ベクターデータベースの概要と、一般的に使用される 5 つのオープンソースプロジェクトの紹介

人工知能の分野では、効率的に処理する必要がある大量のデータがあります。画像認識、音声検索、レコメンデーションエンジンなどの AI アプリケーションを深く掘り下げると、データの性質はより複雑になります。ここでベクトルデータベースが活躍します。スカラー値を格納する従来のデータベースとは異なり、ベクトルデータベースは、多次元データポイント (ベクトルと呼ばれることが多い) を処理するように特別に設計されています。これらのベクトルは多次元のデータを表し、空間内の特定の方向とサイズを指す矢印と考えることができます。

デジタル時代により人工知能と機械学習が主流の時代に突入するにつれ、ベクトルデータベースは高次元データベクトルを保存、検索、分析するための不可欠なツールとなっています。この記事は、ベクターデータベースについて包括的に紹介し、2023 年に利用可能な最高のベクターデータベースを紹介することを目的としています。

ベクトルデータベースとは

ベクトルデータベースは、情報を多次元ベクトルの形式で保存する特別なタイプのデータベースです。データの複雑さと詳細に応じて、各ベクトルの次元数は数次元から数千次元まで大きく異なります。このデータにはテキスト、画像、音声、ビデオが含まれる場合があり、これらは機械学習モデル、単語埋め込み、特徴抽出技術などのさまざまなプロセスを使用してベクトルに変換されます。

ベクトル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見つけて取得できることです。これにより、従来のデータベースのように完全一致や設定された基準のみに依存するのではなく、意味論的または文脈上の関連性に基づいた検索が可能になります。

ベクトルデータベースの仕組み

従来のデータベースは単純なデータを表形式で保存しますが、ベクトルデータベースはベクトルと呼ばれる複雑なデータを扱い、独自の検索方法を使用します。

通常のデータベースはデータの正確な一致を検索しますが、ベクトルデータベースは特定の類似性尺度を使用して最も近い一致を見つけます。ベクトルデータベースは、近似最近傍検索と呼ばれる特殊な検索手法を使用します。これには、ハッシュやグラフベースの検索などの方法が含まれます。

ベクトルデータベースがどのように機能するのか、また SQL などの従来のリレーショナルデータベースとどのように異なるのかを真に理解するには、まず埋め込みの概念を理解する必要があります。

テキスト、画像、音声などの非構造化データには事前定義された形式がないため、従来のデータベースには課題が生じます。このデータを人工知能や機械学習のアプリケーションで活用するには、エンベディングを使用してデータを数値表現に変換する必要があります。

埋め込みは、各項目 (単語、画像、その他のもの) に、その意味や本質を捉える独自の高次元の数値表現を与えるようなものです。この数値は、コンピューターがこれらの項目をより効率的かつ有意義な方法で理解し、比較するのに役立ちます。

この埋め込みプロセスは通常、タスク用に設計された特別なニューラルネットワークを使用して実装されます。たとえば、単語埋め込みは、類似した意味を持つ単語がベクトル空間内で近くなるように、単語をベクトルに変換します。この変換により、アルゴリズムは項目間の関係と類似性を理解できるようになり、設定を CLIP などのさまざまなデータにエンコードできます。

基本的に、エンベディングは非数値データを機械学習モデルが使用できる形式に変換するブリッジとして機能し、データ内のパターンと関係をより効果的に識別できるようにします。

ベクターデータベースの使用例

ベクトルデータベースは「類似性検索」の実装において非常に効率的であるため、次のシナリオの一部で使用できます。

レコメンデーションシステム: パーソナライズされたレコメンデーションを実現するために、ベクトルデータベースを使用してユーザーとアイテムの特徴ベクトルを保存できます。類似度を計算することで、ユーザーの過去の行動や興味に似たアイテムを見つけることができ、より良いレコメンデーションエクスペリエンスを提供できます。
画像検索: 画像は高次元ベクトルとして表現でき、ベクトルデータベースを使用して画像データを保存および取得できます。ユーザーは、類似した画像をクエリすることで画像検索を実行できます。これは、電子商取引、ソーシャルメディア、画像ライブラリ管理などの分野で役立ちます。
自然言語処理 (NLP): NLP タスクでは、テキストを埋め込みベクトルに変換するのが一般的なアプローチです。ベクトルデータベースは、意味検索、センチメント分析、テキストクラスタリングなどのタスク用のテキスト埋め込みベクトルを保存するために使用できます。
音声認識: 音声特徴は高次元ベクトルとして表現でき、ベクトルデータベースを使用して音声データを保存および取得できます。これは、音声認識、話者識別、音声検索などのアプリケーションにとって重要です。
3D モデルと点群の処理: コンピューターグラフィックスやコンピュータービジョンでは、3D モデルと点群データはベクトルまたは埋め込みベクトルとして表現されることがよくあります。ベクトルデータベースはこのデータの保存と取得に使用でき、仮想現実、拡張現実、3D モデリングなどのアプリケーションをサポートします。
サイバーセキュリティ: ベクトルデータベースは、ネットワークトラフィックデータ、マルウェアシグネチャベクトル、およびネットワーク動作パターンを保存するために使用できます。これらのデータベースは、異常なネットワークアクティビティやネットワーク侵入の検出に役立ちます。
科学研究: 科学研究では、研究者はベクトルデータベースを使用して、データマイニング、パターン認識、実験結果の比較のために実験データを保存および分析できます。
モノのインターネット (IoT): IoT デバイスは、センサーデータやデバイスのステータス情報などの大量のデータを生成します。ベクトルデータベースを使用すると、このデータを保存および取得して、スマートシティ、スマートホーム、産業オートメーションなどのアプリケーションをサポートできます。
ヘルスケア: 医療分野では、ベクターデータベースを使用して患者の医療記録、医療画像、遺伝子配列データを保存できます。これは、医療従事者の病気の診断、医薬品開発、個別の治療に役立ちます。

