ベクトル (opens new window)は、現代のAIシステムの基盤となり、アルゴリズムがデータを多様な方法で理解し操作することを可能にします。機械学習、データ分析、コンピュータビジョンなどのさまざまな領域や、現在の時代で最も話題となっている大規模言語モデル(LLM) (opens new window)の領域では、ベクトルは情報をコンピュータが効率的に処理し分析できる形式で表現する手段を提供します。
LLMの登場により、ベクトルの応用範囲は大幅に拡大しました。この時期には、アプリケーションの開発ニーズと要求を満たすためにさまざまなベクトルデータベースが登場しました。ベクトルデータベースにはさまざまなユースケースがありますが、コスト、スケーラビリティ、精度などの制約もあります。
MyScale (opens new window)は、コスト、スケーラビリティ、精度などの要素を考慮して特にAIアプリケーション向けに開発されたベクトルデータベースです。MyScaleでは、無料ポッドを使用して最大5百万のベクトルを保存できるようになっており、AIアプリを構築し、その機能を詳細に探索することを希望するすべての人を奨励しています。
このブログでは、MyScaleを使用して5百万の無料ベクトルを使用してどのようなアプリケーションを開発できるかについて学びましょう。
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# ベクトルの理解
計算機の文脈でのベクトルは、多次元空間のデータポイントを表す数値の配列です。各数値は特徴 (opens new window)または属性に対応しており、ベクトルは複雑なデータ表現の理想的な媒体となっています。ベクトルの力は、複雑な情報を構造化された管理可能な形式に縮約する能力にあります。これらの数値の配列に対して演算を行うことで、計算システムは膨大な量のデータを処理し、単純な計算から複雑な変換までを可能にします。
ベクトルは、アルゴリズムがデータを解釈し処理するための標準化された方法を提供するため重要です。機械学習では、モデルはトレーニングデータを表すベクトルからパターンを学習します。モデルの結果は、ベクトルの品質と構造に大きく依存します。さらに、ベクトルは高次元空間での類似性の尺度を見つけるのに役立ちます。たとえば、ベクトル間の距離を計算することで、2つのテキストの類似度やほぼ同一の画像を特定することができます。類似性と差異を定量化するこの能力は、分類、クラスタリング、推薦システムなどにとって重要です。
ベクトルデータベースは、高次元ベクトルデータを効率的に処理するために設計された特殊なストレージおよび検索システムです。ベクトルに関連する操作（たとえば、最近傍探索）を実行するなど、従来のデータベースとは異なる特性を持っています。
ベクトルデータベースの効率性は、ベクトル操作に最適化されていることによります。これらは、高次元空間に特化したインデックス技術やアルゴリズムを使用しており、従来のデータベースが苦労する「次元の呪い」に対処しています。
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# MyScaleベクトルデータベースの探索
MyScale (opens new window)は、ClickHouseデータベース上に構築されたSQLベクトルデータベースです。SQLを使用してベクトルとの対話やさまざまな操作を行うことができます。
MyScaleは、ベクトルデータの効率的なストレージ、検索、管理を容易に行うことができるため、高速な類似性検索やデータ分析が必要なAIプロジェクトに最適です。
MyScaleは安全で使いやすく設計されており、強力な共有Kubernetes (opens new window)セットアップ上で実行されます。AWSプラットフォームで完全に管理されており、ユーザーデータの安全性を重視し、個々のコンテナで顧客情報を分離し、データを見ることができる人に関しては厳しいルールがあります。データはAPIサービスコールを介してのみアクセスできます。
MyScaleでは、無料のストレージを使用して最大5百万の768次元ベクトルを保存できます。これにより、早期採用者が支払い前にデータベースの真の潜在能力を探索し評価することができます。無料ストレージを使用する場合、プレミアム顧客に提供されているほとんどのMyScaleの機能にアクセスできます。これには、最先端の最適化された検索アルゴリズムであるMSTGアルゴリズムも含まれます。これにより、より高い精度とパフォーマンスが提供されます。また、LangChainやLlamaIndexなどのAIフレームワークとMyScaleを統合することもできます。これにより、AIプロジェクトに簡単に組み込むことができ、AIツールを最大限に活用しながらコストを抑えることができます。
