ベクターデータベースは、ベクターデータの保存、インデックス作成、クエリに特化したデータベースです。 通常のデータベースは、注文番号がどれだけ等しいかのような正確なフィールドベースのクエリに優れています。 ベクターデータベースは、どの文書セグメントが最もこの問題に近いかなど、類似性でクエリを行うのに優れています。
なぜAIアプリケーションが必要なのか
大規模モデルアプリケーションは、文書、ウェブページ、カスタマーサービス記録、画像、音声など、非構造化コンテンツの処理を必要とすることが多いです。 埋め込みモデルはこのコンテンツを高次元ベクトルに変換し、ベクターデータベースが保存し、ユーザーが質問した際に最も類似した内容を素早く見つけます。
通常のデータベースの代替ではありません
ベクターデータベースは意味的類似性検索に対応するものであり、MySQL、PostgreSQL、ビジネスシステムの代替ではありません。 実際のプロジェクトでは、この2つはしばしば連携して動作します。ビジネスデータベースはユーザー、権限、注文、オリジナルテキストを保存し、 ベクターデータベースはベクターおよび文書の断片インデックスを保存します。 検索時には、権限、時間、カテゴリなどのメタデータもフィルターする必要があります。
モデルを選ぶ際に注目すべき点
- データ量とクエリ遅延:数万のドキュメントセグメントと数億のベクトルは同じではありません。
- フィルタリング機能:エンタープライズナレッジベースは部門、許可、時間でフィルタリングする必要があります。
- 混合検索:ベクトルのみに頼ると、数字、製品名、コードなどの正確な単語を見落とすことがあります。
- 運用と保守方法:セルフホスティング、クラウドサービス、組み込みソリューションのコスト差は大きく異なります。
よくある誤解
多くのRAGプロジェクトが失敗するのは、ベクターデータベースが十分に進化していないからではなく、ドキュメントのスライス、埋め込み、権限、順序付け、プロンプトの調整が適切にされていないからです。 ベクターデータベースは重要な基盤ですが、「類似した内容をより早く見つけること」のみを扱うもので、正解を自動的に保証することはできません。
