Qdrant vs Rockset 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Rockset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**。
Qdrantは専用のベクターデータベースである。Rocksetは、アドオンとしてベクトル検索機能を持つ検索・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。
Qdrant：概要とコアテクノロジー
Qdrantは類似検索と機械学習のためのベクトルデータベースです。ベクトルデータのためにゼロから構築されたQdrantは、AI開発者のためのデータベースです。Qdrantはパフォーマンスを最適化し、最新のMLモデルの鍵となる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。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保存し、インデックスを付けることができます。これはベクトルの類似性とメタデータのフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを実行できることを意味し、より強力でニュアンスのある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、並行処理中でもデータの一貫性を保証します。
Qdrantのベクトル検索はプラットフォームの中核です。高次元空間で効率的なインデックス作成にはHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムのカスタムバージョンを使用しています。Distance Matrix APIは、ベクトル間のペアワイズ距離を効率的に計算することができるので、クラスタリングや次元削減のようなタスクに最適です。速度よりも精度が重要なシナリオのために、Qdrantは正確な検索をサポートし、グラフUIを通してベクトルの関係を探索する視覚的なツールを提供します。
Qdrantの特徴はクエリと最適化機能です。Qdrantのクエリ言語はベクトル検索とシームレスに連動し、データ内のユニークな値を集計・カウントする強力なファセットAPIを含む複雑な操作をサポートします。オンディスクテキストやジオインデックスのようなメモリ最適化機能により、インテリジェントキャッシングでパフォーマンスを維持しながら大規模なデプロイメントに対応できます。Qdrantはスケーラビリティのために自動的にシャーディングとレプリケーションを行い、文字列のマッチングから数値範囲や地理的な位置情報まで様々なデータタイプやクエリ条件をサポートします。スカラー、積、バイナリ量子化機能により、特に高次元のベクトルに対してメモリ使用量を削減し、検索を高速化することができます。
ユースケースに応じて、近似マッチングと完全マッチングの両方で、検索精度とパフォーマンスのトレードオフを設定できます。このアーキテクチャは、ベクトル検索をフィルタリングや集約と組み合わせる必要がある実世界のシナリオを想定して設計されているため、実用的なAIアプリケーションの構築に最適です。
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
検索テクノロジーとパフォーマンス
QdrantはベクトルインデックスにHNSW (Hierarchical Navigable Small World)アルゴリズムを使用しており、高次元のデータに適しています。Distance Matrix APIはクラスタリングと次元削減を行います。
RocksetはRocksDB上に構築されたConverged Indexingシステムで異なるアプローチを取っている。分散FAISSインデックスでK-最近傍探索(KNN)と近似最近傍探索(ANN)をサポートしている。Rocksetは200,000次元までのベクトルを扱うことができる。
データ管理機能
Qdrantはベクトルデータやペイロード（ベクトルと共に追加情報を保存する機能をQdrant用語で「ペイロード」と呼びます）を扱うことができます。ACIDトランザクションや、ベクトルの類似性とメタデータのフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリをサポートしています。
Rocksetは、ベクトル埋め込みを含む構造化データと非構造化データを処理する。最大の特徴はリアルタイムデータ処理で、ストリーミングデータやCDCフィードを1-2秒のレイテンシーで処理できる。ベクターとメタデータのインプレース更新が可能。
スケーラビリティのアプローチ
Qdrantは水平スケーリングのために自動シャーディングとレプリケーションを行います。オンディスクテキストやジオインデキシング、インテリジェントキャッシングなどのメモリ最適化機能により、パフォーマンスを向上させます。
Rocksetの分散アーキテクチャは複数のノードに計算を分散します。コンバージドインデックスシステムは、データが増大してもパフォーマンスを維持します。
統合オプション
Qdrantは一般的な言語のAPIとクライアントライブラリを用意しています。グラフUIは、デバッグや最適化のためにベクトルの関係を視覚化するためのものです。
RocksetはSQLとRESTの両方のAPIを持っているので、SQLの専門知識があるチームでも利用できる。ストリーミングデータソースやマルチモーダルモデルと統合できる。
使いやすさとセットアップ
Qdrantはベクトル検索のユースケースに特化しているため、AIアプリケーションを開発するチームにとって使いやすくなっています。ドキュメントはベクター特有の概念や実装の詳細をカバーしています。
Rocksetは、クエリに標準的なSQL構文を使うので、SQLに慣れているチームには学習しやすいかもしれない。しかし、より幅広い機能セットを使いこなすには時間がかかるだろう。
コスト構造
どちらもクラウドホスティングです。Qdrantのコストは主にデータ量とクエリ負荷に基づきます。量子化機能により、メモリ使用量とそれに伴うコストを削減することができます。
Rocksetのコストは計算量とストレージ使用量に基づく。リアルタイム処理は大量のストリーミングデータのコストに影響する。
セキュリティ機能
どちらも標準的なセキュリティ機能（認証とアクセス・コントロール）を備えている。静止時および転送時のデータの暗号化をサポートしています。
##それぞれを選択する場合
ベクトル検索、特に高次元データを必要とするAIアプリケーションを構築する場合、Qdrantをお選びください。推薦システム、セマンティック検索、コンピュータビジョンアプリケーション、ベクトルの類似性と複雑なメタデータフィルタリングを組み合わせる必要がある場合に最適です。QdrantのHNSWアルゴリズムの実装、ペイロード管理、専用のベクトル最適化機能は、ベクトル検索がアドオン機能ではなくメイン要件である場合に最適です。
Rocksetはリアルタイム分析とベクトル検索を一つのプラットフォームで行うことができます。ストリーミングデータを処理したり、ベクターやメタデータを頻繁に更新する必要があったり、ベクター検索と同時にSQLベースのクエリが必要なアプリケーションに最適です。RocksetのConverged Indexingと変更データキャプチャのサポートは、リアルタイムパーソナライゼーション、ライブダッシュボード、データの鮮度が重要なアプリケーションなどのユースケースに適しています。
結論
Qdrantは純粋なベクトル検索のパフォーマンスとAIに特化した機能、Rocksetはリアルタイムデータ処理とSQLベースの分析に適しています。ベクトル検索がメインで、AIアプリケーションに特化した最適化が必要な場合はQdrantを、リアルタイム処理が必要で、SQLを使用し、ベクトル検索をアドオンとして使用したい場合はRocksetをお選びください。データの更新頻度、クエリのパターン、ベクトル検索と同時にリアルタイム分析が必要かどうかを考慮して決定してください。
QdrantとRockset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.
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