これらはベクトル探索の領域で重要なツールとして機能するライブラリです。これらのライブラリは、ベクトルデータの管理と検索に役立つ機能を提供し、データ管理のこの専門分野で非常に貴重なリソースを提供します。

これは広く使用されている検索および分析エンジンであり、最近ベクトル検索機能が組み込まれています。この新機能は、その機能を強化し、ベクターデータをより効率的に処理および検索できるようにします。

これは、独自の機能セットを備えた堅牢なベクターデータベースです。インデックス作成機能で高密度ベクトルとスパースベクトルの両方をサポートしており、柔軟性と適応性が向上しています。その主な強みの1つは、従来の検索手法とAIベースの高密度ベクトル検索を組み合わせることで、両者の長所を活用したハイブリッド検索アプローチを構築できることにあります。

主にクラウドベースのPineconeは、機械学習アプリケーション向けに設計されており、GCP、AWS、Open AI、GPT-3、 GPT-3.5、GPT-4、Catgut Plus、Elasticsearch、Haystack、 その他多数。Pineconeはクローズドソースプラットフォームであり、Software as a Service（SaaS）として提供されていることに注意してください。

高度な機能を備えたPineconeは、その高度な検索機能とハイブリッド検索機能を効果的に活用して脅威を検出して対応できるサイバーセキュリティ業界に特に適しています。

これは、4つの主要な関数を持つCore-APIを持つベクターデータベースです。そのうちの1つには、メモリ内のドキュメントベクトルストアが含まれています。また、Face Transformersライブラリを使用してドキュメントをベクトル化し、機能と汎用性を強化します。
Chromaはクラウドとオンプレミスの両方で動作するように設計されており、ユーザーのニーズに応じた柔軟性を提供します。特に、オーディオ関連のアプリケーションに優れており、オーディオベースの検索エンジン、音楽レコメンドシステム、その他のオーディオ関連のユースケースに最適です。

これは、組み込みモジュールまたはカスタムモジュールのいずれかを使用してコンテンツをベクトル化できる汎用性の高いベクターデータベースであり、特定のニーズに基づいた柔軟性を提供します。フルマネージド型とセルフホスティング型の両方のソリューションを提供し、さまざまな導入設定に対応します。

Weaviateの主な機能の1つは、ベクトルとオブジェクトの両方を格納できることで、データ処理機能が強化されていることです。ERPシステムのセマンティック検索やデータ分類など、さまざまなアプリケーションに広く使用されています。電子商取引分野では、検索および推薦エンジンを強化しています。Weaviateは、画像検索、異常検出、自動データ調和、サイバーセキュリティの脅威分析にも使用され、複数のドメインにわたるその汎用性を示しています。

Redisは、高速なインメモリストレージで知られている高性能ベクトルデータベースで、読み取り/書き込み処理のレイテンシが低くなります。そのため、迅速なデータアクセスが必要なレコメンドシステム、検索エンジン、データ分析アプリケーションに最適です。

Redisは、リスト、セット、ソートされたセットなど、ベクトルのさまざまなデータ構造をサポートしています。また、ベクトル間の距離の計算や交差と結合の検索などのベクトル操作も提供します。これらの機能は、類似性検索、クラスタリング、およびコンテンツベースのレコメンドシステムで特に役立ちます。

スケーラビリティと可用性の面では、Redisは高スループットワークロードの処理に優れ、データレプリケーションを提供します。また、従来のリレーショナルデータベース（RDBMS）を含む他のデータタイプともうまく統合できます。
Redisには、リアルタイム更新のためのパブリッシュ/サブスクライブ(Pub/Sub)機能が含まれています。これは、リアルタイムベクトルを管理するのに役立ちます。さらに、Redisは軽量で使いやすく、ベクトルデータを管理するためのユーザーフレンドリーな解決策になっています。

MongoDBと同様に、ドキュメントストアのようなAPIを提供する汎用性の高いベクターデータベースです。多種多様なデータ型をサポートしているため、データサイエンスや機械学習の分野で人気があります。

Milvusのユニークな機能の1つは、検索に使用するベクトルの種類を実行時に指定できるマルチベクトル化機能です。さらに、Faissのような他のライブラリの上にあるライブラリKnowwhereを利用して、クエリとベクトル検索アルゴリズム間の通信を管理します。

Milvusは、PyTorchおよびTensorFlowとの互換性により、機械学習ワークフローとのシームレスな統合も提供します。これにより、eコマース、画像およびビデオ分析、オブジェクト認識、画像類似性検索、コンテンツベースの画像検索など、さまざまなアプリケーションに適した優れたツールになります。自然言語処理の分野では、ミルヴァスは文書のクラスタリング、意味検索、質問応答システムに使われている。

この解決策では、解決策検証用にmilvusを選択しました。パフォーマンスについては、milvusとpostgres（pgvecto.rs）の両方を使用しました。

このセクションでは、Milvusアーキテクチャで使用されるより高いレバーコンポーネントとサービスを提供します。
*アクセス層–ステートレスプロキシのグループで構成され、システムおよびエンドポイントの最前面層として機能します。
*コーディネータサービス–作業者ノードにタスクを割り当て、システムの頭脳として機能します。ルートコード、データコード、クエリコードの3つのコーディネータタイプがあります。
*ワーカーノード:コーディネータサービスの指示に従い、ユーザートリガー型DML/DDLを実行commands.itには、クエリノード、データノード、インデックスノードの3種類のワーカーノードがあります。
*ストレージ：データの永続性を管理します。メタストレージ、ログブローカー、オブジェクトストレージで構成されます。ONTAPやStorageGRIDなどのNetAppストレージは、顧客データとベクターデータベースデータの両方について、オブジェクトストレージとファイルベースストレージをMilvusに提供します。