2026年に最適なAIデータベースソリューション

AIを本番環境で運用するには、単なるベクターストア以上のものが必要です。RAGパイプラインには複雑なエンタープライズの知識が必要であり、AIエージェントが機能するにはリアルタイムの運用データにアクセスして維持する必要があります。ここでの課題は明確です。正確なAI検索と従来のトランザクションデータベースのギャップを埋める必要があります。

最適なAIデータベースは、これらの機能をどのように組み合わせるかによって異なります。既存のPostgresデータベースを特化型システムで拡張するか、統合データプラットフォーム内でこれらのワークロードを統合することができます。ただし、アプリケーションを本番環境に移行するにあたり、どちらのアプローチでもデータの新鮮さとパフォーマンスのトレードオフが発生します。

本ガイドでは、検索・リトリーバル機能、サーバーレススケーリング、Postgres互換性、高コンカレンシー、低レイテンシパフォーマンスの観点から、10個のAIデータベースソリューションを比較します。それぞれのオプションがこれらの基準でどのように機能し、既存のスタックや本番環境のAIワークロードに基づいてどこに適しているかを検証します。

TL;DR

• 最適なAIデータベースは、既存のデータスタックとワークロードによって異なります。主な検討事項には、検索機能、Postgres互換性、サーバーレススケーリング、コンカレンシー、レイテンシが含まれます。
• 既存のPostgreSQLチームは、別のデータベースを導入することなく、pgvectorを使用してベクター検索を追加できます。大規模なベクターリトリーバルを中心とするワークロード向けには、Pinecone、Qdrant、Milvus、Weaviateなどの専用データベースが専用設計された検索機能を提供します。
• MongoDB Atlas Vector SearchおよびRedis Vectorは、それらのエコシステム内にすでに格納されているアプリケーションデータの近くでベクターリトリーバルを行う必要がある場合に有力な選択肢となります。
• 分析、データエンジニアリング、機械学習とともにトランザクション処理用PostgresおよびAI検索が必要な場合、LakebaseはDatabricksプラットフォーム内でこれらのワークロードを1つに統合します。

AIデータベースソリューションとは？

AIデータベースは、AIアプリケーションが使用するデータを共有・保管・取得・提供するために設計されたデータベースです。これには、セマンティック検索用のベクター埋め込み、検索拡張生成（RAG）システムによって取得された非構造化コンテンツ、AIエージェントがタスク実行時に読み取りおよび更新する運用データなどが含まれます。

AIデータベースは、ベクター検索、全文検索、ハイブリッド検索など、AIリトリーバルパターン向けに設計された機能によって従来のデータベース機能を拡張します。アーキテクチャに応じて、高性能なベクターリトリーバルに特化する場合もあれば、AI検索をリレーショナルデータやトランザクション処理と組み合わせる場合もあります。これにより、アプリケーションは関連するコンテキストを取得しながら、データが保管・更新されるシステムに近い場所にそのデータを保持できます。

AIデータベースソリューションのカテゴリ

本ガイドで紹介するソリューションは、データの格納および取得方法に基づいて、大きく2つのカテゴリに分類されます。

• ベクターデータベース: ベクター埋め込みを大規模に格納、インデックス作成、検索できるように専用設計されたデータベースです。Pinecone、Milvus、Weaviate、Qdrantなどのソリューションは主に類似度検索およびセマンティック検索向けに設計されており、RAGや推薦システムなど、リトリーバル重視のワークロードに適しています。
• AI検索機能を備えたリレーショナルデータベース: リレーショナルデータベースシステムにベクター検索やその他のAI検索機能を追加したソリューションです。たとえば、pgvectorを備えたPostgreSQLやLakebase Postgresを使用すると、別個のベクターデータベースを維持管理することなく、AIリトリーバルを構造化データおよびトランザクション処理と統合できます。

本ガイドではこれら両方のアプローチを比較し、特化型のベクターデータベースが適している場合と、AIデータおよび運用データをリレーショナルデータベース内に保持する方が適している場合を判断できるよう支援します。

AIデータベースソリューションの評価方法

優れたベクター検索パフォーマンスだけで、データベースが本番環境で適切に動作するかどうかは決定されません。スケーリングの方法、既存のデータスタックとの連携、並列ワークロード（コンカレンシー）の処理、全体的なデータアーキテクチャへの適合性も考慮する必要があります。以下の基準に基づいて各ソリューションを評価しました。

