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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にベクトル埋め込みを保存およびインデックス付けするように設計された特殊なタイプのデータベースです。 これは、大規模な言語モデル、生成 AI、セマンティック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、セマンティック情報を捕捉し、パターン、関係、および基礎となる構造を理解できるようにするデータの数学的表現です。
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の容易化に優れているため、AI アプリケーションの分野でますます重要になっています。
このブログでは、2024 年に試す必要のあるベクトル データベースの上位 XNUMX つを紹介します。これらのデータベースは、ベクトル データの処理における拡張性、汎用性、パフォーマンスに基づいて選択されています。
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クドラント は、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 データベースであり、便利な API を備えた実稼働対応のサービスを提供します。 ベクトル埋め込みを保存、検索、管理できます。 Qdrant は拡張フィルタリングをサポートするように調整されているため、ニューラル ネットワークやセマンティックベースのマッチング、ファセット検索などを含むさまざまなアプリケーションに役立ちます。 Qdrant は信頼性が高く高速なプログラミング言語 Rust で書かれているため、高いユーザー負荷を効率的に処理できます。
Qdrant を使用すると、マッチング、検索、推奨などのタスク用のエンコーダーを埋め込んだ完全なアプリケーションを構築できます。 無料利用枠を含むフルマネージド バージョンである Qdrant Cloud としても利用でき、ユーザーがプロジェクトでそのベクトル検索機能を活用する簡単な方法を提供します。
松毬 は、高次元データに関連する課題に取り組む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作成機能と検索機能を備えた Pinecone を使用すると、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および分析でき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できます。
Pinecone の主な機能には、リアルタイムのデータ取り込みと低遅延の検索を可能にする、拡張性の高いフルマネージド サービスが含まれます。 Pinecone は、自然言語処理アプリケーションを可能にする LangChain との統合も提供します。 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を展開するための最適化されたプラットフォームを提供します。
弱める は、お気に入りの ML モデルからのデータ オブジェクトとベクトル埋め込みを保存し、数十億のデータ オブジェクトにシームレスに拡張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、速度が向上します。わずか数ミリ秒で数百万のオブジェクトから XNUMX 個の最近傍をすばやく検索できます。 OpenAI、Cohere、HuggingFace などのプラットフォームと統合されるモジュールを活用して、インポート中にデータをベクトル化したり、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ます。
Weaviate は、プロトタイプから大規模な展開まで、実稼働環境に対応するためのスケーラビリティ、レプリケーション、セキュリティに重点を置いています。 Weaviate は高速ベクトル検索に加えて、推奨事項、要約、ニューラル検索フレームワークの統合も提供します。 さまざまなユースケースに柔軟でスケーラブルなベクトル データベースを提供します。
トビ 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 ベクトル データベースです。 これにより、非構造化データの検索がよりアクセスしやすくなり、展開環境に関係なく一貫したユーザー エクスペリエンスが提供されます。
Milvus 2.0 は、ストレージと計算が設計によって分離されたクラウドネイティブのベクトル データベースであり、ステートレス コンポーネントを使用して弾力性と柔軟性を強化しています。 Apache License 2.0 に基づいてリリースされた Milvus は、数兆のベクトル データセットに対するミリ秒検索、豊富な API による簡素化された非構造化データ管理、環境全体での一貫したエクスペリエンス、およびアプリケーションへの組み込みリアルタイム検索を提供します。 拡張性と弾力性が高く、オンデマンドでのコンポーネント レベルのスケーリングをサポートします。
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て、ハイブリッド検索ソリューションを実現します。 コミュニティ サポートと 1,000 人を超えるエンタープライズ ユーザーを擁する Milvus は、さまざまなユースケースに対応する、信頼性が高く、柔軟でスケーラブルなオープンソース ベクトル データベースを提供します。
ファイス は、効率的な類似性検索と高密度ベクトルのクラスタリングのためのオープンソース ライブラリであり、RAM 容量を超える大規模なベクトル セットを検索できます。 これには、L2 距離、ドット積、および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方法が含まれています。 バイナリ ベクトル量子化などの一部の方法では、スケーラビリティのために圧縮ベクトル表現が有効になりますが、HNSW や NSG などの他の方法では、検索を高速化するためにインデックスを使用します。
Faiss は主に C++ でコーディングされていますが、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 実行に使用でき、CPU または GPU メモリからの入力を受け入れます。 GPU 実装により、CPU インデックスのドロップイン置換が可能になり、CPU と GPU のコピーが自動的に処理され、より高速な結果が得られます。 Meta の Fundamental AI Research グループによって開発された Faiss は、CPU インフラストラクチャと GPU インフラストラクチャの両方で、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 ツールキットを提供します。
ベクトル データベースは、急速に最新の AI アプリケーションの不可欠なコンポーネントになりつつあります。 このブログ投稿で検討したように、2024 年にベクター データベースを選択する際に考慮すべき魅力的なオプションがいくつかあります。Qdrant は多用途のオープンソース機能を提供し、Pinecone は高次元データ用に設計されたマネージド サービスを提供し、Weaviate はスケーラビリティと柔軟性に重点を置いています。 , Milvus は環境全体で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を通じて効率的な類似性検索を可能にします。
各データベースには、ユースケースとインフラストラクチャに応じて、独自の長所と利点があります。 AI モデルとセマンティック検索が進歩し続けるにつれて、ベクトル埋め込みを保存、インデックス付け、クエリするための適切なベクトル 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詳しくは、こちらをご覧ください。 ベクトル データベースとは何ですか? LLM にとってベクトル データベースが重要な理由は何ですか?
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築を愛する認定データサイエンティストの専門家です。 現在、彼はコンテンツの作成と、機械学習とデータサイエンステクノロジーに関する技術ブログの執筆に注力しています。 Abidは、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。 彼のビジョンは、精神疾患に苦しんでいる学生のためにグラフニューラルネットワークを使用してAI製品を構築することです。
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- 情報源： https://www.kdnuggets.com/the-5-best-vector-databases-you-must-try-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-5-best-vector-databases-you-must-try-in-2024
