「2024年に必ず試してみるべきトップ15のベクターデータベース」

「2024年に絶対に試してみたいトップ15のベクターデータベース」

イントロダクション

迅速に進化するデータサイエンスの風景において、ベクトルデータベースは高次元データの効率的な保存、検索、操作を可能にする重要な役割を果たしています。本稿では、ベクトルデータベースの定義と意義を探求し、従来のデータベースとの比較を行い、2024年に検討すべきトップ15のベクトルデータベースについて詳細な概要を提供します。

ベクトルデータベースとは何ですか？

ベクトルデータベースは、本質的にはベクトル化されたデータを効率的に処理するために設計されています。伝統的なデータベースが構造化データの保存に優れているのに対し、ベクトルデータベースは多次元空間におけるデータポイントの管理に特化しており、人工知能、機械学習、および自然言語処理のアプリケーションに理想的です。

ベクトルデータベースの目的は、ベクトル埋め込み、類似検索、高次元データの効率的な処理を支援する能力にあります。伝統的なデータベースは非構造化データに苦労する場合があるのに対し、ベクトルデータベースはデータポイント間の関係性や類似性が重要なシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。

ベクトルデータベース vs 伝統的なデータベース

側面	伝統的なデータベース	ベクトルデータベース
データの種類	テーブル形式の単純なデータ（単語、数字）。	専用の検索を行う複雑なデータ（ベクトル）。
検索方法	正確なデータの一致。	近似最近傍探索（Approximate Nearest Neighbor、ANN）を使用した最も近い一致。
検索手法	標準的なクエリメソッド。	ハッシュやグラフベースの検索など、ANNに特化した手法。
非構造化データの処理	予め定義された形式の不足により困難。	非構造化データを数値表現（埋め込み）に変換します。
表現	テーブルベースの表現。	埋め込みを持つベクトル表現。
目的	構造化データに適しています。	非構造化で複雑なデータの処理に適しています。
アプリケーション	一般的に伝統的なアプリケーションで使用されています。	AI、機械学習、複雑なデータを扱うアプリケーションで使用されています。
関係の理解	関係を識別する能力が限られています。	ベクトル空間の関係性と埋め込みによる高度な理解。
AI/MLアプリケーションでの効率性	非構造化データの場合の効果が低いです。	AI/MLアプリケーションでの非構造化データの扱いにおいてより効果的です。
例	SQLデータベース（例：MySQL、PostgreSQL）。	ベクトルデータベース（例：Faiss、Milvus）。

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プロジェクトに適したベクトルデータベースの選び方

プロジェクトのベクトルデータベースを選ぶ際には、以下の要素を考慮してください：

• データベースをホストするエンジニアリングチームはありますか、それともフルマネージドなデータベースが必要ですか？
• ベクトル埋め込みをすでにお持ちですか、それともベクトルデータベースを生成する必要がありますか？
• バッチ処理やオンラインなどのレイテンシ要件はありますか？
• チームの開発経験はどの程度ですか？
• 与えられたツールの学習曲線はどの程度ですか？
• ソリューションの信頼性はどの程度ですか？
• 実装および保守コストはどの程度ですか？
• セキュリティとコンプライアンスはどのように考慮されていますか？

2024年のデータサイエンス向けトップ15のベクトルデータベース

シンプルにデータを扱うための最高のツールをご紹介します！2024年のデータサイエンス向けトップ15のベクトルデータベースをチェックしてみてください：

1. Pinecone

Website: Pinecone | オープンソース: No | GitHub stars: 836

Pineconeはクラウドネイティブなベクトルデータベースで、シームレスなAPIと煩雑さのないインフラを提供しています。ユーザーはインフラの管理をせずにAIソリューションの開発と拡大に集中することができます。Pineconeは高速なデータ処理、メタデータフィルターやスパース密度指標による正確な結果のサポートなどで優れています。

主な特徴

• 重複検出
• ランキング追跡
• データ検索
• 分類
• 重複排除

2. Milvus

Website: Milvus | オープンソース: Yes | GitHub stars: 21.1k

Milvusは効率的なベクトル埋め込みと類似検索の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。構造化されていないデータの検索を簡素化し、異なる展開環境で統一されたエクスペリエンスを提供します。Milvusは画像検索、チャットボット、化学構造検索などのアプリケーションで広く使用されています。

