RedisとDeep Lake：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
AIやデータドリブン・テクノロジーの進歩に伴い、アプリケーションに適切なベクター・データベースを選択することの重要性が増している。RedisとDeep Lakeは、この分野における2つの選択肢です。本記事では、これらのテクノロジーを比較し、プロジェクトのための十分な情報に基づいた意思決定を支援します。
ベクターデータベースとは？
RedisとDeep Lake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(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）、Weaviate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**。
Redisはベクトル検索をアドオンとして持つインメモリデータベースであり、Deep Lakeはベクトル埋め込みに最適化されたデータレイクである。この投稿では、それぞれのベクトル検索機能を比較する。 ；
Redis：概要とコアテクノロジー
Redisはもともとインメモリ・データ・ストレージとして知られていたが、現在はRedis Stackの一部であるRedis Vector Libraryを通じてベクトル検索機能を追加した。これにより、Redisはスピードとパフォーマンスを維持したまま、ベクトルの類似検索ができるようになりました。
Redisのベクトル検索は既存のインフラストラクチャの上に構築されており、高速なクエリ実行のためにインメモリ処理を使用している。Redisは近似最近傍検索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）アルゴリズムを使用し、高次元のベクトル空間での高速かつ正確な検索を可能にしています。
Redisのベクトル検索の主な強みの1つは、ベクトルの類似性検索と他の属性に関する従来のフィルタリングを組み合わせることができる点です。このハイブリッド検索により、開発者は意味的類似性と特定のメタデータ基準の両方を考慮した複雑なクエリを作成することができるため、多くのAI駆動型アプリケーションで汎用性があります。
Redis Vector Libraryは、開発者がRedisでベクトルデータを扱うためのシンプルなインターフェースを提供します。柔軟なスキーマ設計、カスタムベクタークエリ、セマンティックキャッシングやセッション管理などのLLM関連タスクの拡張機能などを備えている。これにより、AI/MLエンジニアやデータサイエンティストは、特にリアルタイムのデータ処理と検索のために、RedisをAIワークフローに統合することが容易になります。
ディープレイクとは？概要
ディープレイク](https://github.com/activeloopai/deeplake)は、画像、音声、動画、その他の非構造化データなどのベクトルデータやマルチメディアデータの保存、管理、クエリを処理するために設計された特殊なデータベースシステムであり、AIや機械学習アプリケーションでますます使用されるようになっている。Deep Lakeは、データレイクおよびベクトルストアとして使用することができます；
データレイクとしてのDeep Lake： Deep Lakeは、画像、音声、動画、テキスト、NIfTIのような医療画像フォーマット、メタデータなどの非構造化データを、ディープラーニングのパフォーマンスを高めるために設計されたバージョン管理されたフォーマットで、効率的に保存・整理することができます。これにより、ユーザーはデータセットを迅速にクエリして視覚化することができ、高品質のトレーニングセットの作成が容易になります。 ；
ベクターストアとしてのDeep Lake： Deep Lakeは、テキスト、JSON、画像、音声、動画ファイルを含むvector embeddingsとその関連メタデータを保存・検索するための堅牢なソリューションを提供します。ローカル、お好みのクラウド環境、またはDeep Lakeのマネージドストレージにデータを保存できます。また、Deep LakeはLangChainやLlamaIndexのようなツールとのシームレスな統合も提供しており、開発者は検索拡張世代（RAG）アプリケーションを簡単に構築することができます。
主な違いベクトル検索におけるRedisとDeep Lakeの比較
ベクトル検索ツールを選ぶ際には、RedisとDeep Lakeの主な機能の比較について知っておく必要があります。どちらがプロジェクトに最適かを判断するのに役立ちます。
検索方法
Redisは近似最近傍探索にFLATとHNSW（Hierarchical Navigable Small World）を使用します。これらのアルゴリズムは高次元のベクトル空間において高速かつ正確です。Redisはベクトル類似性検索とフィルタリングを組み合わせているので、意味的類似性と特定のメタデータの両方を考慮した複雑なクエリを実行できます。
Deep Lakeはベクトルとマルチメディアデータ用に設計されている。画像、音声、動画、テキストなど様々なデータタイプを保存し、クエリすることができる。Deep Lakeの検索はこれらの異なるデータ形式に最適化されているため、非構造化データを扱うAIや機械学習アプリケーションに最適だ。
データ
ベクター・ライブラリを備えたRedisは、構造化データや半構造化データに最適だ。ベクター検索と従来のデータベース操作を組み合わせる必要がある場合に威力を発揮する。Redisには柔軟なスキーマ設計とカスタムベクタクエリがあり、ハイブリッド検索を必要とするプロジェクトに適しています。
Deep Lakeは非構造化データとの相性が抜群だ。マルチメディアデータ、画像、音声、動画、さらには医療用画像の保存と整理のために構築されている。Deep Lakeはデータセットのバージョン管理が可能で、機械学習プロジェクトにおけるデータのリネージに重要だ。
スケーラビリティとパフォーマンス
Redisは高性能なインメモリ処理で知られています。このアーキテクチャは非常に高速なクエリ実行を可能にし、リアルタイムのデータ処理と検索を必要とするアプリケーションに最適です。Redisは大規模なデータセットのために水平方向に拡張できますが、パフォーマンスは利用可能なメモリに縛られます。
Deep Lakeは大規模な非構造化データセットにも対応できる。データはローカル、好みのクラウド環境、またはDeep Lakeのマネージドストレージに保存できる。この柔軟なストレージオプションは、さまざまなスケールやパフォーマンスが要求されるプロジェクトに適している。
