ベクトルデータベースは現代のAIインフラストラクチャの基盤となり、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、検索拡張生成（RAG）などのアプリケーションを支えています。従来のリレーショナルデータベースがデータを行と列に格納するのに対し、ベクトルデータベースは、通常機械学習モデルによって生成される埋め込みである高次元ベクトルを格納およびクエリするように設計されています。コサイン類似度やユークリッド距離などの距離メトリクスを使用して、特定のクエリベクトルに最も近いアイテムを見つける類似性検索に優れています。この機能は、「類似商品を見つける」や「セマンティックドキュメント検索」などの機能を構築するために重要です。人気のあるベクトルデータベースには、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrantなどがあり、それぞれハイブリッド検索、フィルタリング、スケーラビリティなどの独自の機能を提供しています。開発者にとって、ベクトルデータベースを理解することは、AIモデルの可能性を最大限に引き出す鍵であり、生の埋め込みと実用的なユーザー向けアプリケーションの間のギャップを埋めます。このガイドは基礎的な概要を提供し、エンジニアがいつどのようにベクトルデータベースをスタックに統合するかを決定するのに役立ちます。
ベクトルデータベースはAIアプリケーションに不可欠で、埋め込みに対する効率的な類似性検索を可能にします。このガイドでは、その基本概念、ユースケース、従来のデータベースとの違いを説明します。