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BigQuery における、ベクトル検索とベクトルインデックス機能

2024/03/01に公開

Google Cloud

BigQuery

tech

はじめに

こんにちは。クラウドエースデータソリューション部所属の髙根です。

クラウドエースのデータソリューション部では、IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門としています。

データソリューション部の活動の一環として、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。
新規リリースの中で、特に重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。

今回ご紹介する内容は、2024年 1 月 31 日にプレビュー段階となった BigQuery における ベクトル検索 と ベクトルインデックス の機能追加についてです。

BigQuery の概要

BigQuery は、Google Cloud が提供するフルマネージドでサーバーレスなデータウェアハウスです。ビッグデータの蓄積や分析を可能とし、Google Cloud を代表するプロダクトです。SQL を使用して、大規模なデータを処理することができ、高いコストパフォーマンスを可能とします。

ベクトル検索とは

ベクトル検索 とは、最近傍検索を行う手法です。
あるベクトルが与えられた時に、そのベクトルに最も近い他のベクトルをデータベースから探索します。BigQuery では、VECTOR_SEARCH 関数 を用いて使用できるようになりました。

ベクトルインデックスとは

ベクトルインデックス とは、ベクトル検索を高速に実行するためのオプションです。
ベクトルインデックスを使用することで、ベクトル検索のパフォーマンスを向上させることができます。しかし、検索パフォーマンスが向上する代わりに再現率が低下し、より近似的な結果が返される、といったトレードオフがあります。

ベクトルインデックス

BigQuery でベクトルインデックスを使用するには、ベクトル検索を行うテーブルのカラムに対して、ベクトルインデックスを作成します。作成には、以下の設定を行います。

ベクトル間の類似性の計算に使用する距離計算方法の指定
ベクトルインデックスのタイプの指定
指定したベクトルインデックスのタイプに関する設定

ベクトル検索とベクトルインデックスの料金

下記の 2点の使用料金は、BigQuery の料金に従います。CREATE VECTOR INDEX については、ベクトルインデックスが作成されたカラムのみが、処理バイト数に含まれます。

VECTOR_SEARCH : ベクトル検索関数
CREATE VECTOR INDEX : ベクトルインデックス作成文

ベクトル検索を検証してみた

実際に、BigQuery テーブルに保存されているエンベディングに対して、下記の検証内容 1 , 2 , 3 を行います。

検証内容

ベクトルインデックスを使用した ベクトル検索
ベクトルインデックスを使用しない ベクトル検索
ベクトル検索の 検索時間 の比較

エンベディングとは

これは、テキストや画像などの複雑なデータを ベクトルで表現 したものです。
エンベディングを使用し、複雑なデータを数値データに変換することで、それに基づいてデータ間の類似性を計算することができます。

はじめる準備

はじめる準備として、下記手順を行う必要があります。

Google Cloud コンソールの [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択、または作成をします。
Google Cloud プロジェクトの課金が有効になっていることを確認します。
BigQuery API を有効にします。

必要な権限の付与

ベクトル検索とベクトルインデックスを実行するには、
下記の Identity and Access Management （IAM）権限が必要となります。

データセット作成の権限
bigquery.datasets.create
テーブル作成の権限
bigquery.tables.create
bigquery.tables.updateData
bigquery.jobs.create
ベクトルインデックスを作成するための、インデックスを作成するテーブルへの権限
bigquery.tables.createIndex
ベクトルインデックスを操作するために必要な権限
roles/bigquery.dataOwner
roles/bigquery.dataEditor

データセットを作成する

BigQuery データセットを作成します。

Google Cloud コンソールで、BigQuery ページに移動します。
[エクスプローラー] ペインで、[プロジェクト名] をクリックします。
[アクション表示] > [データセットの作成]
[データセットの作成] で下記の操作を行います。
　・ [データセット ID] に設定したい ID を入力します。
　・ [ロケーションタイプ] は [マルチリージョン] を選択します。
　・ [US (米国の複数の地域)] を選択します。
（公開データセットは US マルチリージョンに保存されているため、データセットを同じ場所に保存します。）
残りの設定はそのままにして、[データセットの作成] をクリックします。

テストテーブルを作成する

今回は、 Google Patents public dataset に基づいて、特許の埋め込みを含むテーブルを作成します。下記 SQL をクエリエディタ実行し、patents（テーブル） を作成します。

