GPT-3 や BERT などの言語モデルがどのようにして驚くべき精度でテキストを理解し、生成するのか疑問に思ったことはありますか? その答えは、単語、文章、ドキュメントをベクトル埋め込みと呼ばれる高密度の数値ベクトルとして表現できる能力にあります。これらのベクトル埋め込みは、言語のセマンティック情報とコンテキスト情報をエンコードし、LLM がこれまでにない方法で言語データをナビゲートおよび操作できるようにします。
このブログでは、ベクトル データベースの世界へのエキサイティングな旅にご案内し、現代の言語処理と機械学習におけるベクトル データベースの重要性を明らかにします。あなたが経験豊富なデータ サイエンティストであっても、言語愛好家であっても、あるいは単にこれらの強力なモデルの内部動作に興味があるだけであっても、この記事はあなたのためのものです。
目次：
ベクトルの埋め込み
なぜベクトル データベースが必要なのでしょうか?
ベクトルデータベースはどのように機能するのでしょうか?
ベクトルインデックス作成アルゴリズム
類似度測定方法
1. ベクトルの埋め込み
ベクトル埋め込みは、人工知能や自然言語処理でデータを表現する強力な方法です。情報の本質を捉え、AI システムがデータをより深く理解し、長期的な記憶保持を促進するのに役立ちます。何か新しいことを学ぶとき、理解と思い出すことが重要な要素です。
LLM などの AI モデルは、データを低次元ベクトルに変換することでエンベディングを生成します。この変換は、特に多数の特徴を扱う場合にデータ表現を簡素化するため、価値があります。結果として得られる埋め込みはデータのあらゆる側面をエンコードし、AI モデルが複雑な関係を把握し、パターンを検出し、隠れた構造を発見できるようにします。基本的に、エンベディングは生データと、それをすべて理解する AI システムの能力との間の橋渡しとして機能します。
2. なぜベクトルデータベースが必要なのでしょうか?
ベクトル埋め込みを使用すると、特に従来のスカラーベースのデータベースを使用する場合に、特有の一連の課題が生じます。これらの従来のデータベースは、ベクトル データの複雑さと規模に対処するのに苦労しており、貴重な洞察の抽出やリアルタイム分析を妨げる可能性があります。ただし、この問題の解決策は、この種のデータを効率的に処理するように特別に設計されたベクトル データベースを使用することにあります。ベクター データベースを活用することで、組織はデータの可能性を最大限に引き出すことができます