画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。
行と列でデータを保持する「リレーショナルデータベース」は、データの完全一致による検索を得意とする。一方でAI（人工知能）技術の進化とともに、企業は画像や文章、音声といった非構造化データについて、「意味」や「類似性」を理解する新しい仕組みを求めるようになった。
こうした課題を解決する可能性を秘めた技術が「ベクトルデータベース」だ。ベクトルデータベースは、画像や文章を自動生成する「生成AI」などのAI技術の活用に不可欠なのはなぜか。どのような革新的な応用が可能なのか。TechTargetジャパンの関連記事をまとめた本資料は、リレーショナルデータベースの概要とさまざまな分野にわたる10個の用例を取り上げ、その可能性に迫る。
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