• 検索機能: ベクター検索、全文検索、ハイブリッド検索など、各データベースがサポートするリトリーバル手法を評価しました。これは、アプリケーションでセマンティックな類似性とキーワードまたは構造化リトリーバルを組み合わせる必要がある場合に重要です。
• サーバーレス: サーバーレスデータベースにより、データベースインフラのプロビジョニングや管理を行う必要がなくなります。これにより運用オーバーヘッドを削減し、配下のサーバーを管理することなくAIアプリケーション用データベースを簡単に作成・管理できます。
• 弾力性（エラスティシティ）: 需要の変化に応じてコンピューティングをどの程度柔軟にスケールできるかを評価しました（アクティビティが低下した際の縮小を含む）。弾力性は、予測不能なトラフィックや変動の大きいエージェントのアクティビティを伴うAIワークロードに特に役立ちます。
• Postgres互換性: 各ソリューションがPostgreSQLおよびその周辺のエコシステム（SQLツール、ドライバー、ORM、運用ワークフローなど）をサポートしているかを検討しました。すでにPostgresを使用しているチームの場合、互換性により移行の手間を削減し、まったく新しいデータレイヤーを導入するリスクを回避できます。
• 高コンカレンシー: 本番環境のAIアプリケーションでは、多数のユーザー、エージェント、サービスが同時にデータへアクセスする可能性があります。ワークロードの拡大に伴い、各ソリューションが並列の読み取りおよび書き込みをどのように処理するかを検討しました。
• 低レイテンシ: レイテンシに敏感なワークロードに対して、各ソリューションがどれだけ迅速に結果を返せるかを評価しました。これは、単一のエージェント実行ループ内で複数のデータベース呼び出しまたはリトリーバル呼び出しが発生する場合に特に重要です。
• 統合ガバナンス: AIアプリケーションが複数のシステムにわたってデータを使用する際、各ソリューションがアクセスとガバナンスをどのように管理するかを考慮しました。ガバナンスを集中管理することで、アーキテクチャに追加される各特化型データベースごとに個別の権限やポリシーを管理する必要性を軽減できます。
• 分析統合: 運用データおよびAIアプリケーションデータが、データのエンリッチメントや下流分析のために分析システムとどれだけ容易に連携できるかを評価しました。より密接な統合により、データの移動を削減し、最新のアプリケーションデータを分析およびAIワークロードでより簡単に活用できます。

これらの基準を総合することで、単なるベクター検索パフォーマンスにとどまらず、本番環境へのデータベースの適性を包括的に評価できます。

AIデータベースソリューションの比較

以下の表では、上で特定した主要な本番環境基準における各ソリューションの比較を示します。

Databricks Lakebase

Databricks Lakebaseは、Databricks Data Intelligence Platform上の運用アプリケーションおよびAIアプリケーション向けに構築されたサーバーレスPostgresデータベースです。トランザクションデータをアナリティクスやAIワークロードに近づけ、運用データと分析データの間に個別のシステムや同期パイプラインを維持する必要性を減らします。

最適なユースケース: Lakebaseは、AI検索、アナリティクス、機械学習とともにトランザクション型Postgresを必要とするチームに最適です。特に、エージェントが同じ広範なデータ環境内でコンテキストを取得し、運用データを継続的に読み取ったり更新したりする必要がある場合に便利です。

主な機能

• サーバーレスで柔軟なアーキテクチャ: Lakebaseはデータベースインフラストラクチャのプロビジョニングを不要にし、コンピューティングとストレージを分離します。コンピューティングはワークロードの需要に応じて拡張できるため、トラフィックの変動や予測が難しいアプリケーションに適しています。
• Postgres互換性: Lakebaseは使い慣れたPostgreSQLの構文、ドライバー、ORM、ツール類をサポートしているため、新しいデータベースインターフェースを導入することなくAIアプリケーションを構築できます。
• AI検索: Lakebaseは、リレーショナルクエリと併せてベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索をサポートします。そのベクトル検索機能はpgvectorと互換性があり、セマンティック検索と構造化データおよびトランザクションアプリケーションデータを組み合わせることができます。
• Databricksとの統合とガバナンス: Lakebaseは運用データをより広範なDatabricks環境と接続し、Databricksのガバナンス機能を活用しながら、アプリケーションデータをアナリティクスやAIワークフローで利用できるようにします。
• 書き込みパフォーマンス: Lakebaseは以前のLakebaseアーキテクチャと比較して、最大5倍の書き込みスループット、2倍低いp99リードテールレイテンシー、94%削減されたWrite-Ahead Log (WAL)トラフィックを実現します。そのステートレスなコンピューティング層はWALレコードを分散ストレージにストリーミングし、エージェントやユーザーが運用状態を頻繁に更新するアプリケーションをサポートします。
• 高いコンカレンシーと低レイテンシー: Lakebaseはコンピューティングとストレージを分離しているため、コンピューティングリソースがワークロードの需要に対応できます。このアーキテクチャは、本番アプリケーションで求められるコンカレントなトランザクションワークロードと低レイテンシーアクセス向けに設計されています。

