オープンソースベクターデータベースの正直な比較
オープンソースベクターデータベースの徹底比較
ベクトルデータベースは、特に生成的人工知能（AI）や大規模言語モデル（LLM）の分野で幅広い利点を提供します。これらの利点には、高度なインデックス付けから正確な類似検索までの幅広い範囲があり、強力で最先端のプロジェクトの実現に役立ちます。
本記事では、立派な評判を築いた3つのオープンソースのベクトルデータベース、Chroma、Milvus、Weaviateの正直な比較を提供します。それぞれのデータベースのユースケース、主な機能、パフォーマンスメトリクス、対応するプログラミング言語などを探求し、それぞれのデータベースの包括的かつ偏見のない概要を提供します。
ベクトルデータベースとは何ですか？
最も簡単な定義によれば、ベクトルデータベースは情報をベクトル（ベクトル埋め込み）として保存します。ベクトル埋め込みは、データオブジェクトの数値版です。
そのため、ベクトル埋め込みは非常に大きな非構造化または半構造化のデータセットを横断してインデックス付けや検索を行う強力な手法です。これらのデータセットにはテキスト、画像、またはセンサーデータが含まれる場合があり、ベクトルデータベースはこの情報を管理可能な形式に整理します。
ベクトルデータベースは、数百の異なる次元を含む高次元ベクトルを使用して動作します。それぞれの次元はデータオブジェクトの特定のプロパティにリンクされるため、比類のない複雑性を作り出します。
ベクトルインデックスやベクトル検索ライブラリとは異なり、ベクトルデータベースは次のようなメタデータを保存およびフィルタリングする完全な管理ソリューションです:
- 完全にスケーラブル
- 簡単にバックアップできる
- 動的なデータ変更を可能にする
- 高レベルのセキュリティを提供する
オープンソースベクトルデータベースの利点
オープンソースのベクトルデータベースは、ライセンスされた代替品よりも多くの利点を提供します。これらの利点には、次のようなものがあります:
- プロジェクトに適したより柔軟な解決策であり、通常は特定のプロジェクトに特化したライセンスされたオプションとは異なります。
- オープンソースのベクトルデータベースは、問題の解決策を提供するために常に準備されている大規模な開発者コミュニティによってサポートされています。
- オープンソースのソリューションは予期せぬコストが発生しないため、予算に優しいです
- オープンソースベクトルデータベースの透明性のために、開発者は効果的に作業でき、各コンポーネントとデータベースの構築方法を理解できます。
- オープンソース製品は、活発なコミュニティのバックアップにより、技術の変化に応じて常に改善され進化しています。
オープンソースベクトルデータベースの比較：Chroma Vs. Milvus Vs. Weaviate
ベクトルデータベースの概念とオープンソースのソリューションの利点を理解したところで、市場で最も人気のあるオプションを考慮してみましょう。Chroma、Milvus、Weaviateの強み、機能、使用法に焦点を当てた後、必要な要件に最適なオプションを決定するための直接の比較を行います。
1. Chroma
Chromaは、LLMアプリケーションを作成するための開発者や企業のサポートを提供することを目的としています。Chromaはプロジェクトが高度にスケーラブルであり、高次元ベクトルを迅速に格納、検索、取得できるように最適な方法で機能します。
Chromaは、非常に柔軟なソリューションとしての評判を持ち、さまざまなデプロイオプションがあります。さらに、Chromaはクラウドで直接展開することも、オンサイトで実行することもできるため、ITインフラストラクチャに関係なく、どのビジネスにとっても実現可能なオプションです。
ユースケース
Chromaは複数のデータタイプとフォーマットをサポートしており、ほぼすべてのアプリケーションに適しています。ただし、Chromaの主な強みの1つはオーディオデータのサポートです。これにより、オーディオベースの検索エンジン、音楽推薦アプリケーション、その他の音声ベースのプロジェクトには最適な選択肢となります。
2. Milvus
Milvusは、ベクトルインデックスとクエリの能力においてMLおよびデータサイエンスの世界で高い評価を得ています。強力なアルゴリズムを利用して、Milvusは非常に大きなデータセットでも高速な処理とデータの取得速度を提供します。Milvusはまた、PyTorchやTensorFlowなどの他の人気のあるフレームワークと統合することもできます。
ユースケース
Milvusは類似検索と分析の能力で有名であり、複数のプログラミング言語をサポートしています。この柔軟性により、開発者はバックエンドの操作に限定されず、フロントエンドでも通常はサーバーサイド言語に予約されているタスクを実行することができます。たとえば、Milvusのリアルタイムデータを活用してJavaScriptでPDFを生成することができます。これにより、教育コンテンツやアクセシビリティに焦点を当てたアプリケーションの開発に新たな可能性が開かれます。
