Zilliz Cloud vs Neo4j 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Neo4jを比較する前に、まずベクターデータベースの概念を探ってみよう；
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、専用のベクトルデータベースである。Neo4jは、アドオンとしてベクトル検索機能を持つグラフデータベースである。この記事では、それぞれ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。このような柔軟性により、パフォーマンスを維持しながら支出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。
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ます。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
検索方法
Zilliz CloudはMilvusエンジンをベースに構築されており、IVF(Inverted File)とグラフベースのインデックスを使用して類似検索を高速化します。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、手動で調整する必要はありません。
Neo4jはベクトル検索にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）グラフを使用します。これにより、類似ベクトル間のつながりを維持することで、高速な近似k-最近傍検索が可能になります。Neo4jでは、検索精度と速度をよりコントロールするために、最大接続や最近傍のような検索パラメータを微調整することができます。
データの取り扱い
Zilliz Cloudはベクトル埋め込みを管理し、ハイブリッド検索をサポートします。テキスト、画像、その他のデータタイプを横断的にクエリし、メタデータに対してフィルタリングすることで、最も正確で関連性の高い結果を一発で得ることができます。これは、マルチモーダルなデータハンドリングを必要とするAIアプリケーションにとって非常に重要です。
Neo4jはベクトル検索をグラフ構造と統合しており、ベクトルの類似性とグラフクエリを組み合わせることができる。最大4,096次元までのベクトルをサポートし、ノードとリレーションシップの両方のプロパティに適用できるため、セマンティックデータと構造データに依存する推薦システムのようなユースケースに最適です。
スケーラビリティとパフォーマンス
Zilliz Cloudのアーキテクチャーは水平スケーリングを可能にし、データの増加に応じてワークロードを自動的に分散します。階層化されたストレージは、アクセス頻度の低いデータをより安価なストレージ階層に移動させます。
Neo4jはグラフ構造でスケールし、ベクトル・インデックスは量子化によってメモリ効率を最適化できる。しかし、大規模なデータセットに対するスケーラビリティは、Zilliz Cloudの分散性に比べると制限されるかもしれない。
柔軟性とカスタマイズ性
Zilliz Cloudはクエリ設計に柔軟性を提供し、様々な機械学習モデルに対してコサイン、ユークリッド、内積のような複数の類似性メトリクスをサポートします。AutoIndexは手動チューニングの必要性を減らし、高いパフォーマンスを提供します。
Neo4jは、パラメータ・チューニングにより、ベクトル・インデックスの動作をきめ細かく制御できる。グラフクエリとの統合により、特にエンティティ間の関係が重要なデータセットに対して、高度にカスタマイズされたアプリケーションを可能にします。
統合とエコシステム
Zilliz Cloudは、一般的なAIや機械学習フレームワークと統合されています。BYOC (Bring Your Own Cloud)オプションは、AWS、Azure、Google Cloudへのデプロイをサポートしているため、既存のインフラストラクチャに合わせることができます。
Neo4jのエコシステムはグラフデータベース中心で、データ可視化、ETLパイプラインなどとうまく連携する。すでにグラフベースのパラダイムで仕事をしている開発者には最適だ。
使いやすさ
Zilliz Cloudはフルマネージドサービスなので、セットアップとメンテナンスが簡単です。開発者はインフラを気にすることなく、アプリケーションの構築に集中できます。AutoIndexはデータベースの設定の複雑さを軽減します。
Neo4jのベクトル検索はクエリ言語に統合されているため、その構文に精通している必要がある。Neo4jにはしっかりとしたドキュメントがあるが、グラフ・データベースに慣れていない開発者にとっては、学習曲線が急になる可能性がある。
コスト
Zilliz Cloudの階層化されたストレージとカスタマイズ可能なコンピュートリソースは、ワークロードに応じたコストの最適化を可能にする。フルマネージドサービスはインフラコストを削減しますが、この利便性は小規模なプロジェクトにとっては高い代償となるかもしれません。
Neo4jのコストは、ライセンスとデプロイの複雑さに依存する。オンプレミスでもクラウドベースでも柔軟なセットアップが可能ですが、大規模でパフォーマンス集約型のアプリケーションでは運用コストが高くなる可能性があります。
セキュリティ
両プラットフォームとも、暗号化、アクセス・コントロール、コンプライアンス機能を含むエンタープライズ・グレードのセキュリティを備えている。Zilliz Cloudのセキュリティはセンシティブなデータの取り扱いに対応しており、Neo4jは認証とロールベースのアクセスをサポートしているため、グラフやベクトルデータへのアクセスを保護することができます。
それぞれを選択する場合
Zilliz Cloudは、大規模な分散データをベクトル検索で扱う必要があるアプリケーション向けです。自動インデックス作成、ハイブリッド検索、シームレスなスケーラビリティにより、特にテキスト、画像、音声などのマルチモーダルデータを扱うAIワークロードに最適です。フルマネージドサービスにより、インフラストラクチャーのオーバーヘッドを最小限に抑え、増大するデータに対する迅速な展開とコスト効率の高い運用を可能にします。
Neo4jは、グラフ関係がアプリケーションの重要な部分を占めるシナリオ向けです。グラフベースのクエリによるベクトル類似性検索は、推奨システム、不正検出、ナレッジグラフのようなユースケースに適しています。もし、あなたのデータが関係や意味文脈に大きく依存しているなら、Neo4jの統合されたグラフとベクトル検索は、あなたにユニークな利点を与えますが、より多くのセットアップと最適化の労力を必要とします。
まとめ
Zilliz Cloudは、最小限の管理オーバーヘッドでスケーラブルなマルチモーダルデータハンドリングを必要とするAI中心のアプリケーション向けである。使いやすく、高度に自動化されているため、迅速な導入を望む開発者に最適です。
Neo4jは、グラフ関係が鍵となるアプリケーションに適しており、グラフフレームワーク内でのベクトル検索は独自の利点である。しかし、大規模なベクトル・ワークロードを構成し最適化するには、より多くの労力を必要とするかもしれない。
最終的には、プロジェクトの要件による。AIワークロードのための完全に管理されたスケーラブルなソリューションを優先するのであれば、Zilliz Cloudの方が良い選択かもしれない。ベクトル類似性を持つグラフベースのクエリに大きく依存するアプリケーションであれば、Neo4jが良いかもしれない。
Zilliz CloudとNeo4j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: オープンソース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)
- 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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