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ベクターデータベースの使用例を探る

ベクターデータベースでスケーラブルなAIを構築する：2024年の戦略

Jan 09, 20241 分で読めます

ベクター・データベースは、今日のデジタル環境におけるスケーラブルなAIアプリケーションにとって極めて重要である。

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#はじめに

拡大し続けるデータ量と、より効率的な処理メカニズムの必要性に後押しされ、スケーラブルなAIアプリケーションの需要は急増し続けている。企業が人工知能の力を活用して競争上の優位性を獲得しようと努力する中、膨大なデータセットを効率的に管理・処理する上で大きな課題に直面している。

ベクターデータベースは、AIアプリケーションのためのデータの構造化、照会、処理方法のパラダイムシフトを提供することで、これらの課題に対する戦略的ソリューションとして登場した。この記事では、スケーラブルなAIシステムの開発におけるベクトル・データベースの役割を掘り下げ、そのユニークな機能と現代の技術的ランドスケープに与える影響について明らかにする。

ベクターデータベースの特徴とは？

ベクターデータベースはAIデータ管理の新しいアプローチであり、特に人工知能アプリケーションの複雑な要件に適している。ベクトルデータベースは、その中核において、多くのAIアルゴリズムの基本要件である高次元データの取り扱いに優れています。ベクトルデータベースがスケーラブルなAIアプリケーションに適している主な特徴

効率的なデータストレージ、インデックス作成、クエリーパフォーマンス：ベクトル・データベースは高次元のベクトル・データを扱うように設計されており、従来のリレーショナル・データベースとは根本的に異なる。リレーショナルデータベースがBツリーやハッシュテーブルのような従来のインデックス作成技法に依存しているのに対し、ベクトルデータベースはベクトル埋め込み特有の特性に合わせた特殊なインデックス作成方法を採用しています。これらの手法には、locality-sensitive hashing (LSH)、階層型ナビゲーティブスモールワールド(HNSW)グラフ、その他のapproximate nearest neighbor(ANN)検索アルゴリズムのような技法が含まれることが多い。

ベクトルデータベースで使用されるインデックス作成アプローチは、高次元のベクトル表現を効率的に格納・検索するために最適化されており、大規模なデータセットでも高速なクエリパフォーマンスを実現する。これとは対照的に、リレーショナルデータベースは、主に構造化されたデータに対する完全一致や範囲検索のために設計されたインデックス手法であるため、高次元データに対する類似検索や最近傍クエリを実行する際の計算の複雑さに苦労する可能性があります。さらに、ベクトルデータベースは、ベクトルデータ上の類似度計算のような計算集約的な操作のパフォーマンスをさらに向上させるために、GPU-based indexingやクエリのようなハードウェアアクセラレーションを活用することがよくあります。

リレーショナルデータベースの中には、FAISSやHNSWのようなライブラリを統合することで、ベクトル類似検索機能を組み込もうとしているものもありますが、ベクトルデータベースは、ベクトルデータを効率的に扱うために一から構築されており、この特定のユースケースに特化したデータ構造、インデックス作成技術、クエリの最適化が施されています。

しかし、リレーショナルデータベースは、トランザクション処理、データ整合性制約の適用、構造化データに対する結合や集約を含む複雑なクエリの処理などの分野で優れていることは注目に値する。一方、ベクトルデータベースは、主に高次元のベクトルデータに対する類似検索や最近傍クエリに最適化されており、推薦システム、コンテンツ検索、Retrieval Augmented Generation (RAG)などの特定のアプリケーションドメインにおいて、従来のデータベースを補完するものとなっている。

実用例とケーススタディ

実世界の事例は、ベクトルデータベースが様々な分野にわたるAIアプリケーションのスケーリングに具体的な影響を与えることを示している。AIアプリケーションにおけるベクトルデータベースの実装に成功した3つのケーススタディについて説明する。

ケーススタディ1：HumanSignal - MilvusとAWSでヘルスケアデータのラベリングを変革

概要: HumanSignal、旧Heartexは機械学習と人工知能開発のパイオニアで、Label Studioというオープンソースのデータラベリングプラットフォームを提供している。データサイエンティストとエンジニアのチームによって2019年に設立されたHumanSignalは、ドメインエキスパートが効率的に学習データに注釈を付け、管理できるようにすることで、モデルの精度という重要な課題に取り組んでいます。ラベル付けされた20万人以上のユーザーと2億5,000万件のデータアイテムにより、Label Studioはさまざまな業界の大手企業の本番ML/AI戦略の要となるツールとなっています。