CREATE TABLE vector_search.patents AS
SELECT * FROM `patents-public-data.google_patents_research.publications`
WHERE ARRAY_LENGTH(embedding_v1) > 0
 AND publication_number NOT IN ('KR-20180122872-A');

上記の SQL は、patents-public-data.google_patents_research.publications（テーブル） から特定の条件を満たす行を選択し、それらを新しいテーブルとして patents を作成します。具体的な条件は下記の 3つを設定します。

ARRAY_LENGTH(embedding_v1) > 0 : embedding_v1 という配列の長さが 0 より大きい（何かしらのデータが含まれている）行だけを抽出します。
publication_number NOT IN ('KR-20180122872-A') : publication_number が 'KR-20180122872-A' でない行だけを抽出します。

実行後、patents が作成されていることを確認します。作成した patents のレコード数は、150,893,272行 となります。

続いて、下記 SQL をクエリエディタ実行し、最近傍の探索を行う際の基準となる、特許の埋め込みを含む patents2（テーブル） を作成します。

CREATE TABLE vector_search.patents2 AS
SELECT * FROM `patents-public-data.google_patents_research.publications`
WHERE publication_number = 'KR-20180122872-A';

上記の SQL は、patents-public-data.google_patents_research.publications から publication_number が 'KR-20180122872-A' である行を選択し、新しいテーブルとして patents2 を作成します。具体的な条件は下記の 1つを設定します。

WHERE publication_number = 'KR-20180122872-A' : どの行を抽出するか指定します。ここでは、publication_number が 'KR-20180122872-A' である行を抽出します。

実行後、patents2 が作成されていることを確認します。

ベクトルインデックスを作成する

下記 SQL をクエリエディタ実行し、ベクトルインデックスを作成します。

CREATE VECTOR INDEX my_index ON vector_search.patents(embedding_v1)
OPTIONS(distance_type='COSINE', index_type='IVF', ivf_options='{"num_lists": 1000}');

上記の SQL は patents の embedding_v1 カラムに対して、ベクトルインデックスを作成します。
OPTIONS句 では、ベクトルインデックスの作成に関する下記 3つのオプションを設定します。

distance_type='COSINE' : ベクトル間の類似性を計算する際に使用する距離計算方法を指定します。
index_type='IVF' : ベクトルインデックスのタイプを指定します。IVF（Inverted File） は、大規模なベクトルデータに対する検索を高速化するための手法です。
ivf_options='{"num_lists": 1000}' : IVFインデックスの作成に関する設定を指定します。ここでは、IVFインデックスのリスト数を 1000 に設定します。

ベクトルインデックスの作成状況の確認

上記で作成したベクトルインデックスの作成状況の確認を行います。
特に、coverage_percentage の値が 100 であることを確認します。これは、ベクトルインデックスが全ての行をカバーしていることを意味します。coverage_percentage は下記 SQL を実行することで確認が可能です。

coverage_percentage の値を確認する重要性

ベクトルインデックスの coverage_percentage は、そのインデックスがテーブルのどの程度をカバーしているかをパーセンテージで表したものです。値が 100 であるということは、全ての行がベクトルインデックスによってカバーされている、インデックスが完全に作成されていることを意味します。
もし、coverage_percentage の値が 100未満 であれば、それはインデックスがまだ完全には作成されておらず、一部の行がインデックスに含まれていないことを示しています。その結果、インデックスを利用した検索や分析が不完全になり、期待した結果を得られない可能性があります。
したがって、ベクトルインデックスを作成した後は、coverage_percentage の値を確認して、インデックスが正しく完全に作成されたことを確認することが重要となります。

SELECT * FROM vector_search.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES;

1. ベクトルインデックスを使用したベクトル検索の検証

ベクトルインデックスを使用した ベクトル検索の検証を行います。
作成したベクトルインデックスを利用して、特定の特許（ patents2 に格納されている特許）と、最も類似する特許（ patents に格納されている特許）を検索します。
具体的には、BigQuery の VECTOR_SEARCH 関数 を使用します。この関数を使用し、指定したベクトル（本検証の場合、patents2 の embedding_v1 カラムのエンベディング）と最も類似するベクトル（本検証の場合、patents の embedding_v1 カラムのエンベディング）を探索します。