デメリット

• Lakebaseの統合による最大限のメリットは、すでにDatabricksエコシステムを使用しているチームに適用されます。
• 大規模なベクトル検索のみに特化したワークロードの場合は、専用のベクトルデータベースの方がシンプルな選択肢となる場合があります。

Pinecone

Pineconeは、大規模なベクトル埋め込みの格納、インデックス作成、検索向けに構築された完全マネージド型のベクトルデータベースです。セマンティック検索やRAGなどのAI検索ワークロード用に設計されており、データベースクラスタのプロビジョニングや管理を不要にするサーバーレスインフラストラクチャを備えています。

最適なユースケース: Pineconeは、大規模なセマンティック検索やRAG向けにマネージド型の専用ベクトルデータベースを必要とするチームに最適です。

主な機能

• ベクトル検索とハイブリッド検索: Pineconeは、高密度ベクトル検索のほか、セマンティック検索と語彙検索を組み合わせたハイブリッド検索をサポートしています。メタデータフィルタリングを使用すると、保存されているレコードに関連付けられた属性に基づいて、結果をさらに絞り込むことができます。
• サーバーレスで柔軟なアーキテクチャ: Pineconeは基礎となるインフラストラクチャを管理し、ストレージとクエリ実行を分離します。リソースは需要に合わせて拡張できるため、検索ワークロードが変動するアプリケーションに適しています。
• 高いコンカレンシーと低レイテンシー: Pineconeは高スループットのベクトル検索向けに設計されており、より予測可能なパフォーマンスを必要とするワークロードに合わせて読み取り容量をスケーリングするオプションを提供します。

デメリット

• リレーショナルおよびトランザクションアプリケーションデータには通常、個別のデータベースが必要となります。
• PostgreSQLとの互換性を提供しておらず、既存のSQLワークフローを再利用することはできません。
• 個別のベクトルデータベースを導入すると、追加のデータ同期、ガバナンス、アナリティクスシステムとの統合が必要になる場合があります。

Weaviate

Weaviateは、セマンティック検索およびハイブリッド検索向けに設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。オブジェクトをベクトル埋め込みとともに格納し、メタデータフィルタリングをサポートするため、アプリケーションはセマンティック検索と構造化された条件を組み合わせることができます。チームはWeaviateをマネージドクラウドサービスとして使用するか、自社のインフラストラクチャ内にデプロイできます。

最適なユースケース: Weaviateは、柔軟な検索機能とマネージド型/セルフホスト型デプロイの選択肢を必要とする、RAG、セマンティック検索、ナレッジ検索アプリケーションを構築するチームに最適です。

主な機能

• ベクトル検索とハイブリッド検索: Weaviateはベクトル検索とBM25キーワード検索を組み合わせ、メタデータフィルタリングをサポートしているため、アプリケーションはセマンティックな類似性と完全一致の単語検索のバランスをとることができます。
• マネージド型およびセルフホスト型デプロイ: Weaviate Cloudはマネージドデプロイオプションを提供し、オープンソースデプロイはチームがインフラストラクチャと構成をより詳細に制御できるようにします。
• 高いコンカレンシーと低レイテンシー: Weaviateは水平スケーリングとシャーディングを通じて分散ベクトルワークロードをサポートします。検索パフォーマンスは、データセットのサイズ、インデックス構成、インフラストラクチャ、クエリの複雑さなどの要因に依存します。
• 統合されたベクトル化: Weaviateは埋め込みプロバイダーと接続して、データ取り込み時にベクトル表現を生成できるため、個別のベクトル化パイプラインを維持する必要性が減少します。

