ベクトルデータベース

ベクトルデータベースとは、文章や画像を埋め込み（ベクトル）に変換した数値データを保存し、「意味的に近いものを高速に探し出す」ことに特化したデータベースのことです。通常のデータベースが「完全一致」や「特定の条件」でデータを検索するのに対し、ベクトルデータベースは「どれだけ意味が近いか」という尺度で検索できる点が特徴です。

RAG（検索拡張生成）の仕組みを構築する際、社内文書やFAQなどをあらかじめ埋め込みに変換してベクトルデータベースに登録しておきます。ユーザーからの質問が来ると、その質問文も埋め込みに変換し、ベクトルデータベースの中から意味的に近い文書を素早く探し出して、AIの回答に活用します。

個人開発でAIを活用したアプリを作る場合も、社内・自社データを踏まえた回答をさせたいときには、ベクトルデータベースの導入が選択肢に上がります。近年は、比較的手軽に使えるベクトルデータベースのサービスやツールも増え、導入のハードルは下がってきています。

自社の商品マニュアルをベクトルデータベースに登録しておき、顧客からの質問に対して関連ページを検索・提示するチャットボットなどが代表的な活用例です。

• 埋め込み（エンベディング）
• RAG（検索拡張生成）
• データセット