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# ベクトルデータベースの比較
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AWS は、個々のベクトルデータベースからフルマネージドサービスである Amazon Bedrock ナレッジベースまで、ベクトル検索機能を実装するための複数のアプローチを提供します。これらのオプションを評価する際、組織はアーキテクチャ、スケーラビリティ、統合機能、パフォーマンス特性、セキュリティ機能など、さまざまな側面を考慮する必要があります。

## 個々のベクトルデータベース
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次の表は、アーキテクチャ、スケーリング機能、データソース統合、パフォーマンス特性に焦点を当てた、個々の AWS ベクトルデータベースソリューションの主な機能の概要を示しています。


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| **機能** | **Amazon Kendra** | **Amazon OpenSearch Service** | **pgvector を使用した Amazon RDS for PostgreSQLwith ** | ** Amazon DocumentDB** | **Amazon MemoryDB** | **Amazon Neptune Analytics** | **Amazon S3 Vectors** | 
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| 主なユースケース | エンタープライズ検索と RAG | 分散検索と分析 | ベクトルをサポートするリレーショナル DB | ベクトル検索を使用したドキュメント DB | リアルタイムインメモリベクトル検索 | ベクトル検索によるグラフ分析 | コスト最適化ベクトルストレージ | 
| アーキテクチャ | フルマネージド型 | 分散クラスター | リレーショナルデータベース | ドキュメント指向 | インメモリデータベース | グラフ分析エンジン | サーバーレスオブジェクトストレージ | 
| データモデル | ドキュメントベース | JSON ドキュメント | リレーショナルテーブル | JSON ドキュメント | JSON を使用したキーと値 | プロパティグラフ | オブジェクトストレージ | 
| ベクトルディメンション | 自動管理 | 最大 16,000 | 設定可能 | 最大 2,000 (インデックス付き）、16,000 (インデックスなし) | 最大 32,768 | 設定可能 | 最大 4,096 | 
| インデックス作成方法 | 自動 | HNSW、IVF | HNSW、IVFFlat | HNSW、IVFFlat | HNSW | ネイティブグラフとベクトル | 自動 | 
| 距離メトリクス | 自動 | コサイン、ユークリッド、ドット製品 | コサイン、ユークリッド、内部製品 | コサイン、ユークリッド、ドット製品 | コサイン、ユークリッド、内部製品 | コサイン、ユークリッド語 | コサイン、ユークリッド語 | 
| クエリレイテンシー | 1 秒未満 | Sub-10 (GPU アクセラレーション) | 10～100 ミリ秒 | ミリ秒 | ミリ秒未満 | 1 秒未満 | Sub-100  | 
| スケーリングモデル | 自動 | 水平 (ノードの追加) | 垂直レプリカとリードレプリカ | 水平 (インスタンスの追加) | 垂直およびレプリカ | 自動 | 自動 (サーバーレス) | 
| 最大ベクトル | マネージド | 数十億 (クラスター依存) | 百万 (インスタンス依存) | コレクションあたりの数百万 | データベースあたり 100 万 | 数十億 | インデックスあたり 20 億、バケットあたり 10,000 インデックス | 
| スループット | 高 | 非常に高い (数千の QPS) | 中 | 高 | 非常に高い (1 日あたり数百万件のリクエスト) | 高 | 中 (低頻度クエリに最適化) | 
| データ耐久性 | 99.999999999% (11 9s) | レプリカで設定可能 | 99.99% (マルチ AZ) | 99.99% (マルチ AZ) | 99.99% (マルチ AZ) | 99.99% | 99.999999999% (11 9s) | 
| 整合性モデル | 結果 | 結果 (設定可能) | 強力 (ACID) | 結果 | 強力 | 強力 | 強力 | 
| その他の機能 | 40 個以上のデータコネクタ、NLP | 全文検索、分析、ダッシュボード | SQL クエリ、ACID トランザクション | MongoDB API の互換性 | Redis API の互換性、キャッシュ | グラフアルゴリズム、トラバーサル | Amazon S3 統合、ライフサイクルポリシー | 
| 料金モデル | クエリとストレージあたりの支払い | インスタンス時間とストレージ | インスタンス時間とストレージ | インスタンス時間とストレージ | インスタンス時間とストレージ | キャパシティーユニットとストレージ | ストレージ、クエリ、データ転送 | 
| コスト最適化 | 使用状況ベース | リザーブドインスタンス、自動スケーリング | リザーブドインスタンス、Aurora Serverless | リザーブドインスタンス | リザーブドインスタンス | Auto-scaling | 特殊な DBs節約 | 
| 次の用途に適しています | 最小限のセットアップでエンタープライズ検索 | 高スループット、低レイテンシーのクエリ | ハイブリッド SQL およびベクトルワークロード | ベクトルを必要とする MongoDB 互換アプリケーション | 超低レイテンシーのリアルタイムアプリケーション | GraphRAG グラフとナレッジグラフ | 長期で費用対効果の高いストレージ | 
| 理想的なクエリパターン | 頻繁なエンタープライズ検索 | 高頻度リアルタイムクエリ | SQL クエリとベクトルクエリの混在 | セマンティック検索を使用したドキュメントクエリ | 1 日あたり数百万のリクエスト | ベクトル検索を使用したグラフトラバーサル | 低頻度のクエリ (分～時間) | 
| セットアップの複雑さ | 低 (フルマネージド) | 中 (クラスター設定) | 中 (拡張設定) | 中 (クラスター設定) | 中 (クラスター設定) | 低 (フルマネージド) | 低 (サーバーレス) | 
| チームの専門知識が必要 | Minimal | OpenSearch または Elasticsearch | PostgreSQL、SQL | MongoDB | Redis | グラフデータベース | Amazon S3、基本的なベクトルの概念 | 

