Vector データベースとは何ですか? AI をどのように強化するのでしょうか?

Vector データベースとは何ですか? AI をどのように強化するのでしょうか?
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事前トレーニングされた AI モデルが広く利用できるようになったことで、ベクトル データベースが復活しました。ベクトル データベースの概念は数十年前から存在していましたが、ベクトル データベースがその可能性を最大限に活用できるようになったのは、大規模言語モデル (LLM) の時代になった今です。





ベクトル データベースは、推奨システム、画像類似性検索、異常検出、顔検出、自然言語処理アプリケーションなどのアプリケーションで特に役立ちます。



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では、ベクトル データベースとは一体何でしょうか?それはどのように機能し、AI 機能を強化するためにいつ使用する必要がありますか?





ベクトルデータベースとは何ですか?

ベクトル データベースは、ベクトルを使用して情報を保存する方法です。データを表形式のリストとして編成する通常の形式のデータベースとは異なり、ベクトル データベースは高次元ベクトルを通じてデータを編成します。これらのベクトルは、数学空間内でベクトル埋め込みとして表現できます。

ベクトル データベースは、これらのベクトル埋め込みを保持し、インデックス付け、距離メトリック、ベクトル埋め込みに基づく類似性検索などの機能を提供するため、重要です。



ベクトル データベースは、事前トレーニングされたモデルと簡単に統合できるサービスであり、その多くは サービスにアクセスするための API キー 。

ベクトル埋め込みとは何ですか

簡単に言えば、ベクトル埋め込み、または単に埋め込みは、主題または単語の数値表現です。たとえば、2 次元の埋め込みは「2, -3」のようになります。2 は x 軸に沿った正の方向の 2 単位を表し、-3 は y 軸に沿った負の 3 単位を表します。 3 次元の埋め込みは「2、-3、5」のように見えますが、5 はデータ ポイントを Z 軸の正の方向に 5 単位配置します。



2 次元および 3 次元のベクトル

次元が増えると、データの一部がどのようなものであるべきかについて、より多くのコンテキストが提供されます。ベクトル データベースで使用される次元数は、多くの場合、NLP では 100 ～ 300 次元、コンピューター ビジョンでは数百次元の範囲になります。

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ベクトル埋め込みの生成には、BERT、CNN、RNN などのベクトル埋め込みモデルとツールを使用する必要があります。



ベクトル埋め込みが重要な理由

数学的空間でデータの位置をプロットする機能により、コンピューターはデータ ポイント間の関係と、データ ポイント間の相関関係がどの程度強いかを理解できるようになります。各データ ポイント間の相関度を知ることで、AI モデルは人間と同じように状況に応じた方法でクエリを理解できるようになります。

セマンティクスやコンテキストを理解していなければ、AI は論理的には正しくても、コンテキスト的には間違った答えを提供する可能性があります。たとえば、AI は、「立ち去るとき、彼は心が重かった」というフレーズを、悲しみや負担を感じている男性ではなく、心臓病を患っている男性として誤解する可能性があります。

ベクトル データベースが AI の向上にどのように役立つか

ベクトル埋め込みは、さまざまなタイプの AI モデルをトレーニングする際の重要なコンポーネントです。ベクトル エンベディングを使用する利点を最大化するには、ベクトル エンベディングを保存、インデックス付け、クエリできる特殊なデータベースを用意することが不可欠です。さらに、ベクター データベースは、AI モデルの継続的な成長とトレーニングに役立つ、高速で信頼性が高くスケーラブルなデータベースであるため、AI を強化します。

