ベクトルデータベースは AI をどのように改善するのでしょうか?

翻訳者 |ブガッティ

レビュー | Chonglou

事前トレーニング済みのAIモデルがすぐに利用できるようになったことにより、ベクトル データベースは新たな命を吹き込まれました。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、大規模言語モデル( LLM )の時代になって初めて、その潜在能力が最大限に発揮されるようになりました。

ベクター データベースは、レコメンデーション システム、画像類似性検索、異常検出、顔検出、自然言語処理などのアプリケーション領域で特に役立ちます。では、ベクター データベースとは一体何でしょうか?どのように機能しますか? AIの機能を強化するためにいつ使用すべきでしょうか?

ベクターデータベースの定義

ベクターデータベースは、ベクターを使用して情報を保存する方法です。データをテーブルのリストに整理する通常のデータベースとは異なり、ベクター データベースは高次元のベクトルを通じてデータを整理します。これらのベクトルは、数学的な空間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含み、ベクトル埋め込みに基づくインデックス作成、距離メトリック、類似性検索などの機能を提供するため重要です。

Vector Database は、事前トレーニング済みのモデルと簡単に統合できるサービスです。多くの場合、サービスにアクセスするにはAPIキーが必要です。

ベクトル埋め込みの定義

簡単に言えば、ベクトル埋め込み（略して埋め込み）は、トピック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。ここで、 2 は正のx軸の2単位を表し、 -3 は負のy軸の 3 単位を表します。 3 次元の埋め込みは「 2 , -3 , 5 」のようになります。ここで、 5 は正のz軸に沿った5単位を表します。

次元が増えると、特定のデータがどのように見えるかを理解するためのコンテキストが増えます。ベクターデータベースで使用される次元数は、自然言語処理の場合は100 ～ 300であることが多く、コンピューター ビジョンの場合は数百になります。

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のはなぜですか?

ベクトル埋め込みは、数学的空間内のデータの位置をプロットすることができ、コンピューターがデータポイント間の関係と、それらが互いにどの程度強く関連しているかを理解できるようにします。各データポイントがどのように関連しているかを理解することで、 AI モデルは人間と同じようにコンテキスト内でクエリを理解できるようになります。

意味や文脈を理解しないと、 AI は論理的には正しいが文脈的には間違った回答を返す可能性があります。たとえば、AI は「彼は立ち去るとき、心が重かった」という文を、悲しい気持ちや重い気持ちの人ではなく、心臓発作を起こした人を指していると誤解する可能性があります。

ベクターデータベースは AI の改善にどのように役立ちますか?

ベクトル埋め込みは、さまざまなAIモデルをトレーニングするための重要なコンポーネントです。ベクトル埋め込みの使用によるメリットを最大限に引き出すには、ベクトル埋め込みを保存、インデックス作成、およびクエリできる専用のデータベースを用意することが不可欠です。さらに、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ベクター データベースは、 AIモデルの開発とトレーニングを継続的に支援し、AI を向上させることができます。

ベクター 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ター データベースを使用できます。

• 検索エンジン:何かを検索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場合があります。ベクター データベースは、コンテキストを分析し、クエリに最も関連性の高い最も近いキーワードを取得することで、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:ベクトルデータベースはデータの保存と取得に非常に効率的であり、大規模な言語モデルとメモリと組み合わせることで、 AIシステムは人々の好みを徐々に学習できるようになる可能性があります。アプリは自動的にこの情報を照会し、ユーザーが興味を持つ可能性のあるさまざまな製品を推奨することができます。
• 画像およびビデオ分析:ビデオおよび画像埋め込みモデルの場合、 AI モデルを微調整して画像を入力し、クエリに類似したコンテンツを検索できます。現在、多くのオンラインショッピング アプリや Web サイトがこの機能を導入しています。
• 異常検出:アクションを埋め込みとして記録することにより、 AIモデルは正常性に基づいて異常や特定の外れ値を検出し、安全性を向上させることができます。 AI 異常検出は現在、不正検出、システム監視、ネットワーク侵入によく使用されるツールです。

ベクターデータベースの仕組み

ベクトル埋め込みの生成からベクトル データベースからのデータのクエリまで、データは次の 3 つのステップを経ます。

1.ベクトル埋め込みの作成:データの種類に基づいて、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を生成します。これらの埋め込みモデルは、テキスト、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 ) や局所性感知ハッシュ( 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をインデックス化し、高速で効率的なデータの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格納されている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、最も近いベクトルが最も適切なクエリ結果として取得されます。

人気のベクターデータベース

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より、これらのモデルがより強力になり、微調整が高速になったため、ベクトル データベースが急速に普及しました。ベクター データベースの需要が高いため、多くの企業が独自のベクター データベースサービスを開発しています。最も人気のあるベクター データベースをいくつか紹介します。

• P inecone :高速な類似性検索用に設計されたクラウドネイティブのベクター データベース。非常にスケーラブルで分析力が高く、リアルタイムの洞察を提供するため、レコメンデーション システムや画像検索に最適です。
• Milvus :類似性検索とAIアプリケーションに重点を置いたオープンソースのベクトルプラットフォーム。高次元ベクトルに対して高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。
• Redis :リアルタイム アプリケーション、セッション管理、高トラフィックの Web サイトをサポートできる高性能ベクター データベース。 Redis は、リアルタイム分析、類似性検索、推奨システムでよく使用されます。
• Weaviate :パターン検出、リアルタイム更新、セマンティック検索、データのコンテキスト化を提供します。これらの機能により、Weaviate はアプリケーション向けの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、テキストなどの高次元データの種類が増加し続けるにつれて、ベクター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ようになります。ベクトルデータベースの継続的な開発を通じて、ヘルスケア、金融、電子商取引、ネットワークセキュリティなどの分野でより優れたサービスが得られることが期待できます。

ベクターデータベースを自分で体験して試してみたい場合は、Auto-GPT をインストールして、 Pinecone のようなベクター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。

原題:ベクターデータベースとは何か、そして AI をどのように強化するのか? 、著者: Jayric Maning