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ベクターデータベースの使用例を探る

2024年のプレイブックベクトル検索のトップユースケース

Mar 26, 20240 分で読めます

ベクトル検索技術とその最も一般的な使用例についての探求。

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検索と情報検索は、膨大なデジタル情報をナビゲートするための基本であった。初期の検索エンジンは単純なキーワードのマッチングに頼っており、しばしば無関係な結果でユーザーをイライラさせていた。しかし1990年代後半、GoogleのPageRankアルゴリズムは、キーワードとウェブページの権威と関連性を考慮することで、検索に革命をもたらした。

それ以来、検索はセマンティック分析、機械学習、自然言語処理によって進化し、改善されてきた。そして今、ベクトル検索は、かつてないほど複雑で高次元のデータの秘密を解き明かすことを約束している。

ベクトル検索とは？

ベクトル検索は、データポイントを多次元空間のベクトルとして符号化することで、従来の方法とは一線を画す。これらのベクトルは、テキスト、画像、ビデオ、またはその他の非構造化データ内の意味的な意味をカプセル化します。これにより、検索クエリが具体性に欠ける場合でも、ユーザーは関連情報を発見することができる。

ベクトル検索は、ユーザーからのクエリを受信すると、コサイン類似度やユークリッド距離などのさまざまな方法を使用して、最も近い、または最も類似したベクトルを検索します。膨大なデータ量のため、ベクトルの類似度を検索したり計算したりするのは負担が大きい。したがって、ベクトルインデックスは、関連するベクトルを効率的に整理して検索するために非常に重要です。また、類似性尺度に基づいてベクトルを構造化し、素早く検索できるようにすることで、検索操作を高速化します。

ベクトル・インデックスのさまざまな方法には、以下のようなものがあります：

フラットインデックス](https://zilliz.com/learn/vector-index#What-is-flat-indexing):この手法は、各ベクトルを修正せずに「そのまま」保存します。完璧な精度を提供する反面、その主な欠点は、特に大規模なデータセットでは、その潜在的な遅さにある。フラットインデックスは、クエリベクトルとインデックス内の他のすべてのベクトルとの類似度を計算し、データセット内で最も類似している上位K個のベクトルを返す。
Inverted File Index (IVF): IVFは、ベクトル空間をセルと呼ばれる小さな部分空間に分割し、各セルはその領域の平均ベクトルを表すセントロイドを持つ。データベース内のベクトルは、近傍のセントロイドに割り当てられ、クラスタを形成する。検索処理中、クエリーベクトルはまず各セントロイドまでの距離を計算し、選択されたセントロイドに属するベクトルとの比較を制限する。
Locality-Sensitive Hashing (LSH):** LSHの基本的な考え方は、データ点をハッシュ化することで、類似した点が高い確率で同じハッシュバケット、または近くのハッシュバケットにマッピングされるようにすることである。そうすることで、近似最近傍（ANN）を含む可能性の高いハッシュバケット内のみを検索することで、近似最近傍を素早く特定することが可能になります。
クラスタベース(積量子化):** 量子化とは、ベクトルの全体的な精度を下げることで、データベースの総サイズを小さくする手法である。ベクトルの長さを削減しようとする次元削減（PCA、LDAなど）と比較すると......：
グラフベースのインデックス作成 (HNSW,** CAGRA): グラフベースのインデックス作成アルゴリズムは，ベクトルにインデックスを作成する最も一般的な方法である．

市場で入手可能なベクトル検索技術

ベクトル検索には様々な技術が利用可能である。2017年、MetaはFAISSをオープンソース化し、ベクター検索に関連するコストと障壁を大幅に削減した。2019年、ZillizはMilvusを発表し、オープンソースのベクターデータベースとして業界をリードしている。それ以来、他にも多くのベクターデータベースの企業が登場している。2022年には、ElasticsearchやRedisといった従来の検索プロダクトが多数参入し、ChatGPTのようなLLMが普及したことで、ベクトルデータベースの流れは一気に加速した。

ベクトル検索技術](https://assets.zilliz.com/Vector_Search_Technologies_a7afb17196.png)

これだけ多くのベクトル検索製品がある今、それぞれの違いはどこにあるのでしょうか？大まかに分類すると以下のようになる：

ベクトル検索ライブラリ。挿入、削除、更新、クエリー、データ永続性、スケーラビリティといった基本的なデータベース機能を持たないアルゴリズムの集合体である。FAISSが主な例だ。
軽量ベクトルデータベース。ベクトル検索ライブラリ上に構築されているため、導入は軽量だが、スケーラビリティやパフォーマンスは低い。Chromaがその一例。
ベクター検索プラグイン。従来のデータベースに依存するベクトル検索アドオンである。しかし、そのアーキテクチャは従来のワークロード用であるため、パフォーマンスやスケーラビリティに悪影響を及ぼす可能性がある。ElasticsearchとPgvectorが主な例です。
専用ベクターデータベース。これらのデータベースは、ベクトル検索専用に作られており、他のベクトル検索技術よりも大きな利点を提供する。例えば、専用のベクトルデータベースは、分散コンピューティングやストレージ、災害復旧、データの永続性など、より使いやすい機能を提供します。Milvusが主な例である。

