人工知能（AI）の分野では、膨大な量のデータを効率的に処理することが求められます。画像認識、音声検索、レコメンデーションエンジンといったAIアプリケーションを深く掘り下げていくと、データの性質はますます複雑になります。そこでベクトルデータベースが登場します。スカラー値を格納する従来のデータベースとは異なり、ベクトルデータベースは多次元データポイント（ベクトルと呼ばれることが多い）を処理するために特別に設計されています。これらのベクトルは多次元のデータを表し、空間において特定の方向とサイズを指す矢印と考えることができます。

デジタル時代が人工知能と機械学習を主体とする時代へと進むにつれ、ベクターデータベースは高次元ベクターデータの保存、検索、分析に欠かせないツールとなっています。この記事では、ベクターデータベースの包括的な概要を提供し、2023年に利用可能な最高のベクターデータベースをご紹介します。

ベクターデータベースとは何ですか?

ベクターデータベースは、多次元ベクトルの形式で情報を格納する特殊なデータベースです。データの複雑さや詳細度に応じて、各ベクトルの次元数は数次元から数千次元まで大きく異なります。このデータには、テキスト、画像、音声、動画などが含まれており、機械学習モデル、単語埋め込み、特徴抽出技術などの様々なプロセスを用いてベクトルに変換されます。

ベクターデータベースの主な利点は、ベクターの近接性または類似性に基づいてデータを迅速かつ正確に検索・取得できることです。これにより、従来のデータベースのように完全一致や特定の条件のみに頼るのではなく、意味的または文脈的な関連性に基づいた検索が可能になります。

ベクターデータベースはどのように機能しますか?

従来のデータベースは単純なデータを表形式で保存しますが、ベクター データベースはベクターと呼ばれる複雑なデータを処理し、独自の検索方法を使用します。

従来のデータベースはデータの完全一致を検索しますが、ベクターデータベースは特定の類似性指標を用いて最も近い一致を検索します。ベクターデータベースは、「近似最近傍検索」と呼ばれる特殊な検索手法を採用しており、ハッシュ法やグラフベースの検索といった手法が含まれます。

ベクター データベースがどのように機能し、従来のリレーショナル データベース (SQL など) とどう違うのかを真に理解するには、まず埋め込みの概念を理解する必要があります。

非構造化データ（テキスト、画像、音声など）には定義済みのフォーマットがないため、従来のデータベースでは扱いにくい課題があります。こうしたデータを人工知能や機械学習アプリケーションで活用するには、埋め込みを用いてデジタル表現に変換する必要があります。

埋め込みとは、それぞれの項目（単語、画像、その他）に、その意味や本質を捉えた、固有の高次元数値表現を与えることです。この数値表現は、コンピュータがこれらの項目をより効率的かつ意味のある方法で理解し、比較するのに役立ちます。

この埋め込み処理は通常、このタスク用に設計された特別なニューラルネットワークを用いて実装されます。例えば、単語埋め込みでは、単語をベクトルに変換し、類似した意味を持つ単語がベクトル空間内で互いに接近するようにします。この変換により、アルゴリズムは項目間の関係性と類似性を理解することができ、設定はCLIPなどの異なるデータに合わせてエンコードできます。

本質的に、埋め込みは橋渡しとして機能し、非デジタルデータを機械学習モデルが使用できる形式に変換して、データ内のパターンと関係性をより効果的に識別できるようにします。

ベクターデータベースのユースケース

ベクター データベースは「類似性検索」の実装に非常に効率的であるため、次のようなシナリオで使用できます。

1. レコメンデーションシステム：ベクトルデータベースは、ユーザーとアイテムの特徴ベクトルを保存し、パーソナライズされたレコメンデーションを可能にします。類似度を計算することで、ユーザーの過去の行動や興味に類似したアイテムを見つけ出すことができ、より優れたレコメンデーション体験を提供します。
2. 画像検索：画像は高次元ベクトルとして表現でき、ベクトルデータベースは画像データの保存と検索に使用できます。ユーザーは類似画像をクエリすることで画像検索を実行できるため、eコマース、ソーシャルメディア、画像ライブラリ管理などの分野で非常に役立ちます。
3. 自然言語処理（NLP）：NLPタスクでは、テキストを埋め込みベクトルに変換することが一般的なアプローチです。ベクトルデータベースは、セマンティック検索、感情分析、テキストクラスタリングなどのタスクのためのテキスト埋め込みベクトルを保存するために使用できます。
4. 音声認識：音声の特徴は高次元ベクトルとして表現でき、ベクトルデータベースは音声データの保存と取得に使用できます。これは、音声認識、話者認識、音声検索などのアプリケーションにとって非常に重要です。
5. 3Dモデルと点群処理：コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンにおいて、3Dモデルと点群データは通常、ベクターまたは埋め込みベクターとして表現されます。ベクターデータベースはこれらのデータの保存と取得に使用でき、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）、3Dモデリングなどのアプリケーションをサポートします。
6. サイバーセキュリティ：ベクターデータベースは、ネットワークトラフィックデータ、マルウェアシグネチャベクター、ネットワーク行動パターンを保存するために使用できます。これらのデータベースは、異常なネットワークアクティビティやネットワーク侵入の検出に役立ちます。
7. 科学研究: 科学研究では、研究者はベクター データベースを使用して、データ マイニング、パターン認識、実験結果の比較のための実験データを保存および分析できます。
8. モノのインターネット（IoT）：IoTデバイスは、センサーデータやデバイスステータス情報など、膨大な量のデータを生成します。ベクターデータベースは、これらのデータを保存・取得するために使用でき、スマートシティ、スマートホーム、産業オートメーションなどのアプリケーションをサポートします。
9. ヘルスケア：医療分野では、ベクターデータベースは患者の医療記録、医療画像、遺伝子配列データの保存に利用できます。これは、医療従事者による疾患診断、医薬品開発、個別化治療に役立ちます。

