ベクトルデータベースとは？使い方と利点を解説

目次

1. ベクトルデータベースとは何ですか？
2. セマンティックサーチとは何ですか？
3. ワードエンベッティングとは何ですか？
4. ベクトルデータベースの利点
5. テキストベースAIアプリケーションの構築
6. データベースへの埋め込みベクトルの保存
7. コサイン類似度による検索
8. 線形検索の制約
9. ローカリティセンシティブハッシュ
10. ベクトルデータベースの人気の理由

🔎 ベクトルデータベースとは何ですか？

ベクトルデータベースは、AI スタートアップ企業によって共有される最新のプロダクトです。ベクトルデータベースは、アプリケーションでテキストの埋め込みベクトルを効率的に保存し、高速な検索を可能にします。一般的なリレーショナルデータベースでは、数百万ものベクトルを管理するのは困難ですが、ベクトルデータベースの導入により、大規模なテキストデータを効率的に処理できるようになりました。

🔎 セマンティックサーチとは何ですか？

通常、検索エンジンはキーワードの完全一致を使用して検索を行いますが、セマンティックサーチではユーザーの意図を理解し、コンテキストを考慮して検索を行います。セマンティックサーチでは、ワードエンベッティングの概念が使用されます。ワードエンベッティングは、テキストの数値表現であり、テキストをより意味的に理解できるようにします。

🔎 ワードエンベッティングとは何ですか？

ワードエンベッティングは、テキストを数値ベクトルとして表現する技術です。例えば、「りんご」という単語をベクトル表現すると、関連する特徴やプロパティ（例：果物、味、場所など）に値を割り当てます。このようにして生成されたベクトルは、文脈に基づいてニューメリックな表現であり、単語の意味的な関連性を示すことができます。

🔎 ベクトルデータベースの利点

ベクトルデータベースの導入には以下のような利点があります：

1. テキストの埋め込みベクトルを効率的に保存できる。
2. 高速な検索を実現し、類似性や関連性の高い結果を返す。
3. 大量のベクトルを効率的に処理できる。

ベクトルデータベースは、AI 開発者やデータサイエンティストにとって非常に便利なツールです。

🔎 テキストベースAIアプリケーションの構築

テキストベースのAIアプリケーションを構築する場合、数千から数百万もの埋め込みベクトルを作成する必要があります。これらのベクトルを効果的に管理・保存することは非常に重要です。

🔎 データベースへの埋め込みベクトルの保存

ベクトルデータベースが利用できる場合、エンドポイント間やデータベース間のベクトルの受け渡しを簡単に行うことができます。たとえば、APIを使用して埋め込みベクトルをデータベースに保存できます。また、ユーザーエンドポイントからの検索クエリのベクトル化も行うことができます。

🔎 コサイン類似度による検索

ベクトルデータベースでは、一般的にコサイン類似度を使用して検索を行います。コサイン類似度は、2つのベクトルの間の角度の近さを測定する指標であり、値が1に近いほど類似していることを示します。ユーザークエリのベクトルとデータベース内の保存されたベクトルとのコサイン類似度を計算し、近いベクトルを検索結果として返すことができます。

🔎 線形検索の制約

データベース内に保存された埋め込みベクトルが数百万以上になると、線形検索（linear search）は遅くなります。特に、類似度が高いベクトルを見つけるためには、データベース内のすべてのベクトルと比較する必要があります。

🔎 ローカリティセンシティブハッシュ

ベクトルデータベースでは、ローカリティセンシティブハッシュ（locality sensitive hashing）と呼ばれる技術を使用して検索を効率化しています。ローカリティセンシティブハッシュは、似た特徴を持つベクトルを同じバケットに格納するようにベクトルをハッシュ化します。そして、ユーザークエリのベクトルも同じハッシュ関数を通じてバケットに割り当て、バケット内で個別の線形検索を行います。これにより、特定のバケット内のベクトルのみを比較することで、検索の効率化が図られます。

🔎 ベクトルデータベースの人気の理由

ベクトルデータベースは、高速な検索と効率的なデータ保存が可能であるため、現在人気を集めています。AI開発者やデータサイエンティストは、ベクトルデータベースを使用することで、膨大なテキストデータの管理や検索を容易に行うことができます。

ハイライト

• ベクトルデータベースはAIスタートアップ企業の注目商品である。
• ベクトルデータベースはテキストの埋め込みベクトルを効率的に保存し、高速な検索を実現する。
• セマンティックサーチではキーワードの完全一致ではなく、意図やコンテキストを理解して検索を行う。
• ワードエンベッティングはテキストを数値ベクトルに変換する技術であり、テキストの意味的な関連性を理解するために使用される。
• ベクトルデータベースの導入には、高速な検索と効率的なデータ保存の利点がある。
• テキストベースのAIアプリケーションを構築する際には、大量の埋め込みベクトルの管理が必要となる。
• ベクトルデータベースではコサイン類似度を使用して検索を行い、類似性の高い結果を返すことができる。
• データベース内のベクトルの線形検索は遅くなるため、ローカリティセンシティブハッシュを使用して検索を効率化する。
• ベクトルデータベースの人気の理由は、高速な検索と効率的なデータ保存が可能なことである。