SingleStoreとFaissの比較 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？
SingleStoreとFaiss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)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**。
SingleStoreは、分散、リレーショナル、SQLデータベース管理システムである。Faissは、効率的なベクトル検索のために構築されたオープンソースの軽量ライブラリです。この記事では、それらのベクトル検索機能を比較する。
SingleStore：概要とコアテクノロジー
SingleStoreは、データベース自体にベクター検索機能を搭載することで、ベクター検索を可能にしました。ベクターは通常のデータベーステーブルに格納され、標準的なSQLクエリで検索することができます。例えば、価格帯でフィルタリングしながら類似の商品画像を検索したり、特定の部門に結果を限定しながらドキュメントの埋め込みを検索したりすることができます。システムは、ベクトルインデックスにFLAT、IVF_FLAT、IVF_PQ、IVF_PQFS、HNSW_FLAT、HNSW_PQを、類似性マッチングにドット積とユークリッド距離を使用したセマンティック検索の両方をサポートしている。これは、推薦システム、画像認識、AIチャットボットなど、類似性マッチングが高速なアプリケーションに超便利である。
SingleStoreの中核は、パフォーマンスとスケールのために構築されている。データベースは複数のノードにデータを分散させるので、大規模なベクトルデータ操作に対応できます。データが大きくなっても、ノードを追加すれば問題ありません。クエリプロセッサーはベクトル検索とSQLオペレーションを組み合わせることができるので、複数のクエリを別々に実行する必要がありません。ベクターのみのデータベースとは異なり、SingleStoreはこれらの機能を完全なデータベースの一部として提供するため、複数のシステムを管理したり、複雑なデータ転送に対応したりすることなく、AI機能を構築することができます。
SingleStoreのベクトルインデックスには2つのオプションがあります。1つ目は厳密なk-最近傍(kNN)検索で、クエリベクトルに最も近いk個の近傍集合を正確に見つけます。しかし、非常に大きなデータセットや高い同時実行性の場合、SingleStoreはベクトルインデックスを使用した近似最近傍（ANN）検索もサポートします。ANN検索は、厳密なkNN検索よりもはるかに高速にk近傍を見つけることができます。速度と精度はトレードオフの関係にあり、ANNは高速ですが、正確なk個の最近傍セットを返すとは限りません。インタラクティブな応答時間が必要で、絶対的な精度を必要としない数十億のベクトルを扱うアプリケーションには、ANN検索が適しています。
SingleStoreにおけるベクトルインデックスの技術的実装には特別な要件があります。これらのインデックスはカラムストアテーブルにのみ作成可能で、ベクトルデータを格納する単一のカラムに作成する必要があります。システムは現在Vector Type(dimensions[, F32])フォーマットをサポートしており、F32は唯一サポートされている要素タイプです。この構造化されたアプローチにより、SingleStoreは大規模な言語モデルからのベクトルを使用した意味検索、焦点を絞ったテキスト生成のためのRAG（retrieval-augmented generation）、ベクトル埋め込みに基づく画像マッチングなどのアプリケーションに最適です。これらを従来のデータベース機能と組み合わせることで、SingleStoreは開発者がパフォーマンスとスケールを維持しながら、SQL構文を使用して複雑なAIアプリケーションを構築することを可能にします。
Faiss大規模AIのためのパワーと柔軟性
Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss) (Facebook AI Similarity Search)は、Meta社(旧Facebook社)が開発したオープンソースライブラリで、密なベクトルの高速な類似性検索とクラスタリングのための非常に効率的なツールを提供します。 Faissは大規模な最近傍検索用に設計されており、高次元ベクトル空間での近似検索と厳密検索の両方を扱うことができます。Faissは膨大なデータセットを扱うように設計されており、GPUアクセラレーションを活用する能力が際立っているため、大規模アプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができる。特にAIや機械学習アプリケーションに適しています。
Faissの主な特徴
- 近似・厳密K-最近傍探索(ANN & KNN)**：Faissは近似および厳密最近傍(NN)探索の両方をサポートします。アプリケーションのニーズに応じて、速度と精度をトレードオフすることができます。
- GPUアクセラレーション**：Faissの際立った特徴のひとつは、GPUアクセラレーションをサポートしていることです。これにより、大規模なデータセットに対して効果的に拡張し、CPUのみの方法よりも高速に検索を実行することができます。
