Zilliz Cloud vs Deep Lake 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？
Zilliz CloudとDeep Lake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、または製品属性などの複雑な情報を符号化する。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**。
Zilliz Cloudは、専用のベクターデータベースである。Deep Lakeはベクトル埋め込みに最適化されたデータレイクで、アドオンとしてベクトル検索機能を備えている。この記事では、両者のベクトル検索機能を比較する。
Zilliz Cloud：概要とコアテクノロジー
Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusエンジン上に構築されたフルマネージドベクターデータベースサービスです。ベクトル埋め込みデータを効率的に保存、管理、検索することで、開発者や組織が大規模なAIアプリケーションを扱えるよう支援します。Zillizクラウドがインフラを管理するため、開発者はデータベースを管理する代わりにAI機能の構築に集中することができます。
Zilliz Cloudの主な利点の1つは、パフォーマンスの自動最適化です。このシステムにはAutoIndexテクノロジーが搭載されており、あなたのデータとユースケースに最適なインデックス作成方法を選択します。そのため、パラメータのチューニングや異なるインデックスタイプの比較に時間を費やす必要はありません。また、このプラットフォームはIVF（Inverted File）とグラフベースのテクニックを使い、大規模なデータセットの類似性検索を高速化します。
このプラットフォームにはエンタープライズ機能がある。AWS、Azure、Google Cloudにベクターデータベースを展開することができ、Zillizのフルマネージドサービスを利用することも、BYOC（Bring Your Own Cloud Account）を利用することもできる。機密データを扱う組織のために、Zilliz Cloudは暗号化、アクセス管理、コンプライアンスツールなどのセキュリティコントロールを備えている。また、さまざまな一貫性レベルをサポートしているため、ニーズに応じて高速更新と強力なデータ一貫性のバランスを取ることができます。
コスト管理はZilliz Cloudのもう一つの重要な側面である。このプラットフォームでは、階層型ストレージを使用して、アクセスの少ないデータをより安価なストレージオプションに自動的に移動させるため、パフォーマンスに影響を与えることなくコストを削減することができます。また、ワークロードに合わせてコンピュートリソースを選択することもできます。例えば、重い処理タスクにはより強力なインスタンスを使用し、単純なクエリにはより軽量なインスタンスを使用するといった具合です。この柔軟性により、パフォーマンスを維持しながらコストを最適化することができます。
異なるタイプのデータを一緒に検索する必要があるAIアプリケーションのために、Zilliz Cloudはハイブリッド検索をサポートしています。単一のクエリで、テキスト埋め込み、画像ベクトル、その他のデータタイプを横断的に検索できます。また、このプラットフォームは、コサイン、ユークリッド、内積などの様々な類似度メトリクスをサポートしているため、様々な機械学習モデルやユースケースに適している。データが増大するにつれて、システムは自動的にリソースを追加することで水平方向に拡張できるため、負荷の高い作業でも優れたパフォーマンスを維持することができます。
ディープレイク概要とコアテクノロジー
ディープレイク](https://github.com/activeloopai/deeplake)は、AIや機械学習で広く使用される画像、音声、動画、その他の非構造化データなどのベクトルデータやマルチメディアデータを扱うために構築された特殊なデータベースである。データレイクとしてもベクターストアとしても機能する：
- データレイクとして**：Deep Lakeは、非構造化データ（画像、音声、動画、テキスト、医療画像用のNIfTIのようなフォーマット）をバージョン管理された形式で保存・整理することをサポートします。このセットアップにより、深層学習タスクのパフォーマンスが向上する。データセットの高速な照会と視覚化が可能になり、AIモデル用の高品質なトレーニングセットの作成が容易になる。
- ベクターストアとして**：Deep Lakeは、vector embeddingsと関連するメタデータ（テキスト、JSON、画像など）の保存と検索のために設計されています。データはローカル、クラウド環境、または Deep Lake のマネージドストレージに保存できます。LangChainやLlamaIndexのようなツールとシームレスに統合され、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションの開発を簡素化します。
Deep Lakeは、Hnswlibパッケージをベースに最適化を加えたHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスを、近似最近傍（ANN）検索に使用しています。これにより、3,500万以上の埋め込みデータを1秒未満で検索することができます。独自の機能として、より高速にインデックスを作成するためのマルチスレッディングや、RAM使用量を削減するためのメモリ効率的な管理があります。
デフォルトでは、Deep Lakeは10万行までのデータセットに対して線形埋め込み検索を使用します。それ以上のデータセットでは、精度とパフォーマンスのバランスを取るためにANNに切り替わる。APIにより、ユーザーは必要に応じてこの閾値を調整できる。
Deep Lakeのインデックスは、属性検索とベクトル検索を組み合わせた検索（現在は線形検索に依存している）には使用されないが、今後のアップデートでこの制限に対処し、機能をさらに向上させる予定だ。
ベクターストアとしての Deep Lake： Deep Lake は、vector embeddings と、テキスト、JSON、画像、音声、動画ファイルなどの関連メタデータを保存・検索するための堅牢なソリューションを提供します。ローカル、お好みのクラウド環境、またはDeep Lakeのマネージドストレージにデータを保存できます。また、Deep LakeはLangChainやLlamaIndexのようなツールとのシームレスな統合も提供しており、開発者は検索拡張世代（RAG）アプリケーションを簡単に構築することができます。
