ベクトルデータベース

仕組み

「Embedding（埋め込み）」と呼ばれる技術で、データを多次元空間上の座標（ベクトル）に変換します。検索時は、「コサイン類似度」などの計算を使って、距離が近いデータを高速に見つけ出します。

生成AIでの重要性

LLM（大規模言語モデル）は、学習していない最新情報を知りません。そこで、社内ドキュメントをベクトルDBに入れておき、ユーザーの質問に関連する部分を検索してLLMに読ませる「RAG (Retrieval-Augmented Generation)」という手法が標準となっており、PineconeやChromaといったベクトルDBが脚光を浴びています。

由来・語源

(記述募集中)

使用例

(記述募集中)

関連用語

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