下記 SQL をクエリエディタ実行し、特許データベース内の 特定の特許（今回は、publication_number が KR-20180122872-A の特許）に最も類似した特許を探索します。
下記の SQL では、下記 2つのオプションを設定します。

top_k => 5 : 検索で返される、上位結果の数を設定します。
options => '{"fraction_lists_to_search": 0.005}' : 検索の追加オプションを設定します。fraction_lists_to_search では、検索中の再現率と検索速度の間のトレードオフを制御するパラメーターです。値が小さいほど検索速度は速くなりますが、再現率が低くなる可能性があります。逆に、値を大きくすると検索速度が遅くなり、再現率は高くなります。

SELECT query.publication_number AS query_publication_number,
  query.title AS query_title,
  base.publication_number AS base_publication_number,
  base.title AS base_title,
  distance
FROM
  VECTOR_SEARCH(
    TABLE vector_search.patents,
    'embedding_v1',
    TABLE vector_search.patents2,
    top_k => 5,
    distance_type => 'COSINE',
    options => '{"fraction_lists_to_search": 0.005}');

下記が、実行した SQL（赤枠）と結果（青枠）のテーブルになります。

テーブル内には、特許データベース内の特定の特許に、最も類似した特許に近い 5つを抽出しており、特定の特許と各特許のエンベディングの距離を昇順でリストしています。
distance カラムが、エンベディングの距離を示しています。この数値は 0 から 1 の範囲で表され、値が小さいほど 2つの特許が類似している、という結果になります。
従って、本検証で最も近い特許（最も類似した特許）は、公開番号が KR-101967621-B1 の特許 となりました。

2. ベクトルインデックスを使用しないベクトル検索の検証

ベクトルインデックスを使用したベクトル検索と同一の内容で、ベクトルインデックスを 使用しない ベクトル検索を行います。

下記 SQL をクエリエディタ実行し、特許データベース内の 特定の特許 に最も類似した特許を探索します。

SELECT query.publication_number AS query_publication_number,
  query.title AS query_title,
  base.publication_number AS base_publication_number,
  base.title AS base_title,
  distance
FROM
  VECTOR_SEARCH(
    TABLE vector_search.patents,
    'embedding_v1',
    TABLE vector_search.patents2,
    top_k => 5,
    distance_type => 'COSINE',
    options => '{"use_brute_force":true}');

下記が、実行した SQL（赤枠）と結果（青枠）のテーブルになります。

ベクトルインデックスを 使用しない ベクトル検索の結果は、ベクトルインデックスを使用した ベクトル検索と同一の結果となり、最も近い特許（最も類似した特許）は、公開番号が KR-101967621-B1 の特許 となりました。

3. ベクトル検索時間の比較

ベクトルインデックスを 使用した ベクトル検索と、ベクトルインデックスを 使用しない ベクトル検索の検索時間の比較を行います。
下記が、ベクトル検索の検索時間（赤枠）となっています。

ベクトルインデックスを使用したベクトル検索時間

ベクトルインデックスを使用しないベクトル検索時間

上記の結果から、ベクトルインデックスを 使用しない ベクトル検索と比べて、ベクトルインデックスを 使用した ベクトル検索の方が、消費したスロット時間が短くなっているのがわかります。
これは、効率的にスロットを使用できていると考えられます。また、BigQuery の新課金体系の場合、スロット使用量に対する課金となるため、ベクトルインデックスを 使用した ベクトル検索の方が、安く使用することができます。

まとめ

今回は、BigQuery における、ベクトルインデックスを使用したベクトル検索についてご紹介しました。検証を通し、ベクトル検索に対しベクトルインデックスを使用することで、消費したスロット時間が短くなることがわかりました。BigQuery で大量のデータを扱う際には、ベクトルインデックスの活用を推奨致します。

現在はプレビュー段階ですが、ぜひお試しください。

はじめに

BigQuery の概要

ベクトル検索 とは

ベクトルインデックス とは

ベクトル検索 と ベクトルインデックス の料金

ベクトル検索 を検証してみた

検証内容

はじめる準備

必要な権限 の付与

データセットを 作成する

テストテーブル を作成する

ベクトルインデックス を作成する

ベクトルインデックス の作成状況の確認

1. ベクトルインデックス を使用した ベクトル検索 の検証

2. ベクトルインデックス を使用しないベクトル検索の検証