ベクターデータベース（ベクトルDB）
べくたーでーたべーす
意味
Vector Database（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「ベクトル（数値の羅列）」に変換して保存し、データ同士の意味的な近さ（類似度）で検索できるデータベースのことである。 通常のデータベースがキーワードの一致で検索するのに対し、ベクトル検索では「意味」で検索...
概要
画像、音声、文章などのデータを、「ベクトル（数値の羅列）」に変換して保存・検索することに特化したデータベース。 AI（ChatGPTやLLM）のブームとともに注目されています。
仕組み
従来のDBは「キーワード（文字列）」で検索しますが、ベクトルDBは「意味の近さ（距離）」で検索します。 データをAIに通して「埋め込み表現（Embedding）」というベクトルに変換します。
- 「王様」−「男」＋「女」＝「女王」 というような計算ができるようになります。
用途
- RAG（検索拡張生成）: ChatGPTに社内のマニュアルを読ませて回答させる際、関連するページをベクトル検索で探し出し、AIにヒントとして与える。
- 類似画像検索: 「この服に似ている服」を探す。