ベクトルデータベース

解説

ベクトルデータベースは、文章などを数値の並びに変換したエンベディングを保存・管理し、意味の近いものを検索するためのデータベースです。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、ベクトルデータベースは数値の近さを手がかりに候補を取り出します。そのため、表記ゆれに強い検索を実現できます。

仕組み

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、分けた部分ごとにエンベディングへ変換してベクトルデータベースに保存します。質問が来ると、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。多くのベクトルデータベースは、大量のデータから速く探すために、近似最近傍探索（ANN）という方法を使います。ANNは、すべてのデータと比較せずに有望な候補へ絞り込むことで、精度をわずかに下げる代わりに検索を大幅に速くします。

注意点

記事を更新したら、ベクトルデータベースの保存内容も入れ替える必要があります。元の記事を修正しただけでは、保存済みのエンベディングは古いままだからです。そのため、更新のたびにあらためて変換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。また、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。