PineconeとRockset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：PineconeとRocksetである。PineconeとRockset**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Rockset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、高次元のベクトルを格納し、クエリするために特別に設計されています。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、Rocksetはベクター検索をアドオンとして持つ検索・分析データベースである。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。名前空間により、インデックス内のレコードを分割してクエリを高速化し、マルチテナンシーを実現します。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。
Rockset概要とコアテクノロジー
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む、構造化・非構造化データのリアルタイム検索・分析データベースです。リアルタイムにデータを取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行することができるため、瞬時の洞察を必要とするアプリケーションに最適です。Rocksetは、ストリーミングとバルクの両方のデータ取り込みをサポートしており、高速イベントストリームと変更データキャプチャ（CDC）フィードを1～2秒で処理できます。
Rocksetの主な特徴の一つは、ミュータブルなRocksDB上に構築されたコンバージド・インデクシングです。これにより、ベクターとメタデータをインプレースで更新できるため、データが頻繁に変更されるシナリオでは非常に効率的です。Rocksetは最大40MBまでのドキュメントを扱うことができ、最大200,000までのベクトル次元をサポートしているので、幅広いベクトル埋め込みユースケースに適しています。
Rocksetはコアにベクトル検索を内蔵しています。KNN (K-Nearest Neighbors) と ANN (Approximate Nearest Neighbors) 検索をサポートし、スケーラビリティのために分散 FAISS インデックスを使用しています。Rocksetはアルゴリズムにとらわれないので、独自の検索実装を選択することができます。コストベースのオプティマイザは、最適なパフォーマンスを得るためにKNNとANNの検索方法を動的に選択することができます。
ベクトル検索用のRocksetのユニークな点は、検索、ANN、列インデックス、行インデックスを1つにまとめたコンバージド・インデックスです。つまり、様々なクエリーパターンをすぐに扱うことができるのです。Rocksetはメタデータフィルタリングとハイブリッド検索もサポートしている。オプティマイザが最も効率的なクエリパスを選択します。複数のANNフィールドを横断して検索することができ、マルチモーダルモデルをサポートし、クエリーインターフェイスにはSQLとREST APIの両方が用意されている。
主な違い
ベクトル検索のためにPineconeとRocksetのどちらかを選択する場合、違いを理解する必要があります。どちらも強力ですが、異なるユースケースに適合する異なるアプローチを持っています。ここでは、いくつかの重要な点から両者を比較してみましょう。
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ます。リアルタイム更新をサポートし、複数の機械学習モデルと連携します。Pinecone は検索精度を向上させるために、再ランク付けを伴う 2 段階の検索を行います。
一方、Rockset は RocksDB 上に構築された Converged Indexing アプローチを使用しています。これにより、ベクトルとメタデータのインプレース更新が可能になる。RocksetはK-Nearest Neighbors (KNN)と Approximate Nearest Neighbors (ANN)の検索方法をサポートしており、スケーラビリティのために分散FAISSインデックスを搭載している。
データ
Pineconeはベクトル埋め込みと関連メタデータのために設計されています。ベクトル表現に変換された非構造化データでうまく動作します。
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む、構造化、半構造化、非構造化データを扱うことができます。最大40MBのドキュメントをサポートし、ベクトル次元は最大200,000なので、様々なタイプのデータに適している。
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、数十億のベクトルを扱うことができます。サーバーレスアーキテクチャがインフラを管理するので、簡単にスケールできます。