ベクトル データベースは AI モデルの機能を拡張できるため、企業や組織は次のようなさまざまなアプリケーションにベクトル データベースを使用できます。

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  • サーチエンジン： 場合によっては、クエリを実行するときにどのキーワードを使用すればよいかわからないことがあります。ベクトル データベースは、コンテキストを分析し、クエリと最も強い相関関係を持つ最も近いキーワードを取得することにより、システムがクエリを理解するのに役立ちます。
  • レコメンデーションシステム: データの保存と取得が非常に効率的なベクトル データベースと大規模な言語モデルおよびメモリを組み合わせることで、AI システムは時間の経過とともに人の好きなものを学習する可能性があります。これは、アプリケーションによって自動的にクエリされ、人が興味を持ちそうなさまざまなものを推奨することができます。
  • 画像とビデオの分析: ビデオと画像の埋め込みモデルを使用すると、画像を操作してクエリに似たアイテムを見つけるように AI モデルを微調整できます。これは現在、多くのオンライン ショッピング アプリや Web サイトで導入されています。
  • 異常検出: アクションを埋め込みとして記録することで、 AI モデルは世界をより安全にします 基準に基づいて異常と特定の外れ値を検出することによって。 AI 異常検出は現在、不正検出、システム監視、ネットワーク侵入のための一般的なツールです。

ベクター データベースの仕組み

ベクトルデータベースの仕組み

ベクター エンベディングの生成からベクター データベースのデータのクエリまで、データは 3 段階のプロセスを経ます。

  1. ベクトル埋め込みの作成: データのタイプに基づいて、ベクトル埋め込みモデルを使用して、インデックス付けされるベクトル埋め込みが生成されます。これらの埋め込みモデルは、単語、画像、ビデオ、オーディオを数値/埋め込みに変換します。
  2. インデックス作成: ベクトル埋め込みが生成されると、Pinecone、Milvus、Chroma などのベクトル データベースに保存できるようになります。これらのベクトル データベースは、積量子化 (PQ) や局所性依存ハッシュ (LSH) などのさまざまなアルゴリズムを使用して、各埋め込みにインデックスを付け、データの迅速かつ効率的な保存と取得を実現します。
  3. クエリ: アプリケーションがクエリを発行する場合、そのクエリはまず、ベクトル データベースに保存されたデータを生成するために使用されたのと同じベクトル埋め込みモデルを通過する必要があります。生成されたベクトル クエリはベクトル データベースに配置され、クエリに対する最も適切な回答として最も近いベクトルが取得されます。

公開されている事前トレーニング済みモデルの爆発的な増加に伴い、これらのモデルの微調整の機能と速度が拡張され、ベクトル データベースの人気が急速に高まりました。そして、ベクトル データベースに対する需要が非常に高いため、多くの企業が独自のベクトル データベース サービスを開始しています。最も人気のあるもののいくつかを次に示します。

  • 松ぼっくり: 高速な類似性検索のために設計されたクラウドネイティブのベクトル データベース。高いスケーラビリティ、分析、リアルタイムの洞察を備えており、レコメンデーション システムや画像検索に最適です。
  • 凧 : 類似性検索と AI アプリケーションを念頭に置いて構築されたオープンソースのベクトル プラットフォーム。高次元ベクトルの迅速かつ効率的なインデックス作成および検索機能を提供します。さらに、Milvus は複数のインデックス作成アルゴリズムをサポートし、さまざまなプログラミング言語用の SDK を提供します。
  • レディス: リアルタイム アプリケーション、セッション管理、およびトラフィックの多い Web サイトをサポートできる高性能ベクトル データベース。 Redis は、リアルタイム分析、類似性検索、推奨システムによく使用されます。
  • 回避: スキーマ検出、リアルタイム更新、セマンティック検索、およびデータのコンテキスト化を提供します。これらの機能を備えた Weaviate は、アプリケーション用にパーソナライズされたエクスペリエンス システムを作成するためによく使用されます。

ベクター データベースの未来

画像、ビデオ、テキストの高次元データ タイプが継続的に増加する中、ベクトル データベースは現在の AI モデルの機能を改善および拡張する上で重要な役割を果たすことになります。ベクトルデータベースによる継続的な開発により、ヘルスケア、金融、電子商取引、サイバーセキュリティの分野でより良いサービスが期待できます。

ベクトル データベースを実際に体験して試してみたい場合は、Auto-GPT をインストールし、Pinecone などのベクトル データベースを実装してみてください。もちろん、サービスを利用するには API キーが必要です。