Weaviate

Weaviateとは?

Weaviateは、構造化データオブジェクトと高次元ベクトル埋め込みの両方を保存するために特別に設計された、オープンソースのクラウドネイティブなベクトルデータベースです。その アーキテクチャは、特殊なインデックス構造と分散コンピューティングサポートを通じて、高度なセマンティック検索、ハイブリッド検索機能、および大規模なAI/MLアプリケーションを可能にします。

このプラットフォームは3つの特徴的な特性を組み合わせています:透明性とコミュニティイノベーションを促進するBSD-3-Clauseライセンスの下でのオープンソース開発、Kubernetes、パブリッククラウド、またはオンプレミスインフラストラクチャ全体で分散型で回復力のあるデプロイメントを可能にするクラウドネイティブ設計、そして単一のデータベースシステム内で強力な類似性検索とセマンティック検索を可能にする従来のオブジェクトプロパティと対応するベクトル表現の統合ストレージです。

Weaviateは、大規模な効率的な類似性検索を必要とする検索拡張生成(RAG)、レコメンデーションシステム、チャットボット、セマンティック検索エンジン、およびインテリジェントなデータ発見プラットフォームのためのインフラストラクチャを提供することで、現代のAIアプリケーションにおける根本的な課題に対処します。

コア技術概念

ベクトル埋め込みの基礎

ベクトル埋め込みは、テキスト、画像、音声などの非構造化データからセマンティックな意味を捉えるために機械学習モデルによって生成される、通常数百から数千の浮動小数点数を含む高次元数値配列です。例えば、「人工知能データベース」というフレーズは、[0.12, -0.98, 1.54, ...]のような768次元ベクトルになる可能性があります。

Weaviateでは、オブジェクトはベクトル埋め込みと共に保存されるデータエントリ(ドキュメント、画像、製品)を表します。このペアリングにより、クエリが正確なキーワードマッチではなく意味に基づいて類似アイテムを見つけるセマンティック検索が可能になり、検索の関連性とユーザーエクスペリエンスが劇的に向上します。

ベクトルインデックスシステム

Weaviateは、数十億のベクトル全体で高速な類似性検索を可能にする特殊なインデックス構造を採用しています:

フラットインデックス:
小規模データセットやマルチテナントシナリオに適したシンプルな順次ストレージ。線形時間複雑度で正確な検索を提供し、データセットサイズが許容可能なクエリ時間を可能にする場合に適しています。

HNSWインデックス(階層的ナビゲート可能スモールワールド):
対数検索複雑度を持つグラフベースの構造で、大規模な高速近似最近傍(ANN)クエリに最適化されています。HNSWは、エンタープライズデプロイメントのための速度、精度、メモリ効率のバランスを取る本番標準を表します。

ダイナミックインデックス:
データ量が設定されたしきい値を超えて成長すると、自動的にフラットからHNSWに移行し、データセットライフサイクル全体で取り込み速度とクエリパフォーマンスの両方を最適化します。

圧縮オプション:
プロダクト量子化(PQ)、スカラー量子化(SQ)、バイナリ量子化(BQ)は、許容可能な精度を維持しながらメモリ要件を劇的に削減し、コモディティハードウェア上での数十億ベクトルのデプロイメントを可能にします。

分散アーキテクチャ

シャーディング:
コレクションは複数のシャードに分割され、それぞれが専用のベクトルインデックスとオブジェクトストアを持ち、水平スケーリングと回復力のためにクラスターノード全体に分散されます。シャーディングにより、複数のサーバーにまたがる単一の論理データベースが可能になり、ストレージ容量と計算能力が倍増します。

レプリケーション:
シャードの冗長コピーを作成し、高可用性とフォールトトレランスを確保します。Weaviateは、データに対してリーダーレスで最終的に一貫性のあるレプリケーションを実装し、メタデータにはRaftコンセンサスを使用して、地理的地域全体での堅牢な分散デプロイメントをサポートします。

水平スケーリング:
クラスターにノードを追加することで、アプリケーションレベルの変更やダウンタイムなしに容量を線形に増加させます。

主要プラットフォーム機能

セマンティック検索:
キーワードマッチングではなく、学習されたベクトル埋め込みを使用して意味によってデータを取得し、自然言語クエリの関連性を劇的に向上させます。

ハイブリッド検索:
単一のクエリでベクトル類似性と従来のキーワード検索(BM25、ブール論理)を組み合わせ、セマンティック理解と正確な用語マッチングの両方を最適化します。

