Qdrant vs Vearch 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Vearch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とVearchは専用のベクター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。
Vearch** とは？概要とコアテクノロジー
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は生活を楽にする素晴らしい機能を持っている。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
検索方法とパフォーマンス
QdrantはカスタムHNSW(Hierarchical Navigable Small World)アルゴリズムを使用しています。クラスタリングと次元削減のための距離行列APIがあります。精度を重視する場合は厳密検索を、速度を重視する場合は近似検索を選択できます。
Vearchは複数のインデックス作成方法（IVFPQとHNSW）をサポートし、CPUとGPUで動作します。パフォーマンスのニーズやハードウェアに応じて、セットアップを調整することができます。
データと柔軟性
Qdrantは複雑なデータに最適です。ベクトル類似度検索とメタデータフィルタリングを組み合わせ、ユニークな値を集計・カウントするファセットAPIを備えています。文字列マッチング、数値範囲、ジオロケーションなど様々なデータタイプをサポートしています。ACIDに準拠したトランザクションでデータの一貫性を保証する。
Vearchはハイブリッド検索をサポートしており、ベクトル検索と標準的なデータフィルタリングを組み合わせることができます。例えば、類似商品を検索し、価格やカテゴリーフィルターを適用することができます。また、1つのドキュメントで複数のベクトルフィールドをサポートしているので、複雑なデータ構造にも適しています。
スケーラビリティ
Qdrantは自動シャーディングとレプリケーションによりスケールアップします。オンディスクテキスト、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、パフォーマンスを維持します。スカラー、積、バイナリ量子化機能により、高次元のベクトルを扱う際のメモリ使用量を削減します。
Vearchは、操作の異なる部分に特化したノード（マスター、ルーター、パーティションサーバー）を持つ分散クラスターアーキテクチャを採用しています。データやトラフィックの増加に応じてマシンを追加することで、簡単に拡張することができます。
インテグレーションと開発経験
Vearchには開発・テスト用のPython SDKが用意されており、プロトタイプを素早く作成することができます。リアルタイムのインデックスをサポートしているので、検索結果はデータの変更に合わせて最新のものになります。
Qdrantは、ベクトル検索がフィルタリングや集計と連動する必要がある実用的なAIユースケースに焦点を当てています。Qdrantのクエリ言語はベクトル検索と統合されており、グラフUIによる視覚的なツールでベクトルの関係を探索することができます。
Qdrantを選ぶとき
Qdrantは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た複雑なデータ操作を必要とするアプリケーションに最適です。ACID準拠、クエリ言語、ファセットAPIにより、コンテンツ推薦システム、セマンティック検索、複数のフィルタリング条件による検索動作の完全な制御が必要なシナリオなど、データの一貫性と豊富なクエリ機能が重要なアプリケーションに最適です。
Vearchを選ぶとき
リアルタイムのインデックス作成とハードウェアの柔軟性を備えた拡張性の高いベクトル検索が必要な場合、Vearchをお選びください。分散アーキテクチャ、CPUとGPUの両方をサポートし、ドキュメントごとに複数のベクトルフィールドを持つことができるため、画像類似検索、商品レコメンデーション、または水平方向に拡張し、高速な検索パフォーマンスを必要とするユースケースのような大規模なAIアプリケーションに最適です。
要約
QdrantとVearchはどちらもロバストなベクトル検索を行いますが、得意とする分野が異なります。Qdrantはデータの一貫性、複雑なクエリ、メタデータの処理に優れており、ACIDコンプライアンスや複数のフィルタリングオプションを備えています。Vearchはスケーラビリティ、ハードウェアの柔軟性、リアルタイムのインデックス作成に優れています。強力なデータ一貫性と複雑なクエリ機能が必要であればQdrantを、スケーラビリティとリアルタイムインデックスが最優先であればVearchを選択すべきです。データ量、クエリの複雑さ、ハードウェアリソース、リアルタイム更新が必要かどうかを考慮し、ユースケースに適した選択をしましょう。
QdrantとVearch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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