Vespa vs Vald 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？
Vespa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、高次元のベクトルを格納し、クエリするために特別に設計されたもので、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**。
VespaとValdは専用のベクターデータベースです。この投稿では、それらのベクター検索機能を比較する。
Vespa概要とコアテクノロジー
Vespaは強力な検索エンジンとベクトルデータベースで、複数の種類の検索を一度に扱うことができます。ベクター検索、テキスト検索、構造化データによる検索に優れています。つまり、類似したアイテム（画像や商品など）を検索したり、テキスト内の特定の単語を検索したり、日付や数字に基づいて検索結果をフィルタリングしたりすることができます。Vespaは柔軟性があり、単純な数値から複雑な構造まで、さまざまな種類のデータを扱うことができます。
Vespaの際立った特徴のひとつは、ベクトル検索ができることです。ドキュメントにいくつでもベクトルフィールドを追加することができ、Vespaはそれらを素早く検索します。Vespaはテンソルと呼ばれる特殊なベクトルも扱うことができ、マルチパートのドキュメント埋め込みなどを表現するのに便利です。Vespaはこれらのベクトルをどのように保存し検索するかについてスマートなので、速度を落とすことなく本当に大量のデータを扱うことができます。
Vespaは超高速かつ効率的に構築されています。メモリを管理し、検索を行うためにC++で書かれた独自の特別なエンジンを使用しているため、複雑なクエリや大量のデータを扱ってもうまく動作します。新しいデータを追加したり、たくさんの検索を同時に処理したりしても、スムーズに動作し続けるように設計されています。そのため、多くのトラフィックやデータを処理する必要がある、大規模で現実的なアプリケーションに最適です。
Vespaのもう一つの優れた点は、より多くのデータやトラフィックを処理するために自動的にスケールアップできることです。Vespaのセットアップにコンピュータを追加すれば、自動的にそのコンピュータに作業を分散させることができる。これは、複雑なセットアップをすることなく、ニーズの成長に合わせて検索システムを成長させることができることを意味します。Vespaは、データ量やトラフィックの変化に対応するために自動的に調整することもでき、コスト削減に役立ちます。そのため、時間とともに成長する検索システムを必要とするビジネスには最適です。
##ヴァルド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。
主な相違点
Vespa と Vald はどちらもベクター検索のための優れた機能を持っていますが、アーキテクチャ、パフォーマンス、柔軟性などの点で、両者が提供するニーズは若干異なります。以下、主な違いを説明しますので、ご判断の参考にしてください。
検索方法
Vespa はベクトル検索とテキスト検索および構造化データ検索を組み合わせたハイブリッド検索をサポートしています。このため、電子商取引や文書リポジトリのようなマルチモーダル検索を必要とするアプリケーションに非常に汎用性があります。Vespa はテンソルを使用してベクトルデータを処理し、大規模な同時クエリに最適化されています。
Valdはベクトル検索のみで、NGT (Neighborhood Graph and Tree) アルゴリズムを使用して高速な近似最近傍 (ANN) 検索を行う。このため、Valdはベクトルの類似性が主な関心事である作業負荷に最適です。
データ
Vespaは構造化、半構造化、非構造化といったさまざまなデータ形式を扱うことができます。Vespa**には、これらのデータタイプを横断するフィルタリングやランキングのような高度なクエリ機能があり、開発者は複雑なアプリケーションを柔軟に設計できます。
Valdはベクトル・データ用に構築されている。構造化データ・システムとの統合も可能ですが、そのコアは高密度のベクトル・データセットを管理・検索するために設計されています。
スケーラビリティとパフォーマンス
- Vespa**は分散アーキテクチャによりスケーラブルです。そのC++エンジンはメモリと処理を管理するように構築されているため、大規模なデータセットにまたがる複雑なクエリも性能低下することなく処理できる。