デメリット

• PostgreSQLとの互換性がないため、既存のPostgreSQLワークフローやツール類を直接そのまま移行することはできません。
• セルフホスト型デプロイの場合、インフラストラクチャや運用上の管理負担が増加する可能性があります。
• 複雑なリレーショナルクエリやトランザクションワークロードを必要とするアプリケーションには、依然として個別の運用データベースが必要になる場合があります。
• 運用データベースや分析データベースと併せてWeaviateを使用すると、追加のデータ同期、ガバナンス、統合の要件が生じる可能性があります。

PostgreSQL + pgvector

pgvectorは、Postgresにベクトル類似性検索機能を追加するオープンソースのPostgreSQL拡張機能です。同じデータベースおよびSQLワークフローを使用して、既存のリレーショナルデータやトランザクションデータとともにベクトル埋め込みを格納・クエリできます。

最適なユースケース: PostgreSQL + pgvectorは、個別のベクトルデータベースを導入することなく、セマンティック検索やRAGを追加したい既存のPostgres利用チームに最適です。

主な機能

• ベクトル検索: pgvectorは、HNSWおよびIVFFlatインデックスを含む、完全一致および近似最近傍検索をサポートします。ベクトルクエリは、PostgreSQLのフィルタリングやその他のSQL操作と組み合わせることもできます。
• Postgresネイティブ: pgvectorはPostgreSQL拡張機能として動作するため、ベクトル検索を追加しながら、使い慣れたSQL、トランザクション、ドライバー、ORM、その他のPostgreSQLツールをそのまま利用できます。
• 柔軟なデプロイ: PostgreSQL + pgvectorは、拡張機能がサポートされているPostgreSQL環境であればどこでも実行できます。サーバーレスやエラスティックスケーリングの機能は、選択するデータベースプロバイダーやデプロイモデルによって異なります。
• リレーショナルデータとベクトルデータ: 埋め込みデータをPostgreSQL内のアプリケーションデータと一緒に保持できるため、セマンティック検索を構造化クエリやトランザクション処理と組み合わせて実行できます。

デメリット

• ベクトル検索とトランザクションワークロードがデータベースリソースを共有するため、いずれかのワークロードが増大するとリソースの競合が発生する可能性があります。
• 大規模なベクトルワークロードのスケーリングには、追加のインデックス作成、パーティショニング、インフラチューニングが必要になる場合があります。
• サーバーレススケーリング、伸縮性、ガバナンス、アナリティクス連携などは、pgvector自体よりもPostgreSQLプラットフォームや周辺のインフラに大きく依存します。

Milvus

Milvusは、大規模な類似性検索向けに設計されたオープンソースのベクトルデータベースです。分散アーキテクチャによりストレージ、クエリ、インデックス作成、データ処理コンポーネントが分離されているため、ベクトル検索ワークロードの各コンポーネントを個別にスケーリングできます。

最適なユースケース: 分散スケーリングやデプロイの柔軟なコントロールを必要とする、大規模なベクトル検索やRAGワークロードを運用するチームに最適です。

主な特徴

• 大規模なベクトル検索: 大規模なベクトル埋め込みのコレクション全体に対する類似性検索専用に構築されており、パフォーマンスやリソース要件に応じた複数の近似最近傍インデックス戦略をサポートします。
• 分散アーキテクチャ: クエリ、インデックス作成、ストレージ、データサービスを個別にスケーリングできるため、検索ワークロードの要求に応じてリソースを最適に割り当てられます。
• マネージドおよびセルフホストデプロイ: 自社インフラ内にMilvusをデプロイできるほか、クラスター自体を直接運用したくないチーム向けにZilliz Cloudがマネージドおよびサーバーレスの選択肢を提供しています。
• 高い並列性と低レイテンシー: 分散アーキテクチャにより、同時実行ワークロードにおける高スループットなベクトル検索をサポートします。実際のレイテンシーはインデックスの種類、データセットの規模、ハードウェア、フィルタリング、デプロイ構成などの要因によって異なります。
• GPUアクセラレーション: GPUによるインデックス作成と検索の加速をサポートしており、計算負荷の高いベクトルワークロードのパフォーマンスを向上させる選択肢を提供します。

デメリット

• セルフホストの分散デプロイは、インフラや運用上の複雑さを大幅に増大させる可能性があります。
• PostgreSQLではなく独自のアーキテクチャとAPIを使用するため、既存のPostgresワークフローやツールを直接移行することはできません。
• リレーショナルトランザクションも必要とするアプリケーションでは、別の運用データベースが別途必要になる場合があります。
• Milvusを運用システムや分析システムと並行して導入する場合、追加のデータ同期、ガバナンス、統合要件が発生する可能性があります。

