ベクトルデータベースとは？
読み: ベクトルデータベース英語: Vector Database
高次元ベクトルを効率的に格納し、類似ベクトルを高速検索できる専用データベース。RAG の中核インフラ。
詳しい解説
ベクトルデータベース (Vector DB) は、Embedding によって生成された高次元の数値ベクトルを大量に格納し、与えられたクエリベクトルとの類似度を高速に検索 (近似最近傍探索) できる専用データベースです。
代表的な製品として Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、Chroma、PostgreSQL の pgvector 拡張、Vercel の Vector などがあります。 数百万〜数十億件のドキュメントを扱える点や、メタデータでのフィルタリング、ハイブリッド検索 (キーワード + 意味検索) などが特徴です。
RAG (検索拡張生成) システムの中核インフラとして使われ、社内ドキュメント検索ボット、カスタマーサポート、レコメンド、コード検索などのアプリケーションに採用されています。
この分野を学べる生成AIスクール
ベクトルデータベースを含む生成AIのスキルを体系的に身につけたい方は、AI HACK のスクールランキングをご活用ください。