RAG用ベクター ストアの比較

正しいベクトルストアを選択することで、RAGアプリケーションの性能、コスト、拡張性が大きく左右されます。この包括的な比較では、2024年～2025年の最も人気のあるオプションをカバーしています。

ベクトルストアとは、なぜRAGが必要なのか

ベクトルストアとは、高次元の埋め込みベクトルを保存およびクエリするための専用データベースです。 Retrieval Augmented Generation（RAG）システムにおいて、ベクトルストアは知識の基盤として機能し、文脈に応じたドキュメントの検索を可能にします。

RAGパイプラインを構築する際、ドキュメントはOpenAIのtext-embedding-3-smallや、BGEやE5などのオープンソースの代替手段によって、埋め込み（密な数値ベクトル）に変換されます。最先端の多言語性能を必要とする場合は、Qwen3の埋め込みと再ランカーモデルがOllamaとローカルデプロイで優れた統合を提供します。多言語およびマルチモーダルアプリケーションでは、クロスモーダル埋め込みがテキスト、画像、音声などの異なるデータタイプを統一された表現空間に橋渡しします。これらの埋め込みは意味的な意味を捉え、キーワードの正確な一致ではなく意味によってドキュメントを検索できます。

ベクトルストアは以下の処理を担当します：

• 数十万から数十億のベクトルの保存
• 高速な近似最近隣（ANN）検索のためのインデックス作成
• メタデータによるフィルタリングで検索範囲を絞り込む
• CRUD操作で知識ベースを維持

関連するドキュメントを取得した後、埋め込みモデルによる再ランキングにより、より洗練された類似性測定を使って候補を再評価することで、検索の品質をさらに向上させることができます。

速い比較表

ベクトルストアの詳細な分析

Pinecone — マネージドリーダー

Pineconeは、機械学習アプリケーションのために特別に構築された完全なマネージドベクトルデータベースです。

from pinecone import Pinecone

pc = Pinecone(api_key="YOUR_API_KEY")
index = pc.Index("my-rag-index")

# ベクトルの挿入
index.upsert(vectors=[
    {"id": "doc1", "values": embedding, "metadata": {"source": "wiki"}}
])

# メタデータフィルタリング付きのクエリ
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

長所:

• インフラストラクチャの管理不要
• すばらしいドキュメントとSDKサポート
• サーバーレス層でのクエリごとの料金体系
• 高速なクエリ遅延（P99で約50ms）

短所:

• クラウド専用（セルフホスト不可）
• 使用量に応じてコストが増加
• ベンダー依存の懸念

最適な用途: プロダクションへの迅速な導入と運用の簡易性を重視するチーム。

Chroma — 開発者人気No.1

Chromaは「AIネイティブのオープンソース埋め込みデータベース」として位置づけられています。LangChainやLlamaIndexとのシームレスな統合により、そのシンプルさで人気があります。

import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my-docs")

# 自動埋め込み付きのドキュメントの追加
collection.add(
    documents=["Doc content here", "Another doc"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# クエリ
results = collection.query(
    query_texts=["semantic search query"],
    n_results=5
)

長所:

• とてもシンプルなAPI
• 内蔵の埋め込みサポート
• 埋め込み（メモリ内）またはクライアント-サーバーで動作
• LangChain/LlamaIndexとの第一級の統合

短所:

• 非常に大きなデータセットにはスケーラビリティが限られる
• エンタープライズ機能が少ない
• 埋め込みモードでは永続性が難しい

最適な用途: プロトタイピング、小～中規模プロジェクト、Python中心のチーム。

Weaviate — ハイブリッド検索のチャンピオン

Weaviateはベクトル検索とキーワード（BM25）検索を組み合わせ、GraphQL APIを提供します。ハイブリッド検索により検索品質が向上するシナリオに最適です。

import weaviate

client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# ベクトル化機能付きのスキーマ作成
client.schema.create_class({
    "class": "Document",
    "vectorizer": "text2vec-openai",
    "properties": [{"name": "content", "dataType": ["text"]}]
})

# ハイブリッド検索（ベクトル＋キーワード）
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="RAG architecture", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

長所:

• ネイティブなハイブリッド検索（alphaパラメータでベクトル/キーワードをバランス）
• 内蔵のベクトル化モジュール
• GraphQLクエリ言語
• マルチテナントサポート

