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：包括的ガイド
「2024年におけるデータサイエンス向けのトップ15ベクトルデータベース：包括的なガイド」
導入
データサイエンスの急速に変化する風景において、ベクトルデータベースは高次元データの効率的なストレージ、検索、操作を可能にする重要な役割を果たしています。この記事では、ベクトルデータベースの定義と重要性を探り、従来のデータベースとの比較を行い、2024年に考慮すべきトップ15のベクトルデータベースの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よう設計されています。従来のデータベースが構造化データのストレージ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でデータポイントを管理することに特化しており、人工知能、機械学習、自然言語処理など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、類似性検索、高次元データの効率的な処理を容易にする能力にあります。従来のデータベースが非構造化データに苦労するかもしれない状況において、ベクトルデータベースはデータポイント間の関係や類似性が重要なシナリオで優れた性能を発揮します。
プロジェクトに適したベクトルデータベースの選び方
プロジェクトに適した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：
- 「RAGを紹介します データソースから自然言語を使用してRAGパイプラインを作成するStreamlitアプリ」
- 「ジョンズホプキンスのこの論文は、時間と望遠鏡を超えて宇宙の発見の確率的カタログマッチングを加速させるデータサイエンスの役割を強調しています」
- データの観察可能性：AI時代の信頼性
- データベースをホストするためのエンジニアリングチームはありますか？それとも完全に管理されたデータベースが必要ですか？
- ベクトル埋め込みを持っていますか？それともベクトルデータベースによる生成が必要ですか？
- バッチ処理やオンライン処理などのレイテンシー要件
- チーム内の開発者の経験
- 与えられたツールの学習曲線
- ソリューションの信頼性
- 実装とメンテナンスのコスト
- セキュリティとコンプライアンス
2024年のデータサイエンスにおけるトップ15のベクトルデータベース
1. Pinecone
ウェブサイト：Pinecone
オープンソース：いいえ
GitHubスター数：836
問題解決：
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と煩雑なインフラストラクチャを提供しています。ユーザーはインフラストラクチャを管理する必要がなく、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はデータの素早い処理に優れており、メタデータフィルターとスパース-デンスインデックスをサポートして正確な結果を提供します。
主な特徴：
- 重複検出
- 順位追跡
- データ検索
- 分類
- 重複排除
2. Milvus
ウェブサイト：Milvus
オープンソース：はい
GitHubスター数：21.1k
問題解決：
Milvusは、効率的なベクトル埋め込みと類似性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。非構造化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に広く使用されています。
主な特徴：
- ミリ秒単位で数兆のベクトルデータセットを検索
- シンプル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
- 強力なコミュニティのサポート
3. Chroma
ウェブサイト：Chroma
オープンソース：はい
GitHubスター：7k
問題解決：
Chroma DBは、AIネイティブの埋め込みに特化したオープンソースのベクトルデータベースです。自然言語処理によって動作する大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの作成を簡素化します。Chromaは、クエリ、フィルタリング、密度推定などの機能を備えた機能豊富な環境を提供することで優れています。
主な特徴：
- 機能豊富な環境
- LangChain（PythonとJavaScript）
- 開発、テスト、および本番用の同じAPI
- 知的グループ化とクエリの関連性（近日公開予定）
4. Weaviate
GitHub：Weaviate
オープンソース：はい
GitHubスター：6.7k
問題解決：
Weaviateは、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する、強靱でスケーラブルなクラウドネイティブのベクトルデータベースです。Q＆A、LLMとデータの組み合わせ、自動カテゴリ化など、さまざまなAIパワードの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の機能
- MLモデルのシームレスなMLOpsへの転送
5. Deep Lake
GitHub：Deep Lake
オープンソース：はい
GitHubスター：6.4k
問題解決：
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を対象としたAIデータベースです。さまざまなデータタイプのストレージをサポートし、クエリ、ベクトル検索、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などの機能を提供しています。
主な特徴：
- すべてのデータタイプのストレージ
- クエリとベクトル検索
- トレーニング中のデータストリーミング
- データのバージョニングとラインナップ
- 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
問題解決：
Qdrantは、プロダクションに対応した使いやすいAPIを提供するオープンソースのベクトル類似度検索エンジンおよびデータベースです。ニューラルネットワークや意味に基づいたマッチング、ファセット検索などに適した幅広いフィルタリングサポートが特徴です。
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
