Weaviate vs Neo4j：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。WeaviateとNeo4jは、この分野における2つの選択肢である。本記事では、これらのテクノロジーを比較し、あなたのプロジェクトが十分な情報を得た上で決定できるよう支援する。
ベクターデータベースとは？
WeaviateとNeo4j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**。
Weaviateは専用のベクトルデータベースであり、Neo4jはベクトル検索をアドオンとして持つグラフデータベースである。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
Weaviate：概要とコアテクノロジー
Weaviateは、AIアプリケーション開発を簡素化するために設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。ビルトインのベクトルおよびハイブリッド検索機能、機械学習モデルとの容易な統合、データプライバシーへの配慮を提供します。これらの機能は、様々なスキルレベルの開発者がAIアプリケーションをより効率的に作成、反復、拡張できるようにすることを目的としています。
Weaviateの強みの一つは、高速かつ正確な類似検索である。HNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスを使用し、大規模データセットでのベクトル検索を可能にしている。Weaviateはまた、ベクトル検索と従来のフィルタを組み合わせることもサポートしており、意味的類似性と特定のデータ属性の両方を活用した強力なハイブリッドクエリを可能にしている。
Weaviateの主な特徴は以下の通り：
1.PQ 圧縮による効率的な保存と検索 2.BM25検索とベクトル検索の間を調整するアルファ・パラメータを持つハイブリッド検索。 3.エンベッディングとリランキング用のプラグインを内蔵しており、開発が容易。
Weaviateは、開発者がベクトル検索を試すためのエントリー・ポイントである。簡単なセットアップと十分に文書化されたAPIにより、開発者に優しいアプローチを提供する。GenAIエコシステムと深く統合されているため、小規模なプロジェクトや概念実証に適している。Weaviateの対象者は、AIアプリケーションを構築するソフトウェアエンジニア、大規模データセットを扱うデータエンジニア、機械学習モデルを展開するデータサイエンティストである。Weaviateは、セマンティック検索、推薦システム、コンテンツ分類、その他のAI機能を簡素化します。
Weaviate は水平方向に拡張できるように設計されており、クラスタ内の複数のノードにデータを分散することで、大規模なデータセットや高負荷のクエリを処理できる。マルチモーダルデータをサポートし、使用するベクトル化モジュールに応じて様々なデータタイプ（テキスト、画像、音声、動画）を扱うことができる。WeaviateはRESTful APIとGraphQL APIの両方を提供しており、開発者が柔軟にデータベースとやり取りできるようになっている。
しかし、大規模なプロダクション環境においては、いくつかの留意点がある：
1.エンタープライズグレードのセキュリティ機能の制限 2.数十億ベクトル・データセットに対するスケーラビリティの潜在的課題 3.新しくリリースされた階層型ストレージ・オプションには手動管理が必要 4.水平方向のスケールアップには、Weaviate のエンジニアのサポートが必要であり、自動的には行えない。
この最後の点は特に注目すべき点である。つまり、組織は事前に計画を立て、スケーリングオペレーションのための時間を割り当て、適切な準備なしにシステムの限界に近づかないようにする必要があるということだ。
Neo4J: 基礎編
Neo4jのベクトル検索により、開発者はグラフ全体の類似データを検索するためのベクトル・インデックスを作成することができる。これらのインデックスは、ベクトル埋め込み（テキスト、画像、音声のようなデータの意味をとらえた数値表現）を含むノード・プロパティで動作します。システムは4096次元までのベクトルと、コサインおよびユークリッド類似性関数をサポートしている。
この実装では、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）グラフを使用して、高速な近似k-最近傍検索を行う。ベクトル・インデックスに問い合わせを行う際、検索したい近傍ノードの数を指定すると、システムは類似度スコア順にマッチするノードを返す。これらのスコアは0～1で、高いほど類似度が高い。HNSWアプローチは、類似ベクトル間のつながりを保持し、システムがベクトル空間の異なる部分に素早くジャンプできるようにすることでうまく機能します。