2023 年の 5 つの一般的なベクターデータベース

このリストには特別な順序はありません。

1、クロマ

Chroma はオープンソースの埋め込みデータベースです。テキストドキュメントの管理、テキストの埋め込みへの変換、類似性検索の実行を容易にするプラグイン可能な知識、事実、スキルを LLM に提供することで、LLM アプリケーションの構築を容易にします。

主な特徴：

豊富な機能: クエリ、フィルタリング、密度推定、その他多くの機能
LangChain (Python および JavaScript)、LlamaIndex がサポートされています
Python ノートブックで実行されている同じ API を実稼働クラスターに拡張

2、松ぼっくり

Pinecone は、ベクトルデータベースをホストできるプラットフォームです。つまり、背後に営利企業がいて、無料利用プランがあるということです。Pinecone の主な機能は次のとおりです。

フルマネージドサービスをサポート
拡張性が高い
リアルタイムのデータ取り込み
低遅延検索
LangChainとの統合

3、ウィアベイト

Weaviate はオープンソースのベクトルデータベースです。数十億のデータオブジェクトにシームレスに拡張します。Weaviate の主な機能の一部は次のとおりです。

速度: Weaviate は、数百万のオブジェクトから最も近い 10 個の近傍をミリ秒以内にすばやく検索できます。
柔軟性: Weaviate を使用すると、OpenAI、Cohere、HuggingFace などのプラットフォームに統合されたモジュールを利用して、独自のデータをインポートまたはアップロードするときにデータをベクトル化できます。
迅速な導入: プロトタイプから量産まで、Weaviate はスケーラビリティ、レプリケーション、セキュリティを重視します。
検索拡張機能: 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を提供します。

4、ファイス

Faiss は、密なベクトルの類似性とクラスタリングを高速に検索するためのオープンソースライブラリです。これには、さまざまなサイズのベクトルセット (メモリ容量を超えるものであっても) を検索できるアルゴリズムが含まれています。この Faiss は、パラメーターを評価および調整するための補助コードも提供します。

主に C++ で書かれていますが、Python/NumPy の統合を完全にサポートしています。その主要なアルゴリズムの一部は GPU 実行にも使用できます。Faiss の主な開発作業は、Meta の基礎人工知能研究グループによって行われています。

5、象限

Qdrant は API サービスとして実行でき、最も近い高次元ベクトルの検索をサポートします。Qdrant を使用すると、エンベディングまたはニューラルネットワークエンコーダーを、マッチング、検索、推奨などのタスク用のアプリケーションに変えることができます。Qdrant の主な機能の一部を次に示します。

ユニバーサル API: OpenAPI v3 仕様と既製のクライアントをさまざまな言語で提供します。
速度と精度: カスタム HNSW アルゴリズムを使用して、高速かつ正確な検索を実現します。
高度なフィルタリング方法: 相関ベクトルペイロードに基づいて結果をフィルタリングできます。
さまざまなデータ型: 文字列一致、数値範囲、地理位置情報などをサポートします。
スケーラビリティ: 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: 組み込みの Rust により、動的なクエリプランニングを通じてリソースの使用量が最適化されます。

要約する

人工知能と機械学習の分野における継続的な開発は、今日のデータ中心の世界においてベクトルデータベースが不可欠であることを浮き彫りにしています。これらのデータベースは、多次元データベクトルを保存、検索、分析する独自の機能を備えており、レコメンデーションシステムからゲノム分析に至るまで、AI 主導のアプリケーションを推進する上で重要な役割を果たします。

Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss、Qdrant など、一般的に使用されている 5 つのベクトルデータベースを導入しました。それぞれが独自の機能と革新性を備えています。人工知能が発展し続けるにつれて、データの検索、処理、分析の未来を形作る上でベクトルデータベースの役割がますます増大することは間違いなく、さまざまな分野でより複雑で効率的でパーソナライズされたソリューションが約束されています。

https://avoid.overfit.cn/post/289fdcb291024802858148fdc86e7363

著者: モエズ・アリ