ニーズに最適なベクター データベースを見つける: 包括的な検討ガイド

ベクトル データベースは、機械学習モデルと生成 AI プロンプトにおいて重要な役割を果たします。これにより、結果の精度が向上し、結果がパーソナライズされ、応答遅延が短縮され、最終的には AI アプリケーションのユーザー エクスペリエンスが向上します。

この記事では、ベクトル データベース クラウドまたはサービス プロバイダーを選択する際に考慮する必要がある側面をリストします。

目次: ニーズに最適なベクター データベースの発見: 包括的な検討ガイド

• Vector データベースとは何か、なぜそれが必要なのか
• 速度パフォーマンス
• スケーラビリティ
• 関連性
• コスト効率
• まとめ

Vector データベースとは何ですか?

Vector データベースは AI 業界の急成長​​トレンドであり、高次元データを管理および分析するための画期的なソリューションを提供します。複雑な関係やパターンを表現するのに苦労する従来のリレーショナル データベースとは異なり、ベクトル データベースは数学的構造を活用して、質問と回答の間の距離を比較するなど、より微妙な方法でデータを取得して理解します。これにより、セマンティック ディスカバリ、画像検索、パーソナライズされたレコメンデーションなどの新しいテクノロジーをサポートできるようになります。

ベクター データベースの普及は、特に AI チャットボット、電子商取引、小売分野などの一部の分野や製品提案におけるデータ量の急激な増加によって推進されています。 eコマースを例に挙げると、一般にシステムは何十億もの製品を管理し、それらを買い物客の好みに合わせる必要がありますが、これは困難な作業となっています。ベクトル データベースは、このような大規模なデータセットを処理するための堅牢でスケーラブルなプラットフォームを提供し、小売業者が製品検索および推奨システムの精度と効率を向上できるようにします。

システム運用の効率と生産性が大幅に向上します。ただし、ベクトル データベースへの移行には慎重な検討が必要です。セットアップと構成のプロセスは複雑になる可能性があり、所有コストが多額になる場合があります。企業は、自社の具体的なニーズを評価し、ベクター データベースの利点が潜在的な欠点を上回るかどうかを判断する必要があります。

特に初心者向けの評価プロセスを簡素化するために、次のセクションで考慮する必要がある 4 つの主な側面を見てみましょう。

スピード パフォーマンス

まず最初に、ベクトル データベースのパフォーマンスを評価するための重要な指標は応答速度です。参考までに、次の 3 つの寸法を示します。

1.データ更新中

AI で実行しているアプリケーションやプラットフォームが何であれ、最新のデータは不可欠です。したがって、優れたベクター データベースには、API またはエンベディングに変換できる内部統合システムを使用して、外部アプリケーションから新しいデータセットを高速にインポートできる機能が備わっている必要があります。

2.クエリ レイテンシまたは QPS

データセットの更新とは別に、即時応答時間は、ユーザー エクスペリエンスに影響を与えるか向上するかを判断する上で重要な要素です。たとえば、クエリを実行して結果を受け取るまでにどれくらい時間がかかりますか?システムは 1 秒間に何件のクエリを処理できますか?

3.名前空間

ネームスペースは、アプリケーションがデータベース インデックス内のさまざまなセクションにデータをセグメント化するためのものです。方法論は SQL キー クエリ、非 SQL インデックス クエリのようなものです。その目的は、インデックスに複数の目的を提供し、ユーザーがデータセット全体ではなくデータのサブセットを検索できるようにすることです。したがって、名前空間を持つことは クエリのパフォーマンスの向上とコストの削減に役立ちます。

スケーラビリティ

機械学習と AI アプリケーションは、データセットの面でスケーラブルであることが必要です。したがって、ベクトル データベースを評価するには、速度性能の次に拡張性を重視する必要があります。たとえば、ベクター DB プロバイダーによって与えられるベクター埋め込みの数に制限があるかどうか、制限を削除する必要がある場合のコストと条件は何かを把握する必要があります。

ほとんどのベクター DB では、水平方向と垂直方向の両方にスケーリングできます。垂直方向のスケーリングは既存のシステムにリソースを追加する (スケールアップ) ことを意味し、水平方向のスケーリングはサーバーを追加する (スケールアウト) ことを意味します。各オプションには長所と短所があり、ケースバイケースで評価する必要がありますが、どちらも手動での対応が必要です。

完璧なケースでは、自動的にスケーリングでき、すべてが処理されるため、スケーリング方法についてまったく心配する必要がありません。

関連性

速度とサーバー側の容量について説明しました。以下に、ベクター DB を選択する際のユーザー エクスペリエンスに関連する 3 つの側面を示します。

1.結果の精度

ベクトル DB は、近似最近傍 (ANN) 検索に参加できるさまざまな機械学習アルゴリズムを組み合わせて使用​​し、最も近いアイテムを検索できます。ベクトル DB は近似的な結果を提供するため、精度と速度の間にはトレードオフが存在する可能性があります。ただし、優れたシステムでは、非常に正確な超高速検索を実現できます。

2.ハイブリッド検索機能

データベースとの対話は、通常、ユーザーが答えを得るために明確でシンプルで検索可能なキーワードを使用する可能性があるため、ハイブリッド ケースになる可能性があります。代わりに、システムは ANN を使用して推測する必要がありません。これは、ベクトル DB 機能にも適用できます。

優れた垂直 DB は、コスト効率、速度、精度を最適化するセマンティック検索とキーワード検索の両方を提供する必要があります。

3.メタデータごとに分類

メタデータは、ユーザーに特定の情報をクエリするためのより多くの次元を提供しますが、検索と応答の速度に対するシステムの負荷は増加しません。優れたベクター データベースを使用すると、ユーザーはより有意義な情報を追加でき、システムの名前空間を効率的に操作できるようになります。

コスト効率

ベクター データベースの実装コストは、特定のベンダー、導入モデル、データ量によって異なります。無料、月額、レベルごとの従量課金制など、価格モデルが何であるかを明確に確認する必要があります。

Pinecone や Faiss など、コストをさらに削減できるオープンソースのベクトル データベース ソリューションが多数利用可能です。これらのオープンソース ソリューションは、企業や組織が多額の先行投資を必要とせずにベクトル データベースの利点を探索するための費用対効果の高いエントリ ポイントを提供します。ただし、埋め込みデータセットに機密情報が含まれている場合は、オープンソース ベクター DB の制限とセキュリティも確認する必要があります。

まとめ

適切なベクトル DB を探すのは、アプリケーションに適用したいものを検索するための明確なロジックと戦略がなければ、困難な作業になる場合があります。この記事がお役に立てば幸いです。また次回お会いしましょう。