ベクトルデータベースが生成AIを強化する方法

ベクトル データベースは、LLM と外部情報の間のブリッジとして機能し、生成 AI システムの基本機能を提供します。

ChatGPT に代表される生成型人工知能 (GenAI) の出現と大規模言語モデル (LLM) の台頭により、人工知能の可能性に対する私たちの見方は大きく変わりました。これらの開発は、開発者が AI アプリケーションを構築する方法を変えるだけでなく、新しい開発ツールの出現も促進します。この技術革命において、ベクトル データベースは生成 AI テクノロジー スタックの重要なコンポーネントとなり、幻覚や長期記憶の欠如など、LLM の主な制限に対処しています。この記事では、ベクター データベースの世界と、それを生成 AI と統合する方法について説明します。

ベクターデータベースを理解する

ベクター データベース、またはベクター指向データベースは、高次元ベクター データを効率的に保存、管理、取得するために設計されたシステムです。これらのデータベースは、値の配列またはリストであるベクトルとして表すことができるデータの処理に適しています。ベクター データベースは、ベクター ベースの操作と類似性検索に最適化されている点で、従来のリレーショナル データベースとは異なります。

ベクター データベースの主な機能とコンポーネントは次のとおりです。

ベクター データ ストレージ:ベクター データベースは、テキスト ドキュメント、画像、オーディオ、センサーの読み取り値など、さまざまな情報を表すベクター データを格納するように設計されています。各データ項目は、高次元空間におけるその特性を表すベクトル埋め込みに関連付けられています。

ベクター インデックス作成:効率的な類似性検索を実現するために、ベクター データベースでは特殊なインデックス作成手法が使用されます。これらのインデックスは、ベクトル間の距離または類似性を事前に計算し、クエリを実行するときに類似のアイテムをより速く取得できるようにします。一般的なインデックス作成方法には、階層的ナビゲート可能スモールワールド (HNSW)、積量子化、局所性感知ハッシュ (LSH) などがあります。

類似性検索:ベクター データベースの主な目的の 1 つは、類似性検索を実行することです。クエリ ベクトルが指定されると、データベースはベクトル空間で定義された距離または類似度の尺度に基づいて、クエリに類似した項目をすばやく見つけることができます。これは、コンテンツの推奨、画像検索、自然言語検索などのタスクに特に役立ちます。

セマンティック検索: Vector Database は、単純なキーワードベースの検索を超えたセマンティック検索をサポートしています。データのセマンティクスを理解し、キーワードが完全に一致していなくても、意味的に関連する項目を取得できます。そのため、自然言語クエリを理解する必要があるアプリケーションにとって価値あるものとなります。

ベクトル化:データ項目は、データベースに保存する前にベクトル化する必要があります。ベクトル化は、データをベクトル埋め込みに変換するプロセスです。このタスクを実行するために、データの意味情報を取得する機械学習モデルがよく使用されます。

スケーラビリティ:ベクター データベースは、大規模なデータセットを効率的に処理するように設計されています。数十億のデータ オブジェクトに対応できるように拡張でき、大量のデータでも高速クエリを実行できます。

アプリケーション:ベクター データベースは、推奨システム、コンテンツ検索エンジン、自然言語処理、画像およびビデオ分析、異常検出など、さまざまな分野やアプリケーションで使用されます。従来のリレーショナル データベースでは効率的なクエリの提供が難しいシナリオで優れた性能を発揮します。

統合: Vector データベースは、より広範なテクノロジー スタックに統合でき、機械学習モデル、生成 AI、その他のデータ処理コンポーネントと連携して機能を強化できます。

ベクターデータベースは生成 AI をどのようにサポートしますか?

効率的なデータ取得:生成 AI アプリケーションは、テキストや画像から構造化データや非構造化データに至るまで、大規模で複雑なデータセットを処理することがよくあります。ベクター データベースは、高次元データを効率的に保存および取得することに優れています。これにより、生成 AI システムはベクトル埋め込みに基づいて類似オブジェクトをすばやく見つけることができるようになります。これは、推奨システム、セマンティック検索、コンテンツ生成などのタスクにとって非常に重要です。

セマンティック検索:従来のデータベースはキーワードベースの検索に依存しており、生成 AI を使用する場合には制限が生じる可能性があります。一方、ベクター データベースはセマンティック検索をサポートします。完全一致だけでなく、データのセマンティクスを理解することでアイテムを見つけることができます。これは、チャットボット、コンテンツ推奨エンジン、質問応答システムなど、自然言語クエリを理解したり、類似コンテンツを検索したりする必要があるアプリケーションにとって重要です。

外部メモリ:大規模言語モデル (LLM) などの生成 AI モデルは通常、ステートレスです。長期記憶が欠如しており、状況に応じた対応を行うために外部情報にアクセスする必要があります。ベクター データベースは、必要に応じて関連情報を保存および取得する外部メモリとして機能し、生成 AI システムがコンテキストを維持し、より正確でコンテキストに適した応答を提供できるようにします。

