のあるデータセットや高QPSのシナリオでは、特化したベクトル・データベースには劣るが、メタデータを含む複雑なクエリを扱えるので、SQLを知っていて高速なベクトル検索を必要とする開発者には最適だ。
主な違い
ベクター検索ツールを選択する際、Pinecone と ClickHouse の違いを理解することで、十分な情報を得た上で決定することができます。どちらもベクター検索の異なるユースケースに適しています。
検索方法
Pinecone はベクトル検索に独自のインデックス作成技術を使用しているため、何十億ものベクトルに対して超高速で類似検索を行うことができます。リアルタイム更新をサポートし、再ランク付けによる2段階の検索が可能です。
ClickHouseはOLAPワークロード用に設計されており、SQLを通してベクトル検索にアプローチする。並列処理によるリニアスキャンで正確なマッチングを行い、実験的なANNで近似マッチングを高速化します。
データ
Pineconeはベクトル埋め込みを保存し、クエリするために設計されています。メタデータのフィルタリングをサポートしているので、各レコードにコンテキストを追加して検索結果を絞り込むことができます。
ClickHouseは、構造化データや半構造化データに最適です。SQLを基盤としているため、ベクトル検索とフィルタリングや集計のような従来のデータ操作を組み合わせることができます。
スケーラビリティとパフォーマンス
Pinecone は自動スケーリング機能を備えており、数十億のベクトルに対して設計されています。サーバーレスアーキテクチャは、コストを管理しながらスケール時のパフォーマンスを向上させます。
ClickHouseは大規模なデータセットに適しており、複数のCPUコアで並列処理を行います。メモリに縛られることなく数TBのデータセットを扱えるので、多くのベクトルデータを持つユーザーに適している。
柔軟性とカスタマイズ
Pineconeはインデックス内のレコードを分割する名前空間を持ち、クエリを高速化し、マルチテナンシーをサポートします。また、ハイブリッド検索、密なベクトル埋め込み、疎なベクトル埋め込みが可能です。
ClickHouseにはSQLインターフェイスがあり、高度なカスタムクエリを記述したり、ベクトル操作と複雑なデータ操作を組み合わせることができます。コーデックによる）圧縮オプションは、データストレージに柔軟性を与えます。
統合とエコシステム
Pineconeは一般的なMLフレームワークと統合し、複数の言語をサポートします。また、ベクトル生成やリランキング用のモデルもホストしています。
ClickHouseは汎用のOLAPデータベースであり、多くのデータ処理ツールや可視化ツールとうまく統合できる。そのSQLインターフェースは、リレーショナルデータベースのユーザーになじみがある。
使いやすさ
Pineconeはマネージドサービスとして、お客様に代わってインフラストラクチャを処理します。サーバーレスの提供により、データベース管理はさらにシンプルになります。
ClickHouseは、より多くのセットアップとメンテナンスが必要ですが、SQLの知識がある人にはなじみがあります。ドキュメントは充実しているが、OLAPシステムに慣れていない場合は、学習曲線が急になる。
コスト
Pineconeは、保存されたベクトル数と読み取りと書き込みの数で価格が決まります。そのサーバーレスオプションは、変動するワークロードに対して費用対効果が高い。
ClickHouseはオープンソースであるため、セルフホスティングが可能であり、既存のインフラを持つ組織にとってはコストを削減できる。しかし、それには管理のオーバーヘッドが伴う。
セキュリティ
Pineconeはマネージドサービスの標準的なセキュリティ機能、暗号化、アクセス制御を備えています。
ClickHouseは多くのセキュリティ機能、暗号化、認証、きめ細かなアクセス制御を備えており、お客様のセキュリティ要件に合わせてカスタマイズすることができます。
それぞれの利用時期
Pineconeは専用のベクトル検索を必要とするアプリケーション、特に機械学習やGenAI主導のユースケースに適しています。大規模な類似検索、推薦システム、セマンティック検索のユースケースに最適です。Pinecone は、リアルタイムの更新、何十億ものベクトルの処理、マネージドサービスが必要な場合に最適です。ベクトル操作に主眼を置き、シームレスなスケーラビリティを必要とし、機械学習ワークフローと統合するソリューションをお求めの場合は、Pinecone をお選びください。
ClickHouseは、大規模なデータセットでベクトル検索と複雑な分析を組み合わせる必要がある場合に適しています。ベクトル検索がより大規模なデータ分析ワークフローの一部である場合、特に並列処理が必要な大規模データセットを扱う場合に最適です。ClickHouseは、従来のSQL、メタデータのフィルタリング、集計と並行してベクトル検索を行う必要がある場合に最適です。SQLに慣れているチームがいて、データモデリングとクエリに柔軟性が必要で、OLAPデータベース内でベクトル検索を使用したい場合にClickHouseを選択してください。
結論
Pineconeは、管理オーバーヘッドを最小限に抑えたベクトル検索専用。ClickHouseは、より大きな分析ワークフローの一部としてのベクトル検索に適しています。どちらを選択するかは、ユースケース、データタイプ、パフォーマンス要件に基づいてください。ベクターデータの規模、クエリの複雑さ、チーム、既存のインフラを考慮してください。Pineconeはベクター検索専用のニーズに最適です。ClickHouseは、より広範な分析ワークフローにおけるベクター検索に適しています。最終的には、プロジェクトの要件と長期的なスケーラビリティのニーズにテクノロジーを合わせることです。
PineconeとClickHouseの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、これらを評価するには、ユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの一つが、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、強力だが異なるこの2つのアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。
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パフォーマンス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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