Qdrant

QdrantはRustで記述されたオープンソースのベクトルデータベースであり、構造化されたメタデータフィルタリングを伴うベクトル類似性検索向けに設計されています。AIアプリケーション向けのセマンティック検索およびハイブリッド検索をサポートし、Qdrant Cloudまたは自社インフラにデプロイできます。

最適なユースケース: 柔軟なベクトル検索、高度なメタデータフィルタリング、マネージドまたはセルフホストの選択肢を必要とするRAGやセマンティック検索アプリケーションを構築するチームに最適です。

主な特徴

• ベクトル検索とフィルタリング: ベクトル類似性検索と構造化されたペイロードデータに対するフィルタリングを組み合わせることで、メタデータやその他の条件に基づいてセマンティック検索結果を絞り込むことができます。
• ハイブリッドおよびマルチステージ検索: 密ベクトルと疎ベクトルの組み合わせ、複数クエリ、リランキング手法などを組み合わせた検索戦略をサポートします。これにより、単純なベクトル類似度以上の処理を要する検索パイプラインを柔軟に構築できます。
• マネージドおよびセルフホストデプロイ: Qdrant Cloudによるマネージドの選択肢が提供されているほか、オープンソース版を使用して自社のインフラ内でデータベースを運用することもできます。
• 高い並列性と低レイテンシー: 高スループットなベクトル検索向けに設計されており、シャーディングとレプリケーションによる分散スケーリングをサポートしています。実際のパフォーマンスはデータセット規模、インデックス構成、フィルタリング、ハードウェア、デプロイ構成に依存します。
• APIベースの統合: RESTおよびgRPCインターフェース、クライアントライブラリを提供しており、AIアプリケーションへのベクトル検索の統合が容易に行えます。

デメリット

• PostgreSQL互換性が提供されていないため、既存のSQLワークフローやPostgresツールを直接活用することはできません。
• リレーショナルトランザクションを必要とするアプリケーションでは、一般的に別の運用データベースが必要になります。
• セルフホストの分散デプロイには、追加のインフラ管理およびチューニングが必要です。

Redis Vector

Redis Vectorは、Redisにベクトル検索機能を追加するもので、頻繁にアクセスされる運用データとともに埋め込みデータを保存および取得できるようにします。アプリケーションの状態、キャッシュデータ、またはすでにRedisに保存されているデータに近い場所でベクトル検索を行う必要がある、レイテンシーに敏感なAIワークロード向けに設計されています。

最適なユースケース: すでにRedisを使用しており、個別のベクトルストアを導入することなくセマンティック検索、RAG、おすすめ機能を追加したいチームに最適です。

主な特徴

• ベクトル検索とフィルタリング: ベクトル類似性検索と、インデックス化された他のフィールドに対するフィルタリングをサポートしており、セマンティック検索と構造化条件を組み合わせることができます。
• 複数のベクトルインデックス: 近似最近傍検索向けにHNSW、完全一致ベクトル検索向けにFLATをサポートしており、検索速度、リソース使用量、再現率に応じたトレードオフの選択肢を提供します。
• マネージドおよびセルフマネージドデプロイ: Redis Cloudによるマネージドインフラが提供されているほか、自社環境内でのデプロイ・運用も可能です。
• 高い並列性と低レイテンシー: 高スループットかつ低レイテンシーなデータアクセス向けに設計されているため、厳しいレイテンシー制限があるリクエストパス内で検索を行うアプリケーションに適しています。
• 運用データとの統合: ベクトル埋め込みを他のRedisデータ構造と一緒に保持できるため、変更が頻繁に発生するアプリケーションデータのすぐ近くでAI検索を実行できます。

デメリット

• PostgreSQL互換性がないため、PostgreSQLのSQLインターフェースやツールを直接再利用することはできません。
• 複雑なリレーショナルクエリやトランザクション関係を必要とするアプリケーションでは、別途運用データベースが必要になる場合があります。
• まだRedisを使用していないチームの場合、アーキテクチャに新たなデータモデルおよび運用システムを導入することになります。
• 個別のトランザクションシステムや分析システムと並行してRedisを使用すると、同期、ガバナンス、統合に関する要件がさらに増える可能性があります。