- 大規模データセット処理**：Faissは、メモリに収まらないほど大きなデータセットの処理に最適化されています。インバーテッド・ファイル](https://zilliz.com/learn/vector-index)やクラスタリングなど、様々なインデックス作成技術を使用し、データを効率的に整理し、巨大なコレクションに対して検索を実行します。
- 複数のインデックス戦略**：Faissは、フラット（総当り）インデックス、積の量子化、階層的クラスタリングなど、ベクトルをインデックスするためのさまざまな方法をサポートしています。これにより、速度が重要か精度が重要かに応じて、検索方法を柔軟に変更することができます。
- 分散システムのサポート：Faissは、分散システムの複数のマシンにまたがって検索を実行できるため、エンタープライズ・レベルのアプリケーションにスケーラブルに対応できる。
- 機械学習フレームワークとの統合**：Faissは、PyTorchやTensorFlowなどの他の機械学習フレームワークとうまく統合できるため、AIワークフローへの組み込みが容易になります。
主な違い
検索手法とコア機能
SingleStoreはベクトル検索をSQLデータベースエンジンに直接統合しています。様々なインデックス作成方法(FLAT, IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_PQFS, HNSW_FLAT, HNSW_PQ)により、厳密なk-最近傍(kNN)検索と近似最近傍(ANN)検索の両方をサポートしています。ドット積とユークリッド距離メトリクスで類似性マッチングができるので、多くのユースケースに適している。
Meta社が開発したFaissは、ベクトル類似性検索とクラスタリングに特化したライブラリとして、異なるアプローチを取っている。Faissは厳密検索とANN検索の両方の機能を持ち、強力なGPUアクセラレーションを備えている。高次元のベクトル空間や、純粋なベクトル検索だけが重要な大規模AIアプリケーションに特化している。
データ処理とストレージ
SingleStoreのアプローチは、ベクトル検索と従来のデータベース機能をユニークな方法で組み合わせている。通常のデータベーステーブルにベクトルを格納することで、ベクトル検索と標準SQLを組み合わせ、通常のデータベースカラムを使用してフィルタや制約を適用することができます。これにより、ACIDでデータの一貫性が保たれ、構造化データとベクトルデータの両方を1つのシステムに保存することができます。
Faissは、ベクトルに焦点を当てたデータ処理に取り組んでいます。ベクトル検索専用ライブラリとして、複数のインデックス戦略による高密度ベクトルの効率的な格納と検索が可能です。これにより、ベクトル検索の性能は非常に高くなりますが、ベクトル以外のデータには別のストレージ・ソリューションが必要になります。この特殊性と機能の幅広さのトレードオフは、システム・アーキテクトにとって考慮すべき点である。
スケーラビリティとパフォーマンス
SingleStoreは複数のノードにデータを分散させる分散アーキテクチャによりスケーラビリティを実現しています。データの分散とクエリの最適化はシステムが行いますので、データの増加に合わせてノードを追加することができます。これは、ベクトル検索と従来のデータベース操作のバランスを取る必要がある本番環境に最適です。
Faissは、特にGPUアクセラレーションによる純粋なベクトル検索のパフォーマンスに優れています。GPUアクセラレーションによる検索や複数のマシンにまたがる分散検索により、膨大なデータセットを扱うことができます。Faissはメモリ効率の高い操作と、大規模展開のための様々な圧縮技術を備えている。GPUのパワーを活用できるため、計算集約的なベクトル演算で大きなアドバンテージを発揮します。
統合とエコシステム
SingleStoreのベクトル操作用SQLインターフェースは、従来のデータベースに慣れ親しんでいるチームにとって使いやすいものです。ベクター操作のための標準SQLクエリを記述し、組み込みのデータ管理機能を使用することができます。これにより、ベクターストレージシステムを個別に用意する必要がなくなり、既存のSQLベースのツールとシームレスに連携することができます。
Faissのエコシステムは機械学習フレームワークを中心に展開されており、Python APIを通じてPyTorchとTensorFlowをネイティブサポートしている。これはAIや機械学習チームにとって素晴らしいことだ。ライブラリは柔軟性があり、カスタムストレージソリューションと連携し、様々なAI/MLパイプラインに適合させることができるが、追加の統合作業が必要になるかもしれない。
使いやすさと実装
SingleStoreは、SQLの経験があるチームにとって学習曲線が緩やかです。SQLシンタックスはベクトル操作に自然に拡張され、標準的なデータベース監視・メンテナンスツールを使用することができます。バックアップやリカバリーのようなデータ管理機能が組み込まれているため、ベクトル検索を管理するための運用上のオーバーヘッドを削減することができます。
