Pinecone vs Myscale：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：PineconeとMyscale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？
PineconeとMyscale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**。
Pineconeは専用のベクターデータベースであり、MyScaleはClickHouse上に構築されたデータベースで、ベクター検索とSQL分析を組み合わせたものである。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
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、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オペレーションを使用します。
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。
MyScaleとは？基礎知識
MyScaleはオープンソースのClickHouseデータベース上に構築されたクラウドベースのデータベースで、AIや機械学習のワークロード向けに設計されている。構造化データ、ベクトルデータ、リアルタイム分析、機械学習を扱うことができる。MyScaleは時系列、ベクトル検索、全文検索に重点を置いているため、リアルタイム処理やAI主導の洞察に適している。ClickHouseアーキテクチャを使用することで、MyScaleはAI向けに高性能でスケーラブルです。
MyScaleの主な特徴の1つはネイティブSQLのサポートで、ベクトル検索、全文検索、従来のSQLクエリを1つのシステムに統合することで、AI主導のクエリを簡素化します。これにより、複数のツールの必要性を減らし、AI向けのスケーラビリティを実現している。MyScaleは、ベクトル化されたデータを操作するためのOLAPデータベース・アーキテクチャを使用して、1つのプラットフォーム上で構造化データとベクトル化データの両方の分析処理をサポートし、管理します。開発者はSQLを使用してMyScaleとやり取りできるため、リレーショナルデータベースに精通したすべてのプログラマーがアクセス可能です。
MyScaleには複数のベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスがあり、様々なユースケースをサポートします。ユークリッド距離（L2）、内積（IP）、余弦類似度といった一般的な距離メトリクスをサポートしています。データベースには複数のインデックス作成アルゴリズムがあります：MSTG（マルチスケールツリーグラフ）、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSWがあり、それぞれパラメータを調整することができます。MyScale独自のMSTGベクトルエンジンは、NVMe SSDを使用してデータ密度を高めているため、パフォーマンスとコストの両面で特殊なベクトルデータベースを凌駕します。
SQLデータベース、ベクトルデータベース、全文検索エンジンの機能を1つのシステムに統合することで、MyScaleはインフラとメンテナンスコストを削減します。この統合により、共同データクエリーと分析が可能になり、AIアプリケーションのための単一のデータ基盤が実現します。MyScaleはまた、LLMシステムの完全な観測性を実現するMyScale Telemetryを備えているため、効率的なモニタリングとデバッグが可能です。データがより複雑になるにつれ、MyScaleは、異なるデータタイプ間のコンピューティング・パフォーマンスと統合性を維持しながら、より新しいデータ様式とデータベース・サイズに対応できる、将来性のあるソリューションです。
主な違い
ベクトル検索ツールを選ぶとき、開発者やエンジニアは多くのことを考慮する必要があります。ここでは、プロジェクトに適したものを選ぶために、主要な分野でPineconeとMyScaleを比較してみましょう。
検索方法
Pineconeは独自のインデックス作成技術により、数十億のベクトルでも高速にベクトル検索を行います。リアルタイムの更新と、再ランク付けによる2段階の検索をサポートしています。
ClickHouseで構築されたMyScaleは、複数のベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスを備えています。ユークリッド距離、内積、コサイン類似度などの一般的な距離メトリクスをサポートしています。MyScaleには複数のインデックス作成アルゴリズムがあります：MSTG、ScaNN、IVFFLAT、IVFPQ、IVFSQ、HNSW。
データ
Pineconeはベクトル埋め込みに特化しており、メタデータのフィルタリングをサポートしています。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できます。
MyScaleは、構造化データとベクトルデータの両方、時系列、ベクトル検索、全文検索を扱います。OLAPデータベースアーキテクチャを使用して、構造化データとベクトル化データの両方を単一のプラットフォームで処理できます。
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が可能で、大規模なベクトル検索用に設計されています。サーバーレスの提供により、データベース管理が簡素化されます。
MyScaleはClickHouseアーキテクチャを採用し、高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現。独自のMSTGベクトルエンジンは、NVMe SSDを使用してデータ密度を高め、パフォーマンスとコストの両面で特殊なベクトルデータベースを上回る可能性がある。
柔軟性とカスタマイズ
Pineconeには名前空間があり、インデックス内のレコードを分割して、より高速なクエリーとマルチテナントを実現します。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をサポートします。
MyScaleは複数のベクトルインデックスタイプと類似度メトリクスによる柔軟性を持っています。ユーザはインデックス作成アルゴリズムをユースケースに合わせて調整することができる。
統合とエコシステム
Pinecone は一般的な ML フレームワークや複数のプログラミング言語と統合できます。
MyScaleは、SQLデータベース、ベクトルデータベース、全文検索エンジンを1つのシステムに統合したものです。この統一されたアプローチにより、共同でのデータクエリや分析が可能になります。
使いやすさ
Pinecone はインフラストラクチャを管理するマネージドサービスです。オブジェクトストレージからのインポートを含む、効率的なデータ取り込み方法を備えています。
MyScaleはネイティブSQLなので、リレーショナルデータベースに精通したプログラマーが利用できます。ベクトル検索、全文検索、従来のSQLクエリを1つのシステムで実現できるため、AI主導のクエリを簡素化できる。
コスト
Pineconeのサーバーレスオファリングと効率的なデータ取り込み方法は、コスト面で役立ちます。オブジェクトストレージからデータをインポートすることは、大規模なデータインジェストにおいて費用対効果が高くなります。
MyScaleの統一されたアプローチは、1つのシステムに複数の機能を持たせることで、インフラとメンテナンスのコストを削減できる。同社のMSTGベクトルエンジンは、専用のベクトルデータベースよりも性能が高く、コスト効率も高いとしている。
これを読めばPineconeとMyscaleの概要がわかるが、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を比較するためのオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。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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