ベクトル・インデックスの作成と使用は、クエリ言語を通して行います。CREATE VECTOR INDEX コマンドでインデックスを作成し、ベクトルの次元や類似関数などのパラメータを指定することができます。システムは設定された次元のベクトルだけがインデックスされることを確認します。これらのインデックスのクエリはdb.index.vector.queryNodesプロシージャで行われ、インデックス名、結果数、クエリベクトルを入力として受け取ります。
Neo4jのベクトルインデックスには、ベクトル表現を圧縮することでメモリ使用量を削減する量子化のようなパフォーマンス最適化があります。ノードあたりの最大接続数(M)や、挿入時に追跡される最近傍の数(ef_construction)などのパラメータで、インデックスの動作を調整できます。これらのパラメータによって精度と性能のバランスをとることができるが、ほとんどのユースケースではデフォルトのままで十分である。また、システムはバージョン5.18から関係ベクトルインデックスをサポートしているので、関係プロパティで類似データを検索することができる。
これにより、開発者はAIを活用したアプリケーションを構築することができる。グラフクエリとベクトル類似性検索を組み合わせることで、アプリケーションは完全一致ではなく、意味的な意味に基づいて関連データを見つけることができる。例えば、映画の推薦システムは、グラフ構造を使用して、推薦がユーザーの好みと同じジャンルまたは時代から来ることを保証しながら、類似した映画を見つけるためにプロット埋め込みベクトルを使用することができます。
主な違い
ベクトル検索にWeaviateとNeo4jのどちらを使うかを選択する場合、主要な部分で比較し、それぞれの長所とトレードオフを確認する必要があります。
検索方法
Weaviate は、HNSW (Hierarchical Navigable Small World) インデックスを使用して、高速かつ正確な近似最近傍 (ANN) 検索を行うベクトル検索専用に設計されています。また、ベクトル類似度とキーワード検索を組み合わせることで、ハイブリッドクエリを可能にし、1つのクエリでセマンティックフィルタリングと構造化フィルタリングを混在させることができます。Neo4jも同様にHNSWを使用しているが、ベクトル検索をグラフデータベースに統合している。そのため、Neo4jはセマンティック類似性検索とグラフクエリを組み合わせることができ、推薦システムや不正検出のように、データポイント間の関係を理解することが重要なアプリケーションに便利である。
データ
Weaviateは、テキスト、画像、音声、動画など、非構造化データやマルチモーダルデータの取り扱いに優れています。外部埋め込みモデルとシームレスに動作するため、異なるデータ形式にも対応できる。Neo4jはベクトルをノードやリレーションシップのプロパティとして扱うので、リレーションシップが重要な構造化データセットや半構造化データセットに適している。グラフクエリとベクトル検索を組み合わせることで、関係性が重要なデータセットをより深く理解することができる。
スケーラビリティとパフォーマンス
Weaviate は、クラスタ内のノードにデータを分散することで水平スケーリングをサポートしており、大規模なデータセットやクエリ負荷が高い場合に役立ちます。しかし、非常に大規模なデータセットのスケーリングには、手作業による管理とWeaviateエンジニアによる支援が必要になる場合がある。Neo4j はグラフワークロードに最適化されており、ベクトル検索は高速だが、Weaviate ほど大規模なベクトルだけのデータセットは扱えないかもしれない。グラフトラバーサルとベクトル検索の両方を含む混合ワークロードの場合、Neo4jはバランスの取れたアプローチとなる。
柔軟性とカスタマイズ
Weaviateは、RESTful APIとGraphQL API、そしてエンベッディング生成とリランキングのためのプラグインを備えており、開発者に優しい。ワークフローを簡素化し、AIファーストのプロジェクトに最適である。Neo4jには、接続密度や近傍追跡など、ベクトル検索の動作に関する高度なチューニングオプションがある。グラフとベクトルデータの両方のクエリをきめ細かく制御する必要がある場合に柔軟です。
統合とエコシステム
Weaviateは、AIや機械学習フレームワークとうまく統合できるため、セマンティック検索やレコメンデーションシステムにフォーカスしたアプリケーションに自然にフィットする。成熟したグラフ・データベースであるNeo4jは、分析ツール、データ・パイプライン、可視化プラットフォームとのコネクターを備えた、より広範なエコシステムを持っている。そのため、Neo4jはシステム間のデータ統合が重要なエンタープライズ環境に適している。
使いやすさ
Weaviateはシンプルに設計されており、セットアップも簡単で、APIもきちんと文書化されているため、ベクターデータベースを初めて使う開発者でも使うことができる。Neo4jは、グラフモデルとCypherクエリ言語の知識が必要である。Neo4jは、グラフモデルとCypherクエリ言語に関する知識が必要である。
コスト