Faissを実装するには、より専門的な知識が必要です。ベクトル空間操作の十分な理解とPythonプログラミングのスキルが必要です。チームはデータを手作業で管理し、本番システムのためのカスタム統合作業を行う必要がある。しかし、この複雑さにより、実装の詳細をよりコントロールできるようになります。
コストとリソースに関する考察
SingleStoreは、データベースクラスタのインフラストラクチャーコストを伴う商用ライセンスモデルに従っています。これは直接的なコストであるが、簡素化されたスタックは、通常のデータとベクターデータを1つのシステムに格納することで、システム全体の複雑さと運用コストを削減する。
Faissはオープンソースであるためライセンスコストはかからないが、GPUリソースのインフラコスト、統合のための開発時間、追加ストレージシステムのコストを考慮する必要がある。複数のシステムを維持することは運用の複雑さを増しますが、特殊なユースケースの場合、性能上の利点はこれらを上回るかもしれません。
技術要件と実装
SingleStoreには、ベクターインデックス用のカラムストアテーブルとベクタータイプ（dimensions[, F32]）フォーマットのサポートという特定の技術要件があります。実装にはSQLの知識とデータベース導入のためのインフラが必要ですが、これらの要件は既にデータベース操作に馴染みのあるものです。
Faissの実装にはPython環境と、オプションでGPUサポートが必要です。システムには、カスタム・ストレージの実装と既存システムとの統合作業が必要です。これらの技術要件は、Faissが柔軟で高性能なベクトル検索を提供することに重点を置いていることを反映しています。
シングルストアを選ぶとき
SingleStoreは、従来のデータベース操作とベクトル検索を1つのシステムで組み合わせる必要がある企業に最適です。Eコマースプラットフォーム、コンテンツ推薦システム、顧客分析など、ユーザープロファイル、商品情報、取引記録などの構造化データとの関係を維持しながらベクトル類似検索を行う必要があるアプリケーションに最適です。SQLベースのアプローチは、すでにリレーショナル・データベースを使用しているチームが、基盤となるインフラを変更することなくAIを追加したい場合に特に適しています。
Faissを選ぶとき
Faissは、ベクトル検索のパフォーマンスだけが重要な、純粋なAIや機械学習環境に最適です。研究チーム、コンピューター・ビジョン・アプリケーション、大規模類似検索エンジン、GPUアクセラレーションが大きなメリットをもたらすAIモデル開発に最適です。ベクトル検索の実装をきめ細かく制御する必要があり、個別のストレージ・システムを管理する余分な複雑さに対処できる、ML専門のエンジニアリング・チームを持つ企業は、Faissの柔軟性とパフォーマンスが非常に有用であることに気づくでしょう。
結論
SingleStoreかFaissか、それはあなたの技術要件と組織次第です。SingleStoreはSQLデータベースとベクトル検索を組み合わせた統合ソリューションで、従来のデータ運用とAI機能の両方を必要とする企業に最適。FaissはGPUアクセラレーションとディープMLフレームワークを統合したベクトル検索に特化したソリューションで、AIのみのアプリケーションに最適です。既存の技術スタック、チームの専門知識、パフォーマンス要件、完全なデータベースが必要かベクトル検索のみのソリューションが必要かを考慮して選択する必要がある。
SingleStoreとFaissの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、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る。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、強力だが異なるこれら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)
読み続けて
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Milvus/Zilliz + Surveillance: How Vector Databases Transform Multi-Camera Tracking
See how Milvus vector database enhances multi-camera tracking with similarity-based matching for better surveillance in retail, warehouses and transport hubs.
DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models
Discover DeepRAG, an advanced retrieval-augmented generation (RAG) model that improves LLM accuracy by retrieving only essential data through step-by-step reasoning.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.