ベクターデータベースとは？

ベクターデータベース（Vector Database）は、データを**数値ベクトル（Vector）**として保存・検索するデータベースのことです。
主にAIや機械学習の分野で、**類似検索（Nearest Neighbor Search）**を高速に行うために使われます。

なぜベクターデータベースが必要？

従来のリレーショナルデータベース（SQL）やNoSQLでは、数値・テキスト・画像データの検索は「完全一致」や「部分一致」に適していますが、
AIのように「意味が近いデータを検索する」用途には向いていません。

✅ ベクターデータベースを使うと…

画像やテキストの類似検索が可能
高速に「意味の近い」データを検索
AIモデルと組み合わせて活用

たとえば、

Google画像検索：「この画像と似たものを探す」
音楽レコメンド：「好みに合う曲を推薦」
ChatGPTの知識拡張：「意味が近い文書を検索」
このような用途で使われます。

仕組み

データを数値ベクトルに変換（Embedding）
- AIモデル（例：OpenAIのtext-embedding-ada-002）を使って、テキストや画像をベクトル（数値の並び）に変換
- 例：「猫」 → [0.1, 0.8, -0.2, ...]
ベクターデータベースに保存
- 各データのベクトルをデータベースに格納
類似検索（最近傍探索, Nearest Neighbor Search）
- クエリ（検索データ）をベクトル化
- ベクトル空間内で「最も近い」データを見つける
- 例：「犬の画像」を検索すると、犬やオオカミの画像がヒット

代表的なベクターデータベース

🔹 FAISS（Facebook AI Similarity Search）
🔹 Milvus（オープンソースの大規模ベクターデータベース）
🔹 Pinecone（クラウドベースでスケーラブル）
🔹 Weaviate（自然言語検索に強い）
🔹 Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）（Spotify開発の軽量ライブラリ）

活用例

✅ ECサイト：「似た商品を推薦」
✅ 医療診断：「過去の類似症例を検索」
✅ セキュリティ：「顔認識による本人確認」
✅ 動画検索：「特定のシーンを検索」
✅ AIチャットボット：「ユーザーの質問に適した知識を検索」

まとめ

📌 ベクターデータベースは、AIによる類似検索を高速に行うためのデータベース
📌 テキスト・画像・音声を数値ベクトル化し、「意味が近いデータ」を検索
📌 FAISS, Milvus, Pinecone などのツールが人気

簡単に言うと、**「AIのためのGoogle検索」**みたいなものです！ 🚀