【べくとるでーたべーす】
ベクトルデータベース とは？
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💡 数値の並びの近さから、関連するデータを探す
ベクトルを保存し、距離や類似度に基づいて近いものを検索するデータベース。文章や画像の埋め込みを使った検索などに利用し、検索結果の意味的な近さはモデルや比較方法によって変わる。
📌 このページのポイント
- ベクトルを保存し、距離や類似度で検索する
- 埋め込みモデルで文章や画像などをベクトルへ変換する
- 厳密な検索と近似検索があり、速度・検索結果などに違いがある
- 専用システムのほか、PostgreSQLの拡張pgvectorなどでも利用できる
ひよこ ベクトルデータベースって何を保存するの？
ペンギン先生 ひよこ 近ければ必ず意味が同じなの？
ペンギン先生 必ずではないよ。モデルがどんな特徴を数値にするかや、どの距離・類似度で比較するかに左右される。文章の検索にも画像の類似検索にも使えるけれど、結果が目的に合うかは確かめる必要があるんだ。
ひよこ 全部のベクトルと比べるの？
ペンギン先生 ひよこ RAGではどう使うの？
ペンギン先生 専用のシステムを使う方法のほか、PostgreSQLにpgvectorを追加する方法もあるよ。pgvectorではSQLの条件や結合などとベクトル検索を組み合わせられる。専用製品が常に速いと決めず、データ量や必要な機能、運用に合わせて選ぶんだ。
📖 おまけ：英語の意味
「Vector Database」 ＝ ベクトルを扱うデータベース
💬 Vectorはここでは数値の並びを指すよ。距離や類似度に基づく検索を、データの保存・管理と組み合わせて利用するんだ。