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Vector Database
ベクトルデータベースは、高次元エンベディングベクトルのインデックス化、保存、クエリに最適化された専門データストアです。
Vector Databaseとは？
ベクトルデータベースは高次元ベクトルデータ向けに設計されたシステムです。従来のデータベースが完全一致で検索するのに対し、ベクトルデータベースは類似性で検索します。近似最近傍（ANN）検索はRAGの基盤です。エコシステムには専用ソリューション（Pinecone、Weaviate）やPostgreSQLのpgvectorなどの拡張機能があります。
Vector Databaseの仕組み
インデックス化（メタデータ付きベクトルの保存）とクエリ（最近傍の発見、通常10ms未満）を管理します。
Vector Databaseが重要な理由
RAGをスケーラブルかつ高速にする重要なインフラコンポーネントです。
ChatloomにおけるVector Databaseの活用
Chatloomはpgvectorをリレーショナルモデルに統合し、ハイブリッド検索用にtsvectorで補完しています。
よくある質問
- 別のベクトルDBが必要？
- 必須ではありません。pgvectorはPostgreSQLにベクトル機能を追加します。
- 処理能力は？
- 数百万から数十億のベクトルを処理可能。ほとんどのチャットボットは数千〜数万チャンクです。
- ANN検索とは？
- サブミリ秒の速度でおおよそ最近接のベクトルを見つけるアルゴリズムです。