LLM の限界への対処:一般的な LLM では、不正確な応答や「錯覚的な」応答が生成されることがあります。ベクター データベースは、事実情報の信頼できるソースを提供することで、この問題を軽減するのに役立ちます。生成 AI システムは、ベクター データベースにクエリを実行して正確なデータを取得できるため、誤った応答が生成されるリスクが軽減されます。

ラピッドプロトタイピング:ジェネレーティブ AI の開発では、新しいアイデアやコンセプトをテストするためにラピッドプロトタイピングが行われることがよくあります。ベクター データベースは、簡単なセットアップ、データの自動ベクター化、効率的な検索機能を提供することで、このプロセスを簡素化します。開発者は、データ管理に多くの時間を費やすことなく、AI アプリケーションをすぐに試すことができます。

Generative AI テクノロジー スタックとの統合: Vector Database は、Generative AI テクノロジー スタックの他のコンポーネントとシームレスに統合されます。 AI モデルと組み合わせて使用​​することで、開発者は両方のテクノロジーの長所を組み合わせた、より高度で強力な AI アプリケーションを作成できます。この統合により、開発ワークフローが簡素化され、生成 AI ソリューションの導入が加速されます。

スケーラビリティ:生成 AI アプリケーションがプロトタイプから本番環境に移行するにつれて、スケーラビリティが重要になります。ベクター データベースは効率的に拡張できるように設計されており、数十億のデータ オブジェクトをサポートし、巨大なデータ セットでも超高速の検索を可能にします。このスケーラビリティにより、生成 AI ソリューションは大規模な現実世界のアプリケーションのニーズを満たすことができます。

データ保護とコンプライアンス:生成 AI アプリケーションは機密データを処理することが多く、データ保護規制への準拠が重要です。 Vector Database は、アクセス管理やマルチテナントなどの機能を提供し、データが保護され、コンプライアンス要件を満たすことを保証し、本番環境対応の生成 AI ソリューションに適しています。

生成AIにおける役割

ベクトル データベースは、特に ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) において、生成 AI の機能を強化する上で重要な役割を果たします。これらのデータベースは、LL.M. を補完する外部メモリおよび知識データベースとして開発されました。顧客体験と業務効率を向上させるために、カスタム チャットボットや会話型 AI を導入する企業が増えている時代において、ベクター データベースは不可欠な要素となっています。このセクションでは、生成 AI の目標を達成する上でベクトル データベースが果たす重要な役割について詳しく説明します。

1. 外部メモリを用意する

会話型 AI が成功するには、コンテキストを維持し、会話の中で以前に言われたことを記憶する必要があります。ここでベクター データベースが役立ちます。これらは、簡単に更新およびアクセスできる外部ストレージとして機能します。

顧客が技術サポートのためにチャットボットと対話するシナリオを想像してください。チャットボットは、一貫性のある役立つ応答を提供するために、会話の中で以前に尋ねられた質問の詳細を記憶する必要があります。 Vector Database にはこのコンテキスト情報が保存されるため、LLM はそれを取得して進行中の会話に組み込むことができ、よりパーソナライズされたシームレスなやり取りが可能になります。

2. 外部情報の照会

生成 AI システムは、過去のやり取りを記憶するだけでなく、一般的な知識を超えた外部情報を照会する必要があることがよくあります。 ChatGPT のような LLM は人間のような応答を生成できますが、特に包括的なトレーニング データが不足している特定のドメインでは、その応答が必ずしも正確であるとは限りません。ここでベクター データベースが役立ちます。

ベクター データベースにより、生成 AI システムは信頼できるソースから事実情報を照会できるようになります。 LLM は、特定のドメイン知識を必要とするユーザー クエリに遭遇した場合、ベクター データベースを使用して正確で最新の情報を取得できます。たとえば、医療チャットボットのシナリオでは、ユーザーが特定の症状に関する最新の治療ガイドラインについて質問した場合、LLM はベクター データベースを参照して、最新の医学文献に基づいた正確な応答を提供できます。

ベクトル データベースは、LLM と外部情報の間のブリッジとして機能し、生成 AI システムの基本機能を提供します。これらにより、LLM は過去のやり取りを記憶し、一貫した会話に参加し、外部の知識ソースに問い合わせて正確で最新の情報を得ることができます。企業が顧客サポートの改善、タスクの自動化、パーソナライズされたエクスペリエンスの提供のために生成 AI ソリューションを導入するケースが増えるにつれ、LLM を強化するベクトル データベースの役割がますます重要になります。

Vector Database と Generative AI のコラボレーションは単なる技術提携にとどまりません。それは進歩の触媒です。これら 2 つのテクノロジーは、データの力を活用してインテリジェント システムを構築する方法に新たな形を与えています。