ベクターデータベースを理解する
2025年までに、新しいデータの90％は非構造化、つまり行や列、定義済みのモデルにきちんと収まらないテキスト、画像、音声、動画になるだろう。このシフトは、現代のデータ管理における最大の課題の一つであると同時に、AI、レコメンデーションシステム、セマンティック検索においてイノベーションを起こすエキサイティングな機会を生み出す。
ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)の登場：高次元のベクトル埋め込みを保存しクエリするために特別に構築された最先端のシステム。これらの埋め込みは、製品レコメンダー、逆画像検索、異常検知などを可能にする複雑な計算や意味的比較を可能にするために、その意味を数値形式で捉えることによって、非構造化データを実用的な洞察に変換する。
しかし、ベクターデータベースの状況が急速に進化するにつれ、企業は、相反する主張と混乱する選択肢でいっぱいの混雑した市場に直面しています。どのようにユースケースに適したソリューションを選べばよいのでしょうか？
私たちの包括的な新しいリソース、The Definitive Guide to Choosing a Vector Databaseは、この質問に答えます。この本には、以下のようなことが書かれています：
大規模な非構造化データの処理において、専用に構築されたベクターデータベースがPostgreSQLやElasticsearchのような従来のシステム**を凌駕する理由。
近似最近傍(ANN)アルゴリズムが、何十億もの高次元ベクトルであっても、高速でスケーラブルな検索**を可能にする理由。
ハイブリッド検索機能やGPU最適化からスキーマの柔軟性やマルチテナンシーまで、AI駆動型アプリケーションにとって最も重要な機能。
Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz、Pinecone、Weaviateを含むベクトルデータベース市場**のトッププレーヤーの比較により、それぞれの強みとトレードオフを理解することができます。
オープンソースのツールを使って、ベンダー**を横断して自分のデータでベンチマークを実行し、特定のワークロードのパフォーマンス、スケーラビリティ、費用対効果を評価する方法。
AIの幻覚を減らすための検索拡張世代（RAG）パイプラインの構築、推薦システムの実装、セマンティック検索の強化など、本ガイドは十分な情報に基づいた選択をするための知識を提供します。
ベクターデータベース市場の複雑さに惑わされないでください。今すぐThe Definitive Guide to Choosing a Vector Databaseをダウンロードして、非構造化データを最大限に活用するための第一歩を踏み出しましょう。
ベクターデータベース選びの決定版 ](https://zilliz.com/resources/guide/definitive-guide-choosing-vector-database)
Emily KurzeEmily Kurze is the Director of Marketing at Zilliz.
読み続けて
Top 5 AI Search Engines to Know in 2025
Discover the top AI-powered search engines of 2025, including OpenAI, Google AI, Bing, Perplexity, and Arc Search. Compare features, strengths, and limitations.
Multimodal Pipelines for AI Applications
Learn how to build scalable multimodal AI pipelines using Datavolo and Milvus. Discover best practices for handling unstructured data and implementing RAG systems.
Combining Images and Text Together: How Multimodal Retrieval Transforms Search
Discuss multimodal retrieval and composed image retrieval (CIR) techniques, including Pic2Word, CompoDiff, CIReVL, and MagicLens.