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DBは、リレーショナルデータとベクトル検索、AI向けの分析を統合するように設計されたデータベースです。主にクラウドでの検索に特化したベクトルデータベースとは異なり、クラウド、オンプレミス、ローカル、エッジ環境にわたるデプロイに対応しているため、データが生成される場所の近くでアプリケーションがベクトル検索を実行できます。

最適なユースケース： Actian VectorAI DBは、構造化されたビジネスデータと合わせてベクトル検索を行う必要があり、特にデプロイの柔軟性が重視されるアプリケーションに最適です。ローカルやエッジ環境をサポートしているため、デバイスやデータソースの近くでAI検索を行う必要がある産業・製造業などのアプリケーションにも適しています。

主な機能

• リレーショナル検索とベクトル検索： Actian VectorAI DBは、同じデータベース内でリレーショナルクエリとベクトル類似性検索の両方をサポートしています。これにより、個別データストアを維持することなく、構造化データと埋め込みの両方を同時に扱えます。
• 柔軟なデプロイ： クラウド、オンプレミス、ローカル、エッジ環境で動作可能であり、チームはAIデータや検索ワークロードの実行場所をより自由に制御できます。
• エッジ対応： リソースが限られた環境や組み込み環境にもベクトル検索を拡張できるため、中央のクラウドインフラだけに依存できないアプリケーションに適しています。
• ベクトルインデックス処理： 類似性検索のために、近似最近傍検索（ANN）やHNSWなどのインデックス技術をサポートしています。
• SQLインターフェイス： PostgreSQL互換性はありませんが、SQLベースでリレーショナルデータおよびベクトルデータにアクセスできます。

注意点

• PostgreSQL互換性がないため、既存のPostgresツール、ORM、拡張機能、ワークフローの変更が必要になる場合があります。
• 本比較における他の主要な選択肢と比べて、ベクトルデータベースとしてのエコシステムや実績がまだ小規模です。
• マネージドクラウドベクトルサービスを中心に探しているチームにとっては、単機能に特化したプラットフォームの方がシンプルな場合があります。

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Searchは、MongoDB Atlasにベクトル検索機能を追加し、アプリケーションが既存のドキュメントデータと一緒に埋め込みを保存できるようにします。これにより、すでにMongoDB上で構築されているアプリケーションに別のベクトルデータベースを導入することなく、セマンティック検索やハイブリッド検索を追加できます。

最適なユースケース： すでにMongoDB Atlasを使用しており、埋め込みとアプリケーションデータを同じデータベース内に保持しながら、セマンティック検索、RAG、またはレコメンデーション機能を追加したいチームに最適です。

主な機能

• ベクトル検索とハイブリッド検索： セマンティック検索に対応しており、ベクトル検索を他の検索・フィルタリング機能と組み合わせることで、意味情報と構造化ドキュメントデータの両方を使用して結果を取得できます。
• マネージドインフラストラクチャ： ベクトル検索がMongoDB Atlasと統合されているため、個別のベクトル検索システムを構築・運用することなく、マネージド型のデータベースインフラを活用できます。
• ドキュメントネイティブなストレージ： 埋め込みをMongoDBドキュメント内のアプリケーションデータやメタデータと同じ場所に保存できるため、検索に使用される情報を元のデータと近い場所で管理できます。
• 高い並列性と低レイテンシー： Atlasは本番アプリケーションのワークロード向けに設計されており、分散デプロイ全体にスケールできます。なお、ベクトル検索のパフォーマンスは、データセットのサイズ、インデックス設定、フィルタリング、ワークロード、デプロイ構成などの要因に依存します。
• MongoDBとの親和性： すでにMongoDBを使用しているチームは、別のデータベースアーキテクチャを採用したり追加のベクトルストアを維持したりすることなく、ベクトル検索を追加できます。

注意点

• アーキテクチャ上の最大のメリットは、すでにMongoDB Atlasを使用しているチームに適用されます。
• PostgreSQL互換性がないため、PostgreSQLのツールやSQLワークフローを直接そのまま使用することはできません。
• 特化したベクトル検索機能のみを必要とするチームの場合、検索に特化した柔軟性の高い専用のベクトルデータベースを好む可能性があります。
• 独立した分析やガバナンスプラットフォームを使用している組織の場合、MongoDBとそれらのシステムとの間で別途連携が必要になる場合があります。

Chroma

Chromaは、AIアプリケーションで使用されるデータの保存と検索のために設計されたオープンソースデータベースです。ベクトル検索、全文検索、メタデータ検索をサポートしており、セマンティック検索やRAGアプリケーションの構築に適した開発者フレンドリーなインターフェイスを備えています。ローカル環境で実行することも、Chroma Cloudを使ってマネージドインフラを活用することもできます。

