「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」

「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」を改善してください

 

導入

 

ベクトルデータベースは、効率的な検索と類似性検索のためのベクトル埋め込みを格納およびインデックスするために設計された専門的なデータベースです。これは、大規模な言語モデル、生成型AI、および意味検索を含むさまざまなアプリケーションで使用されます。ベクトル埋め込みは、意味情報を捉え、パターン、関係、および基礎的な構造を理解するために使用されるデータの数学的表現です。

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ベクトルデータベースは、高次元データの処理と複雑な類似性検索に優れているため、AIアプリケーションの分野でますます重要となっています。

このブログでは、2024年に試してみる必要のあるトップ5のベクトルデータベースを紹介します。これらのデータベースは、スケーラビリティ、汎用性、およびベクトルデータの取り扱いにおけるパフォーマンスに基づいて選ばれています。

 

 

1. Qdrant

 

Qdrantは、使いやすいAPIを提供するプロダクションレディなオープンソースのベクトル類似性検索エンジンおよびベクトルデータベースです。ベクトル埋め込みを格納、検索、管理することができます。Qdrantは、ニューラルネットワークや意味ベースのマッチング、ファセット検索など、さまざまなアプリケーションに有用な拡張フィルタリングをサポートするために設計されています。信頼性と高速性を備えたプログラミング言語Rustで書かれているため、Qdrantは高ユーザーロードを効率的に処理できます。

Qdrantを使用することで、マッチング、検索、推薦などのタスクに埋め込みエンコーダを使用した完全なアプリケーションを構築することができます。また、Qdrant Cloudとしても利用でき、無料層も含まれており、ベクトル検索能力をプロジェクトで活用するための簡単な方法を提供しています。 

 

2. Pinecone

 

Pineconeは、高次元データに関連する課題に対処するために特別に設計された管理されたベクトルデータベースです。高度なインデックスと検索機能により、データエンジニアやデータサイエンティストは高次元データを効率的に処理し分析する大規模な機械学習アプリケーションを構築および展開することができます。

Pineconeの主な特徴には、高いスケーラビリティを備えた完全管理型サービスがあり、リアルタイムのデータ取り込みと低レイテンシの検索が可能です。Pineconeはまた、LangChainとの統合を提供し、自然言語処理アプリケーションを可能にします。高次元データに特化したPineconeは、影響力のある機械学習プロジェクトの展開に最適化されたプラットフォームを提供しています。

 

3. Weaviate

 

Weaviateは、お気に入りのMLモデルからデータオブジェクトとベクトル埋め込みを格納できるオープンソースのベクトルデータベースです。Weaviateを使用すると、数ミリ秒で数百万のオブジェクトから最も近い10個の近傍を迅速に検索することができます。インポート時にデータのベクトル化を行ったり、独自のベクトルをアップロードしたりする柔軟性があり、OpenAI、Cohere、HuggingFaceなどのプラットフォームと統合するモジュールを活用することもできます。

Weaviateは、プロトタイプから大規模な展開まで、スケーラビリティ、レプリケーション、およびセキュリティに焦点を当てて本番準備を行っています。高速なベクトル検索に加えて、Weaviateは推薦、要約、ニューラル検索フレームワークの統合なども提供しています。さまざまなユースケースに対応する柔軟かつスケーラブルなベクトルデータベースを提供しています。

 

4. Milvus

 

Milvusは、AIアプリケーションと類似性検索のための強力な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よりアクセス可能にし、展開環境に関係なく一貫したユーザーエクスペリエンスを提供します。 

Milvus 2.0は、ストレージと計算を設計により分離したクラウドネイティブなベクトルデータベースであり、状態を持たないコンポーネントを使用して弾力性と柔軟性を向上させています。Apache License 2.0の下でリリースされたMilvusは、兆個のベクトルデータセットでミリ秒単位の検索、豊富なAPIによる簡易な非構造化データ管理、及びアプリケーション内での埋め込みリアルタイム検索を提供します。コンポーネントレベルのオンデマンドスケーリングをサポートしています。 

Milvusは、スカラーフィルタリングとベクトル類似性を組み合わせたハイブリッド検索ソリューションを提供します。コミュニティのサポートと1,000人以上のエンタープライズユーザーで、Milvusは信頼性のある、柔軟性のある、スケーラブルなオープンソースのベクトルデータベースをさまざまなユースケースに提供します。

 

5. faiss

 

Faissは、高効率な類似性検索と密なベクトルのクラスタリングのためのオープンソースのライブラリであり、RAM容量を超える大量のベクトルセットの検索を可能にします。L2距離、内積、コサイン類似度を使用したベクトル比較に基づく類似性検索のためのいくつかのメソッドを含んでいます。バイナリベクトルの量子化などの一部のメソッドは、スケーラビリティのために圧縮されたベクトル表現を可能にし、HNSWやNSGなどの他のメソッドは高速な検索のためにインデックスを使用します。

Faissは主にC++でコード化されていますが、Python/NumPyと完全に統合されています。主要なアルゴリズムはGPUで実行するためのものであり、CPUまたはGPUのメモリからの入力を受け入れます。GPUの実装により、より高速な結果のためにCPUインデックスを容易にGPUインデックスに置換することができ、自動的にCPU-GPUのコピーを処理します。FaissはMeta’s Fundamental AI Researchグループによって開発され、大規模なベクトルデータセット内での迅速な検索とクラスタリングを可能にするオープンソースのツールキットを提供します。

 

結論

 

ベクトルデータベースは、現代のAIアプリケーションの重要な要素となりつつあります。このブログ記事で探求したように、2024年にベクトルデータベースを選択する際に考慮すべきいくつかの魅力的なオプションがあります。Qdrantは高い柔軟性を備えたオープンソースの機能を提供し、Pineconeは高次元データ向けに設計されたマネージドサービスを提供します。Weaviateはスケーラビリティと柔軟性に焦点を当て、Milvusは環境を超えた一貫したエクスペリエンスを提供し、faissは最適化されたアルゴリズムによる効率的な類似性検索を可能にします。

それぞれのデータベースには、ユースケースとインフラストラクチャに応じて独自の強みと利点があります。AIモデルと意味検索が進化し続ける中、ベクトル埋め込みのストア、インデックス、クエリに適したベクトルデータベースを持つことが重要になります。ベクトルデータベースについては、ベクトルデータベースとは何か？なぜLLMsに重要なのか？を読むことで詳細を学ぶことができます。

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)は、機械学習モデルを構築することが大好きな認定データサイエンティストです。現在、彼はコンテンツ作成や機械学習およびデータサイエンス技術に関するテクニカルブログの執筆に焦点を当てています。アビドはテクノロジーマネジメントの修士号と通信エンジニアリングの学士号を持っています。彼のビジョンは、メンタルヘルスに悩む学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

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