**ヘルスケアデータのラベリングへの新しいアプローチの構築医療機関は、AIアプリケーションのために医療データを効率的に管理・分析する上で大きな課題に直面しています。膨大な量の非構造化データがデータレイクに保存されているため、ラベリングのために関連するデータを選別し、選択することは大きなハードルとなっています。基本的なヒューリスティックやSQLクエリなどの従来の方法では、時間がかかり、高品質のトレーニングセットに必要な最もインパクトのあるデータ項目を特定できないことが多い。この制約は、正確で効果的なML/AIモデルの開発を妨げ、ヘルスケア業界への高度なAIソリューションの提供を遅らせている。

ソリューション: MilvusとAWSによるデータディスカバリーの強化 HumanSignalはこれらの課題に対処するため、Label Studio Enterpriseに新しいデータディスカバリー機能を開発しました。HumanSignalは、Zillizのオープンソース・ベクターデータベースであるMilvusを活用し、データの発見と選択プロセスを合理化するためにセマンティック検索機能を強化しました。HNSW（Hierarchical Navigable Small World）やIVF_SQ8を含む様々なインデックス作成アルゴリズムをサポートするMilvusのユニークな機能を活用することで、HumanSignalは効率性とパフォーマンスのためにデータディスカバリツールを最適化しました。Elastic Kubernetes Service (EKS)を使用してAWS上にMilvusを展開することで、スケーラビリティと信頼性が強化され、クラウドインフラへのシームレスな統合が実現しました。

**ヘルスケアデータのラベリングとモデル開発の合理化 HumanSignalのData Discovery機能にMilvusを統合することで、ヘルスケアデータのラベリングプロセスに革命をもたらしました。セマンティック検索操作における超低レイテンシーにより、ユーザーはラベリングに関連するデータサブセットを従来の方法よりも大幅に速く特定できるようになりました。Milvusはまた、画像データのインデックス作成の速度と信頼性を改善し、ML/AIモデルのトレーニングセットの品質と精度を向上させました。MilvusとAWSが提供するスケーラブルで堅牢なプラットフォームは、HumanSignalをヘルスケアAIとMLにおける継続的な革新と成長に向けて位置づけ、ヘルスケア分野における最先端技術の変革力を示している。

ケーススタディ2：VIPSHOP - Milvusによる優れたユーザーエクスペリエンス

概要: VIPSHOPは、中国を拠点とするニューヨーク証券取引所上場の大手オンライン小売業者で、パーソナライズされたレコメンデーションシステムにElasticsearchを使用する際、高いレイテンシーと急増するメンテナンスコストという課題に直面していました。5,200万人以上の顧客と年間約2億7,000万件の注文を抱えるVIPSHOPは、ユーザーに合わせた商品提案を効率的に提供するため、レコメンデーションプロセスの最適化を模索していました。

**課題：レコメンデーションシステムの効率化 VIPSHOPの急速なビジネス成長により、ユーザーが豊富な在庫の中から商品を発見するための複雑さが増していました。同社の既存のレコメンデーションシステムは、Elasticsearchを利用していましたが、ベクトル検索における高いレイテンシーと、インデックス管理に伴うメンテナンスコストの増大に悩まされていました。パフォーマンス向上の試みにもかかわらず、VIPSHOPは望ましいレベルのシステム効率を達成するのに苦労していました。

Milvusのソリューション:パフォーマンスとスケーラビリティの向上広範な調査の結果、VIPSHOPは、数十億のベクトル埋め込みを軽快なレスポンスで処理できるオープンソースのベクトルデータベース、Milvusを採用しました。MilvusはElasticsearchと比較して優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供し、VIPSHOPは効率性とスピードのためにレコメンデーションシステムを最適化することができました。Milvusの分散配置と多言語SDKを活用することで、VIPSHOPはレコメンデーションシステムのための堅牢なアーキテクチャを実装し、既存のインフラへのシームレスな統合を実現しました。

