ベクトルデータベース

ベクトルデータベースとは?

ベクトルデータベースは、高次元ベクトル(一般的にベクトル埋め込みとして知られる)を保存、インデックス化し、効率的に検索するために構築された専門的なデータ管理システムです。これらの埋め込みは、機械学習モデルによって生成される数値表現であり、非構造化データ(テキスト、画像、音声など)を浮動小数点数の密な配列にエンコードします。ベクトルデータベースは類似性検索に最適化されており、完全一致ではなく、与えられたクエリに意味や内容が近いアイテムを見つけることを目的としています。

構造化データ(数値、文字列、日付)を保存し、完全一致または部分一致によるクエリを可能にする従来のリレーショナル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空間における最近傍探索および近似最近傍探索(ANN)のために設計されています。この機能は、セマンティック検索、レコメンデーションエンジン、異常検知、検索拡張生成(RAG)を含む現代のAIアプリケーションの中核をなしています。

ベクトルデータベースは、AIにおける根本的な課題を解決します。従来のデータベースは完全一致や単純な範囲クエリには優れていますが、セマンティックな類似性には対応できません。「顧客満足度に関する文書を検索」と問いかけた場合、従来のデータベースは正確なキーワードしか一致させることができず、「クライアントの幸福」や「ユーザーの満足」といったセマンティックに類似したコンテンツを見逃してしまいます。ベクトルデータベースは、数学的表現を通じて意味を理解することで、このギャップを埋めます。

核となる概念と基礎

ベクトル埋め込み

ベクトル埋め込みは、通常数百から数千の要素を持つ連続数値(浮動小数点数)の高次元配列です。各埋め込みは、文、画像、音声クリップなどのオブジェクトを多次元数学空間における点としてエンコードします。

生成プロセス:
埋め込みは、大規模なデータセットで訓練された専門的な埋め込みモデルによって生成されます。人気のあるモデルには、テキスト用のOpenAIのAda、画像用のCLIP、単語表現用のGloVe、音声処理用のWav2vecなどがあります。

セマンティックな近接性:
埋め込みの基本原理は、セマンティックに類似したアイテムがベクトル空間で互いに近くに配置され、類似していないアイテムは遠くに配置されることです。例えば、「パスワードをリセットする方法は?」と「アカウントにログインできません」という文は、共通の単語を持たないにもかかわらず、関連する意味のために高いコサイン類似度を持つベクトルにマッピングされます。

次元数:
埋め込みは、しばしば256、512、1024以上の次元を持ちます。各次元は潜在的な特徴、つまり埋め込みモデルによって学習されたデータの抽象的な特性を表します。これらの特徴は直接解釈可能ではありませんが、複雑なセマンティック関係を捉えています。

高次元空間の特性

高次元データを扱うことは、独特の課題と機会をもたらします。都市が近接性によってグループ化された2次元マップを想像してください。512次元のベクトル空間では、類似した文書や画像が類似の方法でクラスター化されますが、人間が簡単に視覚化したり直感的に理解したりできない方法で行われます。

密ベクトルとスパースベクトル:

• 密ベクトルは、ほとんどの要素が非ゼロ値を持ち、現代のディープラーニング埋め込みに典型的です
• スパースベクトルは、ほとんどの要素がゼロであり、ワンホットエンコーディングやbag-of-wordsモデルのような従来の情報検索手法で一般的です

現代のベクトルデータベースは主に密ベクトルを扱い、より豊かなセマンティック表現を提供しますが、効率的な検索のために特殊なインデックスアルゴリズムを必要とします。

ベクトルデータベースと従来のデータベースの比較

それぞれを使用するタイミング:
従来のデータベースは、ACID保証と複雑なリレーショナルクエリを持つ構造化されたトランザクションワークロードに優れています。ベクトルデータベースは、特にAI駆動型アプリケーションにおいて、大規模な非構造化データに対する高速でセマンティックな検索に不可欠です。

技術アーキテクチャとコンポーネント

ストレージとインデックスシステム

ベクトルデータベースは、高速な類似性検索を可能にするために洗練されたインデックス構造を採用しています。

近似最近傍探索(ANN)アルゴリズム:

HNSWの詳細:
HNSWは、本番システムで最も広く採用されているANNアルゴリズムです。ノードがベクトルを表し、エッジが類似ベクトルを接続する多層グラフを構築します。検索は、粗い層から細かい層へとこのグラフをナビゲートし、効率的に最近傍を見つけます。PineconeやFAISSなどの主要プラットフォームは、速度、精度、スケーラビリティの優れたバランスのためにHNSWを使用しています。

Product Quantization:
PQは、クラスタリングとコードブック技術を通じてベクトルを圧縮することで、メモリ要件を劇的に削減します。完全精度の浮動小数点数を保存する代わりに、PQは元のベクトルを近似するコンパクトなコードを保存します。これにより、コモディティハードウェアで数十億のベクトルを処理できます。

ストレージメディアとシステム設計

メモリベースストレージ:
ミリ秒のクエリ時間で最速のパフォーマンスを提供しますが、最も高価です。即座の応答を必要とする低レイテンシ、高スループットアプリケーションに最適です。

ディスクベースストレージ:
フラッシュまたはSSDストレージは、より低コストで中程度のパフォーマンスを提供します。サブ秒のレイテンシが許容される大規模データセットに適しています。