このオープンソースのベクトルデータベースは、さまざまな産業や多くのアプリケーションで使用することができます。顕著な例として、Milvusはeコマースで精度の高い推薦システムをパワーアップし、顧客の嗜好や購買習慣に基づいて製品を提案することができます。
また、画像/ビデオ分析プロジェクトにも適しており、画像の類似検索、物体認識、コンテンツベースの画像検索をサポートします。さらに、自然言語処理（NLP）での利用も重要なユースケースであり、ドキュメントのクラスタリングや意味検索の機能を提供し、質問応答システムの基盤となります。
3. Weaviate
私たちの正直な比較で3番目のオープンソースのベクトルデータベースはWeaviateです。Weaviateは、セルフホストまたは完全管理ソリューションとして利用可能です。優れたパフォーマンス、シンプルさ、高いスケーラビリティのために、無数の企業がWeaviateを使用して大規模なデータセットを処理および管理しています。
Weaviateはさまざまなデータタイプを管理できるため、ベクトル検索とキーワード検索などさまざまな検索技術が必要なアプリケーションに理想的です。
ユースケース
Weaviateの使用に関しては、以下のようなプロジェクトに最適です。
- 類似検索
- 意味検索
- 画像検索
- eコマースの製品検索
- 推薦エンジン
- サイバーセキュリティの脅威分析と検知
- 異常検知
- データの自動調和化
それぞれのベクトルデータベースが提供できるものについての概要が分かったので、次は便利な比較表で個々のオープンソースソリューションの細かい詳細を考慮しましょう。
比較表
| Chroma | Milvus | Weaviate | |
| オープンソースの状態 | はい – Apache-2.0ライセンス | はい – Apache-2.0ライセンス | はい – BSD-3-Clauseライセンス |
| 公開日 | 2023年2月 | 2019年10月 | 2021年1月 |
| ユースケース |
さまざまなデータタイプとフォーマットのサポートを持つ、幅広いアプリケーションに適しています。 音声ベースの検索プロジェクトと画像/ビデオの検索に特化しています。 |
さまざまなデータタイプとフォーマットをサポートし、幅広いアプリケーションに適しています。 eコマースの推薦システム、自然言語処理、画像/ビデオベースの分析に最適です。 |
さまざまなデータタイプとフォーマットをサポートし、幅広いアプリケーションに適しています。 企業のリソースプランニングソフトウェアでのデータ分類に理想的です。 |
| 主な機能 |
使いやすさに優れています。 開発、テスト、および本番環境はすべて、Jupyter Notebook上の同じAPIを使用します。 強力な検索、フィルタリング、および密度推定機能を提供します。 |
メモリ上と永続ストレージの両方を使用して、高速なクエリと挿入パフォーマンスを提供します。 大規模なベクトルデータの処理に対して自動的なデータパーティショニング、負荷分散、耐障害性を提供します。 さまざまなベクトル類似性検索アルゴリズムをサポートしています。 |
知識グラフとの対話時の柔軟性と効率性を提供するGraphQLベースのAPIを提供します。 リアルタイムデータの更新をサポートし、最新の変更を反映した知
結論
当社の公平な比較ガイドにおいて、それぞれのオープンソースのベクトルデータベースは強力でスケーラブルであり、完全に無料です。これにより、完璧なソリューションを選ぶことは少し困難になるかもしれませんが、作業している具体的なプロジェクトと必要なサポートレベルを把握していれば、プロセスを簡単にすることができます。 Chromaは最新のソリューションであり、コミュニティのサポート面では他の2つほどバックアップがされていません。しかし、使いやすさと柔軟性に優れており、特に音声検索を含むプロジェクトには優れた選択肢となります。 Milvusは最も高いGitHub Star評価を持ち、強力なコミュニティのサポートがあり、多くの企業がこのベクトルデータベースを信頼してニーズを満たしています。そのため、自然言語処理や画像/ビデオ解析のプロジェクトには良い選択肢です。 最後に、Weaviateはセルフホステッドと完全に管理されるソリューションを提供し、包括的なドキュメンテーションとサポートが利用可能です。主なユースケースは企業のリソースプランニングソフトウェアにおけるデータ分類ですが、このソリューションはさまざまなプロジェクトに適しています。 ****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)****はソフトウェア開発者であり、テックライターです。技術ライティングに専念する前は、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyなどのクライアントを持つInc. 5,000の実験的なブランディング組織でリードプログラマーを務めるなど、興味深い仕事をいくつかこなしていました。 |
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