柔軟性とカスタマイズ
Redisには、ベクトルデータ用のシンプルなインターフェースと、セマンティックキャッシュやセッション管理などのLLM関連タスク用の拡張機能がある。スキーマ設計とクエリのカスタマイズにおける柔軟性は、AI駆動のアプリケーションに最適です。
Deep Lakeは扱えるデータ型に柔軟性がある。データセットの迅速なクエリーと可視化が可能で、機械学習モデルのトレーニングセットの作成に最適だ。Deep Lakeのバージョン管理は、データセットの反復管理にもう1つの柔軟性を加えている。
統合とエコシステム
Redisには成熟したエコシステムがあり、多くの既存のツールやフレームワークとうまく統合できる。そのベクトル検索は既存のインフラストラクチャの上に構築されており、既にRedisを使用している場合にはプラスになる。
Deep LakeはLangChainやLlamaIndexとシームレスに統合されている。あなたのプロジェクトがこれらのツールを多用しているなら、Deep Lakeの統合は大きなプラスになる。
使いやすさ
Redisは広く使われている技術なので、豊富なドキュメントと大きなコミュニティがあります。しかし、ベクトル検索を使うには、Redisのコア・コンセプトに関する知識が必要かもしれません。
Deep Lakeはベクトルやマルチメディアデータに特化しているため、これらのデータタイプに特化したプロジェクトでは学習曲線が小さくなる可能性がある。データセットの視覚化とクエリ機能が組み込まれているため、複雑な非構造化データも扱いやすいだろう。
コスト
Redisはセルフホストでもマネージドでも利用できます。コストは、データセットとクエリの負荷に必要なメモリリソースに依存します。
Deep Lakeにはローカルストレージを含む柔軟なストレージオプションがあり、コスト削減に役立ちます。しかし、大規模なデプロイやDeep Lakeのマネージドストレージを使用する場合、コストはデータ量や処理要件に応じてスケールします。
セキュリティ
Redisは暗号化、認証、アクセス制御を含む様々なセキュリティ機能を備えている。そのセキュリティ・モデルは十分に文書化されており、多くの実運用環境でテストされています。
Deep Lake のセキュリティ機能は、選択したストレージオプションによって異なります。クラウドまたはマネージドストレージを使用する場合は、選択したプラットフォームのセキュリティ機能を確認する必要があります。
各技術を選択するタイミングについて
Redisは、伝統的なデータ操作で高速なリアルタイムベクトル検索が必要な場合に選択する。レコメンデーションシステムやリアルタイムの異常検知、パーソナライズされたコンテンツ配信のような低レイテンシのシナリオに最適です。Redisは、インメモリ処理の恩恵を受け、ハイブリッド検索を活用してベクトル類似性と属性フィルタリングを組み合わせることができるアプリケーションに最適です。構造化または半構造化データに対する高速なクエリが必要な場合や、既存のRedisベースのインフラストラクチャにベクトル検索を統合する必要がある場合にRedisを選択します。
Deep Lakeは、AIや機械学習のワークフローにおいて、ほとんどが非構造化データ、マルチメディアデータであるプロジェクトに最適です。特にデータセットのバージョニングが重要な場合、画像、音声、動画など多くのデータタイプの高速なストレージとクエリを必要とするアプリケーションに最適です。Deep Lakeは、機械学習モデル用の大規模なトレーニングデータセットの構築と管理に最適で、LangChainやLlamaIndexのようなツールを使用してRAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを作成する必要がある場合にも適しています。プロジェクトに複雑な非構造化データが含まれ、最新のAI開発フレームワークとの緊密な統合が必要な場合は、Deep Lakeをお選びください。
結論
Redisは、構造化データを扱うリアルタイムアプリケーションのメモリ内処理とハイブリッド検索で高いパフォーマンスを発揮する。Deep Lakeは、AIや機械学習のワークフローにおいて、多くのデータタイプの管理とクエリに適している。この2つの選択は、ユースケース、扱うデータ、パフォーマンス要件に基づいて行う必要がある。ベクトル検索で構造化データを高速に処理する必要があるプロジェクトではRedisを選択し、AI主導のアプリケーションで複雑な非構造化データを処理する場合はDeep Lakeを選択する。最終的には、各テクノロジーの強みをプロジェクトのニーズに合わせることが重要です。
この記事ではRedisとDeep Lakeの概要を説明したが、特定のユースケースに基づいてこれらのデータベースを評価することが重要だ。このプロセスを支援するツールの1つが、ベクトルデータベースのパフォーマンスを比較するために設計された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、特定のデータセットとクエリパターンを使って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、強力でありながら異なるこの2つのアプローチの間で、十分な情報に基づいた決断を下すために不可欠となる。
オープンソースのVectorDBBenchを使って、ベクターデータベースを自分で評価・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に設計された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、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・比較し、ユースケースに最も適したものを決定することができます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、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情報に基づいた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: オープンソースベクターデータベースベンチマークツール](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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