RAGサポート:
大規模言語モデルに事実に基づいた最新の知識を提供するベクトルストアバックエンドとして機能し、AI応答を権威あるデータソースに基づかせます。

マルチテナンシー:
単一クラスター内でテナント(顧客、チーム、プロジェクト)全体でデータと計算を分離し、厳格な分離を伴う効率的なリソース共有を可能にします。

スケーラビリティ:
水平シャーディング、クラスタリング、レプリケーションは、数千から数十億のベクトルのデータセットを線形パフォーマンススケーリングでサポートします。

モデル統合:
OpenAI、Anthropic、Cohere、HuggingFace、Google、AWS、NVIDIAを含む15以上のMLプロバイダーの標準サポートにより、シームレスな埋め込み生成が可能です。

エージェントAI:
推論、ワークフロー実行、動的意思決定機能を必要とする自律エージェントアプリケーションの基盤。

エンタープライズセキュリティ:
ロールベースアクセス制御(RBAC)、保存時および転送時の暗号化、包括的な監査ログ、SOC 2およびHIPAAコンプライアンス。

デプロイメントの柔軟性:
セルフホスト、マネージドクラウドサービス(Weaviate Cloud)、Kubernetes、またはPython/JavaScript/TypeScriptアプリケーションへの組み込み。

技術的詳細

ベクトル類似性検索

Weaviateは、数十億ベクトルのデータセット全体でサブ秒のクエリを可能にする近似最近傍(ANN)アルゴリズムを実装しています:

HNSWアルゴリズム:
ノードがベクトルを表し、エッジが類似ベクトルを接続する多層グラフを構築します。検索は粗いレイヤーから細かいレイヤーへナビゲートし、徹底的な比較なしに効率的に最近傍を見つけます。

距離メトリクス:
異なる埋め込みタイプとユースケース全体での柔軟性のために、コサイン類似度、ユークリッド距離、ドット積をサポートします。

クエリ最適化:
インテリジェントなクエリプランニング、インデックス統計、キャッシング戦略により、スループットを最大化しながらレイテンシを最小化します。

ハイブリッド検索実装

BM25キーワード検索とベクトル類似性をマージし、「2024年に公開された機械学習に関するドキュメントを見つける」のようなクエリを可能にし、セマンティック理解と正確な属性マッチングを組み合わせます。設定可能な重み付け(alphaパラメータ)により、最適な結果のためにセマンティックおよび語彙的関連性のバランスを取ります。

マルチテナンシーアーキテクチャ

各テナントは、厳格なデータ分離を伴う分離されたシャードまたはシャードグループを受け取ります。SaaSプロバイダー、エンタープライズ、プラットフォームが、セキュリティ境界とリソース割り当てを維持しながら、統合インフラストラクチャから複数の顧客または部門にサービスを提供できるようにします。

モデルプロバイダー統合

主要なAIプロバイダー(OpenAI、Anthropic(Claude)、AWS(Bedrock)、Cohere、HuggingFace、Google(Vertex AI)、NVIDIA、Mistral、Voyage AI、Databricks、JinaAI)に接続し、APIベースとセルフホスト推論の両方をサポートします。

ベクトル化オプション:

• データ取り込み中の自動埋め込み生成
• 外部パイプラインから事前計算された埋め込みのインポート
• 専門ドメイン向けの独自モデルの持ち込み

開発者APIとSDK

GraphQL API:
複雑なネストされたクエリ、フィルタリング、集計をサポートする柔軟なクエリ

REST API:
CRUD操作と検索のための標準HTTPエンドポイント

公式SDK:
包括的なドキュメントを備えたPython、Go、JavaScript、TypeScript、Java

コード例:
Weaviate Recipesリポジトリは、一般的なパターンのための本番対応サンプルを提供します

実世界のアプリケーション

業界実装: Eコマース(検索、レコメンデーション)、メディア(コンテンツ発見)、ヘルスケア(臨床文書検索)、金融サービス(不正検知)、エンタープライズナレッジマネジメント。

