Qdrant vs Vald AIアプリケーションに適した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Vald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とValdは専用のベクターデータベースである。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。
Vald：概要とコアテクノロジー
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構築されており、ニーズが大きくなるにつれて簡単に拡張することができます。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。
主な違い
検索方法コア・アルゴリズムと機能
QdrantはカスタムHNSW(Hierarchical Navigable Small World)アルゴリズムを採用しています。これは高次元空間において超高速で、セマンティック検索やレコメンデーションシステムに最適です。Qdrantの正確な検索は、高精度のシナリオのためのボーナスです。また、Distance Matrix API のようなツールを使えば、クラスタリングや次元削減ができるので、高度な分析に最適です。
ValdはNGT(Neighborhood Graph and Tree)を使っており、何十億ものベクトルに対して高速なアルゴリズムを採用している。継続的なインデックス作成が主な特徴で、システムがインデックスを更新している間も検索を実行できる。これは、常に新しいベクトルが追加されるようなダイナミックなデータセットには非常に便利だ。
どちらも高速だが、Qdrantのベクトル類似度とメタデータのフィルタリングを組み合わせた柔軟性の方が、より微妙な検索を必要とするユーザーには魅力的かもしれない。
データ柔軟性とペイロード
Qdrantは柔軟にデータを扱うことができます。ベクターにペイロードをアタッチし、ジオロケーションデータ、数値範囲、テキストなどのメタデータフィルタリングと類似性を組み合わせた複雑なクエリを実行できます。複数のデータ型と高度なフィルタリング条件をサポートしており、検索結果をきめ細かく制御する必要があるアプリケーションに必要です。
Valdは、スケーラビリティとデータ配布のシンプルさを重視している。構造化データや半構造化データに対するQdrantのような柔軟性はありませんが、大きな非構造化データセットを扱うための堅牢なメカニズムを持っています。
スケーラビリティとパフォーマンス：大規模ワークロード
どちらもスケーリングできるように設計されているが、アプローチは異なる：
Qdrantは自動シャーディングとレプリケーションを使用し、データの増加に応じてパフォーマンスのバランスを保ちます。オンディスクインデックスやキャッシングなどのメモリ最適化機能により、スピードを犠牲にすることなく大規模なデプロイメントに対応できます。
Valdはクラウドネイティブで、水平スケーリングに優れています。複数のマシンにデータを分散し、インデックスを複製することで、耐障害性と高可用性を確保している。また、負荷分散も動的に行われるため、分散環境にも最適だ。
もし本当に大きなデータセットを持っているのであれば、Valdのクラウド互換性はアドバンテージになるかもしれない。しかし、Qdrantのメモリ最適化とクエリの柔軟性は、スケーラビリティと複雑なクエリの両方を必要とするユースケースに適しています。
柔軟性とカスタマイズ性：あなた流
Qdrantはベクトル検索と統合された強力なクエリ言語を持っています。集計のためのファセットAPIや、精度とパフォーマンスのトレードオフが可能なため、Qdrantには多くのカスタマイズオプションがあります。
Valdはデータの入出力がシンプルで、特にgRPCと統合されている。クエリのカスタマイズにはあまり重点を置いていませんが、様々なセットアップに対応し、インデックスの複製を自動的に管理できるので、開発ワークフローが簡素化されます。
統合とエコシステム
Qdrant は機械学習パイプラインと統合され、AI アプリケーションに採用されています。Qdrant の API はモダンで、最新の開発スタック向けに設計されています。
Valdはクラウドネイティブで、Kubernetesと統合されている。分散システムにフォーカスしているため、すでにクラウドインフラやマイクロサービスアーキテクチャを利用している組織に最適だ。
ユーザビリティ：学習曲線とメンテナンス
Qdrantはドキュメントやコミュニティサポートが充実しており、複雑な機能を開発者に提供することに注力しています。ベクターデータベースが初めての人でも簡単にセットアップできます。
Valdも同様に使いやすさに重点を置いているが、クラウドファーストの設計により、分散セットアップでのデプロイをよりシンプルにしている。自己管理型のレプリケーションとバランシング機能により、手作業による介入を減らすことができる。
コスト
Qdrant：オンプレミスのインフラがある場合、コストを抑えることができるセルフホストバージョンがある。しかし、大規模なデプロイにはシャーディングとレプリケーションのための追加リソースが必要になる。
Vald：コストはクラウド・プロバイダーや導入規模によって異なります。データの自動分散により、運用のオーバーヘッドを削減できる。
セキュリティ
どちらも認証と暗号化という基本的なセキュリティ機能を備えています。しかし、QdrantのACIDトランザクションは、データ整合性が要求されるアプリケーションにとって、同時処理中であってもデータの一貫性を保証します。
Qdrantを選ぶ理由
Qdrantはメタデータフィルタリングや複雑なクエリを含む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。HNSWアルゴリズム、高度なクエリ言語、構造化データ、半構造化データ、非構造化データのサポートにより、推薦システム、セマンティック検索、マルチモーダル検索などのAI主導のユースケースに最適です。精度、フィルタリング、集計が重要なハイブリッド検索シナリオを扱う開発者は、ACIDコンプライアンス、オンディスクインデックス、Facet APIを気に入るだろう。また、データの一貫性と検索結果のきめ細かなコントロールを重視するチームにもおすすめです。
Vald を選ぶとき
Valdは、スピード、スケーラビリティ、分散パフォーマンスが重要な、大規模でクラウド・ネイティブなデプロイメントに適している。NGT ベースのインデックス作成、水平方向のスケーリング、数十億のベクトルを処理する能力により、動的な環境で膨大なデータセットを扱う組織に最適です。ライブ・レコメンデーション・エンジンやIoTデータ処理のようなリアルタイムのインデックス作成が必要なアプリケーションは、検索を中断することなくリアルタイムでインデックスを更新できるValdの機能が気に入るだろう。組み込みのフォールトトレランスとKubernetesのサポートにより、マイクロサービス・アプローチを採用するチームに最適です。
要約
QdrantとValdは異なるものです。Qdrantは高度なクエリと柔軟なデータを扱うハイブリッド検索に適しており、Valdは高可用性と高速性を備えたクラウドネイティブの大規模分散検索に適しています。Qdrantは高度なクエリと柔軟なデータ、Valdはクラウドネイティブで大規模分散、高可用性とスピードに優れています。技術的なニーズを慎重に評価し、ニーズに合ったツールを選択しましょう。
Qdrant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.
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