RedisとValdの比較：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がますます重要になってきている。RedisとValdはこの分野における2つの選択肢だ。この記事では、あなたのプロジェクトで十分な情報に基づいた決定を下すのに役立つ、これらのテクノロジーを比較します。
ベクターデータベースとは？
Redis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調べてみましょう。
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、Valdは専用のベクトル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。 ；
Redis：概要とコア技術
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。
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。
主な違いベクトル検索における Redis と Vald の比較
ベクター検索用にRedisとValdのどちらかを選択する場合、いくつかの点を考慮する必要があります。どちらのツールもベクトルデータには最適ですが、プロジェクトに影響を与える重要な部分で違いがあります。RedisとValdを比較してみましょう。
検索方法
Redisは近似最近傍探索にFLATとHNSWアルゴリズムを使用します。これにより、高次元のベクトル空間で高速かつ正確な検索が可能になります。Redisは、ベクトルの類似性と属性フィルタリングを組み合わせたハイブリッド検索もサポートしています。
ValdはNGT（Neighborhood Graph and Tree）アルゴリズムを使用している。これは何十億ものベクトルを高速に類似検索するためのものである。Valdのアプローチは、大規模なベクトルデータセットに対するスピードとスケーラビリティを追求している。
データ
ベクター・ライブラリーを備えたRedisは、構造化データと非構造化データを扱うことができる。柔軟なスキーマ設計が可能で、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ーをサポートする。このため、Redisは多くのAIユースケースに適しています。
Valdは大規模ベクトルデータ向けだ。何十億ものベクトルに対応している。Valdは純粋なベクトルデータ用なので、高次元のベクトル情報を扱うプロジェクトに適している。
スケーラビリティとパフォーマンス
Redisは高速なクエリ実行のためにインメモリ処理を使用しており、小規模から中規模のデータセットに適しています。Redisはスケールアップ（1台のマシンにリソースを追加すること）やスケールアウト（クラスタにマシンを追加すること）が可能です。
Valdは大規模処理向けに構築されている。分散インデックスを使用しているため、複数のマシンにデータを分散させることができる。これにより、Valdは何十億ものベクトルを扱い、簡単にスケールアウトすることができる。Valdはインデックスの更新中であっても検索処理を続けることができ、これは高可用性システムにとって大きな利点である。
柔軟性とカスタマイズ
Redisはベクトルデータ用のシンプルなインターフェースを持ち、カスタムベクタクエリやLLM関連拡張などの機能を備えている。これにより、Redisを様々なAIワークフロー、特にリアルタイム処理に簡単に統合することができます。
Valdはデータの入出力処理をカスタマイズできるため、gRPCと互換性がある。クラウド環境で動作するように設計されており、リソースの割り当てにも柔軟性がある。Valdのアーキテクチャは、検索プロセスのカスタマイズや他のシステムとの統合を容易にする。
統合とエコシステム
Redisには大規模なエコシステムがあり、多くのツールやフレームワークと統合されています。ベクトル検索はRedis Stackの一部なので、キャッシングやパブ/サブメッセージングなどの他のRedis機能と簡単に組み合わせることができます。
Valdはクラウド環境で動作するように設計されており、Kubernetesと統合されている。ベクトル検索に特化しているため、他のデータ管理のニーズには追加のツールが必要になるかもしれない。
使いやすさ
Redisには多くのドキュメントがあり、大きなコミュニティがあるため、学びやすく使いやすい。Redisベクター・ライブラリには、ベクター操作のためのシンプルなインターフェイスがあります。
Valdは、特に分散システムに慣れていない開発者にとっては、学習曲線が急だ。しかし、ドキュメントは包括的でベクトル検索操作にフォーカスしている。
コスト
Redisは、メモリに収まる小さなデータセットであれば費用対効果が高い。しかし、データサイズが大きくなるにつれ、RAMのコストは指数関数的に増大する可能性がある。
Valdの分散型の性質は、コモディティ・ハードウェアを効率的に使用できるため、非常に大きなデータセットに対してよりコスト効率が高い。しかし、分散システムの管理には運用の複雑さと潜在的なコストがかかる。
セキュリティ
Redisには暗号化、アクセス制御、認証など様々なセキュリティ機能がある。また、セキュアな通信のためのSSL/TLSもサポートしています。
クラウド環境向けに設計されたValdは、Kubernetesクラスタにセキュアにデプロイするための機能を備えている。しかし、特定のセキュリティ機能はインフラレベルで実装する必要があるかもしれない。
各テクノロジーを選択するタイミング
Redisを選択するタイミング
Redisはベクトル検索でデータを処理する必要があるプロジェクトに最適です。リアルタイム処理、ハイブリッド検索（ベクトル類似度＋属性フィルタリング）、キャッシュなど他のデータ操作との統合が必要なアプリケーションに最適です。Redisは、メモリに収まる小～中規模のデータセットや、従来のデータ構造とベクトル演算の両方を扱う必要があるプロジェクトに適している。また、すでにRedisを使用しているチームや、豊富なエコシステムと大きなコミュニティを持つソリューションを探しているチームにも適しています。
Vald を選択する場合
Valdは、巨大なベクトルデータセット、特に数十億のベクトルを扱うプロジェクトに適しています。大規模なレコメンデーションシステム、画像認識プラットフォーム、膨大なベクトルデータを扱うAI主導のサービスなど、大規模で高速な類似性検索を必要とするアプリケーションに最適です。Valdはクラウドネイティブ環境や分散アーキテクチャのメリットを享受できるプロジェクトに適しています。インデックス更新時の継続的な可用性、高次元データの処理、データの成長に合わせてベクトル検索を水平方向に拡張する機能が必要な場合は、Valdを選択してください。
結論
Redisは、ベクトル検索と多くのデータ構造と操作を組み合わせたスイスアーミーナイフであり、中程度のデータサイズの多様なリアルタイムアプリケーションに最適です。Valdは、高速検索とスケーラビリティを備えた巨大なベクトルデータセットに最適です。この2つのどちらを選択するかは、データ量、検索の複雑さ、統合要件、スケーラビリティなどのニーズに基づいて決める必要がある。Redisは汎用性が高く、メモリ中心の操作でベクトル検索を行い、Valdは純粋なベクトル検索を大規模に行う場合に選択する。最終的に正しい選択は、そのテクノロジーがプロジェクトの要件とチームの専門知識にどれだけ適合するかによって決まる。
この記事ではRedisとValdの概要を説明するが、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、ベクター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ーパターンによる徹底的なベンチマークが、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つのアプローチのどちらを選ぶかについて、十分な情報を得た上で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: 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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