ベクトルデータベースとは何かを解説、生成AIで「必須の存在」はどんな役割を担うのか

生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介しよう。 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用し

[canadie]

確かにベクターストアは文章生成AIでRAGする時に前提知識として文章や画像を検索する時によく使用される技術ではあるが、必須は言い過ぎ。極端な話、画像生成AIでベクターストア使ってる例は見たことがない

[lifefucker]

「生成AIで必須」というより「ベクトル検索で必須」じゃないの？

[masadream]

生成AAIというよりはRAGで必須ね。

[yarumato]

“社内データなど非公開データに関する知識不足を補うために、社内データをAIモデルに与え、企業向け回答を生成できるシステム、Retrieval Augmented Generation（RAG）アプローチにおいて、ベクトルデータベースは重要な存在”

[misshiki]

“ベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注目される理由などと合わせて紹介”

[R1na]

AWS の DB は対応済み

[medihen]

"企業の社内データをAIモデルに与え、AIモデルが企業の特定文脈に沿った回答を生成できるよう", "ベクトルDBは、このRAGアプローチにおいて非常に重要な存在", OpenAIのAdaモデルでは"テキストデータを1536次元のベクトルに"