ベクトルデータベースは、ベクトル化データベースやベクトルストアとも呼ばれ、高次元のベクトルを効率的に格納・検索するために作られた特殊なデータベースです。
データベースの文脈では、ベクトルは、多次元空間内の位置を意味する、組織化された一連の数値を示す。 ベクトルの各成分は、個別の特徴または次元に対応する。
これらのデータベースは、機械学習、自然言語処理、画像処理、類似検索などの領域を網羅する、広範で複雑なデータセットを扱うアプリケーションを扱うのに特に長けている。
従来のリレーショナル・データベースは、高次元データを管理し、最適な効率で類似検索を実行する際に課題に直面する可能性がある。 その結果、ベクターデータベースは、このようなシナリオにおける貴重な選択肢として浮上してきた。
ベクター・データベースの主な特徴とは？
ベクター・データベースの主な特徴は以下の通りである：
最適化されたベクターストレージ
ベクトル・データベースは、高次元ベクトルの保存と検索のために最適化されており、多くの場合、特殊なデータ構造とアルゴリズムを実装している。
熟練した類似検索
これらのデータベースは類似性検索に優れており、コサイン類似度やユークリッド距離のような事前に定義されたメトリックスに基づいて、提供されたクエリーベクトルに近接または類似するベクトルを見つけることができる。
スケーラビリティ
ベクターデータベースはアーキテクチャ上、水平方向に拡張できるように設計されており、計算負荷を複数のノードに分散することで、大量のデータやクエリを効率的に処理することができる。
エンベッディングのサポート
機械学習モデルによって生成されたベクトル埋め込みを保存するためによく使用されるベクトルデータベースは、連続的で高密度な空間内でデータを表現する上で重要な役割を果たす。 このような埋め込みは、自然言語処理や画像解析のようなタスクで一般的なアプリケーションを見つける。
リアルタイム処理
多くのベクターデータベースは、リアルタイムまたはそれに近い処理のために最適化されており、迅速な応答と低レイテンシのパフォーマンスを必要とするアプリケーションに適している。
ベクターデータベースとは？
ベクトル・データベースは、様々な属性や品質を表す多次元ベクトルとしてデータを保存するように設計された特殊なデータベースである。 言葉、写真、音、映像などの情報は、それぞれベクトルと呼ばれるものに変化する。
すべての情報は、機械学習モデル、単語埋め込み、特徴抽出技術などの手法を用いて、これらのベクトルに変換される。
このデータベースの主な利点は、ベクトルの近接性または類似性に基づいてデータを迅速かつ正確に検索し、取り出す能力にある。
このアプローチにより、従来のデータベースに見られるような、正確な一致や特定の条件のみに頼るのではなく、意味的または文脈的な関連性に基づいた検索が可能になる。
では、何かを探しているとしよう。 ベクターデータベースを使えば、次のことができる：
- 曲調やリズムが似ていると感じる曲を探す。
- 似たようなアイデアやテーマについて語っている記事を発見する。
- 特徴やレビューから、似ていると思われるガジェットを見つけよう。
ベクターデータベースの仕組み
従来のデータベースを、単語や数字といった単純なものをきちんと格納するテーブルと想像してほしい。
さて、ベクトルデータベースとは、ベクトルという複雑な情報を独自の検索方法で扱う超スマートなシステムだと考えてほしい。
完全一致を探す通常のデータベースとは異なり、ベクトルデータベースは異なるアプローチをとる。 これらはすべて、特別な類似性の尺度を使用して最も近い一致を見つけることだ。
これらのデータベースは、近似最近傍（ANN）検索と呼ばれる魅力的な検索技術に依存している。
さて、これらのデータベースが機能する秘密のソースは、”埋め込み “と呼ばれるものにある。
テキスト、画像、音声のような非構造化データを思い浮かべてほしい。
そこで、AIや機械学習でこのデータを理解するために、埋め込みを使って数値ベースの表現に変換する。
特殊なニューラルネットワークが、このエンベッディングプロセスの重労働を担っている。 例えば、単語の埋め込みは、似たような単語がベクトル空間内でより近くなるように単語をベクトルに変換する。
この変換は魔法の翻訳機として機能し、アルゴリズムが異なるアイテム間のつながりや類似性を理解することを可能にする。
つまり、エンベッディングは、非数値ベースのデータを機械学習モデルが理解できる言語に変える翻訳機のようなものだと考えてほしい。
この変換は、これらのモデルがより効率的にデータのパターンとリンクを発見するのに役立つ。
2024年のベスト・ベクター・データベースは？
2024年のベクターデータベース・トップ5のリストを作成した：
1. 松ぼっくり
まず最初に、pineconeはオープンソースではありません。
これはクラウドベースのベクターデータベースで、シンプルなAPIを介してユーザーが管理するため、インフラストラクチャのセットアップは必要ない。
Pineconeを利用することで、ユーザーは、インフラストラクチャのメンテナンス、サービスの監視、アルゴリズムの問題の修正といった面倒な作業を行うことなく、AIソリューションを開始、管理、強化することができます。
このソリューションは、データを迅速に処理し、メタデータ・フィルターや疎密インデックスのサポートを使用できるため、さまざまな検索要件において正確かつ迅速な結果を得ることができます。
主な特徴は以下の通り：
- 重複エントリーの識別。
- ランキングを追う。
- データ検索を行う
- データを分類する。
- 重複エントリーの排除
Pineconeの詳細については、チュートリアル”
Pineconeでベクターデータベースをマスターする”
by Moez Ali” を参照してください。
2. クロマ
Chromaは、LLM（大規模言語モデル）アプリケーションの開発を簡素化するために設計されたオープンソースの埋め込みデータベースです。