2023年によく使われる5つのベクターデータベース

このリストは特別な順序ではありません。

1. クロマ

Chromaはオープンソースの埋め込みデータベースです。LLM用のプラグイン可能な知識、事実、スキルを提供することで、LLMアプリケーションの構築を容易にし、テキストドキュメントの管理、テキストから埋め込みへの変換、類似性検索を容易にします。

主な特徴:

• 豊富な機能: クエリ、フィルター、密度推定、その他多くの機能。
• LangChain (Python と JavaScript) と LlamaIndex はどちらもこれをサポートしています。
• Python ノートブックで実行される同じ API を本番環境のクラスターに拡張できます。

2. 松ぼっくり

Pineconeはホスティング型のベクターデータベースプラットフォームです。つまり、バックアップ企業があり、無料利用オプションを提供しています。Pineconeの主な機能は次のとおりです。

• 完全に管理されたサービスをサポート
• 高度に格納可能
• リアルタイムのデータ取り込み
• 低遅延検索
• LangChainとの統合

3. ウィービエイト

Weaviateはオープンソースのベクトルデータベースです。数十億ものデータオブジェクトにシームレスに拡張できます。Weaviateの主な機能は以下のとおりです。

• 速度: Weaviate は、数百万のオブジェクトから最も近い 10 個の近傍を数ミリ秒以内に素早く見つけることができます。
• 柔軟性: Weaviate を使用すると、データをインポートまたはアップロードするときにデータをベクトル化することができ、OpenAI、Cohere、HuggingFace などのプラットフォームに統合されたモジュールを活用できます。
• 迅速な導入: プロトタイプから大量生産まで、Weaviate はスケーラビリティ、レプリケーション、セキュリティを重視しています。
• 検索拡張機能: 高速ベクトル検索に加えて、Weaviate は推奨、要約、ニューラル検索フレームワークとの統合も提供します。

4. ファイス

Faissは、類似ベクトルや密ベクトルを高速に検索・クラスタリングするためのオープンソースライブラリです。メモリ容量を超えるサイズを含む、様々なサイズのベクトルセットを検索できるアルゴリズムを備えています。また、パラメータの評価と調整のためのヘルパーコードも提供しています。

主にC++で記述されていますが、Python/NumPyとの統合を完全にサポートしています。主要なアルゴリズムの一部はGPUでも実行可能です。Faissの主な開発作業は、Metaの基礎人工知能研究グループによって行われました。

5. クドラント

QdrantはAPIサービスとして実行でき、最も近い高次元ベクトルの検索をサポートします。Qdrantを使用すると、埋め込みやニューラルネットワークエンコーダーを、マッチング、検索、レコメンデーションなどのタスクを実行するアプリケーションに変換できます。Qdrantの主な機能は以下のとおりです。

• ユニバーサル API: OpenAPI v3 仕様とさまざまな言語の既成クライアントを提供します。
• 速度と精度: カスタム HNSW アルゴリズムを使用した高速かつ正確な検索。
• 高度なフィルタリング方法: 関連するベクターペイロードに基づいて結果をフィルタリングできます。
• さまざまなデータ型: 文字列の一致、数値の範囲、地理的位置などをサポートします。
• スケーラビリティ: 水平スケーリング機能を備えたクラウド ネイティブ設計。
• 効率: 動的なクエリ計画を通じてリソースの使用を最適化する Rust が組み込まれています。

要約

人工知能と機械学習の継続的な進歩は、今日のデータ中心の世界においてベクトルデータベースが不可欠であることを浮き彫りにしています。多次元データベクトルを保存、検索、分析する独自の機能を備えたこれらのデータベースは、レコメンデーションシステムからゲノム解析に至るまで、AI駆動型アプリケーションの推進において重要な役割を果たしています。

広く利用されている5つのベクターデータベース、Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss、Qdrantをご紹介しました。それぞれ独自の機能と革新性を備えています。人工知能の継続的な発展に伴い、ベクターデータベースはデータの検索、処理、分析の未来を形作る上でますます重要な役割を果たすことは間違いありません。そして、様々な分野において、より複雑で効率的、かつパーソナライズされたソリューションを提供することが期待されています。