主な特徴

• ミリ秒単位での兆個のベクトルデータセットの検索
• 簡単な非構造化データ管理
• 高いスケーラビリティと適応性
• ハイブリッド検索
• コミュニティの強力なサポート

3. Chroma

Website: Chroma | オープンソース: Yes | GitHub stars: 7k

Chroma DBは、自然言語処理によるLarge Language Model (LLM)アプリケーションを支えるオープンソースのベクトルデータベースです。クエリ、フィルタリング、密度推定などの機能豊富な環境を提供することで優れたパフォーマンスを発揮します。

主な特徴

• 機能豊富な環境
• LangChain（PythonとJavaScript）
• 開発、テスト、プロダクションのための同じAPI
• インテリジェントなグループ化とクエリ適合度（今後実装予定）

4. Weaviate

GitHub: Weaviate | オープンソース: Yes | GitHub stars: 6.7k

Weaviateは耐障害性とスケーラビリティに優れたクラウドネイティブのベクトルデータベースで、テキスト、写真、その他のデータを検索可能なベクトルデータベースに変換します。Q&A、LLMとデータの組み合わせ、自動カテゴリ化などのさまざまなAI機能をサポートしています。

主な特徴

• AIパワードの検索、Q&A、およびカテゴリ化のための組み込みモジュール
• クラウドネイティブで分散
• 完全なCRUD機能
• MLモデルのシームレスな転送とMLOpsへの対応

5. Deep Lake

GitHub: Deep Lake | オープンソース: はい | GitHubスター: 6.4k

Deep Lakeは、ディープラーニングとLLMベースのアプリケーションに対応したAIデータベースです。各種データタイプのストレージをサポートし、クエリ、ベクトルサーチ、トレーニング中のデータストリーミング、LangChain、LlamaIndex、Weights＆Biasesなどのツールとの統合機能も提供しています。

主な特徴:

• 全データタイプのストレージ
• クエリとベクトルサーチ
• トレーニング中のデータストリーミング
• データのバージョン管理と系譜
• 複数のツールとの統合

6. Qdrant

GitHub: Qdrant | オープンソース: はい | GitHubスター: 11.5k

Qdrantは、ニューラルネットワークやセマンティックマッチング、ファセット検索などに適した、プロダクションレディなサービスを提供するオープンソースのベクトル類似検索エンジンおよびデータベースです。豊富なフィルタリングサポートが特徴で、簡単に使えるAPIも備えています。

主な特徴

• ペイロードベースのストレージとフィルタリング
• さまざまなデータタイプとクエリ基準のサポート
• クエリ実行のためのキャッシュされたペイロード情報
• 停電時のWrite-Ahead
• 外部データベースやオーケストレーションコントローラーに依存しない

7. Elasticsearch

ウェブサイト: Elasticsearch | オープンソース: はい | GitHubスター: 64.4k

Elasticsearchは、多様なデータタイプを扱うオープンソースのアナリティクスエンジンです。高速な検索、関連性の調整、スケーラブルなアナリティクスなどを提供します。Elasticsearchはクラスタリング、高可用性、および分散アーキテクチャでのシームレスな作業をサポートします。

主な特徴

• クラスタリングおよび高可用性
• 水平スケーラビリティ
• クロスクラスタおよびデータセンターレプリケーション
• 常に安心のための分散アーキテクチャ

8. Vespa

ウェブサイト: Vespa | オープンソース: はい | GitHubスター: 4.5k

Vespaは、機械学習による判断を用いて大量のデータを格納、検索、整理するためのオープンソースのデータサービスエンジンです。連続的な書き込み、冗長性の設定、柔軟なクエリオプションなどに優れています。

主な特徴

• ミリ秒単位の確認済み書き込み
• ノードごとの高速な連続書き込み
• 冗長構成
• さまざまなクエリ演算子のサポート
• マッチのグループ化および集計

9. Vald

ウェブサイト: Vald | オープンソース: はい | GitHubスター: 1274

Valdは、NGT ANNアルゴリズムを利用した分散、スケーラブルで高速なベクトル検索エンジンです。自動バックアップ、水平スケーリング、高い設定可能性を提供しています。Valdは複数のプログラミング言語をサポートし、オブジェクトストレージや永続ボリュームを介した災害回復を保証します。

