Qdrant vs Aerospike AIアプリケーションに最適なベクターデータベースの選択
ベクターデータベースとは？
QdrantとAerospike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、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(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**。
Qdrantは専用のベクターデータベースです。Aerospikeは分散型でスケーラブルなNoSQLデータベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を備えている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
Qdrant：概要とコアテクノロジー
Qdrantは類似検索や機械学習アプリケーションのために開発されたベクトルデータベースです。ベクトルデータを効率的に扱うためにゼロから設計されており、AIを駆使したプロジェクトに携わる開発者にとって最高の選択肢です。Qdrantはパフォーマンスの最適化に優れ、最新の機械学習モデルに不可欠な高次元のベクトルデータを扱うことができます。
Qdrantの強みの一つは柔軟なデータモデリングです。Qdrantはベクトルだけでなく、各ベクトルに関連するペイロードデータも格納し、インデックスを付けることができます。つまり、ベクターの類似性とメタデータに基づくフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを実行することができ、より強力で微妙な検索が可能になります。QdrantはACIDに準拠したトランザクションにより、同時処理中でもデータの一貫性を保証します。
Qdrantのベクトル検索機能はアーキテクチャの中核を成しています。HNSW](https://zilliz.com/learn/hierarchical-navigable-small-worlds-HNSW)(階層的ナビゲーシブルスモールワールド)アルゴリズムのカスタムバージョンをインデックスに使用しており、高次元空間での効率性で知られています。これにより、多くのAIアプリケーションに不可欠な近似最近傍探索を高速に行うことができる。Qdrantは、精度が速度に勝るシナリオのために、厳密な探索手法もサポートしています。
Qdrantの特徴はクエリー言語とAPIデザインです。ベクトル検索とシームレスに連動する豊富なフィルタリングとクエリオプションを提供し、複雑な多段階クエリを可能にしています。そのため、従来のフィルタリングと並行してセマンティック検索を行う必要があるアプリケーションに特に適しています。Qdrantには自動シャーディングやレプリケーションなどの機能もあり、データやクエリの負荷の増加に合わせて拡張することができます。Qdrantは、文字列マッチング、数値範囲、地理位置など様々なデータタイプやクエリ条件をサポートしています。Qdrantのスカラー、積、バイナリ量子化機能は、特に高次元のベクトルに対してメモリ使用量を大幅に削減し、検索パフォーマンスを向上させます。
Aerospike概要とコアテクノロジー
Aerospikeは、高性能なリアルタイムアプリケーション向けのNoSQLデータベースである。ベクトルデータベースのユースケースに適しているように、ベクトルインデックスと検索のサポートが追加された。ベクトル機能はAerospike Vector Search (AVS)と呼ばれ、現在プレビュー中です。Aerospikeから早期アクセスをリクエストできます。
AVSは、ベクター検索用にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスのみをサポートしています。AVSで更新や挿入が行われると、ベクトルを含むレコードデータがAerospikeデータベース（ASDB）に書き込まれ、すぐに表示されます。インデックスを作成するためには、各レコードは、インデックスの指定されたベクトルフィールドに少なくとも1つのベクトルを持つ必要があります。1つのレコードに対して複数のベクトルとインデックスを持つことができるので、同じデータをさまざまな方法で検索することができます。Aerospike では、アップサートされたレコードを特定のセットに割り当てて、監視および操作できるようにすることを推奨しています。
