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ベクターデータベース入門：知っておくべきことすべて

行と列からベクトルへ：データベース技術の進化の旅

Feb 02, 20240 分で読めます

構造化SQL、NoSQL、そして最先端のベクトル・データベースまで、この旅はデータ管理戦略における大きな変革に挑む。

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データベース・システムは、日常的なアプリケーションから複雑な企業システムに至るまで、あらゆるものの機能を支える情報技術の基幹として、長い間利用されてきた。データベースシステムは、膨大な量のデータを整理、保存、検索する上で極めて重要な役割を果たし、情報に基づいた意思決定や戦略的なプランニングを可能にしている。

データの生成はほとんど理解不能であり、デジタル宇宙は2年ごとに倍増している現代において、データベース技術の進化は技術界における重要な物語となっている。SQLの構造化された領域から、NoSQLのダイナミックな領域、そしてベクトル・データベースの最先端のランドスケープまで、この旅はデータ管理戦略の重要な変容を象徴している。

SQLデータベースの登場

1970年代から1980年代にかけて、リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）の登場は、データの保存・管理方法に革命をもたらした。Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Serverなどのこれらのシステムは、行がレコードを、列が属性を表し、あらかじめ定義されたスキーマを持つテーブルにデータを整理した。SQL（Structured Query Language）の導入により、効率的なデータ操作と検索が可能になり、RDBMSソリューションは、銀行、金融、ERP（Enterprise Resource Planning）システムなど、厳密なデータの一貫性と整合性を必要とするアプリケーションに理想的なものとなりました。

NoSQLの登場

デジタル環境が進化するにつれ、組織はソーシャルメディア・コンテンツ、センサー・データ、マルチメディア・ファイルなどの非構造化データや半構造化データの急速な増加によってもたらされる新たな課題に直面した。従来のリレーショナル・データベースは、このようなデータの規模、多様性、複雑性の処理に苦戦し、2000年代後半にNoSQL（Not only SQL）データベースの台頭へとつながった。MongoDB、Cassandra、Couchbaseを含むこれらの柔軟なスキーマレスデータベースは、多様なデータタイプを扱い、リアルタイム分析、コンテンツ管理システム、モノのインターネット（IoT）プラットフォームなど、最新のデータ集約型アプリケーションに対してより優れたスケーラビリティとパフォーマンスを提供するように設計された。

ベクターデータベースの台頭

ベクターデータベースは、データベースシステムの進化における最新のフロンティアである。ベクトル・データベースはデータベース技術のパラダイム・シフトを象徴するものであり、非構造化データに対する洞察の複雑さと微妙さに対応している。行と列でデータを管理する従来のデータベースや、NoSQLシステムによって収容される多様な構造とは異なり、ベクトル・データベースは、テキスト、画像、サウンドなど、あらゆるものを表現できる多次元空間の数値列であるベクトルの形でデータを処理し、保存することに優れている。

この機能により、ベクターデータベースは機械学習やAIアプリケーションに固有のデータタイプを管理するのに長けている。ベクトルデータベースの核となる強みは、類似検索や意味検索を効率的かつ正確に実行できる点にある。近似最近傍](https://zilliz.com/glossary/anns) (ANN)検索などの高度なアルゴリズムを利用して、大規模データセット内の最も類似したデータポイントを迅速に特定します。このプロセスは、パーソナライズされたレコメンデーション、画像認識、音声認識、対話型AIチャットボット、リアルタイムの意思決定などのタスクに不可欠です。

ベクターデータベースの主な利点

ベクターデータベースは、特に人工知能や機械学習における最新のアプリケーションに不可欠な複雑で高次元のデータを扱う上で、いくつかの重要な利点を提供します。以下に主な利点を挙げる：

効率的な類似検索：ベクトル・データベースは、与えられたクエリ・ベクトルに最も近い、または最も類似したアイテムを見つけることに優れています。これは、推薦システムのような、ユーザーの興味に似たアイテムを素早く特定することが重要なアプリケーションには不可欠です。

高次元データの処理：高次元データを効率的に管理するために特別に設計されており、従来のリレーショナル・データベースでは困難な場合が多い。そのため、画像や動画、AIやMLタスクで一般的な複雑なパターンなどのデータタイプを扱うのに理想的です。

高度なセマンティック検索：ベクトル空間モデルを活用することで、これらのデータベースは意味検索を実行し、単語や実体の文脈や意味を理解することができる。この機能は自然言語処理（NLP）アプリケーションに特に有用で、検索結果の精度とコンテンツの関連性を高める。

**スケーラビリティベクターデータベースは、大量のデータに対応できる拡張性を備えています。これは、増大するデータセットを効率的に処理・分析するビッグデータアプリケーションやサービスにとって重要な要件です。

強化されたAIとMLの統合：Vectorデータベースは、LlamaIndex、LangChain、Semantic Kernelなどの様々なAIおよびMLテクノロジーとシームレスに統合できるように構築されており、インテリジェントなアプリケーションの開発と展開を容易にします。