最適なユースケース： Chromaは、より複雑な分散型ベクトルデータベースを管理することなく、AIアプリケーションに手軽にベクトル検索機能を追加したい開発者やチームに最適です。特に、開発と統合の容易さが重視されるセマンティック検索やRAGアプリケーションに非常に役立ちます。

主な機能

• ベクトル、全文、メタデータ検索： 同一システム内で複数の検索手法をサポートしており、セマンティックな類似度とキーワード検索やメタデータフィルタリングを組み合わせることができます。
• マネージドおよびローカルデプロイ： Chroma Cloudによるマネージドインフラの提供に加え、開発用にローカルで実行したり、自社環境内にデプロイしたりすることもできます。
• 開発者向けの直感的なAPI： 低レイヤーのベクトルインフラを管理することなく、埋め込みの保存、メタデータの付与、AIアプリケーションデータのクエリを簡単に行えるインターフェイスを提供します。
• AIフレームワークとの連携： LangChainやLlamaIndexなどの主要なAI開発フレームワークと統合されており、既存のRAGワークフローに検索機能を容易に組み込めます。
• 本番環境での検索性能： 本番環境のAIアプリケーションに対応しますが、高い並列性、スケール、レイテンシーの要件が厳しいチームは、独自のワークロードやデプロイ構成でベンチマークを実施することをお勧めします。

注意点

• PostgreSQL互換性がないため、既存のPostgreSQLワークフローやツールを直接適用することはできません。
• リレーショナルなトランザクション処理を必要とするアプリケーションには、通常、別途運用データベースが必要になります。
• 分散スケーリングやパフォーマンスに関して極めて特殊な要件を持つチームの場合、インフラやインデックスの細かい制御が可能なベクトルデータベースを好む場合があります。
• Chromaを各種運用データベースや分析データベースと併用する場合、データの同期、ガバナンス、システム統合に関する追加の作業が必要になる場合があります。

最適なAIデータベースソリューションの選び方

最適なAIデータベースは、アプリケーションや既存のデータアーキテクチャの中でどのような役割を果たすかによって異なります。以下の質問を参考に選択肢を絞り込んでください。

1. アプリケーションに必要な検索の種類は？

まず、アプリケーションで実際に使用する検索パターンを確認します。主なワークロードが埋め込みに対するセマンティック類似性検索である場合は、Pinecone、Qdrant、Milvus、Weaviateなどの専用ベクトルデータベースが適している可能性があります。

アプリケーションでキーワード検索、メタデータフィルタリング、リレーショナルクエリ、あるいはトランザクション処理も必要な場合は、それらのパターンをサポートするためにいくつの個別システムが必要になるかを検討してください。PostgreSQL + pgvectorやLakebaseなどのソリューションでは、リレーショナルデータとともにベクトル検索を実行できます。また、ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索の組み合わせを提供するデータベースもあります。

2. Postgres互換性は必要か？

アプリケーションがすでにPostgreSQLで動作している場合、pgvectorを使用すれば、既存のSQLクエリ、ドライバー、ORM、運用ワークフローを保持したまま、手軽にベクトル検索機能を追加できます。

Lakebaseは、より広範なDatabricks環境とともに運用AIワークロード用のサーバーレスPostgresが必要な場合において、より強力な選択肢となります。

3. ワークロードはどの程度変動しますか？

通常のトラフィックと、時間経過に伴う需要の大幅な変化の両方を考慮してください。予測不可能なトラフィック、断続的なエージェントのアクティビティ、または急激な利用スパイクが発生するアプリケーションは、ピーク時の需要に合わせてキャパシティをプロビジョニングするのではなく、自動的にスケーリングするインフラストラクチャからメリットを得られます。

4. 同時実行性とレイテンシの要件は何ですか？

同時にデータベースにアクセスする可能性のあるユーザー、エージェント、サービス、バックグラウンドプロセスの数と、各データベース操作がアプリケーションに加える可能性のあるレイテンシの量を考慮してください。

1回の実行で複数の検索、読み込み、書き込みが発生する可能性があるため、これらの要件はエージェンティックアプリケーションにとって特に重要です。データベースの見出しに記載されているレイテンシの数値だけに頼るのではなく、データセットサイズ、インデックス構成、フィルタリング、同時操作、読み取り/書き込みパターンなど、自社の環境に似たワークロードでパフォーマンスを評価してください。

