応用・実装
ベクトルデータベースとは
Vector Database（ベクトルデータベース）
ひとことで言うと
埋め込みベクトルを保存し、意味の近いデータを高速に検索する専用データベースです。
詳しい説明
ベクトルデータベースとは、テキストや画像を数値化した埋め込みベクトルを大量に格納し、「意味的に近いもの」を高速に探し出すことに特化したデータベースです。RAGの検索エンジン部分を担います。
キーワードの完全一致ではなく、ベクトル間の距離(コサイン類似度など)で近さを測るため、言い回しが違っても意味が近い文書を見つけられます。
大量ベクトルの近似最近傍探索(ANN)を効率化する仕組みを備え、RAGや推薦・類似画像検索などで使われます。
具体例
- 「解約したい」という質問に、「退会手続き」の文書を意味の近さで見つける。
- 数百万件の商品説明から、入力文に意味が近い商品を即座に返す。
よくある質問
普通のデータベースと何が違う?
一般的なDBは完全一致や条件検索が得意ですが、ベクトルDBは「意味の近さ」で検索します。言い換えや類義語でもヒットするため、AIの意味検索やRAGに適しています。
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07