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— Glossary
Vector DB
読み: ベクターディービー
短い定義
Vector DB (ベクター DB) は、Embedding ベクトルに最適化された検索データベースです。Pinecone・Qdrant・Weaviate・Chroma・pgvector などが代表的で、RAG の検索基盤として使われます。
詳細解説
Vector DB は数百万〜数十億の高次元ベクトルから「最も類似したもの top-K」を高速取得するために最適化されたデータベースです。HNSW (Hierarchical Navigable Small World) などの近似最近傍探索 (ANN) アルゴリズムを採用し、ミリ秒オーダーで応答します。Pinecone (SaaS) / Qdrant (OSS+SaaS) / Weaviate (OSS+SaaS) / Chroma (軽量・組込み) / pgvector (PostgreSQL 拡張) が選択肢。RAG / 推薦 / セマンティック検索の必須コンポーネントです。
実装例 / 使い方
- 01RAG の検索エンジン (top-5 関連文書取得)
- 02EC サイトの「類似商品」推薦
- 03セマンティック検索の裏側
参考・出典
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— IMPLEMENT
Vector DBを、実際に活用する
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