より大規模なデータセットでは、MyScaleはLAION 5Mデータセットで110 QPS（秒あたりのクエリ数）の向上したパフォーマンスを報告し、99.1％の再現率を達成し、平均クエリ待ち時間15msを維持しています。これにより、MyScaleを無料でこれらの高度な機能をテストして体験する絶好の機会が提供されます。
注意:
MyScaleが速度と精度の面で他のベクトルデータベースを上回ったことについての詳細な比較はこちら (opens new window)をご覧ください。
では、MyScaleを使用して無料で開発できるアプリケーションのいくつかを探索してみましょう。
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# 500万のベクトルを活用したアプリケーション開発
ベクトルデータベースの領域に新しく入ったり、アプリケーションのMVPバージョンを作成したい場合、500万のベクトルは十分すぎるほどです。特に、ディープラーニングモデルからの埋め込みを使用する場合、通常、各レコード/画像はベクトルデータベース内の単一のベクトルで表現されます。したがって、MyScaleを使用して最大5百万のレコード/画像の表現を保存することが理論的に可能です。これらの500万のベクトルを使用して、さまざまな大規模なアプリケーションのプロトタイプを作成したり、完全な小規模なアプリケーションを作成したりすることができます。
MyScaleを使用して開発できるいくつかの可能なアプリケーションを見てみましょう。
- 画像検索アプリケーション (opens new window): MyScaleの機能を使用した多目的な画像検索アプリケーションを開発することができます。このアプリケーションでは、ユーザーは説明を書いたり画像をアップロードしたりして画像を検索することができ、画像の検索プロセスが柔軟かつ迅速になります。
- レコメンデーションシステム (opens new window): OpenAIの高度なテキスト埋め込みとMyScaleの機能を統合することで、レコメンデーションシステムを開発することができます。このセットアップにより、モデルはデータのより高度な意味理解を学習し、推薦の精度と関連性を向上させることができます。このシステムは簡単にスケーリングでき、さまざまなタイプの推薦シナリオに適応することができます。
- データ分析アプリケーション (opens new window): MyScaleの無料ストレージを利用してさまざまなデータ分析アプリケーションを開発することができます。ベクトルデータの特徴とSQLを組み合わせることで、より正確かつ効率的なデータ分析を実行することができます。これにより、アプリケーションはより深い洞察と改善されたデータ処理を実現し、さまざまな分析ニーズに対応することができます。
- チャットボット (opens new window): 検索補完生成（RAG）を備えた高度なチャットボットを開発することができます。これにより、複雑で微妙な対話やパーソナライズされたチャット体験が可能なスケーラブルなチャットソリューションの作成が支援されます。
- 異常検知: 異常検知では、MyScaleを使用して効果的に異常なアクティビティを特定することができます。標準的なおよび非典型的な動作をベクトル形式に変換することで、異常を素早く効率的に検出および追跡することができます。これはシステムの整合性とパフォーマンスの維持に大きく貢献します。
これらのアプリケーションをスケールアップしたり、最初から大規模なアプリケーションを構築する予定がある場合、MyScaleは非常に競争力のある価格設定 (opens new window)を提供しています。最新のリリースされた容量最適化ポッド (opens new window)は、他のベクトルデータベースと比較して容量が2倍になり、15%のコスト削減が実現されています。
# 結論
大規模言語モデルの台頭により、ベクトルデータベースの使用は大幅に増加し、市場はさまざまなオプションで埋め尽くされています。これらのデータベースを利用するには、スクラッチから学ぶ必要があり、継続的な使用の課題もあります。さらに、スケーラビリティやコストなどの問題も抱えていることが多いです。
しかし、MyScaleはこれらの一般的な問題に対する解決策を提供しています。MyScaleを使用すると、何か新しいことを学ぶ必要はありません。SQL構文を使用して簡単に対話することができ、競合他社と比較してより高速で正確な結果を得ることができます。さらに、MyScaleはすべての開発者に無料のストレージを提供しており、次のアプリケーションの適合性を探索し評価することができます。
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