短所:

• 運用の複雑さが高め
• 学習曲線が急
• リソースが重い

最適な用途: ハイブリッド検索とGraphQL APIが必要なプロダクションアプリケーション。

Milvus — エンタープライズスケール

Milvusは数十億スケールのベクトル類似性検索のために設計されています。エンタープライズデプロイメントで大規模なスケールが必要な場合の最適な選択です。

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# スキーマの定義
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1536)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection("documents", schema)

# 挿入と検索
collection.insert([[1, 2, 3], [embedding1, embedding2, embedding3]])
collection.search(
    data=[query_embedding],
    anns_field="embedding",
    param={"metric_type": "COSINE", "params": {"nprobe": 10}},
    limit=5
)

長所:

• 数十億ベクトルスケールで実証済み
• 複数のインデックスタイプ（IVF、HNSW、DiskANN）
• GPU加速サポート
• 活発なエンタープライズコミュニティ（Zilliz Cloud）

短所:

• 複雑なデプロイメント（etcd、MinIOが必要）
• 小規模なプロジェクトには過剰
• 運用のオーバーヘッドが高い

最適な用途: 大規模なエンタープライズデプロイメントおよびDevOpsの能力があるチーム。

Qdrant — パフォーマンスとフィルタリングの融合

QdrantはRustで書かれており、優れたパフォーマンスと豊富なメタデータフィルタリング機能を提供します。RAGのプロダクションでますます人気があります。

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct

client = QdrantClient("localhost", port=6333)

# コレクションの作成
client.create_collection(
    collection_name="documents",
    vectors_config=VectorParams(size=153链, distance=Distance.COSINE)
)

# リッチペイロード付きの挿入
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"category": "tech", "date": "2024-01"})
    ]
)

# 複雑なフィルタリング付きの検索
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]},
    limit=5
)

長所:

• 非常に優れたクエリパフォーマンス（Rust）
• ネストされた条件付きの豊富なフィルタリング
• メモリ効率の良いクォンタイズ
• 特徴とシンプルさの良いバランス

短所:

• Pinecone/Weaviateよりエコシステムが小さい
• クラウドオファリングは新しい

最適な用途: 複雑なフィルタリング要件が必要なチーム。

FAISS — 研究用のワークホース

FAISS（Facebook AI Similarity Search）はライブラリであり、データベースではありません。多くのベクトルDBがこのライブラリに基づいて構築されています。

import faiss
import numpy as np

# インデックスの作成
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # 内積類似性

# ベクトルの追加
vectors = np.array(embeddings).astype('float32')
index.add(vectors)

# 検索
D, I = index.search(query_embedding.reshape(1, -1), k=5)

長所:

• メモリ内検索が非常に高速
• 複数のインデックスタイプ（Flat、IVF、HNSW、PQ）
• GPUサポート
• ネットワークオーバーヘッドなし

短所:

• 永続性がない（手動で保存/読み込みが必要）
• メタデータフィルタリングなし
• CRUDなし（更新にはインデックスの再構築が必要）
• 単一ノードのみ

最適な用途: 研究、プロトタイピング、およびベクトルがメモリに収まるシナリオ。

pgvector — PostgreSQLネイティブ

pgvectorはPostgreSQLにベクトル類似性検索を追加します。既存のPostgreSQLインフラストラクチャをベクトルに活用できます。

従来のデータベース（例：PostgreSQL）でベクトル検索は可能ですか？ 完全に可能です—pgvectorにより、これは実現可能で実用的です。

-- 拡張機能の有効化
CREATE EXTENSION vector;

-- ベクトル列を持つテーブルの作成
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- HNSWインデックスの作成
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- 類似性検索
SELECT id, content, embedding <=> '[0.1, 0.2, ...]' AS distance
FROM documents
WHERE category = 'tech'
ORDER BY distance
LIMIT 5;

長所:

• 既存のPostgreSQLスキル/インフラを活用
• ベクターとACIDトランザクション
• 関係クエリとベクトル検索の組み合わせ
• 新しいデータベースを運用する必要なし

短所:

• 専用DBと比較してパフォーマンスの上限
• PostgreSQLエコシステムに限定
• インデックスの作成が遅い

最適な用途: PostgreSQLを使用しているチームでベクターをインフラを新たに構築せずに活用したい場合。

適切なベクトルストアの選択

決定フレームワーク

以下のような質問から始めましょう：

1. あなたのスケールは？

   • < 100Kベクトル → Chroma、pgvector、FAISS
   • 100K - 10Mベクトル → Qdrant、Weaviate、Pinecone

   • 10Mベクトル → Milvus、Pinecone、Qdrant

2. セルフホストまたはマネージド？

   • マネージド → Pinecone、Zilliz（Milvus）、Weaviate Cloud
   • セルフホスト → Qdrant、Milvus、Chroma、Weaviate

3. ハイブリッド検索が必要？

   • はい → Weaviate、Elasticsearch
   • いいえ → どのオプションでも可能

4. フィルタリングの複雑さは？

   • 簡単 → Chroma、Pinecone
   • 複雑なネストフィルタ → Qdrant、Weaviate

5. FAISSと専用ベクトルデータベースの違いは？ 永続性、分散検索、またはプロダクション機能が必要な場合はデータベースを選択。FAISSは埋め込み研究のシナリオに最適です。

一般的なRAGアーキテクチャパターン

プロダクションシステムでは、高度なRAGバリエーション、例えばLongRAG（拡張コンテキスト）、Self-RAG（自己反省機能）、GraphRAG（知識グラフを使用したより洗練された検索戦略）を考慮してください。

パターン1: Chromaを使用したシンプルなRAG

ドキュメント → 埋め込み → Chroma → LangChain → LLM

MVPや内部ツールに最適です。

パターン2: Qdrantを使用したプロダクションRAG

ドキュメント → 埋め込み → Qdrant（セルフホスト）
                           ↓
                      FastAPI → LLM

コスト意識の高いプロダクションデプロイメントに最適です。

パターン3: Pineconeを使用したエンタープライズRAG

ドキュメント → 埋め込み → Pinecone（マネージド）
                           ↓
                      あなたのアプリ → LLM

信頼性をコストよりも重視するチームに最適です。

LLMをRAGパイプラインに統合する際、構造化された出力技術を使用して、OllamaとQwen3でLLMから一貫した、パース可能な応答を取得し、取得した情報を抽出および処理するのに役立ちます。

パフォーマンスベンチマーク

現実的なパフォーマンスはデータセット、クエリ、ハードウェアによって異なります。一般的な観察：

注: Pineconeの遅延にはネットワークオーバーヘッドが含まれます。他のものはローカルです。

マイグレーションの考慮点

RAGプロジェクトでChromaとWeaviateのどちらを選ぶべきか？ マイグレーションのパスも考慮してください：

• Chroma → プロダクション: 埋め込みをエクスポートし、Qdrant/Pineconeに再インポート
• pgvector → 専用: COPYを使用してエクスポート、変換、ロード
• FAISS → データベース: インデックスを保存し、ターゲットDBにベクトルをロード

ほとんどのフレームワーク（LangChain、LlamaIndex）はベクトルストアを抽象化し、アプリケーションレイヤーでのマイグレーションを容易にします。

コスト比較

マネージドオプション（月額、1Mベクトル、10Kクエリ/日）:

• Pinecone Serverless: ~50～100ドル
• Pinecone Standard: ~70～150ドル
• Weaviate Cloud: ~25～100ドル
• Zilliz Cloud: ~50～200ドル

セルフホスト（インフラストラクチャコスト）:

• 小型VM（4GB RAM）: 20～40ドル/月
• 中型VM（16GB RAM）: 80～150ドル/月
• クラスタ: 200ドル以上/月

有用なリンク

• Pineconeドキュメンテーション
• Chroma GitHub
• Weaviateドキュメンテーション
• Milvusドキュメンテーション
• Qdrantドキュメンテーション
• FAISS Wiki
• pgvector GitHub
• LangChainベクトルストア
• LlamaIndexベクトルストアガイド
• LLM構造化出力: Ollama、Qwen3とPythonまたはGo
• 高度なRAG: LongRAG、Self-RAG、GraphRAGの説明
• 埋め込みモデルによる再ランキング
• Qwen3の埋め込みと再ランカーモデル: Ollamaでの最先端パフォーマンス
• クロスモーダル埋め込み: AIモダリティの橋渡し