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。
Perplexityがマルチモーダル埋め込みモデルをオープンソース化：テキストと画像が一つの検索空間に
Perplexity の新しい埋め込みモデルは、テキストと画像を一つの検索空間に収めた。2026年10月7日、Perplexity の CEO アラヴィンド・スリニヴァス氏は pplx-embed-v2-late のオープンソース公開を発表し、重みは MIT ライセンスで Hugging Face ...
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RAGとは何か？ファインチューニング・プロンプトエンジニアリングとの違い
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、大規模言語モデルに回答の前に資料を調べさせる技術です。モデルは回答を生成する前に、外部のナレッジベースから質問に関連する内容を検索し、その内容を根拠として回答を書きます。LLMの2つの持病――学習データに期限が...
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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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