SingleStore vs Pinecone AIアプリ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Pinecone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は分散型のリレーショナルSQLデータベース管理システムで、ベクトル検索をアドオンとして備えている。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較します。
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。
Pinecone：基本
Pinecone は機械学習アプリケーションのベクトル検索用に構築された SaaS です。マネージドサービスとして、Pinecone がインフラを処理するため、データベースではなくアプリケーションの構築に集中できます。Pineconeは、セマンティック検索や推薦システムのようなタスクのために、大量のベクトル埋め込みを保存し、クエリするためのスケーラブルなプラットフォームです。
Pinecone の主な機能には、リアルタイム更新、機械学習モデルとの互換性、数十億のベクトルでもベクトル検索を高速化する独自のインデックス作成技術などがあります。名前空間を使用することで、インデックス内のレコードを分割し、より高速なクエリやマルチテナントを実現できます。また、Pinecone はメタデータのフィルタリングもサポートしているため、各レコードにコンテキストを追加し、検索結果をフィルタリングして速度と関連性を高めることができます。
Pinecone のサーバレスオファリングはデータベース管理を容易にし、効率的なデータインジェストメソッドを含みます。その特徴の一つは、オブジェクトストレージからデータをインポートする機能であり、大規模なデータインジェストにとって非常に費用対効果が高い。これは、Parquetファイルとして保存されたデータをインポートしてインデックスを作成するために、非同期の長時間実行操作を使用します。
検索を改善するため、Pineconeはベクトル生成にmultilanguage-e5-largeモデルをホストし、bge-reranker-v2-m3モデルを使用した再ランク付けによる2段階の検索プロセスを備えています。Pineconeはまた、意味理解とキーワードマッチングのバランスをとるために、密と疎のベクトル埋め込みを組み合わせたハイブリッド検索もサポートしている。一般的な機械学習フレームワークへの統合、多言語サポート、自動スケーリングにより、Pineconeはパフォーマンスと使いやすさの両方を備えた、AIアプリケーションにおけるベクトル検索のための完全なソリューションです。
##主な違い
検索手法と実装
SingleStoreのSQLデータベースには、正確なk-nearest neighbors (kNN)検索と近似最近傍(ANN)検索によるベクトル検索が組み込まれています。複数のインデックスタイプをサポートしています：FLAT、IVF_FLAT、IVF_PQ、IVF_PQFS、HNSW_FLAT、HNSW_PQ。ドット積とユークリッド距離の類似マッチングを行うので、あらゆるタイプの ベクトル検索アプリケーションに適している。
Pineconeはベクトル検索に最適化された独自のインデックス作成技術を持っている。リアルタイム更新と、bge-reranker-v2-m3モデルを使用した再ランク付けによる2段階の検索プロセスを備えている。意味理解とキーワードマッチングのために、密なベクトル埋め込みと疎なベクトル埋め込みを組み合わせたハイブリッド検索システムを備えている。また、Pineconeは多言語-e5-largeモデルによるビルトインベクトル生成も備えている。
データとアーキテクチャ
Pineconeはベクトル機能を持つSQLデータベースです。カラムストアテーブルにベクトルインデックスを作成し、ベクトル型(dimension[, F32])フォーマットを使用する必要があります。SingleStoreのユニークな点は、1つのクエリでベクトル検索と通常のSQLを組み合わせることができ、複数のクエリを実行する必要がないことです。複数のノードにデータを分散するアーキテクチャを採用しているため、大規模なベクトル操作にも対応できます。
Pineconeはベクトル検索用に設計されており、名前空間を使ってインデックス内のレコードを分割・分割します。堅牢なメタデータフィルタリングを備えているため、コンテキストを意識した検索や、追加属性に基づく絞り込みが可能です。Pineconeの強みの1つは、Parquetファイルを使用してオブジェクトストレージから直接データを取り込むことができる効率的なデータ取り込みシステムです。サーバーレスアーキテクチャのマネージドサービスとして、Pinecone は複雑なインフラストラクチャを処理します。
スケーラビリティとパフォーマンス
SingleStoreはノードを追加することで水平方向に拡張できます。クエリプロセッサーはベクトル演算とSQL演算を効率的に処理し、ノード間で負荷を分散します。厳密検索または近似検索を選択できるため、ニーズに応じて精度とパフォーマンスのバランスを取ることができます。これは、ベクトル検索と通常のデータベース操作の両方を拡張する必要があるアプリケーションに最適です。
Pinecone は、需要に応じてリソースを調整する自動スケーリングインフラストラクチャによって拡張します。マネージドサービスアーキテクチャが複雑なスケーリングを処理するため、インフラストラクチャの管理ではなく、アプリケーションの開発に集中できます。Pinecone の名前空間ベースの構成により、何十億ものベクトルを効率的にクエリでき、特殊なインデックス作成技術によりスケーラビリティが向上します。
インテグレーションと開発経験
SingleStoreはベクトル操作のためのSQLインターフェイスを備えているため、SQLの専門知識があるチームにはなじみやすい。ベクトル検索と通常のデータベース操作を組み合わせて、データベース自体に複雑なAI機能を構築することができます。この統合により、ベクトル検索と通常のデータベース機能の両方を必要とするアプリケーションの開発を簡素化することができます。
Pinecone は一般的な ML フレームワークと統合し、複数の言語をサポートします。ベクトル操作のためのシンプルなAPIと、ベクトル生成と再ランク付けのための事前学習済みモデルを備えています。
SingleStore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向けです。ユーザーの取引履歴を考慮するレコメンデーション・エンジン、テキスト検索と画像検索を組み合わせた製品カタログ、時系列データと文書埋め込みを処理する必要がある金融アプリケーションなど、構造化データ・クエリと類似検索の両方を必要とする複雑なアプリケーションを実行している企業に最適です。SQLのアプローチは、ベクターと従来のデータ操作のために別々のシステムを管理することなく、統一されたデータ・アーキテクチャを持ちたいと考えている、既存のSQLの専門知識を持つチームに特に適している。
Pinecone を選ぶとき
Pinecone は、純粋にベクトル検索に特化し、最小限の運用オーバーヘッドでマネージドサービスを利用したいチームに適しています。AIを活用したコンテンツ推薦システム、セマンティック文書検索、従来のデータベーステーブルと結合する必要のない画像類似アプリケーションなど、高速なベクトル類似検索を優先するアプリケーションに最適です。Pinecone のサーバーレスアーキテクチャとビルトイン機械学習は、インフラストラクチャを管理したり独自のベクトル処理アルゴリズムを実装したりすることなく高速に動きたい新興企業やチームに最適です。
結論
SingleStoreとPineconeのどちらを選ぶかは、データと運用のニーズ次第だ。SingleStoreは従来のデータベースとベクトル検索を組み合わせた完全なソリューションで、1つのシステムで両方を必要とするアプリケーションに最適です。そのSQLアプローチとスケーラブルなアーキテクチャは、ベクトルデータと構造化データにわたる複雑なクエリを処理できます。ベクター検索に特化し、マネージドサービスを提供するPineconeは、純粋なベクター検索シナリオに最適で、ベクターに特化したアプリケーションをより早く市場に投入できる、よりフォーカスされたソリューションです。既存の技術スタック、チームの専門知識、運用上のニーズ、そしてアプリケーションに必要なベクターと従来のデータベース運用のバランスに基づいて決定する必要があります。
SingleStoreとPineconeの概要についてはこちらをお読みください。それに役立つツールの1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で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択するかの鍵となるだろう。
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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
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