Weaviate vs Elasticsearch：ニーズに合ったベクターデータベースの選択
データ検索と検索テクノロジーでは、WeaviateとElasticsearchが2つの選択肢となる。どちらも検索機能を提供しているが、それぞれ異なるニーズやユースケースに対応している。この記事では、この2つのテクノロジーを比較することで、あなたのプロジェクトに必要な情報を得るための判断材料を提供します。
ベクターデータベースとは？
Weaviate と Elasticsearch を比較する前に、まずベクターデータベースのコンセプト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保存し、クエリするため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で大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(RAG)でも重要な役割を果たしている。
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：
例えば、Milvus、Zilliz Cloud（フルマネージドMilvus）、Weaviateなどである。
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**。
Weaviateはオープンソースの専用ベクターデータベースであり、Elasticsearchはベクター検索機能をアドオンとして含むように進化したNoSQLデータベースである。
Weaviate とは？
Weaviate はオープンソースのベクターデータベースです。ベクトル検索とグラフのようなデータモデルが統合されており、開発者はベクトル表現に基づいてデータを保存・検索することができる。Weaviate は、セマンティック検索 をサポートするようにゼロから構築されている。これは、キーワードのマッチングに依存するだけでなく、ベクトルを通してデータの意味や文脈を理解することを意味する。
この機能は、データがテキスト、画像、あるいは複雑なマルチモーダルデータセットなど、様々な形で提供されるAIアプリケーションにおいて特に有用である。Weaviateは、非構造化データをベクトルに変換するプロセスを簡素化し、これらのベクトルに基づく類似検索を可能にします。Weaviateには機械学習モデルがすぐに統合されるため、開発者は事前に訓練されたモデルを使用してデータを自動的にベクトル化することができます。
Elasticsearch とは？
Elasticsearchは分散型のRESTful検索・分析エンジンであり、全文検索やデータ分析の世界では長い間定番となっています。データ処理のための Logstash や可視化のための Kibana のようなツールを含む、より広範な Elastic Stack の一部として、Elasticsearch はキーワード検索からリアルタイムのログやイベントデータの分析まで、幅広いタスクに広く使われています。
Elasticsearch**は主に転置インデックスベースの検索で知られており、キーワード検索や全文検索に優れていますが、最近ベクトル検索機能を追加しました。この機能追加により、Elasticsearchはセマンティック検索を扱えるようになったが、その中核となる強みは従来の検索と分析にある。
Weaviate vs Elasticsearch：主な違い
検索手法
Weaviate と Elasticsearch の主な違いは、検索手法にあります。Weaviate はベクトル検索を採用しており、データを高次元ベクトルとして表現する。これにより、単なるキーワードではなく、データの意味や文脈に基づいたセマンティック検索が可能になる。しかし、Elasticsearchは主に転置インデックスベースの検索を使用し、全文検索やキーワードマッチに効果的である。ベクトル検索も可能だが、従来のテキストベース検索が核となる。
データハンドリング
データの取り扱いに関しては、Weaviate は非構造化データおよび半構造化データの管理に精通している。ベクトルベースのアプローチを採用しているため、テキスト、画像、その他の複雑なデータタイプを扱うのに適している。Elasticsearch は、構造化データと非構造化データの両方を効率的に扱えるように設計されており、特にログや時系列データに効果的であるため、ログ分析やモニタリングによく使用されます。
インテグレーション
AIと機械学習の統合は、これらの技術が異なるもう一つの分野である。WeaviateはAIとの統合を念頭に構築されており、事前に訓練されたモデルを使用して自動的にデータをベクトル化し、これらのベクトルに基づいて類似検索を実行することができる。ElasticsearchはX-Packを通じて機械学習機能を提供しているが、これは意味理解よりもむしろ異常検知や予測に重点を置いている。
スケーラビリティとパフォーマンス
WeaviateとElasticsearchはどちらもスケーラブルに設計されているが、そのアプローチは異なる。Weaviate は水平スケーリングを可能にする分散アーキテクチャを採用しており、ベクトルベースのアプローチによって、特に複雑なクエリに対して効率的な類似検索を提供する。Elasticsearch は分散型であることで知られており、複数のサーバで水平スケーリングが可能なため、特に大規模なログ処理や分析に効率的です。
ユースケースとパフォーマンス
Weaviateは、セマンティック検索アプリケーション、レコメンデーションシステム、画像検索、マルチモーダル検索、自然言語処理タスクで輝きを放ちます。類似検索やセマンティッククエリにおけるWeaviateのパフォーマンスは、ベクトルの次元数やデータセットのサイズによって異なりますが、注目に値します。Weaviateはベクトル計算に多くの計算資源を必要とし、場合によっては大規模なベクトル演算のためにGPUのような特殊なハードウェアを必要とすることもある。