- Vald**はベクトル・インデックスをマシンに分散させることでスケーリングする。ダイナミック・インデックスやインデックス・レプリケーションのような機能により、高トラフィックや頻繁な更新に対しても高いパフォーマンスを発揮する。
柔軟性とカスタマイズ
Vespaはクエリ、ランキング、データモデリングのカスタマイズが可能です。開発者は複雑な検索シナリオを処理するためにシステムを調整できるので、きめ細かい検索関連性の調整が必要なアプリケーションに適しています。
ValdはAPIレベルの柔軟性があり、特にgRPCとの統合が容易である。データの取り込みと検索のワークフローをカスタマイズするのが簡単なので、特定のベクトル検索のユースケースのために開発者に優しい。
統合とエコシステム
Vespaは豊富なエコシステムを持ち、多くのプログラミング言語やフレームワークとの統合をサポートしています。マルチモーダルなデータ処理により、多くのアプリケーションと互換性があります。
Valdは最新のクラウドネイティブ環境に適合するように設計されている。Kubernetes上でうまく動作するので、コンテナ化されたデプロイメントを使用する開発者に適している。
ユーザビリティ
Vespaは、多くの機能と複雑な設定オプションがあるため、学習曲線が急である。しかし、良いドキュメントがあり、時間を惜しまない開発者のためのコミュニティがある。
Valdは、特にベクターに特化したユースケースにおいて、セットアップとメンテナンスが容易である。ユーザビリティに重点を置いているため、迅速なデプロイを望む開発者に適している。
コスト
Vespaはハイブリッド検索と多くの機能を備えているため、より多くのリソースを必要とする。しかし、複数の検索モードを組み合わせることができるため、複雑なアプリケーションではそのコストを正当化できるかもしれない。
Valdはベクターのみのワークロードにはよりコスト効率が高い。インデックス作成とレプリケーションのメカニズムは、クラウドでの運用コストの削減に役立つ。
セキュリティ
Vespaは、暗号化、認証、きめ細かなアクセス制御を含む完全なセキュリティモデルを持っており、強力なセキュリティを必要とするエンタープライズアプリケーションに適しています。
Valdは、TLS暗号化やトークンベースの認証といった基本的なセキュリティ機能を備えている。Vespaほど広くはないが、ほとんどのユースケースには十分である。
ベスパを使うとき
Vespaは、ベクトル、テキスト、構造化データのクエリを1つで扱える検索エンジンが必要な場合に使用します。Eコマースプラットフォーム、ドキュメントリポジトリ、レコメンデーションエンジンなど、インデックスやクエリを作成するデータタイプが異なる大規模な分散システムに最適です。Vespaは複雑な検索モードと高度なランキングやフィルタリングを組み合わせることができるため、検索操作に精度、拡張性、柔軟性が必要な場合に最適です。
Valdを使うとき
Valdは、画像認識システム、AI駆動型レコメンデーションエンジン、セマンティック検索アプリケーションの構築など、ベクトル類似検索が主な要件となる場合に適しています。高速なベクトル検索とクラウドネイティブなアーキテクチャに重点を置いているため、Kubernetesでデプロイする開発者や、エンベッディングの大規模なデータセットを扱う開発者に最適です。Valdのシンプルさ、ダイナミックインデキシング、自動スケーリングは、余分な検索モードや複雑な設定を管理するオーバーヘッドなしにパフォーマンスを得られることを意味します。
要約
VespaとValdはどちらもベクトル検索ツールであり、それぞれ得意とすることが異なる。Vespaはハイブリッドな検索ワークロードや様々なタイプのデータに優れており、複雑な大規模アプリケーションに適している。Valdは高速なベクトル検索とクラウドネイティブが得意なので、重いユースケースの組み込みにシンプルさと効率性を求める開発者に向いている。最終的には、ユースケース、データの多様性、パフォーマンス要件次第だ。
VespaとValdの概要を知るにはこれを読んでほしいが、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、強力だが異なるこの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、実際のベクトル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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