ベクトル検索の実例：主なアプリケーション

ベクトル検索は、検索エンジンに革命を起こしただけでなく、情報検索とランキングを重要視する様々なアプリケーションを大幅に強化した。以下は、ベクトル検索が得意とする主な分野である：

電子商取引

商品の発見：ベクトル検索は、正確な表現がなくても、ユーザーが自分の興味に近いアイテムを見つけることを可能にする。このアプローチはユーザーエクスペリエンスを向上させ、購入の可能性を高めます。
レコメンデーションエンジン：ベクトル検索を利用したレコメンデーションエンジンは、ユーザーの嗜好とアイテムの埋め込みを比較し、ユーザーが接触したことのある商品と類似した商品を提案し、コンバージョン率を高めます。

コンテンツ管理

分類と検索：ベクトル検索は、キーワードだけでなく、意味的な類似性に基づいてコンテンツを分類し、検索することを支援し、コンテンツの構成と検索結果の精度を向上させます。
コンテンツ類似性分析：ベクトル検索を活用し、コンテンツの類似性を分析することで、重複やそれに近いコンテンツ、関連するコンテンツを特定し、コンテンツ管理戦略を改善します。

カスタマーサポート

インテリジェントなチャットボット：ベクトル検索は、インテリジェントなチャットボットが知識ベースや過去のやり取りから関連する情報を取得することで、ユーザーのクエリを理解し、効果的に応答できるようにします。これは、チャットボットの精度を高め、OpenAIのGPT-3.5やFacebookのLLAMA2のようなLarge Language Models が誤った情報を生成するのを防ぐ。
ヘルプデスク・ソリューション：ヘルプデスク・ソリューションは、ベクトル検索を利用して、過去のチケットデータと顧客とのやり取りを分析し、適切な解決策を提案したり、チケットを適切なエージェントにエスカレーションすることで、より迅速な問題解決と顧客満足度の向上を実現します。

ヘルスケア

医療画像分析：医療画像診断において、ベクトル検索は、画像から抽出された特徴を既知の症例データベースと比較することで、より迅速で正確な診断を容易にし、病気の診断に役立つ可能性がある。
創薬：ベクトル検索は、類似した分子構造や生物学的活性を持つ化合物を特定することで、新薬候補の探索を迅速化し、創薬を加速します。

ベクターサーチの強化：ベストプラクティスと主な考慮事項

効率的なベクトル検索の実装は、データからインサイトを抽出し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために非常に重要です。ここでは、ベクトル検索の実装の効果を確実にするための重要な考慮事項とベストプラクティスを紹介します：

1.適切なインフラの選択：成功するベクトル検索システムの基礎は、ベンチマーク結果を慎重に評価し、適切なインフラを選択することにある。ベクターデータベースにはMilvusやZilliz Cloud(Milvusのマネージド版)のようなオプションを検討し、スケーラブルなコンピューティングパワーにはAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformのようなクラウドサービスを活用する。

2.**データが常に変化するダイナミックな環境では、ベクターをシームレスに更新し、インデックスを再作成するメカニズムを実装します。このアプローチにより、ベクター検索システムは、最新の洞察を反映し、時間の経過とともに関連性と正確性を維持することができます。

3.**クエリの最適化ベクター作成時にメタデータを保存することで、ユーザーのクエリをフィルタリングすることでクエリ検索プロセスを最適化し、関連性の高いベクター検索のパフォーマンスを向上させることができます。

将来に向けて

より高度なエンコーディングアルゴリズムが登場し、検索結果の品質と関連性が向上するにつれ、ベクトル検索の将来は有望と思われる。

エンコーディングと検索の向上は、テキスト、画像、音声、ビデオ入力を利用するマルチモーダル検索のようなアプリケーションを生み出すだろう。

さらに、ジェネレーティブAIの登場は、大規模言語モデルの応答を向上させるベクトル検索の重要性をさらに強調している。

リアルタイム分析をサポートする高性能なベクトルデータベースは、自律走行車のような瞬時の意思決定を必要とする産業にとって、ますます不可欠になるでしょう。

結論

最終的にベクトル検索は、複雑な非構造化データセットから情報を検索・取得する能力を向上させた。検索エンジンの強化であれ、業界を超えた様々なアプリケーションのパワーアップであれ、ベクトル検索は以前とは異なり、データに対する我々の理解を向上させた。エンコーディングと検索技術の改良が進むにつれ、ベクトル検索の未来は明るいものとなり、デジタル時代におけるデータのナビゲートと活用方法を一変させることになるだろう。

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