11月19日、海外のテクノロジーメディアThe New Stackが「Elasticsearch Was Great, But Vector Databases Are the Future」と題した記事を公開した。この記事では、Elasticsearchの限界と、それを超える可能性を秘めたベクトルデータベースについて詳しく紹介されている。
以下に、その内容を紹介する。
Elasticsearchの歴史と課題
Elasticsearchは、これまでの情報検索システムにおいてキーワードマッチングを用いた全文検索で広く利用されてきた。特にエンタープライズサーチや推薦エンジンでは、デフォルトの選択肢とされていた。しかし、AIを活用した検索技術の進化により、ユーザーの検索意図や意味を理解する「セマンティック検索」へのシフトが進んでいる。ベクトルデータベースは、この転換点で中心的な役割を果たしている。
ハイブリッド検索の課題と解決策
ハイブリッド検索とは、セマンティック検索とキーワード検索の両方を統合する手法のことである。従来は、Elasticsearchなどのキーワード検索システムとベクトルデータベースを組み合わせる手法が一般的であった。しかし、このアプローチには以下のような課題がある：
- 運用の複雑さ：複数のシステムを管理するためのインフラ構築やメンテナンスの負担が増加する。
- データ管理の二重化：メタデータの重複保存が必要になる。
- クエリの非効率性：2つのシステムにAPIコールを行う必要がある。
ベクトルデータベースを用いた統一的なハイブリッド検索は、これらの課題を解消する。たとえば、オープンソースのMilvusは、Sparse-BM25アルゴリズムを活用し、高速かつスケーラブルな検索を実現している。
ベクトルデータベースの優位性
Milvusのようなベクトルデータベースには、以下のような利点がある：
- 効率的なリトリーバルアルゴリズム：ヒューリスティックなデータプルーニングにより、インデックスサイズを削減しながら高いパフォーマンスを維持する。
- グラフインデックスと量子化：製品量子化（PQ）やスカラー量子化（SQ）を用いたメモリ削減技術を実現。
- 低メモリフットプリント：C++で実装されたMilvusは、JavaベースのElasticsearchに比べてメモリ使用量を大幅に削減できる。
- MMapサポート：メモリマッピング技術により、大量データを効率的に処理。
パフォーマンス比較
Elasticsearchとベクトルデータベースのパフォーマンスを比較すると、以下のような差が確認されている：
- 検索速度：Elasticsearchが200msを要する場合、Milvusでは6msと30倍以上高速。
- スループット：Elasticsearchの最大1,900 QPSに対し、Milvusは6,000 QPSを達成。
- インデックス構築速度：MilvusはElasticsearchに比べて15倍速い。
まとめ
ベクトルデータベースは、Elasticsearchに代わる次世代の検索ソリューションとして注目されている。セマンティック検索とキーワード検索を統合することで、性能とスケーラビリティの両立を実現し、従来の課題を解決する可能性を秘めている。
詳細は[Elasticsearch Was Great, But Vector Databases Are the Future]を参照していただきたい。
