ベクトルデータベース

ベクトルデータベースとは

ベクトルデータベースとは、テキスト、画像、音声などのデータを、AIが処理しやすい数値の配列（ベクトル）に変換して保存・検索するデータベースのことです。従来のデータベースは、名前やIDといった構造化されたデータを扱うのに適していましたが、AIが扱う非構造化データには対応が難しいという課題がありました。そこで、ベクトルデータベースは、AI技術の発展とともに注目を集めています。

ベクトルデータベースの仕組み

ベクトルデータベースは、以下の3つの要素で構成されています。

– ベクトル化：テキスト、画像、音声などのデータを、AIモデル（例えば、Transformerモデル）を用いて数値の配列であるベクトルに変換します。このベクトルは、元のデータの意味や特徴を捉えたものとなります。

– インデックス作成：変換されたベクトルを効率的に検索できるように、適切なインデックスを作成します。インデックスには、近似最近傍探索（Approximate Nearest Neighbor Search,、 ANN）アルゴリズムなどが用いられます。

– 検索：検索クエリも同様にベクトル化し、データベース内のベクトルとの類似度を計算します。類似度の高いベクトルに対応するデータが検索結果として返されます。

ベクトルデータベースのメリット

ベクトルデータベースには、以下のようなメリットがあります。

– 類似検索：意味的に近いデータを検索できるため、従来のキーワード検索ではみつけられなかった情報にもアクセスできます。

– 高速な検索：大量のベクトルデータのなかから、類似度の高いものを高速に検索できます。

– 多様なデータに対応： テキスト、画像、音声など、さまざまな種類のデータを扱えます。

– AIとの連携：AIモデルと連携することで、より高度なデータ分析や活用が可能です。

ベクトルデータベースの活用事例

ベクトルデータベースは、さまざまな分野で活用されています。

– 検索エンジン：ユーザーの検索意図を理解し、関連性の高い情報を表示します。

– レコメンデーション：ユーザーの過去の行動や好みに基づいて、おすすめの商品やコンテンツを提案します。

– 画像認識：画像の内容を分析し、類似した画像を検索します。

– 自然言語処理：テキストデータを分析し、感情分析や文書分類を行います。

– チャットボット：ユーザーの質問内容を理解し、適切な回答を生成します。

ベクトルデータベースの選び方

ベクトルデータベースを選ぶ際には、以下の点を考慮するとよいでしょう。

– スケーラビリティ：大量のデータを扱えるか。

– 検索速度：高速な検索が可能か。

– 対応データ形式：どのようなデータ形式に対応しているか。

– API：どのようなAPIが提供されているか。

– コスト：費用対効果はどうか。

現在、さまざまなベクトルデータベースが提供されています。代表的なものとしては、Pinecone、Weaviate、Milvusなどがあります。それぞれの特徴を比較検討し、自社のニーズにあったものを選ぶことが重要です。

監修

株式会社SHIFT「ヒンシツ大学」クオリティ エヴァンジェリスト
林 栄一

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