デプロイメントオプション

セルフホスト:
最大限の制御とカスタマイズのためのDocker、ベアメタル、VM

マネージドクラウド(Weaviate Cloud):
高度なセキュリティ、自動スケーリング、エンタープライズサポートを備えた完全マネージドサービス

Kubernetes:
クラウドネイティブインフラストラクチャ向けの公式Helmチャートを使用したスケーラブルなマイクロサービスデプロイメント

組み込み:
迅速なプロトタイピングと開発のためにPythonまたはJavaScript/TypeScriptから直接起動

統合エコシステム

AI/MLフレームワーク:
LangChain、LlamaIndex、Haystack、CrewAI、Semantic Kernelとのネイティブ統合

データプラットフォーム:
データ取り込みと同期のためのAirbyte、Box、Databricks、IBM、Unstructured

モニタリングと運用:
可観測性のためのArize、Comet、Cleanlab、Weights & Biases、Langtrace

モデルプロバイダー:
自動埋め込み生成とモデルサービング用の15以上の統合プロバイダー

コミュニティ:
15,000以上のGitHubスター、50,000人以上の開発者、アクティブなSlackコミュニティ

代替ソリューションとの比較

差別化: Weaviateは、オープンソースの柔軟性、広範なモデル統合、ネイティブハイブリッド検索、包括的なデプロイメントオプションを組み合わせ、本番AIアプリケーションのために差別化されています。

はじめに

クイックスタートプロセス

1. インスタンスの起動:
マネージドサービスにはWeaviate Cloudを、開発にはローカルDockerを選択

2. データの接続:
Python、JavaScript、または他のSDKを使用してオブジェクトとベクトルをインポート

3. ベクトル化:
組み込みモデル統合を使用するか、事前計算された埋め込みをインポート

4. クエリ:
SDKまたはAPIを介してセマンティック、ハイブリッド、フィルタリングされた検索を実行

5. スケール:
要件が増加するにつれて、ノードを追加し、マルチテナンシーを有効にし、レプリケーションを設定

例:Pythonでのセマンティック検索

import weaviate

client = weaviate.Client("https://my-weaviate-instance")
collection = client.collections.get("SupportTickets")

# ログイン問題のセマンティック検索
response = collection.query.near_text(
    query="login issues after OS upgrade",
    limit=5
)

for ticket in response.objects:
    print(f"{ticket['title']}: {ticket['description']}")

コミュニティとサポート

オープンソース:
GitHubリポジトリ、機能リクエスト、コントリビューション、透明なロードマップ

ドキュメント:
包括的なガイド、APIリファレンス、チュートリアル、ベストプラクティス

Weaviate Academy:
構造化された学習パス、認定プログラム、ハンズオントレーニング

コミュニティリソース:
アクティブなSlackチャンネル、技術ブログ、ケーススタディ、ウェビナー

エンタープライズサポート:
Weaviate Cloudによる専用サポート、SLA保証、アーキテクチャコンサルテーション

よくある質問

Weaviateは本当にオープンソースですか?
はい、透明な開発とコミュニティガバナンスを伴うBSD-3-Clauseライセンスの下でライセンスされています。

WeaviateはRAGアプリケーションを強化できますか?
はい、LLM応答を権威あるデータに基づかせるためのRAGバックエンドとして広く採用されています。

ハイブリッド検索には別々のインデックスが必要ですか?
いいえ、Weaviateはベクトル検索とキーワード検索の両方を同時にサポートする統合インデックスを維持します。

どのプログラミング言語がサポートされていますか?
Python、Go、JavaScript、TypeScript、Javaと、あらゆる言語向けのRESTおよびGraphQL。

Weaviateはどのようにスケーリングを処理しますか?
水平シャーディングは、自動負荷分散とレプリケーションを伴ってノード全体にデータを分散します。

本番エンタープライズ使用に適していますか?
はい、RBAC、暗号化、監査ログ、コンプライアンス認証、実証されたスケーラビリティを備えています。

WeaviateとLLMの関係は何ですか?
Weaviateは、埋め込み生成のために主要なLLMプロバイダーと統合し、RAGシステムのナレッジバックエンドとして機能します。

参考文献

• Weaviate公式ウェブサイト
• Weaviateプラットフォーム概要
• Weaviate GitHubリポジトリ
• Weaviateドキュメント
• Weaviateデプロイメントガイド
• Weaviateブログ:ベクトルデータベースとは?
• Weaviateブログ:ベクトル埋め込みの説明
• Weaviateブログ:スケーリングとWeaviate
• Weaviate:ベクトルインデックスドキュメント
• Weaviate:クラスター概念
• Weaviate:レプリケーションアーキテクチャ
• Weaviate:モデルプロバイダー
• Weaviate:ハイブリッド検索
• Weaviate:マルチテナンシー
• Weaviate:圧縮設定
• Weaviateクイックスタートガイド
• Weaviate Cloud
• Weaviate Academy
• WeaviateコミュニティSlack
• Weaviate RAGドキュメント
• Weaviate Recipes GitHub
• Weaviateソリューション
• DataCamp:ベクトル埋め込み
• Medium:埋め込みとベクトルデータベース
• Weaviate LangChain統合