主要ベクトルデータベース一覧
ベクトルデータベースとは、テキストや画像から生成された埋め込みベクトルを保存し、意味的な類似度に基づく近似最近傍探索を高速に行うためのデータベースを指す。RAGアプリケーションの検索基盤やAIエージェントの長期記憶として利用されることが多い。インフラ管理不要のフルマネージドサービスとして提供されるPinecone、ハイブリッド検索を特徴とするWeaviate、大規模分散処理に対応するMilvus、Rust実装で高速なQdrant、軽量で組み込みやすいChroma、既存のPostgreSQLを拡張するpgvectorなど、提供形態や設計思想の異なる複数の選択肢が存在する。
モデル一覧
モデル比較
| 項目 | Pinecone | Weaviate | Milvus | Qdrant | Chroma | pgvector |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 開発元 | Pinecone | Weaviate | Zilliz | Qdrant | Chroma | オープンソースコミュニティ |
| 提供形態 | フルマネージド(クラウド) | セルフホスト / マネージドクラウド | セルフホスト / マネージドクラウド(分散) | セルフホスト / マネージドクラウド | 組み込み型 / セルフホスト | PostgreSQL拡張機能 |
| ライセンス形態 | 商用(クローズド) | オープンソース | オープンソース | オープンソース | オープンソース | オープンソース |
| 特徴 | インフラ管理不要のフルマネージドサービス | ベクトル検索とキーワード検索のハイブリッド検索 | 数十億件規模の分散処理対応 | Rust実装による高速な検索とフィルタリング | 軽量でアプリケーションへの組み込みが容易 | 既存PostgreSQL運用基盤をそのまま活用 |
年表
2019
2021
既存のPostgreSQL上でベクトル型データと類似検索を扱えるオープンソースの拡張機能として公開された。
関連技術
よくある質問
ベクトルデータベースと通常のデータベースの違いは?
通常のリレーショナルデータベースが完全一致や範囲検索を得意とするのに対し、ベクトルデータベースは埋め込みベクトル同士の距離(類似度)に基づく近似最近傍探索に特化しており、意味的に近いデータを高速に検索できる点が異なる。
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