ベクトルデータベース
Vector Database
AIなどがデータを数値（ベクトル）に変換し、意味が似ているものを素早く検索できるデータベース
簡単に説明すると
ベクトルデータベースっていうのは、言葉の完全一致ではなく「意味やニュアンスの近さ」を使って、膨大なデータの中から欲しい情報を探し出せる仕組みのこと。 例えば、AIが質問に答える時に大量の資料の中から関連する情報を探す時や、ネットショッピングで今見ている服と似たデザインの商品をおすすめする時など、いろんな場面で使われているよ。
名前のヒミツ
英語の Vector Database（ベクター・データベース）のこと。 Vectorは「方向と大きさを持つ量（AIの世界ではデータの特徴を表す数値の羅列）」、Databaseは「データの集まり」を意味しているよ。
くわしく見てみよう！
ベクトルデータベースとは、文章や画像、音声などのデータを「ベクトル」と呼ばれる数値の羅列に変換したものを保存する仕組みのことだよ。
データの内容をベクトルに変換する作業は別のAI技術などが担当していて、ベクトルデータベースはそうやって変換されたデータを保存して検索する役割を持っているんだ。
従来のデータベースが文字や数字の条件を使ってデータを探すのに対して、ベクトルデータベースはデータの特徴を表す数値の近さを使って似ているものを探すのが大きな違いだよ。
データをベクトルとして扱うと、データ同士の「意味の近さ」を計算できるようになるんだ。
例えば、「犬」と「子犬」という言葉は文字の並びとしては違うけれど、ベクトルにすると近い数値になるよ。
これを利用すると、入力したキーワードと完全に一致していなくても、意味やニュアンスが似ているデータを素早く見つけ出すことができるんだ。
キーワードではなく意味で探す「意味検索」や「類似検索」、ユーザーの好みに合わせた「おすすめ機能」など、幅広い用途で使われる技術だよ。
AIに特定の専門知識や社内のマニュアルを読み込ませて質問に答えさせる仕組みでも、このベクトルデータベースが裏側で活躍しているんだ。
人間が入力した質問文の意味をAIでベクトルにして、データベースの中から一番意味が近い情報を探し出し、それを参考にしてAIが的確な回答を作るという流れで利用されているよ。