近年、大規模言語モデル(LLM=Large Language Model)の急成長に伴い、膨大なデータ処理の保管先としてベクトルデータベースが重要な役割を担っています。 あらゆる産業や仕事に大きなインパクトを与えている生成AIをうまく活用するためには、LLMのデータ保管先としてベクトルデータベースの活用が欠かせません。 今回は、ChatGPTの台頭によって注目度が急上昇している「Pinecone」というベクトルデータベースに焦点を当てて、概念やPythonによる実装方法をわかりやすく解説します。 さらに、ベクトルデータベースであるPineconeと、従来のデータベース(リレーショナルデータベース)のSQLを比較していますので、ぜひ参考にしてください。 なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。 ベクトルデータベースとは ベクトルデー