Rocksetはリアルタイムの検索と分析のために構築されており、高速なイベントストリームと変更データキャプチャフィードを1-2秒で処理します。分散アーキテクチャにより、大規模データセットの水平スケーリングが可能です。
柔軟性とカスタマイズ
Pinecone には、インデックス内のレコードを分割するための名前空間があり、マルチテナントやデータの整理に役立ちます。また、メタデータのフィルタリングやハイブリッド検索、密なベクトル埋め込みや疎なベクトル埋め込みもサポートしています。
Rocksetは、データモデリングやクエリーパターンに関してより柔軟性がある。Converged Indexは、すぐに多くのクエリタイプをサポートする。Rocksetはアルゴリズムにとらわれないので、ユーザーは検索の実装をより自由にコントロールできる。
統合とエコシステム
Pineconeは一般的な機械学習フレームワークと統合し、複数の言語をサポートします。ベクトル生成とリランキングのために事前にトレーニングされたモデルをホストします。
Rockset にはクエリ用の SQL API と REST API があり、多くの開発者がアクセスできます。また、ストリーミング・データの取り込みや変更データの取り込みもサポートしており、リアルタイム・アプリケーションに役立つ。
使いやすさ
Pinecone のマネージドサービスは、お客様の運用オーバーヘッドを削減します。サーバーレスで効率的なデータ取り込み（オブジェクトストレージなど）により、データベース管理が簡素化されます。
Rockset の SQL インターフェースは、データベースの経験がある開発者にはなじみ深いものです。しかし、その幅広い機能セットは、ユーザーによっては学習曲線が急になる可能性があります。
コスト
Pineconeの価格設定は、保存されたベクトル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、特にオブジェクトストレージからの効率的なデータ取り込みのような機能により、多くのユースケースで費用対効果が高くなります。
Rocksetの価格設定は、コンピュートとストレージに基づいている。より柔軟ではあるが、コストを最適化するためにはより多くのリソース管理が必要になるかもしれない。
セキュリティ機能
PineconeとRocksetはどちらも業界標準のセキュリティ機能を備えています。実装の詳細は異なる場合がありますので、最新の情報はそれぞれのドキュメントをご確認ください。
いつ選ぶべきか
機械学習アプリケーション、特に大規模なセマンティック検索やレコメンデーションシステムのためのベクトル検索に主眼を置くのであれば、Pinecone を選択するのがよいでしょう。何十億ものベクトルをリアルタイム更新と低レイテンシのクエリで効率的に管理する必要がある場合に最適です。Pineconeのマネージドサービスは、基盤となるインフラを心配することなくAIアプリケーションを構築したいチームに最適です。また、一般的な機械学習フレームワークとの統合や、ベクトル生成と再ランク付けのための事前トレーニング済みモデルにより、迅速なデプロイと最小限の運用オーバーヘッドを必要とするプロジェクトにも最適です。
Rocksetは、ベクトル検索に限らず、リアルタイムの分析や複数のデータ型にわたる複雑なクエリを必要とするユースケースに最適です。構造化データ、半構造化データ、非構造化データをリアルタイムで取り込み、インデックスを作成し、クエリを実行する必要があるアプリケーションに最適です。Rocksetは、様々なクエリパターンに柔軟に対応し、高速なイベントストリームをサポートするため、データが頻繁に変化し、最新の洞察が重要なシナリオに最適です。RocksetのSQLインターフェイスは、ベクトル検索に加え、複雑な結合や集約をサポートしているため、単純なベクトル類似検索を超えるようなデータ集約型のアプリケーションを開発するチームに最適です。
結論
Pineconeはベクトル検索にフォーカスしており、AIアプリケーションのためのスケーラブルでマネージドなソリューションとして優れている。大規模なベクトルデータ、リアルタイム更新、機械学習ワークフローに適している。Rocksetは汎用性が高く、複数のデータタイプとクエリパターンをサポートし、ベクトル検索を備えている。リアルタイムのインデックス作成とクエリ、複雑な分析により、データ集約型アプリケーションの強力なツールとなる。PineconeとRocksetのどちらを選ぶかは、ユースケース、扱うデータ、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、リアルタイム分析の必要性、データベース管理に関するチームの専門知識を考慮してください。これらの要素と各テクノロジーの強みを照らし合わせれば、プロジェクトに適した選択ができるはずです。
PineconeとRocksetの概要についてはこちらをお読みください。しかし、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ります。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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