Pinecone vs Vald：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すぎることはない。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Valdである。PineconeとVald**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 Vald 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とValdは専用のベクターデータベースである。この記事では、これら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。
Vald：基本
Vald は膨大なベクトルデータを高速に検索するための強力なツールです。何十億ものベクトルを扱えるように作られており、ニーズが大きくなれば簡単に拡張できます。Valdの素晴らしいところは、NGTと呼ばれる超高速アルゴリズムを使って類似ベクトルを見つけることです。
Valdの最も優れた特徴の一つは、インデックスの処理方法です。通常、インデックスを作成する場合、すべてを停止しなければならない。しかし、Valdは賢い。インデックスを異なるマシンに分散させるので、インデックスが更新されている間も検索を続けることができる。さらに、Valdはインデックス・データを自動的にバックアップするので、何か問題が発生してもすべてを失う心配はない。
Valdは様々なセットアップにフィットするのが素晴らしい。データの出入りをカスタマイズできるので、gRPCとの相性も良い。また、クラウド上でスムーズに動作するように構築されているため、必要なときにコンピューティング・パワーやメモリを簡単に追加することができる。Valdはデータを複数のマシンに分散させるので、膨大な量の情報を処理するのに役立つ。
Valdが持つもうひとつの巧妙なトリックは、インデックスの複製だ。各インデックスのコピーを異なるマシンに保存する。つまり、1台のマシンに問題が発生しても、検索は問題なく行えるということだ。Valdは自動的にこれらのコピーのバランスをとるので、心配する必要はない。これらのことから、Valdは大量のベクターデータを迅速かつ確実に検索する必要がある開発者にとって、確かな選択肢となる。
主な相違点
ベクター検索ツールを選択する場合、Pinecone と Vald の2つを検討する必要があります。どちらも大規模なベクターデータを扱うことができますが、機能が異なるため、どちらか一方がより適しているかもしれません。両者をいくつかの点で比較してみましょう。
検索方法
Pinecone はカスタムインデックスを使用し、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をサポートし、より高速なクエリのための名前空間分割を備えています。
Vald は NGT (Neighborhood Graph and Tree) アルゴリズムを使用し、近似最近傍探索を高速に行います。インデックスを複数のマシンに分散し、検索と更新を同時に行う。
データの取り扱い
Pinecone は機械学習アプリケーションのベクトル埋め込みに最適です。メタデータのフィルタリング機能があるので、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。
Vald は数十億のベクトル用に設計されています。データの入出力を柔軟にカスタマイズできるので、どのようなデータ構造にも適応できる。
スケーラビリティとパフォーマンス
Pinecone には自動スケーリング機能があり、大規模なデータセットのために構築されています。サーバーレスアーキテクチャがインフラストラクチャのスケーリングを行います。
Valdは複数のマシンにデータを分散し、水平スケーリングを実現します。クラウド用に設計されているため、必要に応じてリソースを簡単に追加できます。
柔軟性とカスタマイズ
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。密なベクトル埋め込みと疎なベクトル埋め込みのハイブリッド検索が可能。
Vald はデータの入出力プロセスをカスタマイズでき、gRPC と連携します。分散アーキテクチャにより、デプロイとスケーリングに柔軟性がある。
統合とエコシステム
Pineconeは機械学習のエコシステムと統合し、複数の言語用のSDKを持っています。ベクトル生成とリランキング用のモデルを内蔵しています。
Valdはクラウド用に設計されており、gRPCインテグレーションを備えているため、どのような技術スタックにも適応できる。
使いやすさ
Pinecone はマネージドサービスとしてインフラ管理を行うため、開発者はアプリケーションの構築に専念できます。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があります。
Vald は、より実践的な管理を必要とするが、システムをきめ細かく制御できる。インデックスの自動バックアップとレプリケーション管理
コスト
PineconeはSaaSなので、インフラを管理したくないチームにとってはより費用対効果が高いかもしれません。
Valdはオープンソースであるため、コストは低いが、セットアップとメンテナンスに多くのリソースを必要とする。
セキュリティ
マネージドサービスであるPineconeにはセキュリティが組み込まれている可能性が高いが、詳細についてはドキュメントを確認する必要がある。
しかし、詳細についてはドキュメントを確認する必要があります。
##それぞれを使用する場合
Pineconeは、機械学習ワークフローと統合する完全に管理されたベクトルデータベースが必要な場合に選択されます。レコメンデーションシステム、セマンティック検索エンジン、AI搭載チャットボットなど、大規模でリアルタイムのベクトル検索を必要とするアプリケーションに最適です。Pinecone は、インフラストラクチャではなくアプリケーションに集中したい場合、特に大規模なデータセットを扱い、ハイブリッド検索やメタデータフィルタリングが必要な場合に適しています。
Valdは、ベクター検索の実装をよりコントロールしたい場合や、独自のインフラを管理するリソースがある場合に選択する。高度にカスタマイズ可能なソリューションが必要なプロジェクト、特に特定のパフォーマンスやスケーリング要件があるクラウド環境に適しています。Valdは、何十億ものベクトルを処理する必要がある場合、インデックス作成と検索をきめ細かく制御する必要がある場合、またはgRPCを使用してベクトル検索を既存のシステムに統合したい場合に適しています。
要約
PineconeとValdはどちらもベクトル検索ソリューションを持っており、それぞれに強みがあります。Pineconeは、強力な機械学習の統合、リアルタイムアップデート、ハイブリッド検索やメタデータフィルタリングなどの機能を備えたマネージドサービスだ。使いやすさと拡張性を重視して設計されているため、アプリケーション開発に集中したいチームに適している。Valdは高度なカスタマイズが可能で、何十億ものベクトルを扱うことができ、インデックス作成と検索を同時に行える分散アーキテクチャを備えている。この2つのどちらを選択するかは、ユースケース、データ量、必要な管理レベル、インフラ管理のためのリソース、既存システムとの統合を考慮する必要がある。データのサイズ、検索要件の複雑さ、チームの専門知識、長期的なスケーリング計画などを考慮して決定してください。
PineconeとVald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、強力だが異なるこれら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.
読み続けて
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Vector Databases vs. Hierarchical Databases
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