実装内容： データ更新とリコール VIPSHOPのレコメンデーションシステムは、データ更新とリコール処理にMilvusを活用し、ベクトルデータの同期と正確な検索を実現した。商品の特徴をベクトル埋め込みに変換し、類似検索にMilvusを活用することで、VIPSHOPは推薦プロセスを合理化し、クエリの応答時間を30ms以下に大幅に短縮した。Milvusの分散配置と水平スケーリングのサポートにより、システムのスケーラビリティがさらに強化され、VIPSHOPはデータ量の増加とユーザーからのクエリに難なく対応できるようになりました。

**優れたシステムパフォーマンスとユーザーエクスペリエンス Milvusの採用により、VIPSHOPのレコメンデーションシステムは著しく改善されました：

クエリスピードの10倍高速化：Milvusはクエリとレスポンスタイムを30ms以下に短縮し、Elasticsearchと比較して10倍の改善を実現しました。
スケーラビリティの向上：Milvusの分散デプロイと水平スケーリング機能により、VIPSHOPはパフォーマンスを損なうことなくデータ量とユーザクエリの増加に対応することができました。
ユーザーエクスペリエンスの向上：Milvusは、レコメンデーションプロセスを最適化することで、ユーザの嗜好に合わせた商品提案を行い、ユーザの満足度とエンゲージメントを向上させました。
メンテナンスコストの削減：Milvusはベクトルデータを効率的に管理し、クエリメカニズムを合理化することで、推薦システムの全体的なメンテナンスコストを削減しました。

学習した教訓とベストプラクティス：*。 VIPSHOPはMilvusを導入することで、システムのパフォーマンスを最適化するための貴重な知見と提案を得ることができました：

読み書き分離の導入：リード・ライト分離の導入：リード・ライト分離戦略を採用することで、特にリードオペレーションにおいてシステムパフォーマンスを向上させることができる。
接続プールの実装：カスタム接続プールの構築により、Java クライアントとサーバー間の一貫した接続性が確保され、システムの信頼性が向上します。
新しいコレクションのウォームアップの最適化：圧力テスト実験を実施し、妥当なしきい値を設定することで、新しいコレクションの検索性能と精度を最適化します。

**静的なシナリオのためのデータのインポート： **静的なデータを含む状況では、最初にすべてのデータをコレクションにインポートし、後でインデックスを構築する方が効率的です。

ケーススタディ3: Troop - Milvusによる株主活性化の支援

**概要 Troopは、株主アクティビズムとエンゲージメント分野の大手企業である。テクノロジーを活用し、同じような価値観や関心を持つ株主のための協力的な環境を構築している。2,000万ドルから3,000万ドルの株式ポートフォリオを管理するコミュニティと2,500人以上の会員を擁するTroopは、株主と企業経営陣の間のギャップを埋め、実行可能な株主キャンペーンを促進する。

課題: 複雑なデータ・ストリームの解明 Troopは、膨大なSECデータベースから関連するアクティビズムの機会を特定するために、RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用することを目指していました。しかし、何千もの証券を扱い、会社の会議での投票に必要な重要なコンテキストを扱うには、特にFAISSのようなベクトル検索ソリューションでは、既存のセットアップに限界があることが明らかになりました。Troopは、高次元データを効率的に処理し、データ検索を合理化するためにストレージから計算を切り離すことができる、スケーラブルなセルフホストソリューションを求めていました。

ソリューション： Milvusによるベクトルデータ処理の最適化 Troopは、大規模データを効率的に管理し、セマンティック検索機能を向上させることができる、本番環境に適したベクトルデータベースソリューションとしてMilvusを発見しました。Milvusのストレージと計算を分離する機能は、Troopのデータ量にとって非常に重要であり、計算オーバーヘッドを削減し、システムの応答性を維持することができました。データを時間ごとに分割し、Milvusのスケーラビリティを活用することで、Troopはデータ検索を合理化し、スムーズでスケーラブルな運用を確保しました。

結果：スケーラビリティ、精度、管理の容易さ Milvusを統合することで、Troopは増大するデータ量を効率的に管理し、レコメンデーションエンジンを展開し、株主を関連するアクティビズムキャンペーンにつなげることができました。Milvusのスケーラビリティと管理の容易さにより、Troopは変化する需要に迅速に対応し、将来の成長に合わせてインフラを拡張することができました。Milvusの微妙なパーティショニングとデータインデキシングスキームは、Troopの運用要件にシームレスに合致し、多様なデータストリームを管理するためのスケーラブルでわかりやすいアプローチを提供しました。

