ベクトルデータベース

エンベディングを保存し、意味の近い文章を高速に探せるようにしたデータベース。

解説

ベクトルデータベースは、エンベディングを保存し、意味の近い文章を高速に探せるようにしたデータベースです。ベクトルDBと略されます。従来のデータベースが値の一致や範囲指定で行を絞り込むのに対して、こちらは数値の近さを手がかりに候補を取り出します。この違いが、表記ゆれに強い検索を可能にしています。

FAQやマニュアルをAIに答えさせる場合、記事を扱いやすい長さに分け、それぞれをエンベディングへ変換して保存します。その保管先がベクトルデータベースです。質問が届くと、質問の文章も同じ方法で数値に変換し、近い位置にある記事を取り出して生成AIに渡します。

元の記事を直しただけでは、保存済みの数値は古いままです。更新のたびに変換し直して登録内容を置き換える運用を決めておかないと、AIは改訂前の内容を根拠に回答してしまいます。公開を停止した記事を検索対象から削除する手順も、同じタイミングで取り決めておいてください。