ベクトルデータベース

AIアプリケーション向けのベクトルデータベースは、2026年にRAG（Retrieval-Augmented Generation）、セマンティック検索、レコメンデーションシステムにとって不可欠なインフラストラクチャとなりました。最高のベクトルデータベース—Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate、Chroma、pgvector、Elasticsearch—は、大規模な高次元埋め込みに対する効率的な類似性検索を提供します。ベクトルデータベースを選択するには、クエリレイテンシ、インデックスタイプ（HNSW、IVF）、デプロイメントモデル（マネージド vs. セルフホスト）、コスト構造を評価する必要があります。Pineconeは最小限の運用で完全にマネージドされたソリューションとして優れており、Milvusはセルフホストデプロイメントに最大限のコントロールを提供します。QdrantはDockerのシンプルさでRustベースのパフォーマンスを提供し、pgvectorはPostgreSQLをベクトル機能で拡張します。ベクトルデータベースのパフォーマンスは、RAGアプリケーションの品質に直接影響します—遅い検索はLLMの応答時間を低下させ、コストを増加させます。LLMアプリケーションを構築するチームにとって、ベクトルデータベースの選択はモデルの選択と同じくらい重要です。 この包括的なガイドは、2026年における7つの本番環境対応ベクトルデータベースを比較し、パフォーマンス特性、アーキテクチャアプローチ、コスト構造、デプロイメントの複雑さを評価して、チームがAIアプリケーション要件に最適なベクトルデータベースを選択できるよう支援します。 TL;DR — クイック比較 データベース 最適用途 デプロイメント 開始価格 Pinecone 完全マネージド、本番アプリ クラウドのみ 無料枠あり; 有料プランは~$70/月から (ソース) Milvus 大規模セルフホスト セルフホスト + クラウド オープンソース; Zilliz Cloudマネージドオプション Qdrant 柔軟性 & ハイブリッド検索 両方 オープンソース; クラウドは$25/月から (ソース) Weaviate GraphQL API & モジュール性 両方 オープンソース; クラウド利用可能 (ソース) Chroma 高速プロトタイピング セルフホスト + クラウド オープンソース; クラウドはプライベートベータ Pgvector PostgreSQLユーザー セルフホスト 無料（PostgreSQL拡張機能） Redis Vector Search 超低レイテンシキャッシング 両方 Redis Stackに含まれる 価格は概算であり、変更される可能性があります。ベンダーのウェブサイトで確認してください。 選択時に重要なこと ベクトルデータベースの意味のある評価基準： クエリレイテンシ — 現実的な負荷下でのP95/P99レイテンシ 再現率の精度 — 正しい結果がトップkに表示される頻度 スケーラビリティ — 水平スケーリングと数十億のベクトルの処理 インデックスタイプ — 速度/メモリのトレードオフのためのHNSW、IVF、DiskANNサポート 運用オーバーヘッド — マネージド vs. セルフホストの複雑さ コスト構造 — ストレージ、コンピュート、クエリの価格モデル 1. Pinecone — ベストマネージドソリューション Pineconeは、ベクトルデータベース分野で「完全にマネージドされた」オプションとしての地位を確立しました。インフラストラクチャの複雑さを抽象化し、サーバーレス運用を提供します。 ...