Weaviateはオープンソースであり、マネージドサービスがオプションであるため、ベクターのみのユースケースであれば費用対効果の高いソリューションである。Neo4jの価格設定は、そのエンタープライズ機能とグラフデータベースを反映しているため、より高価かもしれないが、堅牢なグラフとAI機能を必要とする組織にとっては正当化されることが多い。
セキュリティ
Neo4jは、エンタープライズレベルのセキュリティ、ロールベースのアクセス制御、高度な認証と暗号化を備えているため、コンプライアンスが重視されるアプリケーションや機密性の高いアプリケーションに適している。Weaviateはセキュアだが、エンタープライズシステムの高度なセキュリティ機能の一部が欠けているため、非常に高いセキュリティ要件を持つ組織には適さないかもしれない。
Weaviate を使用する場合
Weaviate は、ベクトル検索が鍵となるプロジェクト、特に大規模な分散データに最適です。テキスト、画像、音声、動画などのマルチモーダルデータをサポートし、推薦システム、セマンティック検索、コンテンツ分類などのAI主導のアプリケーションに最適です。Weaviateは、ベクトル類似検索と構造化フィルタリングを組み合わせることができ、多くのクエリーパターンを扱うことができる。非構造化データに重点を置き、近似最近傍探索を大規模かつ高速に行う必要がある企業にとって、Weaviateは開発者に優しく、パフォーマンス重視のソリューションです。
Neo4jを使うとき
Neo4jは、データそのものと同様にデータポイント間の関係が重要なユースケースに最適です。不正検知、ソーシャルネットワーク分析、あるいは意味的類似性と組み合わせたグラフ・トラバーサルに依存するレコメンデーション・エンジンのようなアプリケーションは、グラフ検索とベクトル検索のNeo4j独自の組み合わせを活用できる。堅牢なエコシステム、高度なセキュリティ機能、分析ツールや可視化ツールとのシームレスな統合を必要とするエンタープライズ環境には最適です。データ内の関係を理解し、ナビゲートすることが鍵となるプロジェクトにとって、Neo4jは柔軟で強力なソリューションです。
結論
WeaviateとNeo4jは、異なるニーズに対応する異なるツールである。Weaviateは、ベクトル中心のワークロード、マルチモーダルデータ、使いやすさに優れており、AI駆動のアプリケーションに最適である。Neo4jは、関係性が鍵となるシナリオに最適で、ベクトル検索を備えた成熟したグラフデータベースだ。どちらを選ぶかは、プロジェクトの要件、データタイプ、クエリーの複雑さ、リレーションシップとセマンティックな類似性がどの程度重要かを考慮する必要がある。適切なツールを選択することで、あなたのアプリケーション・アーキテクチャはあなたのゴールとスケールにマッチしたものになるでしょう。
WeaviateとNeo4j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る。どちらのテクノロジーも進化を続けているため、決断を下す際には両者の開発に注目しておく価値がある。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)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
読み続けて
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Zilliz Cloud transforms legal document analysis with AI-driven Semantic Search and Retrieval-Augmented Generation (RAG). By combining keyword and vector search, it enables faster, more accurate contract analysis, case law research, and regulatory tracking.
Building a RAG Application with Milvus and Databricks DBRX
In this tutorial, we will explore how to build a robust RAG application by combining the capabilities of Milvus, a scalable vector database optimized for similarity search, and DBRX.
Zilliz Cloud’s Redesigned UI: A Streamlined and Intuitive User Experience
This new UI is cleaner, more intuitive, and specifically designed to streamline workflows, reduce cognitive load, and boost productivity
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.