AI時代のデータベースの選び方【第4回】

「生成AI＋RAG」の“鬼門”を突破するための基礎知識とは

RAGとベクトルデータベースが企業の注目を集める一方で、導入に伴う課題も顕在化している。本稿では、ベクトルデータベース導入の技術的課題を乗りこえるための取り組みや、今後のデータベース市場の動きを解説する。

　テキストや画像を自動生成するAI（人工知能）技術「生成AI」と、そのベースとなる大規模言語モデル（LLM）の業務利用が広がりつつある。中でも企業の関心を集めるのが、外部データベースからの情報を検索してLLMの回答精度を高める手法「RAG」（検索拡張生成）だ。

　RAGの実装では、テキストや文書、画像といった「非構造化データ」を効率的に扱える「ベクトルデータベース」を使う。ただ、ベクトルデータベースの導入においては幾つかの技術的ハードルが存在する。それは一体何なのか。

「RAG」の鬼門とは？　生成AIを使いこなすための基礎知識

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