検索拡張生成(RAG)は、大規模言語モデルの幻覚に対処するためのトレンド技術である。ベクトルデータベースはRAGシステムのベクトルストアとして機能し、LLMの外部にドメイン固有の知識を格納し、LLMにクエリコンテキストを提供する。

RAGのためのベクトルデータベース

ベクターデータベースは、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiのような大規模な言語モデル(LLMs)の幻覚の問題やドメイン固有の知識の欠如に対処するために使用される、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術にも不可欠なコンポーネントである。RAGアプリケーションは通常、ベクトル・データベース、LLM、コードとしてのプロンプトから構成される。

LangChainとZilliz CloudによるRAGの使用例](https://assets.zilliz.com/Retrieval_Augmented_Generation_RAG_use_case_20240220_083822_ef868474b5.png)

では、RAGアプリケーションでベクターデータベースはどのように機能するのでしょうか？簡単に言うと、ベクトルデータベースはLLMの外部に外部情報を保存し、ユーザのクエリのLLMコンテキストを提供する。ユーザがRAGアプリケーションを通して質問を入力すると、ベクトルデータベースはANN検索を行い、ユーザのクエリに最も近いTop-Kの結果を検索する。そして、検索された結果を元のユーザークエリとともに追加コンテキストとしてLLMに送信する。このようにして、RAGアプリケーションは事前に訓練されていないドメイン固有の質問に答えることができる。

SQL、NoSQL、ベクトルデータベースの違い

以下の表は、SQLデータベース、NoSQLデータベース、ベクトルデータベースの主な違いを示している。

| 特徴｜SQLデータベース｜NoSQLデータベース｜ベクトル・データベース |---------------|-------------|---------------|-------------| | データモデル｜リレーショナル・テーブル｜多様なモデル（ドキュメント、キー・バリュー、カラムナー、グラフ）｜高次元ベクトル（DenseとSparseの両方）｜フィルタリングのためのスカラー・データ付き | スキーマ｜固定｜フレキシブルまたはなし｜固定、フレキシブル、またはなし。このオプションは、素早くプロトタイプを作成したり、本番でパフォーマンスと精度の高い検索結果を提供するのに役立ちます。| | ユースケース｜データがリレーショナルで構造化されている一般的なユースケース｜柔軟性を必要とするアプリケーション、非構造化データを保存する機能、SQLデータベースではカバーされないユースケース｜RAG、セマンティック検索、類似検索、レコメンダーシステム、対話型AIチャットボットなど。 |

Looking Ahead：データベース技術の未来

人工知能（AI）と機械学習（ML）があらゆる産業に浸透し続ける中、ベクトルデータベースの将来は計り知れない可能性を秘めている。自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、その他のAI技術の急速な進歩に伴い、高次元のベクトルデータの効率的な保存、索引付け、検索に対する需要はますます高まるだろう。

ベクトルデータベースの分野が成熟するにつれ、特殊なインデックス作成技術、スケーラビリティのための分散アーキテクチャ、高次元ベクトル空間に合わせた高度なクエリ最適化などの分野で、さらなる技術革新が起こることが予想されます。さらに、グラフデータベースや時系列データベースなど、他のデータ管理ソリューションとベクトルデータベースを統合することで、複雑な分析や意思決定プロセスの新たな可能性が開けるかもしれない。また将来的には、AIフレームワークやプラットフォームとの統合が強化され、AIモデルを大規模にトレーニング、デプロイ、クエリするための、よりシームレスなエンドツーエンドのワークフローが可能になるかもしれない。最終的に、ベクトル・データベースは、組織がデータ資産の可能性を最大限に活用し、イノベーションを促進し、よりインテリジェントでデータ駆動型の未来を育む上で、重要な役割を果たすことになるだろう。

結論

SQLからベクトル・データベースへのデータベース技術の進化は、目覚ましいイノベーションの旅を象徴している。SQLデータベースの構造化されたリレーショナル・モデルから始まり、データの量と複雑さが爆発的に増加するにつれて、NoSQLデータベースを採用するようにテクノロジーは進化した。NoSQLデータベースは、柔軟性、スケーラビリティ、非構造化データを扱う能力をもたらし、最新のアプリケーションとビッグデータの課題の要求を満たした。

ベクトル・データベースの登場は、最新のフロンティアを象徴している。ベクトル・データベースは、AIや機械学習の複雑さに対応し、高次元データや類似検索を効率的に処理する。データベース技術の進化に伴い、最新の開発情報を入手することは非常に重要です。これらの進歩を理解することは、専門家や組織がデータ管理戦略を洗練させ、洞察を促進し、競争力を維持するのに役立ちます。

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