ベクトルデータベースとは

ベクトルデータベースとは、データを「意味を表す数字の並び（ベクトル）」として保存し、意味の近さで検索できる専用のデータベースです。文字の完全一致ではなく、内容が似ているものを探せるのが特徴で、生成AIと社内データを結びつける土台としてよく使われます。

普通のデータベースとの違い

従来のデータベースは、入力した言葉と文字がぴったり一致するものを探します。一方ベクトルデータベースは、文章や画像をAIが「埋め込み」という数値の並びに変換し、その数字どうしの近さ、つまり意味の近さで探すのが特徴です。だから「車」で調べたときに「自動車」「クルマ」のように、言葉が違っても意味が近ければ見つけられます。これを意味検索と呼びます。

何の役に立つのか

いちばんの活躍どころが、RAG（検索拡張生成）です。これは、社内文書などから質問に関係する部分を探し出し、それをAIに渡して答えさせる仕組みのこと。その「関係する部分を意味で探す」役割を、ベクトルデータベースが担います。PineconeやWeaviate、Chromaなど多くの製品があり、自社の資料を踏まえてAIに正確に答えさせたい場面で土台になります。

ベクトルデータベースに関するよくある質問

普通のデータベースと何が違いますか？

従来のデータベースは入力した言葉と文字がぴったり一致するものを探しますが、ベクトルデータベースは文章や画像を「埋め込み」という数値の並びに変換し、その数字どうしの近さ（意味の近さ）で探します。だから「車」で調べると「自動車」「クルマ」のように、言葉が違っても意味が近ければ見つけられます（これを意味検索と呼びます）。

ベクトルデータベースは何の役に立つのですか？

いちばんの活躍どころがRAG（検索拡張生成）です。社内文書などから質問に関係する部分を意味で探し出し、それをAIに渡して答えさせる仕組みで、その「意味で探す」役割をベクトルデータベースが担います。PineconeやWeaviate、Chromaなど多くの製品があり、自社の資料を踏まえてAIに正確に答えさせたい場面で土台になります。