## マネージドサービス – Amazon Bedrock ナレッジベース
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Amazon Bedrock ナレッジベースは、複数のベクトルストレージオプションを備えたフルマネージドソリューションを提供します。次の表は、これらのストレージオプションを比較したものです。


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| **機能** | **pgvector PostgreSQLwith ** | **Neptune 分析** | **OpenSearch Service サーバーレス** | **Amazon S3 ベクトル** | **Pinecone** | **RedisEnterprise クラウド** | 
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| 主なユースケース | ベクトル RAG を使用したリレーショナル DB | GraphRAG のグラフベースのベクトル検索 | ナレッジ管理 RAG | コスト最適化ベクトル RAG | 高性能ベクトル検索 | インメモリベクトル検索 | 
| アーキテクチャ | フルマネージドリレーショナル | 完全マネージド型グラフ分析 | フルマネージドサーバーレス | サーバーレスオブジェクトストレージ | フルマネージドハイブリッドクラウド | 完全マネージド型インメモリ | 
| データモデル | リレーショナルテーブル | プロパティグラフ | JSON ドキュメント | オブジェクトストレージ | 専用ベクトル | ベクトルを含むキー値 | 
| ベクトルストレージ | pgvector 拡張機能経由 | ネイティブグラフベクトル | OpenSearch エンジン経由 | ネイティブ Amazon S3 ベクトルストレージ | ネイティブベクトルデータベース | インメモリベクトル | 
| Amazon Bedrock の統合 | ネイティブ | ネイティブ | ネイティブ | ネイティブ | ネイティブ | ネイティブ | 
| 自動取り込み | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | 
| 自動ベクトル化 | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | はい (Amazon Bedrock 経由) | 
| スケーリング | Auto Scaling (Aurora サーバーレス) | 自動グラフスケーリング | 自動サーバーレス | 自動 (数十億のベクトル) | Auto Scaling ポッド | Auto Scaling クラスター | 
| クエリパフォーマンス | リレーショナルまたはベクトルの場合は高 | グラフベクトルの高 | 高 | 中 (100 ミリ秒以上のレイテンシー) | 非常に高い | 非常に高い | 
| 最大ベクトル | 百万 (インスタンス依存) | 数十億 | 数十億 | インデックスあたり 20 億 | 数十億 | 百万 (メモリ依存) | 
| その他の機能 | SQL クエリ、ACID トランザクション | グラフアルゴリズム、トラバーサル | 全文検索、分析 | Amazon S3 ライフサイクル、階層化 | メタデータフィルタリング、名前空間 | Redis データ構造、キャッシュ | 
| コスト最適化 | 中程度 (Aurora サーバーレス) | 中程度 (キャパシティーユニット) | 高 (サーバーレス、pay-per-use制) | 非常に高い (最大 90% の節約) | 中程度 (ポッドベースの料金) | 低 (インメモリプレミアム) | 
| 次の用途に適しています | ハイブリッド SQL/ベクトルワークロード | 接続されたナレッジグラフ | ベクトル検索を使用した全文 | 長期、低頻度のアクセスベクトル | 大規模なリアルタイムベクトル検索 | 超低レイテンシーのニーズ | 
| 理想的なクエリパターン | SQL クエリとベクトルクエリの混在 | ベクトルを使用したグラフトラバーサル | 分析による頻繁な検索 | 取得頻度が低い (分から時間) | 高頻度リアルタイムクエリ | 1 秒あたり数百万のリクエスト | 
| Amazon Bedrock でのセットアップ | Simple (Amazon Bedrock によって管理) | Simple (Amazon Bedrock によって管理) | Simple (Amazon Bedrock によって管理) | Simple (Amazon Bedrock によって管理) | Simple (Amazon Bedrock によって管理) | Simple (Amazon Bedrock によって管理) | 
| データレジデンシー | AWS リージョン | AWS リージョン | AWS リージョン | AWS リージョン | マルチクラウド (AWS その他) | マルチクラウド (AWS その他) | 
| 料金モデル | インスタンス時間とストレージ | キャパシティーユニットとストレージ | コンピューティングとストレージ (サーバーレス) | ストレージ、クエリ、転送 | ポッド時間とストレージ | ノード時間とストレージ | 

## 個々のオプションとマネージドオプションの選択
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| **考慮事項** | **個々のベクトル DB を選択する** | **Amazon Bedrock ナレッジベースを選択する (マネージド)** | 
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| RAG の実装 | RAG パイプラインを完全に制御したい | 最小限のセットアップでフルマネージド RAG が必要 | 
| カスタマイズ | カスタム取得ロジックと前処理が必要です | ニーズを満たす標準 RAG パターン | 
| 既存のインフラストラクチャ | データベースが既にデプロイされている | 新しく開始する場合、または管理を簡素化したい場合 | 
| チームに関する専門知識 | チームにデータベース管理の専門知識がある | インフラストラクチャではなくアプリケーションロジックに集中したい | 
| 統合の複雑さ | 既存のシステムとの深い統合が必要 | Amazon Bedrock モデルとの迅速な統合が必要 | 
| 運用オーバーヘッド | データベースオペレーションを管理できます | オペレーション AWS を処理する場合 | 
| コスト構造 | データベースの直接料金が望ましい | Amazon Bedrock の統一された料金が望ましい | 
| 市場投入までの時間 | カスタム実装の時間がある | 迅速なデプロイが必要 |