AVSにはインデックスを構築する独自の方法があり、それはすべてのAVSノードで同時並行的に行われます。ベクトルレコードの更新はASDBに直接書き込まれますが、インデックスレコードはインデックスキューから非同期に処理されます。これはバッチで行われ、すべてのAVSノードに分散されるため、AVSクラスタのすべてのCPUコアを使用し、スケーラブルです。Ingestionのパフォーマンスはホストのメモリとストレージレイヤーの構成に大きく依存します。
インデキシングキュー内の各アイテムについて、AVSはインデキシング用のベクトルを処理し、各ベクトルのクラスタを構築し、それらをASDBにコミットします。インデックスレコードには、ベクター自体のコピーと、HNSWグラフの指定されたレイヤーにおけるそのベクターのクラスタが含まれます。インデックス作成には、単一命令、複数データ並列処理のためのベクトル拡張（AVX）を使用する。
クラスタ内のレコードは相互に接続されているため、AVSはインジェスト時にクエリーを行い、インデックスキャッシュに「事前水分補給」を行う。これらのクエリーはクエリーリクエストとしてカウントされず、ストレージレイヤーに対するリードとして表示される。こうすることで、キャッシュに関連データが蓄積され、クエリ性能を向上させることができる。これはAVSがどのようにベクトルデータを扱い、類似検索のためのインデックスを構築し、高次元のベクトル検索に対応できるかを示している。
主な相違点
検索方法
Qdrant：ベクトル類似性検索用に構築された Qdrant は、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) アルゴリズムの最適化バージョンを使用しています。これにより、高次元ベクトルデータの効率的な近似最近傍(ANN)検索が可能になります。また、速度よりも精度が重要なアプリケーションのための厳密検索もサポートしています。
Aerospike：Aerospike's Vector Search (AVS)はANN検索にHNSWを使用しています。しかし、まだプレビュー中であり、クエリーのエコシステムは進化している。AVSはノード間で同時分散インデックスを使用し、スケーラビリティのために高度なCPUを活用している。
Key Takeaway：どちらもベクトル検索にHNSWを使用しているが、Qdrantはより成熟し、特化した実装を持っている。
データ処理
Qdrant：ベクターと関連するペイロードデータを保存します。ベクトルの検索や、数値、テキスト、地理的条件によるフィルタリングなど、ベクトルの類似性とメタデータベースのフィルタリングを組み合わせたクエリを実行できます。QdrantはACIDに準拠しており、信頼性の高い並行処理が可能です。
Aerospike：NoSQLデータベースであるAerospikeは、構造化データや半構造化データを扱うことができる。AVSではレコードにベクトルを関連付けることができ、各レコードは複数のベクトルを持つことができる。しかし、AerospikeのベクターレコードのメタデータフィルタリングはQdrantより成熟していない。
Key Takeaway：Qdrantはベクターデータとペイロードデータをシームレスに結合できるように設計されています。AerospikeはQdrantに追いつきつつあるが、メタデータフィルタリングの機能はまだ豊富ではない。
スケーラビリティとパフォーマンス
Qdrant：大規模データセットの自動シャーディングとレプリケーションをサポートします。パフォーマンスの最適化には、スカラー量子化やバイナリ量子化などの量子化技術が含まれ、検索速度を維持しながらメモリ使用量を削減します。
Aerospike: 高性能なリアルタイム・アプリケーション向けに設計されています：高性能なリアルタイム・アプリケーション向けに設計されたAerospikeは、水平方向に拡張可能です。AVSのインデックス作成は、ノード間の同時処理と高度なCPUを使用してスケーラビリティを実現している。しかし、インジェストのパフォーマンスはメモリとストレージの構成に依存する。
キーポイント：Aerospikeのインフラは水平スケーリングに適しているが、Qdrantのベクトル検索への最適化により、検索パフォーマンスと効率を優先するアプリケーションに適している。
柔軟性とカスタマイズ性
Qdrant：ベクトル類似度と高度なフィルタリングを組み合わせた多段階クエリを実行するための堅牢なクエリ言語と API を備えています。柔軟なデータ型とクエリをサポートし、様々な AI 主導のユースケースのために非常にカスタマイズしやすい。
Aerospike：Aerospikeは複雑なレコード構造をサポートするが、ベクトル検索は現段階では柔軟性に欠け、基礎機能に重点を置いている。
**キーポイントQdrantはAI/MLワークフローにより多くのオプションがある。
統合とエコシステム