- クエリ実行の向上に寄与する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
問題解決：
Elasticsearchは、多様なデータタイプを処理するオープンソースの分析エンジンです。高速な検索、関連性の調整、スケーラブルな分析を提供します。Elasticsearchはクラスタリング、高可用性、自動復旧をサポートし、分散アーキテクチャでシームレスに動作します。
主な特徴：
- クラスタリングと高可用性
- 水平スケーラビリティ
- クロスクラスターと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. ヴェスパ
ウェブサイト： ヴェスパ
オープンソース： はい
GitHubスター： 4.5k
問題解決：
ヴェスパは、機械学習による判断を用いて大量のデータを格納、検索、整理するために設計されたオープンソースのデータサービングエンジンです。連続した書き込み、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：
- ミリ秒単位の確認された書き込み
- ノードごとの高速な連続書き込み
- 冗長性の設定
- 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と集計
9. ヴァルド
ウェブサイト： ヴァルド
オープンソース： はい
GitHubスター： 1274
問題解決：
ヴァルドは、NGT ANNアルゴリズムを利用した分散型、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、高い設定可能性などを提供しています。ヴァルド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または永続ボリュームを通じて災害対策を確保します。
主な特徴：
- 自動バックアップとインデックスの分散
- 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： はい
GitHubスター： 31.5k
問題解決：
ScaNN（Scalable Nearest Neighbors）は、Googleが提案した効率的なベクトル類似検索手法です。圧縮メソッドによる高い精度を提供することで注目されています。ScaNNは、ユークリッド距離などの追加の距離関数を使用した最大内積検索に適しています。
11. pgvector
GitHub： pgvector
オープンソース： はい
GitHubスター： 4.5k
問題解決：
pgvectorは、ベクトル類似検索に適したPostgreSQLの拡張機能です。正確なおよび近似最近傍探索、さまざまな距離メトリックのサポートを行い、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： はい
GitHubスター： 23k
問題解決：
Faissは、Facebook AI Researchが開発した高速かつ密なベクトル類似検索と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、異なる距離メトリックをサポートし、さまざまなアプリケーションに対応する柔軟性があります。
主な特徴：
- 複数の最近傍探索結果の返却
- 複数のベクトルのバッチ処理
- さまざまな距離のサポート
- 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： はい
GitHubスター： 31.8k
問題解決：
ClickHouseは、リアルタイムの分析処理に特化した列指向のDBMSです。データを効率的に圧縮し、マルチコアのセットアップを使用し、幅広いクエリをサポートしています。ClickHouseの低レイテンシと連続的なデータ追加により、さまざまな分析タスクに適しています。
主な特徴：
- 効率的なデータ圧縮
- 低遅延のデータ抽出
- 大規模なクエリのためのマルチコアとマルチサーバーのセットアップ
- 堅牢なSQLサポート
- 連続的なデータの追加と素早いインデックス作成
14. OpenSearch
ウェブサイト： OpenSearch
オープンソース： はい
GitHubスター： 7.9k
問題解決：
OpenSearchは、古典的な検索、アナリティクス、ベクター検索を1つのソリューションに統合しています。そのベクターデータベース機能は、AIアプリケーションの開発を強化し、ベクトル、語彙、混合検索のためのモデル、ベクトル、情報のシームレスな統合を提供します。
主な特徴：
- さまざまな目的のためのベクター検索
- マルチモーダル、意味論、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性検索
- Apache 2.0ライセンスのベクターデータベース
15. Apache Cassandra
ウェブサイト： Apache Cassandra
オープンソース： はい
GitHubスター： 8.3k
問題解決：
分散型のワイドカラムストア、NoSQLデータベースであるApache Cassandraは、ベクター検索を含む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は大量のデータに対処するAI開発者にとって魅力的な選択肢となりました。
主な特徴：
- 高次元ベクトルの格納
- VectorMemtableIndexによるベクター検索の機能
- ANN検索のためのCassandraクエリ言語（CQL）オペレータ
- 既存のSAIフレームワークへの拡張
結論
データサイエンスの領域において、ベクターデータベースの重要性は過小評価できません。高次元データの効率的な処理の需要が引き続き増加する中、ベクターデータベースのランドスケープはさらなる進化が期待されています。本記事では、2024年のデータサイエンスのトップベクターデータベースについて包括的な概要を提供しました。それぞれが独自の特徴と機能を提供しています。
人工知能の分野が進歩を続けるにつれて、ベクターデータベースはデータに基づく意思決定にますます重要な役割を果たすようになります。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要件に合うベクターデータベースのソリューションが確保されます。
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