5. 運用データは次にどこに送信される必要がありますか？

AIアプリケーションのデータがサービングデータベース内に隔離されたままになることはめったにありません。エージェントのインタラクション、アプリケーションの状態、検索結果、その他の運用データは、最終的に分析、モデル開発、モニタリング、データ拡充に使用される可能性があります。

各データベースがそれらのダウンストリームシステムにどれほど簡単に接続できるかを考慮してください。検索が主な要件である場合、専用のベクトルデータベースを追加する価値はありますが、同じ情報を運用、検索、分析の各システム間で移動する必要がある場合、別のデータパイプラインが発生する可能性があります。

6. アーキテクチャ全体でデータをどのようにガバナンスしますか？

データベースを追加するたびに、権限、アクセス制限ポリシー、認証情報、ガバナンスワークフローの新しいセットが導入される可能性があります。残りのデータ環境とともにガバナンスを管理できるか、それとも特化型データベースを採用することで追加のセキュリティおよびガバナンス境界が生じるかを考慮してください。

まとめ

AIデータベースの選択は、アーキテクチャによって異なります。Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrantなどの専用のベクトルデータベースは大規模なベクトル検索に適しており、pgvectorは既存のPostgreSQLデータベースにベクトル検索を追加するための分かりやすい選択肢です。

トランザクション処理を行うPostgres、エラスティックなインフラストラクチャ、AI検索、分析の統合も必要とするアプリケーションにおいて、別々のシステムを維持することは同期やガバナンスのオーバーヘッドを増加させる可能性があります。Databricks Lakebaseはこれらのワークロードを統合し、Databricks上で本番環境のAIアプリケーションを構築するチームにとって強力な選択肢となります。

よくある質問

最適なAIデータベースはどれですか？

最適なAIデータベースは、ワークロードと既存のデータスタックによって異なります。高度なベクトル検索が主な要件である場合、Pinecone、Qdrant、Milvus、Weaviateなどの専用ベクトルデータベースが有力な選択肢となります。pgvectorを備えたPostgreSQLは、既存のPostgresデータベースにベクトル検索を追加したいチームに自然に適合します。AI検索、分析、ガバナンスの適用されたエンタープライズデータとともにトランザクション処理のPostgresを必要とするDatabricksを利用しているチームには、Lakebaseがより統合された選択肢を提供します。

最も人気のあるAIデータベースは何ですか？

人気のあるAIデータベースの選択肢には、Pinecone、Qdrant、Milvus、Weaviate、Chromaなどの専用ベクトルデータベースや、pgvectorを備えたPostgreSQL、MongoDB Atlas Vector Search、Redis Vectorなど、ベクトル検索機能を追加した既存のデータベースが含まれます。Databricks Lakebaseは、サーバーレスPostgresと検索機能、そしてより広範なDatabricksプラットフォームとの統合を組み合わせることで、別のアプローチを提供します。

適切な選択は人気よりも、特化型のベクトル検索、リレーショナルなトランザクション処理、既存のデータベースエコシステムとの互換性、または分析やAIワークロードとのより緊密な統合が必要かどうかに依存します。

AIはデータベースを管理できますか？

AIは、クエリの最適化、パフォーマンス分析、異常検知、キャパシティプランニング、トラブルシューティングなどのデータベース管理タスクを支援できます。一部のマネージドデータベースプラットフォームは、スケーリング、バックアップ、メンテナンス、リソース管理などのインフラストラクチャタスクも自動化します。

ただし、これらの機能はプラットフォームによって異なり、データベースが本番運用のあらゆる側面を自律的に管理することと混同すべきではありません。チームは引き続き、本番システムに対して適切なモニタリング、アクセス制御、信頼性プラクティス、および監視を行う必要があります。

AIデータベースに何を求めるべきですか？

データベースがアプリケーションの検索パターンと運用要件をどれだけサポートしているかを評価してください。重要な考慮事項には、ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索の機能、サーバーレスインフラストラクチャと伸縮性、既存のデータベーススタックとの互換性、同時実行性とレイテンシの要件、ガバナンス、そして分析およびAIシステムとの統合が含まれます。

運用状態も保持するアプリケーションの場合は、トランザクションデータとAI検索をまとめて保持することで、個別のベクトルデータベースで必要とされる同期やインフラストラクチャを軽減できるかどうかを検討してください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事