その核心は、法学修士のための知識、事実、スキルの容易な統合を可能にすることにある。
Chroma DBは、テキスト文書を簡単に扱い、テキストを埋め込みに変換し、類似検索を行うことができる。
主な特徴
- クエリ、フィルタリング、密度推定など様々な機能を搭載。
- LangChain（PythonとJavaScript）とLlamaIndexをサポート。
- Pythonノートブックで動作するのと同じAPIを利用し、本番クラスタに効率的にスケールアップする。
3. ウィービエイト
Pineconeとは異なり、Weaviateはオープンソースのベクトルデータベースであり、データオブジェクトとMLモデルからのベクトル埋め込みを簡単に保存できます。
この多機能なツールは、何十億ものデータオブジェクトを管理するためにシームレスに拡張することができる。
10-NN（10-最近傍）検索は、数百万のアイテムに対して数ミリ秒以内に素早く実行される。
エンジニアは、インポート時のデータベクタライズや、ベクタの供給、質問と回答の抽出、要約、分類のようなタスクのためのシステムの構築に役立つと思う。
主な特徴
- AIを活用した検索、Q&A機能、LLMとお客様のデータの統合、自動分類のための統合モジュール。
- 包括的なCRUD（作成、読み取り、更新、削除）機能。
- クラウドネイティブ、分散型、進化するワークロードに合わせて拡張可能、Kubernetesと互換性がありシームレスな運用が可能。
- このデータベースを使用することで、MLモデルからMLOへのスムーズな移行が可能になる。
4. クドラント
Qdrantはベクトルデータベースとして機能し、ベクトルの類似性検索を簡単に行うことができる。
APIサービスを介して動作し、最も密接に関連する高次元ベクトルの検索を容易にする。
Qdrantを利用することで、エンベッディングやニューラルネットワークエンコーダを、マッチング、検索、レコメンデーションのような様々なタスクのための堅牢なアプリケーションに変換することができます。 Qdrantの主な特徴は以下の通りです：
- 柔軟なAPI:OpenAPI v3仕様に加え、複数のプログラミング言語用のビルド済みクライアントを提供。
- スピードと正確さ：迅速かつ正確な検索のためにカスタムHNSWアルゴリズムを実装しています。
- 高度なフィルタリング：関連するベクトルペイロードに基づく結果のフィルタリングを可能にし、結果の精度を高めます。
- 多様なデータサポート:文字列マッチング、数値範囲、ジオロケーションなど、多様なデータタイプに対応。
- スケーラビリティ:データ負荷の増加に対応するための水平スケーリング機能を備えたクラウドネイティブ設計。
- 効率:Rustで開発され、動的なクエリプランニングによりリソースの使用を最適化し、効率を向上。
5. ファイス
オープンソース:はい
ギットハブ: 23k
Facebook AI Researchによって開発されたFaissは、高速で高密度なベクトル類似性検索とグループ化の課題を解決するオープンソースライブラリである。
RAMの容量を超えるようなものも含め、さまざまなサイズのベクトル集合を検索する方法を提供する。
また、Faissは評価コードとパラメータ調整サポートも提供している。
主な特徴
- 最近傍だけでなく、2番目、3番目、k番目の最近傍も検索します。
- 1つのベクトルだけでなく、複数のベクトルを同時に検索できる。
- 最小探索の代わりに最大内積探索を利用。
- L1、Linfなど、他の距離もサポートしている。
- クエリ位置から指定した半径内にあるすべての要素を返します。
- インデックスをRAMに保存する代わりにディスクに保存するオプションを提供する。
Faissは、高密度ベクトル類似性検索を高速化する強力なツールとして、効率的かつ効果的な検索操作のためのさまざまな機能と最適化を提供します。
まとめ
今日のデータ主導の時代において、人工知能と機械学習の進歩は、ベクトル・データベースが果たす重要な役割を浮き彫りにしている。
多次元のデータベクトルを保存し、探索し、解釈するその卓越した能力は、AIを活用したさまざまなアプリケーションに燃料を供給する上で不可欠となっている。
レコメンデーション・エンジンからゲノム解析に至るまで、これらのデータベースは基本的なツールとして、様々な領域における革新と有効性を推進している。
よくある質問
1.ベクターデータベースの主な特徴は何ですか？
ベクターデータベースを検討する場合、以下のような特徴を優先する：
- 効率的な検索機能
- スケーラビリティとパフォーマンス
- データタイプの柔軟性
- 高度なフィルタリングオプション
- APIおよび統合サポート
2. ベクターデータベースは従来のデータベースとどう違うのか？
ベクターデータベースは、データの管理と処理に特化したアプローチにより、従来のデータベースとは一線を画している。 両者の違いはこうだ：
- データ構造:伝統的なデータベースは行と列でデータを整理するが、ベクトル・データベースは高次元ベクトルの保存と取り扱いに重点を置いており、特に画像、テキスト、埋め込みなどの複雑なデータに適している。
- 検索メカニズム： 従来のデータベースは、検索に完全一致や設定された条件を主に使用するのに対し、ベクトル・データベースは類似性ベースの検索を採用しており、より文脈に関連した検索結果を得ることができる。
- 特殊な機能性：ベクターデータベースは、最近傍検索、範囲検索、多次元データの効率的な処理などのユニークな機能を提供し、AI駆動型アプリケーションの要件に対応します。
- パフォーマンスとスケーラビリティ：ベクターデータベースは、高次元データを効率的に処理するために最適化されており、従来のデータベースと比較して、より高速な検索と大量のデータを処理できるスケーラビリティを実現しています。
これらの違いを理解することで、データの性質や用途に応じて適切なタイプのデータベースを選択することができます。