主な特徴

• 自動バックアップとインデックス分散
• エージェントの障害時の自動再バランス
• 高度に適応可能な設定
• 複数のプログラミング言語のサポート

10. ScaNN

GitHub: ScaNN | オープンソース: Yes | GitHubスター: 31.5k

ScaNN（Scalable Nearest Neighbors）は、Googleが提案する効率的なベクトル類似度検索手法です。圧縮手法による高い精度が特徴です。ScaNNは最大内積検索に適しており、ユークリッド距離などの追加の距離関数もサポートしています。

11. Pgvector

GitHub: Pgvector | オープンソース: Yes | GitHubスター: 4.5k

pgvectorは、ベクトル類似度検索用に設計されたPostgreSQLの拡張機能です。正確なおよび近似最近傍探索、さまざまな距離尺度をサポートし、PostgreSQLクライアントを使用する任意の言語と互換性があります。

主な特徴

• 正確なおよび近似最近傍探索
• L2距離、内積、コサイン距離のサポート
• PostgreSQLクライアントを使用する任意の言語との互換性

12. Faiss

GitHub: Faiss | オープンソース: Yes | GitHubスター: 23k

Faissは、Facebook AI Researchが開発した高速で密なベクトル類似度検索およびグループ化のためのライブラリです。さまざまな検索機能、バッチ処理、異なる距離尺度をサポートしており、さまざまなアプリケーションに適用できます。

主な特徴

• 複数の最近傍探索結果を返す
• 複数のベクトルのバッチ処理
• さまざまな距離尺度をサポート
• インデックスのディスク保存

13. ClickHouse

ウェブサイト: ClickHouse | オープンソース: Yes | GitHubスター: 31.8k

ClickHouseは、リアルタイムの分析処理に特化したカラム指向DBMSです。データの効率的な圧縮、マルチコアセットアップの使用、さまざまなクエリのサポートを特徴としています。ClickHouseの低遅延性と連続データの追加は、さまざまな分析タスクに適しています。

主な特徴

• データの効率的な圧縮
• 低遅延データの抽出
• 巨大なクエリのマルチコアとマルチサーバーセットアップ
• 堅牢なSQLサポート
• 連続データの追加とクイックインデックス作成

14. OpenSearch

ウェブサイト: OpenSearch | オープンソース: Yes | GitHubスター: 7.9k

OpenSearchは、クラシカルな検索、分析、ベクトル検索を1つのソリューションに統合するものです。そのベクトルデータベース機能により、AIアプリケーション開発を強化し、モデル、ベクトル、情報のシームレスな統合を提供します。ベクトル、語彙、ハイブリッド検索向けの機能も備えています。

主な特徴

• さまざまな目的のベクトル検索
• マルチモーダル、セマンティック、ビジュアル検索、およびGen AIエージェント
• 製品とユーザーの埋め込みの作成
• データ品質操作のための類似度検索
• Apache 2.0ライセンスのベクトルデータベース

15. Apache Cassandra

ウェブサイト: Apache Cassandra | オープンソース: Yes | GitHubスター: 8.3k

Apache Cassandraは、分散型のワイドカラムストアのNoSQLデータベースであり、ベクトル検索を含めた機能を拡張しています。急速なイノベーションへの取り組みにより、Cassandraは大規模なデータボリュームに取り組むAI開発者にとって魅力的な選択肢となっています。

主な特徴

• 高次元ベクトルの保存
• VectorMemtableIndexを使用したベクトル検索機能
• ANN検索用のCassandra Query Language（CQL）オペレータ
• 既存のSAIフレームワークへの拡張

結論

データ科学の領域におけるベクトルデータベースの重要性は非常に大きいものです。高次元データの効率的な処理の需要がますます高まる中で、ベクトルデータベースの範囲はさらに進化することが予想されています。この記事では、2024年のデータ科学におけるトップのベクトルデータベースについて包括的な概要を提供しており、それぞれが独自の機能と能力を提供しています。

人工知能の分野が進化し続ける中で、ベクトルデータベースはデータに基づく意思決定にますます不可欠なものとなります。利用可能な多くのツールにより、さまざまなプロジェクトの要件に適したベクトルデータベースのソリューションが確保されています。

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