Elasticsearch は、全文検索、ログやイベントデータの分析、ビジネスやウェブサイトの検索、メトリクスや時系列データの分析に適しています。高速な全文検索と集計を提供し、大量のログや時系列データにも対応し、効率的なドキュメントベースのクエリとフィルタを提供します。Elasticsearchは、ほとんどのユースケースにおいて、コモディティハードウェアで問題なく動作します。
使いやすさとエコシステム
Weaviateは、特にベクターデータベースに慣れていない人にとっては、学習曲線がある。しかし、GraphQLとREST APIを提供しているため、一度コンセプトを理解すれば利用しやすくなっている。Weaviateは機械学習フレームワークと統合されており、従来のデータベースと並行して使用することができる。そのエコシステムは成長しているものの、Elasticsearchに比べると小さい。
Elasticsearch はドキュメントが充実しており、コミュニティも大きいので始めやすい。そのREST APIはわかりやすく、数多くのクライアント・ライブラリが利用可能だ。データ処理のための Logstash と可視化のための Kibana を含む Elastic Stack の一部として、Elasticsearch はデータの取り込み、検索、分析のためのより包括的なソリューションを提供します。
データモデリングとクエリ言語
Weaviate は、オプションの型定義による柔軟なスキーマレスアプローチを採用している。単一のインデックス内でマルチモーダルデータをサポートし、オブジェクト間の複雑なリレーションシップを可能にする。Weaviateは、クエリと変異のためのGraphQL APIを提供し、管理と一部のクエリ操作のためのRESTful APIを提供し、ベクトルベースのクエリとフィルタをサポートする。
Elasticsearch は、厳密なスキーマ定義のオプションによる動的マッピングを提供する。異なるデータ構造に対して様々なフィールドタイプを提供し、親子関係やネストされたオブジェクトをサポートしています。Elasticsearch は複雑なクエリのために JSON ベースの Query DSL を使用し、基本的な検索のためにシンプルな Query String 構文を提供し、すべての操作のために RESTful API を提供します。
コミュニティ、サポート、ライセンス
Weaviateは、オープンソースコミュニティが成長しており、使い始めるためのドキュメントやチュートリアルを提供しています。また、SeMI Technologies による商用サポートオプションも提供している。Weaviate はオープンソースで無償で利用でき、マネージドソリューションを希望する場合はクラウドホスティングオプションも利用できる。
Elasticsearch は、広範なリソースを持つ大規模で確立されたコミュニティを誇っています。包括的なドキュメントとトレーニング資料を提供し、Elasticを通じて商用サポートとコンサルティングを提供しています。Elasticsearchにはオープンソース版と有償版があり、有償版でしか利用できない高度な機能もあります。
結論
WeaviateとElasticsearchはどちらも有能な検索テクノロジーであり、それぞれに強みがある。Weaviateはベクトルベースのアプローチを採用しているため、AIを活用したアプリケーションやセマンティック検索に適しており、Elasticsearchは堅牢なフルテキスト検索と分析機能を備えているため、従来の検索やログ分析の幅広いユースケースに対応できる汎用性の高い選択肢となっている。
決断の際には、お客様の具体的なニーズを考慮してください。意味や文脈を理解することに重点を置いたAIファーストのアプリケーションを構築するのであれば、Weaviateの方が良い選択かもしれない。全文検索、ログ分析、汎用的な検索と分析、小規模なベクトル検索に実績のあるソリューションが必要な場合は、Elasticsearch の方が適しているかもしれない。
WeaviateとElasticsearchのどちらを選択するかは、特定のユースケース、データの性質、将来のスケーラビリティのニーズによって決まります。どちらのテクノロジーも進化を続けているので、その動向に注目しながら選択する価値がある。場合によっては、アプリケーションのさまざまな側面でそれぞれの長所を活用し、両方のテクノロジーを使用するハイブリッド・アプローチが最適なソリューションとなる可能性があることを忘れないでください。どのようなテクノロジーの決定にも言えることだが、最終的な選択をする前に、特定のデータセットとユースケースで徹底的なテストを行うことをお勧めする。
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な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た情報に基づいた意思決定を行うことができます。
VectorDBBenchはPythonで書かれ、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)**で主要なベクトルデータベースの性能を簡単に見ることができます。
ベクトル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。
Benchmark Vector Database Performance: Techniques & Insights
VectorDBBench: オープンソースの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)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
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)
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
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