Qdrant：AIプロジェクトに最適な機械学習フレームワークと統合。APIは開発者が使いやすいように設計されています。
Aerospike：Aerospikeのエコシステムは他のツールとの統合をサポートしている。しかし、AVS固有の統合はプレビューでは制限されている。
Key Takeaway：QdrantはAI/MLをワークフローに組み込む開発者向けで、Aerospikeは既にデータベースのコア機能を利用しているチーム向けだ。
ユーザビリティ
Qdrant：分かりやすいドキュメントと開発者に優しいインターフェース。ベクターデータベースにフォーカスしているため、類似性検索に特化したチームの学習曲線が短い。
Aerospike：NoSQLデータベースであり、AVSはプレビュー版であるため、特に新規ユーザーにとっては学習曲線が厳しい。
Key Takeaway：Qdrantはベクターデータベースのタスクに使いやすく、Aerospikeはセットアップに時間がかかる。
価格
Qdrant：オープンソースのマネージドサービス。費用は、ストレージ、コンピュートリソース、オプションのマネージド機能に基づきます。
Aerospike：Aerospike**：高スループットのシナリオでコスト効率の高いパフォーマンスで知られるが、AVSはインジェストとクエリによってオーバーヘッドを追加する可能性がある。マネージド・サービスのコストは導入の複雑さによって異なる。
Key Takeaway：Qdrantはベクターに特化したユースケースではより透明性の高いコストモデルだが、より幅広いユースケースではAerospikeの方がコスト効率が良いかもしれない。
セキュリティ
Qdrant：Qdrant**: マネージドサービスに暗号化やアクセスコントロールなどのセキュリティ機能がある。オープンソースのデプロイメントには追加設定が必要。
Aerospike：エンタープライズ・アプリケーション向けに構築されたAerospikeは、堅牢な認証、暗号化、アクセス制御を備えており、成熟するにつれてAVSにも拡張される予定。
**重要なポイントAerospikeのセキュリティはエンタープライズ向けだが、QdrantはほとんどのAI/MLアプリケーションに必要なセキュリティをカバーしている。
Qdrantを使用する場合
Qdrantはベクトル類似検索が重要な要件となるプロジェクト、特にAIや機械学習アプリケーションに適しています。高次元のベクトル埋め込みデータや、ベクトル検索とメタデータフィルタリングを組み合わせるのに最適です。セマンティック検索エンジン、レコメンデーションシステム、その他のAIツールなど、正確で細かいクエリを必要とするアプリケーションを構築するのであれば、Qdrantの機能とAPIは最適です。また、AIワークフローにおいて急速なデータ増加が見込まれる企業にも適しています。
Aerospikeの利用時期
Aerospikeは、ベクトル検索がコア機能ではなくアドオン機能であるような、処理量の多いリアルタイムアプリケーション向けです。すでにAerospikeのコアNoSQL機能を使用しているチームが、データベースに類似性検索を追加したい場合に最適です。例えば、リアルタイムの不正検知、パーソナライゼーション、セッション管理など、構造化または半構造化データが鍵となるユースケースには、Aerospikeが適しています。エンタープライズグレードのスケーラビリティとセキュリティ機能により、複雑な分散システムを持つ大企業に適しています。
概要
QdrantとAerospikeは、ベクトル検索機能が似ているにもかかわらず、異なる製品です。QdrantはAIワークロードやベクトル検索をコアとするシナリオに適しており、柔軟で使いやすく、豊富な統合機能を持っています。Aerospikeは高スループット環境に適しており、リアルタイムでエンタープライズグレードのアプリケーションに適しています。選択は、プロジェクトのユースケース、データとスケーラビリティの要件、そしてこれらのテクノロジーが長期的な計画にどのように適合するかによって決まります。
QdrantとAerospikeの概要についてはこちらをご覧ください。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を使って徹底的に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ぶかを決める鍵となるでしょう。
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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