2025年の包括的比較ガイド：トップ5のオープンソースベクトル検索エンジン

AIアプリケーションにおける重要なコンポーネントとなっているベクトル検索は、伝統的なデータベースが処理できない類似性ベースのクエリーを効率的に実現しています。最大の課題は、巨大なデータセット内のベクトルに対する最も近い隣接ベクトルの探索であり、ここでベクトルエンジンが登場します。オープンソースコミュニティは、高品質のオプションを開発していますが、特定のユースケース、技術的ニーズ、チーム要件に対する適切な選択が困難です。ベクトル検索は、データを意味のあるベクトルに変換し、ベクトルの距離を測定して類似アイテムを見つけることを含みます。伝統的な検索エンジンは、反転インデックスと正確なキーワードマッチングを使用します。一方、ベクトル検索は、正確な用語のマッチングを必要とせず、意味的類似性を理解します。ベクトルエンジンの主要なパフォーマンスメトリクスには、クエリスピード、リコール、インデックスビルド時間、メモリー使用量、およびスケーラビリティが含まれます。ベクトル検索は、製品レコメンデーションシステム、AIエージェント、セマンティック検索、およびマルチメディア類似検索などの多くのアプリケーションに適用されます。Milvusは、クラウドネイティブアーキテクチャーを使用し、複数のインデックスタイプを提供し、ハイブリッド検索機能を提供する人気のあるオープンソースベクトルデータベースです。Milvusは、他のベクトルデータベースからの簡単な移行パスを提供し、Zilliz Cloudというマネージドサービスでは、顧客の運用オーバーヘッドを排除します。Faissは、Facebook AI Researchによって開発された別の人気のあるベクトル検索ライブラリで、CPUとGPUの両方での実行最適化されています。