生成AI時代に「ベクトルデータベース」が脚光を浴びるのはなぜ？

生成AI活用の広がりに伴い、「ベクトルデータベース」が注目されている。ベクトルデータベースを使うことで企業はどのようなメリットを得られるのか。基本的な仕組みと併せて解説する。

公開 2024年08月21日 07時05分

著者

George Lawton

[TechTarget]

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　テキストや画像を自動生成するAI（人工知能）技術「生成AI」や、そのベースとなる大規模言語モデル（LLM）の人気が、「ベクトルデータベース」の需要を押し上げている。

　既にリレーショナルデータベースやグラフデータベースなどを使っている組織であっても、生成AIプロジェクトを進める場合は、ベクトルデータベースを検討する価値がある。本稿は、ベクトルデータベースの基本的な仕組みと、なぜベクトルデータベースが生成AIの活用時に役立つのかを解説する。

生成AI時代に「ベクトルデータベース」が脚光を浴びるのはなぜか

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　ベクトルデータベースは、非構造化データを数値化して扱えるベクトル形式で管理する、類似検索に特化したデータストアを指す。その歴史は古く、生成AIが話題になる前から存在している。近年の生成AI人気が高まったことで、ベクトルデータベースは改めて注目されるようになっている。

　企業はベクトルデータベースを導入することで、LLMで扱うデータを効率的に格納、管理、検索できるようになる。ベクトルデータベースはテキストや画像などの非構造化データを、高次元ベクトル（数百以上の数値が並んだリスト）として埋め込み（エンベディング）空間内で処理する。こうすることで、非構造化データをLLMが扱える形式に変換できる。

　コンサルティング会社Nuvalenceの共同設立者兼マネージングパートナーを務めるシンクレア・シュラー氏は、「企業はベクトルデータベースだけでなく、グラフデータベースやリレーショナルデータベースといった選択肢も検討すべきだ」と話す。

　生成AIアプリケーションは、プロンプト（指示文）に対する回答を作成するために、以下のようなさまざまな形式のデータを使用する。

非構造化データ
構造化データ
- 表など、明確な形式や構造に従って整理されたデータ。
ナレッジグラフデータ
- 組織内の知見を関連付けて、そのつながりをグラフ構造で表したデータ。

　生成AIの利用を考える上でベクトルデータベースは不可欠な存在だが、ベクトルデータベースはそれ単体で使用するというよりは、他のデータベースと組み合わせて使うものだ。そのため、例えば表形式データの管理であればリレーショナルデータベースが欠かせないし、グラフデータベースは「データの複雑な関係を定義する」という独自の価値を提供する。

　次回は、ベクトルデータベースと他のデータベースの違いを比較解説する。