**エンベッディングによるデータ・デモクラシーの推進 Troopは、データの民主化を推進するためにエンベッディングを活用することを構想しており、Milvusはこのビジョンの基礎となるものです。GPT-4のような先進的なモデルを活用し、様々なデータタイプにエンベッディングとセマンティック検索を適用することで、Troopは膨大なデータへのアクセシビリティを高め、チームとユーザーベースに価値ある洞察を提供することを目指しています。Milvusのスケーラビリティとリアルタイム機能は、Troopがデータアクセスを拡大し、データレイクの潜在能力を引き出し、イノベーションを促進し、将来の成長を促進することを計画しているため、重要な役割を果たします。

**結論 Milvusを自社のプラットフォームに統合することで、これらの企業は拡張性、精度、管理の容易さを実現し、ダイナミックな業界において継続的な成功を収めることができるようになりました。Milvusの堅牢な機能とシームレスな統合により、複雑なデータストリームをより簡単にナビゲートし、実用的なインサイトを提供することで、組織のエコシステムにポジティブな変化をもたらしています。

2024年のベクターデータベース2024年以降のベクターデータベース

将来に向けて、ベクターデータベースとスケーラブルなAIアプリケーションの展望は、技術の進歩と業界の需要に後押しされ、急速に進化し続けています。以下では、今後予想されるAIの主要トレンドについて解説する：

1.テクノロジーの進歩: ベクターデータベースの分野は、現在進行中の研究開発努力に後押しされ、大きな進歩を遂げようとしている。アルゴリズムの効率化、ストレージの最適化、クエリ処理能力の向上により、ベクトル・データベースはさらに大規模で複雑なデータセットを容易に扱えるようになると予想されます。さらに、専用プロセッサーやアクセラレーターなどのハードウェアアクセラレーションの革新により、ベクトルデータベースシステムのパフォーマンスとスケーラビリティがさらに強化される可能性があります。 1.AIの導入が業界全体にますます浸透するにつれ、スケーラブルなAIアプリケーションに対する需要は拡大し続けています。ベクターデータベースは、膨大な量のデータを分析、解釈、洞察するためのインフラを組織に提供し、このような需要に応える中心的な役割を果たす態勢を整えています。AI技術を活用してイノベーションを推進し、競争上の優位性を獲得しようとする組織の動きに伴い、ヘルスケア、金融、製造業など、さまざまな分野でベクターデータベースの採用が急増すると予想されます。 1.ベクトル・データベースは、革新と破壊の計り知れない可能性を秘めています。グラフベースデータベースや連合学習フレームワークなどの新たなテクノロジーはベクトルデータベースと融合し、AI主導の意思決定に対するより全体的で統合的なアプローチを可能にするかもしれない。さらに、ディープラーニングや強化学習などの機械学習技術の進歩は、ベクトルデータベースの能力をさらに増強し、AI主導のイノベーションと発見の新たな可能性を解き放つかもしれない。

結論

結論として、ベクトル・データベースは、今日のデジタル環境におけるスケーラブルなAIアプリケーションにとって極めて重要である。その効率的なクエリ処理と高次元データ表現により、企業は洞察を引き出し、イノベーションを推進する力を得ることができる。

この記事を通して、ヘルスケア、eコマース、フィンテックなど様々な業界におけるベクトルデータベースのユニークな特徴と利点を探った。MilvusやZilliz Cloudのようなプラットフォームは、スケーラブルなAIインフラを提供し、ベクターデータベースの採用をリードしている。将来を見据えても、ベクターデータベースは継続的なイノベーションを約束し、AIのスケーラビリティとパフォーマンスを再構築する。AIインフラにベクターデータベースを統合することは、組織がイノベーションを推進し、競争力を獲得するために不可欠である。

私たちZillizは、ベクターデータベースの可能性を探求し、AIプロジェクトにおける戦略的重要性を検討することをお勧めします。ベクターデータベースは、今後も業界を問わず、AI主導の変革にとって極めて重要な存在であり続けるでしょう。

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