用語集2025/9/28
Vector Database（ベクターデータベース）
高次元ベクトルデータの効率的な保存・検索に特化したデータベース。AI埋め込みベクトルの類似度検索で、RAG、推薦システムに必須。
難易度:
中級
読了時間:約6分
定義
ベクターデータベースは、高次元空間での近似最近傍探索（ANN）を最適化。HNSW、IVF、PQなどのインデックス技術により、数十億ベクトルの中から類似ベクトルをミリ秒で検索可能です。
具体例
- Pinecone：フルマネージド、1ms未満のレスポンス
- Weaviate：GraphQL API、ハイブリッド検索
- Chroma：オープンソース、Pythonネイティブ
- Milvus：分散アーキテクチャ、Kubernetes対応
活用事例
- RAG：文書検索、知識ベース構築
- 推薦システム：商品、コンテンツの類似度計算
- 画像検索：視覚的類似性による検索
関連概念
OpenAI Embeddings、Sentence-BERT、Cohere Embeddingsで埋め込み生成。FAISS、Annoyでローカル実装。LangChain、LlamaIndexで統合フレームワーク活用。
📝 要約
高次元ベクトルデータの効率的な保存・検索に特化したデータベース。AI埋め込みベクトルの類似度検索で、RAG、推薦システムに必須。
関連タグ
ベクターDB埋め込み類似度検索RAGANN