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ベクトルデータベースとは、エンベディング(数値の並び)を保存し、意味の近いデータをすばやく探せるようにしたデータベースです。
通常のデータベースは、言葉や値が一致するデータを探すのが得意です。ベクトルデータベースは、数値の並びどうしの近さを計算し、意味の近いデータを大量の中から探すことに向いています。専用の製品のほか、既存のデータベースに同じ機能を加えたものもあります。
業務では、RAGで社内の文書を探す部分によく使われます。質問をエンベディングに変換し、近い文書を探してLLMに渡します。画像や商品の情報を入れて、似たものを探す用途にも使えます。過去の似た問い合わせと回答を探して、回答の案づくりに生かす使い方もあります。
意味の近さだけで探すと、型番や固有名詞のように言葉の一致が大切な検索で、取りこぼすことがあります。キーワードの検索と組み合わせる、部署や権限で検索の範囲を絞る、文書の更新を反映する、といった設計も必要です。
関連する用語
- エンベディング(埋め込み)文章や画像などの意味を、数値の並び(ベクトル)に置き換えたものです。
- RAG(検索拡張生成)生成AIが答える前に、社内の文書などから関係する情報を探し、その情報をもとに答えを作らせるしくみです。
- データ基盤社内のシステムに散らばるデータを集めて整え、分析やAIに使える形で保管・提供するしくみです。
- マルチモーダル文章だけでなく、画像・音声・動画など複数の種類のデータをまとめて扱えることです。
- ローカルLLMクラウドのサービスを使わず、自社のサーバーやパソコンなど手元の環境で動かすLLMです。
- SLM(小規模言語モデル)LLMに比べてモデルの規模を小さく抑え、少ない計算資源で動かせるようにした言語モデルです。