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title: ベクトルデータベースを比較した所感
tags:  #lt資料  
author: [t_shinnosuke](https://convert.docswell.com/user/shinnosuke)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/PJR2LZ44E9.jpg?width=480
description: 2024.02.03 エンジニアの輪 at 東京 渋谷（第14回）
published: February 03, 24
canonical: https://convert.docswell.com/s/shinnosuke/KENDVE-2024-02-03-172708
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR2LZ44E9.jpg)

ベクトルデータベースを⽐較した所感


# Page. 2

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⾃⼰紹介
name: いけだしんのすけ
X: @orc_jj
like:
- バイク
- 読書
- 映画
- アニメ
- ゲーム
work:
- インフラ ・ SRE 🐣
topic:
- 年明けからぎっくり背中になった。
運動不⾜解消の為に
剣道を再開 (したい)


# Page. 3

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ベクトルデータベースって︖
ベクトルデータベースとは、特に機械学習と深層学習の分野で活⽤さ
れており、⾼次元のベクトルデータを効率的に格納、検索、処理する
ために設計されているデータベース。
最近の応⽤例としては、RAG（Retrieval-Augmented Generation）
における活⽤が特に盛ん。


# Page. 4

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⾃社の過去から現在に⾄る調査&amp;回答データをどのベクトルデ
ータベースに保管するのがよいかを検証。
Embedding
過去のQAデータを保管
するのに最適なものを検
証。
Front Doorでerror
Question
ベクトルデータベース
タイトル: “Front Doorでエラー✗✗”
回答: まずリソース正常性を...
Response
質問 + Docs
Front Doorのエラーです
ね。まずリソース正常性
を...
LLM Bot


# Page. 5

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⽐較したベクトルデータベース
●
Pinecone
●
Momento Vector Index
●
Amazon OpenSearch Service
●
Azure Cosmos for MongoDB vCore
●
Azure AI Search


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPXY1DX78.jpg)

Pineconeを使ってみた所感
https://www.pinecone.io/
• Hybrid search and sparse vectors
•
•
たとえば、テキストデータと画像データの両⽅から特
徴を抽出し、これらを組み合わせて1つの検索クエリ
を実⾏するなど。
https://docs.pinecone.io/docs/hybrid-search
• 豊富なドキュメント
•
ドキュメントが充実してる。各種アルゴリズムや類似
性の違いなど、ベクトルデータベースを扱う上での基
礎的な解説も豊富に揃っており、教材としても活⽤で
きる。
• 👈 https://www.pinecone.io/learn/
•
価格形態
•
•
ポッドベース(定額+従量課⾦) とサーバーレス(完全
従量課⾦) の 2 種類から選択できる。
https://www.pinecone.io/pricing/


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVLGY13JQ.jpg)

Momento Vector Indexを使ってみた所感
https://jp.gomomento.com/services/momento-vector-index/
•
アカウント開設から使⽤開始するまでが超簡単
•
•
コンソール画⾯がわかりやすくて迷うことがない。
⽇本語ドキュメント
•
サンプルコード他、⽇本語訳のドキュメントが整備されてい
るのが嬉しい。
•
価格形態がシンプル
•
毎⽉ 5GB まで無料。それ以降は 1GB あたり 0.05 ドルです。
他プランもありますが、どの課⾦体系もシンプル。
•
https://jp.gomomento.com/pricing/


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GX892YEL.jpg)

Amazon OpenSearch Serviceを使ってみた所感
https://aws.amazon.com/jp/opensearch-service/
● まずOpenSearchを知る必要がある...
○
多機能な検索エンジンなので⾊々キャッチアップせねば...
● zero-ETL
○
Lambdaなどのグルーコードを⽤いずに、S3やDynamoDB
のテーブルをOpenSearch Serviceに同期、変換することが
可能に。Bedrockと組み合わせる事でベクトル化も⾃動で。
● Bedrock
○
ナレッジベース作成機能を使う事で驚くほど簡単にベクター
ストアを構築できる。


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQ89WP6JP.jpg)

Azure Cosmos DB for MongoDB vCoreを使ってみた所感
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/mongodb/vcore/vector-search
● Mongo DB 互換
•
Mongo DBに慣れていると嬉しいのかも。
• 👈 Mongo DB Compassで操作した図
● HNSWアルゴリズムはプレビュー段階
•
•
プレビュー機能を有効にすれば使える
HNSWとIVFの違い
● 価格
•
Free レベルの SKU がある。 気軽に検証できる。


# Page. 10

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Azure AI Searchを使ってみた所感
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/
•
全⽂検索×ベクトル検索×セマンティックランカー
•
•
•
今回の検証では、⼀番精度が良かった。
多機能なので、まずは機能を知るところから...
統合ベクトル化機能 &amp; 組み込みスキル
•
Azure OpenAI Serviceと連携して簡単にベクトルデータベース
を構築できる機能。
•
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/vectorsearch-integrated-vectorization
•
価格
•
•
全⽂検索×ベクトル検索まではFree レベルで検証できる。
統合ベクトル化機能はBasic以上


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1MNX6Y7G.jpg)

Azure AI Search 統合ベクトル化機能
1⃣
2⃣
3⃣
テキスト コンテンツ、⾮構造化ドキュメン
ト。PDFに埋め込んである画像からOCRし
てテキストを認識なども。


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEW34NW1E2.jpg)

数クリックですぐにチャンキング &amp; 全⽂検索 &amp;
ベクトル検索 &amp; セマンティックランカー構成のベ
クトルデータベースが構築できた。
Python SDK
クエリのベクトル化は必要なし。
(⼀部プレビュー段階)
https://github.com/Azure/azure-search-vector-samples/blob/main/demo-python/code/azure-search-integrated-vectorization-sample.ipynb


# Page. 13

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まとめ
● やれることにすごく大きな差は無いと感じた。ただ独自機能が
求める精度に本当に必要？という意味で検証と比較は大事。
● 価格含めた要件次第ではある...
● 開発者の開発体験の良さも割と重要かも。
○ ドキュメント読みやすい。コンソール画面が分かりやすいと
か。


# Page. 14

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ご清聴有難うございました。


