NoSQL‑Vector Databasesのツール - 製品一覧から機能の違いや活用事例を紹介

フルマネージドのベクターデータベース。極低レイテンシで類似検索を提供し、ハイブリッド検索やメタデータフィルタリングに対応。

Milvusは、プロダクションAI向けに設計された世界で最も広く採用されているオープンソースのベクトルデータベースです。コンピューティングとストレージを完全分離したクラウドネイティブな分散アーキテクチャを採用し、1,000億件規模のベクトルデータに対してサブミリ秒のレイテンシ、高い並列処理性能、高可用性を実現します。初期のRAGプロトタイプからミッションクリティカルなAIシステムまで幅広く対応します。
AIアプリケーションが必要とする検索機能をすべて1つのエンジンで提供します。ANN（近似最近傍）ベクトル検索、ハイブリッド検索（密ベクトル＋疎ベクトル）、全文検索、スカラーフィルタリング、マルチベクトル検索に対応しています。
Linux Foundation AI & Dataのグラジュエートプロジェクトとして、GitHubスター数44,000超・Dockerプル数1億回以上を誇り、NVIDIA・Salesforce・Walmart・eBay・Reddit・Airtableをはじめとする世界10,000社以上に導入されています。
最新のMilvus 3.xでは、オープンデータフォーマット・データレイク・オブジェクトストレージとの相互運用性をさらに強化し、ベクトル検索をモダンデータスタックのネイティブな一部として組み込むことができます。

オープンソースのベクトル検索エンジン。REST/gRPC APIとメタデータフィルタで高度な近傍探索を実現。

オープンソースのエンベディングデータベース。Python APIで簡単に永続/インメモリ管理が可能。

OSSのモジュラー型ベクターデータベース。内蔵/外部モデルでベクトル化し、ハイブリッド検索を提供。

深層学習向けデータ管理&ベクターデータベース。バージョン管理とクラウドストレージ統合を特徴とする。

大規模データ提供向けOSS検索&ベクトルDB。リアルタイム推論とベクタ検索を提供。

Apache Arrowベースのオープンソース列指向ベクトルDB。ローカル&サーバレスで高速検索。

Zilliz Cloudは、Milvusの開発者が構築したフルマネージドのベクトルデータベース／Vector Lakebsaseプラットフォームで、Milvus APIと完全互換です。
中核にあるのは本番グレードのベクトルデータベース—最大1,000億スケールでの高スループット・低レイテンシのベクトル検索にマルチモーダルデータレイクのオープン性・スケーラビリティ・コスト効率を組み合わせた構成です。
1つのプラットフォーム上で、チームは同一データに対してリアルタイムサービング（RAG、エージェントメモリ、レコメンデーション、ウェブスケール検索）・反復的なデータ探索・バッチ分析・ハイブリッドLakebaseワークロードを並行して実行できます。レイクネイティブストレージ、オープンフォーマット（Iceberg・Lance・Parquet）、独立した弾力的コンピューティング層により、データコピー不要・ETLオーバーヘッドなし・インフラのベンダーロックイン回避を実現します。
フルマネージドサービスとして提供され、SLA 99.95%、SOC 2 Type II・ISO 27001・GDPR・HIPAA準拠。AWS・Google Cloud・Azure・Alibaba Cloud・Tencent Cloudの30以上のリージョンで稼働し、Serverless・Dedicated・BYOCの3つのデプロイオプションに対応。OpenEvidence・Exa・Read AI・Salesforce・MiniMaxをはじめ、10,000以上の企業・チームに利用されています。

Vector Searchは、Gemini Enterprise Agent Platform上で提供されるマネージドなベクトル類似検索機能です。エンベディング化したデータを高速に検索でき、RAG、レコメンド、セマンティック検索を大規模に運用するためのインデックス作成・デプロイ・クエリ実行を支援します。