ベクトルデータベース

定義

ベクトルデータベースとは、埋め込み（高次元のベクトル）を保存し、類似度で検索するために作られたデータベースです。クエリに意味が最も近いコンテンツを高速に見つけられます。

別名: ベクトルストアベクトルインデックス類似検索データベース

仕組み

コンテンツは埋め込みに変換され、ベクトルとして保存されます。クエリが届くとそれも埋め込みに変換され、データベースは近似最近傍（ANN）アルゴリズムで最も近いベクトルを探します。数百万件規模でも高速さを保てるのがこのアルゴリズムです。

値の完全一致で探す従来のデータベースと違い、ベクトルデータベースは意味の近さで結果を並べます。代表的なものに Pinecone、Weaviate、Milvus、Postgres 向けの pgvector があります。

ベクトルデータベースは、RAG（検索拡張生成）で動くサポートエージェントの検索エンジンにあたります。ナレッジベース全体をミリ秒単位で意味検索し、最も関連する箇所をモデルに渡せるのはこの仕組みのおかげです。だからこそ回答が自社の実際のコンテンツに接地されます。

AI サポートにベクトルデータベースは必要ですか？

自社のドキュメントに接地した検索拡張型の回答が欲しいなら、何らかの形でベクトル検索が関わります。ただし多くのプラットフォームは裏側でそれを管理してくれるので、自分でデータベースを運用しなくてもナレッジソースを接続するだけで済みます。

ベクトルデータベースは通常のデータベースと何が違いますか？

通常のデータベースは完全一致や構造化された条件で探します。ベクトルデータベースは、クエリと意味が最も近い項目を、埋め込み同士の距離で並べて返します。