ベクトルデータベース
ベクトルデータベースは埋め込みの類似性を蓄積し意味検索を行う、RAG や意味検索の裏で「最も関連する情報」を見つける保存層だ。
ベクトルデータベースはテキストや画像などを Embedding で得たベクトルを蓄積し、キーワードではなく類似度で検索して「言葉が違っても意味が近い」ものを見つける。意味検索・推薦・RAG の裏側にある保存層で、Embedding とともに質問と文書を同じ空間に置き、最も近い断片をすばやく取り出す。
ベクターデータベースとは何ですか? なぜいつもRAGがついてくるのか
ベクターデータベースはRAGソリューションの中でほぼ高頻度の用語となっており、多くの人がそれをヘビーなインフラだと考えています。 実際、機能的な観点から見ると、それは神秘的ではありません。 ベクターデータベースの中核的な機能は、テキスト、画像、その他のコンテンツのベクター表現を保存し、効率的な類似性...
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埋め込みとは何か? なぜセマンティックサーチと知識検索はそれと切り離せないのか
埋め込みは多くのAIアプリケーションで使われる低レベルの機能ですが、チャットモデルほど一般ユーザーには簡単に認識されません。 簡単に言えば、埋め込みは文やテキストの一部、またはコンテンツの一部をベクトル表現の集合に変換し、類似性を計算します。 このため、システムは「この二つの文は文字通り異なるが、同...
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ベクトルライブラリとは何ですか? ベクターデータベースを詳しく説明
1. コンセプト ベクトルライブラリは「ベクトル」(埋め込み)のデータベースであり、埋め込みモデルを通じてテキスト、画像、音声、その他のデータから変換された高次元ベクトルを格納し、類似性(コサイン、内積、L2距離など)に基づいて最近傍検索機能を提供します。 完全一致キーワード検索のみを行うのと比較し...
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