Vector Database (Vector Database) は、ベクトル データの保存とクエリ専用のデータベース システムです。ベクトル データベースは通常、効率的なベクトル インデックス技術を使用し、ベクトルの類似性に基づいたクエリと検索をサポートし、画像検索、自然言語処理、推奨システム、機械学習などの分野に適用できます。
従来のリレーショナル データベースとは異なり、ベクトル データベースは通常、データの中心的な表現としてベクトルを使用するベクトルベースのデータ モデルを使用します。ベクトル データベースは、大量のベクトル データを保存および処理でき、効率的なベクトル類似度の計算とクエリをサポートします。一般的なベクトル インデックス作成テクノロジには、KD-Tree、LSH、HNSW などが含まれ、高次元空間内のベクトル データを迅速に見つけて取得できます。さらに、ベクトル データベースは、データ処理と分析を向上させるために、ベクトル データのクラスタリング、次元削減、正規化などの操作もサポートします。
ベクトル データベースには、次のような多くのアプリケーション シナリオがあります。
- 画像検索: 画像をベクトル表現に変換し、ベクトル データベースに保存し、ベクトルの類似性に基づいて類似した画像をクエリします。
- 自然言語処理: テキストをベクトル表現に変換し、ベクトル データベースに保存し、ベクトルの類似性に基づいて類似したテキストをクエリします。
- レコメンデーション システム: ユーザーと製品をベクトル表現に変換し、ベクトル データベースに保存し、ベクトルの類似性に基づいて同様の製品を推奨します。
- 機械学習: トレーニング データとモデル パラメーターをベクトル表現に変換し、ベクトル データベースに保存し、ベクトルの類似性に基づいて分類やクラスタリングなどのタスクを実行します。
人気のあるベクトル データベース システムには、Faiss、Milvus、Annoy、NMSLIB などがあり、豊富な機能と優れたパフォーマンスを提供し、ユーザーによる大規模なベクトル データの処理と分析を支援します。
代表的な応用例は画像検索エンジンです。画像検索エンジンは、画像類似性検索エンジンのベクトルデータベースに保存されているベクトルデータを通じて、クエリ画像に最も類似した画像のグループを見つけることができます。
具体的には、画像検索エンジンは、畳み込みニューラル ネットワークなどの深層学習モデルを使用して、画像をベクトル表現に変換できます。各画像は高次元ベクトル空間内にあるものとして表示できます。