Pinecone vs Vearch：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Vearchである。PineconeとVearch**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 Vearch 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、照会するため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) 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Vearchは、専用のベクターデータベースである。この投稿では、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。
Vearch** とは？基本機能
Vearchは、高速で効率的な類似検索を必要とするAIアプリケーションを開発する開発者のためのツールです。超強力なデータベースのようなものだが、通常のデータを保存する代わりに、最新のAI技術の多くを支えるトリッキーなベクトル埋め込みを扱うように構築されている。
Vearchの最もクールな点は、そのハイブリッド検索だ。ベクトルによる検索（類似した画像やテキストを見つけることを想像してほしい）と、数値やテキストのような通常のデータによるフィルタリングができる。そのため、「このような商品を探す、ただし電子機器カテゴリーで500ドル以下」というような複雑な検索も可能だ。何百万ものベクトルからなるコーパスをミリ秒単位で検索できるのだ。
Vearchはニーズに応じて成長するように設計されている。クラスタのセットアップを使用し、コンピュータのチームが一緒に働くようなものだ。異なるタイプのノード（マスター、ルーター、パーティション・サーバー）があり、メタデータの管理からデータの保存や計算まで、異なるジョブを処理する。これにより、Vearchはデータの増加に合わせてスケールアウトし、信頼性を高めることができる。より多くのデータやトラフィックを処理するために、汗をかくことなくマシンを追加することができます。
開発者にとっては、Vearchは生活を容易にする素晴らしい機能をいくつか備えている。リアルタイムでインデックスにデータを追加できるので、検索結果は常に最新の状態に保たれます。複雑なデータに便利な、1つのドキュメントに複数のベクトル・フィールドをサポートする。また、Python SDKも用意されており、迅速な開発とテストが可能だ。Vearchは、インデックス作成方法（IVFPQとHNSW）に柔軟性があり、CPUとGPUの両方のバージョンをサポートしているので、特定のハードウェアやユースケースに合わせて最適化することができます。レコメンデーションシステム、類似画像検索、または高速な類似マッチングを必要とするAIアプリの構築など、Vearchはそれを効率的に実現するツールを提供します。
##主な違い
ベクター検索ツールを選ぶ際には、ユースケースとプロジェクトの要件を考慮する必要があります。PineconeとVearchを比較してみましょう。
検索方法
Pineconeは、数十億のベクトルを高速検索するためのカスタムインデックス技術を使用しています。リアルタイム更新と再ランク付けによる2段階検索をサポートします。
Vearch は柔軟なインデックス作成方法を持ち、IVFPQ と HNSW アルゴリズムをサポートします。ベクトルの類似性とフィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索をサポート。
データ
Pineconeは、セマンティック検索や推薦システムのためのベクトル埋め込みを管理するのに最適です。レコードにコンテキストを追加するためのメタデータフィルタリングをサポートしています。
Vearchはベクトル埋め込みをうまく処理し、ドキュメントごとに複数のベクトルフィールドを使用できる。複雑なデータ構造や多様なAIアプリケーションに適している。
スケーラビリティとパフォーマンス
Pineconeはマネージドサービスとして自動スケーリングされます。大規模なデータセットを高速なクエリタイムで処理できるように設計されています。
Vearchは、異なるノードタイプ（マスター、ルーター、パーティションサーバー）を持つクラスターアーキテクチャにより、ワークロードを分散し、水平方向に拡張します。これにより、データが増大してもパフォーマンスを維持することができます。
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名前空間があり、より高速なクエリとマルチテナントを実現します。複数の機械学習モデルとフレームワークをサポートします。
Vearchはインデックス作成方法に柔軟性があり、CPU版とGPU版の両方をサポートしている。ハードウェアやユースケースに応じて最適化できる。
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。
Vearchには、迅速な開発とテストのためのPython SDKがあります。複数のAIアプリケーションと連携するが、Pineconeよりもエコシステムが小さい。
使いやすさ
マネージドサービスであるPineconeは、お客様に代わってインフラを処理するため、セットアップやメンテナンスが簡単です。サーバーレスで効率的なデータ取り込みをサポートします。
Vearchはクラスタの管理をよりハンズオンで行う必要がある。開発者に優しい機能を備えている反面、フルマネージドソリューションに比べて学習曲線が急である。
コスト
Pinecone の価格は SaaS 製品として使用量ベースです。データの取り込みは、オブジェクトストレージのインポートを通じてコスト効率よく行われます。
Vearchはオープンソースであるため、直接的なコストは削減できるが、インフラや管理への投資は増える。
セキュリティ
マネージドサービスとしてのPineconeは、おそらくセキュリティ（暗号化、アクセス制御）などが組み込まれている。
Vearchのセキュリティはあなた次第です。
それぞれの選択時期
拡張性のあるフルマネージドベクター検索ソリューションをお求めの場合は、Pineconeをお選びください。インフラ管理ではなく、開発に集中したい AI アプリケーション開発チーム向けです。リアルタイムの更新、複雑なメタデータのフィルタリング、複数の機械学習モデルとの統合が必要な場合、Pinecone が輝きます。大規模なセマンティック検索、レコメンデーションシステム、リランキングやハイブリッド検索が組み込まれたアプリケーションに最適です。
ベクター検索インフラをよりコントロールし、それを管理するリソースが必要な場合はVearchを選択してください。インデックスの付け方やハードウェアの最適化に柔軟性が必要なプロジェクトに適しています。Vearchは、ドキュメントごとに複数のベクトルフィールドを持つ複雑なデータ構造に最適です。画像の類似検索や、CPUとGPUの両方を使いたいカスタム推薦エンジンのように、細かいパフォーマンス最適化が必要なアプリケーションに適しています。
まとめ
Pineconeは、使いやすさ、管理されたインフラ、強力なMLエコシステムの統合の点で優れている。堅牢なスケーラビリティを持ち、リランキングとハイブリッド検索が組み込まれている。Vearchはデプロイの柔軟性、インデックス作成方法、ハードウェアの最適化に優れている。オープンソースのソリューションであり、高度なカスタマイズが可能だ。これらのどちらを選択するかは、ユースケース、データの複雑さ、スケーラビリティ要件、チームの専門知識によって決定する必要がある。マネージド・サービスとインフラストラクチャ・コントロールの比較、データ構造の複雑さ、長期的なスケーラビリティの必要性などを考慮してください。どちらもベクトル検索機能を備えているが、最適なのは、それぞれの強みをプロジェクトのニーズにどう合致させるかによる。
PineconeとVearch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、実際のベクトル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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