主な違い
検索方法
Zilliz Cloud：Milvusを搭載したZilliz Cloudは、Inverted File (IVF)とグラフベースの手法を採用しています。類似検索を最適化することで、大規模なデータセットでも高速かつ効率的に検索できます。AutoIndexは自動的にデータに最適なインデックス戦略を選択するので、推測する必要はありません。
**ディープレイク近似最近傍(ANN)検索にHNSW(Hierarchical Navigable Small World)アルゴリズムを使用。線形探索は小さなデータセットに適しており、大きなデータではシームレスにANNに切り替わり、速度と精度のバランスをとる。しかし、ベクトルを使った属性ベースのフィルタリングは、今のところ線形手法に限られている。
データの取り扱い
Zilliz Cloud：ベクトル埋め込みに特化し、テキストデータと画像データのハイブリッド検索をサポート。AI主導のアプリケーションに最適化され、様々な類似性メトリクス（コサイン、ユークリッド、内積）をサポート。コールドデータ用の階層型ストレージ。
**ディープレイク画像、音声、動画などの非構造化データをサポート。また、バージョン管理やデータセットの可視化ツールを備えたデータレイクでもある。豊富なメタデータと複数のデータ形式を必要とするアプリケーションに適している。
スケーラビリティとパフォーマンス
Zilliz Cloud：水平スケーラブル。増大するデータとワークロードに対応するため、リソースを自動拡張できる。AutoIndexと階層型ストレージにより、需要の変化に合わせてパフォーマンスを調整できます。
**ディープレイク大規模AIワークロードに最適化されたHNSWは、低レイテンシーで数千万のエンベッディングをクエリできる。しかし、動的なワークロードのためのスケーラビリティ機能はZilliz Cloudよりも自動化されていない。
柔軟性とカスタマイズ
Zilliz Cloud：様々なAIや機械学習のユースケースに対応する柔軟なインデックス作成とクエリーのカスタマイズ。また、BYOC（Bring Your Own Cloud）モデルにも対応しているため、インフラをコントロールすることができます。
**ディープレイクマルチメディア・データやカスタム・データセットを扱う際、開発者は完全にコントロールできる。しかし、ベクトル検索機能、特にハイブリッドクエリの柔軟性はZilliz Cloudに劣る。
統合とエコシステム
Zilliz Cloud：様々な機械学習フレームワークやツールと統合。クラウドネイティブなワークフローに適しており、AWS、Azure、GCPをサポート。
**ディープレイクLangChainやLlamaIndexと統合されており、検索-拡張生成（RAG）タスクに適している。ローカル、クラウド、マネージドストレージをサポート。
使いやすさ
Zilliz Cloud：AutoIndexのマネージド・サービス・モデルは使いやすい。開発者はデータベースよりもアプリケーションに集中できる。
**ディープレイクインターフェイスはシンプルだが、データレイクやベクターストアとして、特にマルチメディアデータセットの扱いに慣れていないユーザーにとっては初期設定が必要。
コスト
Zilliz Cloud：コストを最適化するための階層化されたストレージとリソース割り当て。従量制のため、使用した分だけ支払うことができ、動的なワークロードに適しています。
**ディープレイクストレージ・オプション（ローカル、クラウド、マネージド）をサポートするが、大容量のマルチメディア・データが保存され、頻繁に照会される場合、コストが増大する可能性がある。
セキュリティ
Zilliz Cloud：完全なセキュリティコントロール、暗号化、アクセス管理、コンプライアンスツールを備えているため、高いセキュリティ要件が求められる企業に適している。
**ディープレイクセキュアなストレージだが、エンタープライズレベルのセキュリティ機能はZilliz Cloudに劣る。
Zilliz Cloudを使用する場合
Zilliz Cloudは、大規模な分散データ管理と効率的なベクトル検索を必要とするアプリケーション向けです。マネージドサービスモデルと、IVFとグラフベースのアルゴリズムを使用した高度なインデックス作成技術により、パフォーマンス、スケーラビリティ、使いやすさが重要な大規模データセットを持つ組織に適しています。ベクターと構造化データ、半構造化データを組み合わせたハイブリッド検索や、強固なセキュリティとコスト管理機能を必要とするユースケースでは、Zilliz Cloudは導入を簡素化し、高いパフォーマンスを維持するためのツールを提供します。
ディープレイクを使用する場合
Deep Lakeは、マルチメディアデータセットやディープラーニングワークフローのシナリオに適しています。ベクターストアやバージョン管理されたデータレイクとして、画像、音声、動画などの非構造化データを扱うプロジェクトに適している。検索拡張世代（RAG）システムを構築したり、豊富なメタデータを扱う開発者にとって、ディープレイクはLangChainやLlamaIndexのようなツールとシームレスに統合され、生産性を高める。その強みは、データセットの可視化とAIにフォーカスしたデータパイプラインの管理にある。
要約
Zilliz CloudとDeep Lakeはどちらも強力だが、使用ケースは異なる。Zilliz Cloudはエンタープライズレベルのセキュリティとハイブリッド検索を備えた大規模な分散ベクターデータ向けであり、Deep Lakeはデータのバージョニングと機械学習ツールとの統合を備えたマルチメディアリッチなAIアプリケーション向けである。ユースケース、データタイプ、パフォーマンス要件に基づいて選択することで、開発目標に合致したテクノロジーを選択することができます。
Zilliz CloudとDeep Lake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1つが、ベクターデータベースを比較するためのオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。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、強力だが異なるこの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用いてテストし比較することができ、ユーザ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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