What is Vearch?
AIアプリケーションの開発では、大量の埋め込みベクトルを扱うことがよくあります。これらの大規模データセット内で、最も類似したベクトルを迅速かつ確実に検索することは、大きな課題となります。Vearchは、この問題に特化して設計されたクラウドネイティブな分散型ベクトルデータベースであり、AIプロジェクトにおける効率的な類似性検索のための堅牢な基盤を提供します。大規模なベクトルデータの管理とクエリを支援し、複雑なクエリをサポートしながら、ニーズに合わせて容易に拡張できます。
主な機能
🔍 ハイブリッド検索の実行： ベクトル類似性検索と従来のスカラーフィルタリングを単一のクエリで組み合わせることができます。これにより、ベクトルの近さだけでなく、特定のメタデータ属性に基づいて結果を取得できるため、より正確で関連性の高い結果が得られます。
⚡ 高性能な検索を実現： 数百万、さらには数十億ものベクトルオブジェクトを検索し、ミリ秒単位で結果を取得できます。Vearchは、Faissをベースに構築されたGammaエンジンを利用しており、リアルタイムアプリケーションに不可欠な低遅延インデックス作成と検索に最適化されています。
📈 シームレスかつ信頼性の高い拡張： 分散型アーキテクチャ上に構築されたVearchは、エラスティックなスケーリングを通じて、増大するデータセットとクエリ負荷に対応します。Raftコンセンサスを使用したデータレプリケーションにより、高可用性と耐障害性が確保され、障害からアプリケーションを保護します。
実践的な応用
AIフレームワークのメモリバックエンド： Vearchを一般的なAI開発フレームワークと直接統合します。Langchain、LlamaIndex、Langchaingo、またはLangChain4jのベクトルストアとして使用して、検索拡張生成（RAG）、セマンティック検索、または会話型AIを含むアプリケーションを構築し、埋め込みメモリの管理プロセスを簡素化します。
大規模なビジュアル検索： 高度な画像検索システムを実装します。実際のシナリオで示されているように、Vearchは視覚的な類似性に基づいて数十億の画像をインデックス化して検索できます。Vearchを画像特徴抽出ツールと組み合わせることで、eコマース、コンテンツモデレーション、またはデジタルアセット管理向けの強力なビジュアル検索エンジンを構築できます。
セマンティック検索の強化： アプリケーションにおけるキーワードマッチングを超越します。テキスト埋め込みをVearchに保存して、ユーザーがセマンティックな意味とコンテキストに基づいて検索できるようにすることで、ナレッジベース、ドキュメント検索システム、またはカスタマーサポートプラットフォームで、より直感的で正確な検索エクスペリエンスを実現します。
Vearchのアーキテクチャ概要
Vearchの基盤となる構造に関心のある方のために、Vearchは主に3つのコンポーネントで構成されています。
Master： クラスタのメタデータ、スキーマ定義を管理し、システム全体のリソースを調整します。
Router： データ操作（upsert、delete、search、query）のためのRESTful APIを公開し、適切なパーティションへのリクエストルーティングを処理し、結果をマージします。
PartitionServer (PS)： データパーティションを格納し、ベクトルデータとスカラーデータの両方を管理します。コアのGammaエンジンを使用してインデックス作成と検索を処理し、整合性と信頼性のためにRaftを介したデータレプリケーションを保証します。
Vearchを始めましょう
Vearchは柔軟なデプロイメントを提供します。
Kubernetes： Helmチャートを使用して完全なクラスタをデプロイします。
Docker Compose： テストまたは開発のために、スタンドアロンまたはクラスタモードを迅速にセットアップします。
Docker Image： 公式コンテナイメージを使用してVearchを直接実行します。
Source Code： カスタムビルドのために、ソースから直接コンパイルしてデプロイします。
PythonおよびGo用のSDKが利用可能であり、Javaのサポートも現在開発中であるため、既存のアプリケーションに簡単に統合できます。
まとめ
ベクトル埋め込みに対する高速、正確、かつスケーラブルな類似性検索に依存するAIアプリケーションの構築に取り組んでいる場合、Vearchは専用の高性能ソリューションを提供します。そのハイブリッド検索機能は、信頼性の高い分散アーキテクチャと標準のAIツールとの統合と組み合わされ、洗練されたベクトル検索をプロジェクトに組み込みたい開発者にとって強力な選択肢となります。
More information on Vearch
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Vearch was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-01.
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