クラウドオブジェクトストレージ:
大規模なアーカイブまたはコールドストレージのための最も遅いが最も安価なオプション。アクセス頻度の低いベクトルに最適です。

サーバーレスアーキテクチャ:
現代のベクトルデータベースは、ストレージとコンピュートを分離し、弾力的なスケーリングとコスト最適化を可能にします。コンピュートリソースはクエリ負荷に基づいて独立してスケールし、ストレージはデータ量に基づいてスケールします。

運用ワークフロー

エンドツーエンドのベクトルデータベースプロセス

1. データ取り込みと埋め込み
生の非構造化データ(テキスト文書、画像、音声)は埋め込みモデルを通じて処理され、ベクトル表現を生成します。各ベクトルは、関連するメタデータ(文書ID、タイムスタンプ、タグ、カテゴリ)とともに保存されます。

2. インデックス構築
ベクトルは、効率的な類似性検索を可能にするためにANNアルゴリズムを使用して整理されます。インデックス構築は大規模データセットでは計算集約的ですが、通常はオフラインまたは段階的に実行されます。

3. クエリ処理
ユーザーがクエリを送信すると、保存されたベクトルを作成したのと同じモデルを使用して埋め込まれます。データベースは、選択された距離メトリック(コサイン類似度、ユークリッド距離、内積)を使用して類似性検索を実行します。

4. 結果取得
データベースは、関連するメタデータとともにk個の最近傍ベクトルを返します。結果は、メタデータ制約によってフィルタリングされ、再ランク付けされ、または提示前に後処理されることができます。

クエリの例:

query_vector = embedding_model.encode("How do I reset my password?")
results = vector_db.query(
    vector=query_vector,
    top_k=3,
    similarity_metric="cosine",
    min_score=0.8,
    filter={"type": "help_article"}
)

高度な機能と能力

ハイブリッド検索

ハイブリッド検索は、ベクトル類似性と従来のキーワードまたは全文検索を組み合わせ、再現率と関連性の両方を最大化します。このアプローチは、セマンティックと完全一致の要件を混合したクエリに特に効果的です。例えば、「機械学習」(セマンティック)に関する「2024年」(完全一致)に公開された文書を見つける場合などです。

メタデータフィルタリング

ベクトルは、類似性と属性ベースのフィルタリングを組み合わせた複雑なクエリを可能にする豊富なメタデータとともに保存されます。日付範囲、カテゴリ、著者、またはカスタムフィールドで文書をフィルタリングしながら、セマンティック検索機能を維持します。

リアルタイム更新

現代のベクトルデータベースは、段階的な更新をサポートし、完全なインデックス再構築なしに新しいベクトルを数秒以内にクエリ可能にします。フレッシュネス層は、バックグラウンドプロセスがインデックスを最適化する間、最近のデータが即座に利用可能であることを保証します。

マルチテナンシーと名前空間

エンタープライズシステムは、名前空間を通じた論理的なデータ分離をサポートし、複数のチームまたは顧客がデータ分離とアクセス制御を維持しながらインフラストラクチャを共有できるようにします。

AIフレームワークとの統合

ベクトルデータベースは、LangChainやLlamaIndexなどの人気のあるAIフレームワークとシームレスに統合され、開発者が最小限のコードで洗練されたRAGアプリケーション、会話型AIシステム、セマンティック検索ソリューションを構築できるようにします。

実世界のアプリケーションとユースケース

セマンティック検索

シナリオ: ユーザーがトラブルシューティングのヘルプを検索する製品ドキュメントシステム。
実装: すべてのドキュメントが埋め込まれ、ベクトルデータベースに保存されます。ユーザークエリは埋め込まれ、保存された文書と照合され、正確なキーワードが一致しない場合でも関連するコンテンツを見つけます。
利点: ユーザーは正確な用語を知る必要なく、自然言語を使用して回答を見つけることができます。

検索拡張生成(RAG)

ワークフロー:

1. ナレッジベース記事を埋め込み、ベクトルデータベースに保存
2. ユーザーが質問すると、クエリを埋め込み、関連記事を取得
3. 取得したコンテキストとクエリをLLMに供給して回答を生成
4. LLMは特定のソースを引用した正確で根拠のある応答を生成

コード例:

query_vector = embed("How to troubleshoot Wi-Fi issues?")
docs = vector_db.query(query_vector, top_k=5)
context = "\n".join([doc['content'] for doc in docs])
answer = llm.generate(
    context=context, 
    question="How to troubleshoot Wi-Fi issues?"
)

レコメンデーションシステム

eコマースプラットフォームは、製品とユーザー行動パターンを埋め込みます。レコメンデーションは、ユーザーのプロファイルまたは最近閲覧したアイテムに近いベクトルを見つけることによって生成され、カテゴリタグだけでなく、特徴、説明、使用パターンに基づいて類似製品を発見します。

異常検知

システムは、正常および異常な行動パターンを埋め込みます。ベクトル空間における外れ値、つまり典型的なクラスターから遠い点は、調査を必要とする潜在的な異常、セキュリティ脅威、またはシステム障害を示します。

マルチモーダル検索

画像、音声、テキスト、ビデオは比較可能なベクトル空間に埋め込まれ、クロスモーダル類似性検索を可能にします。テキスト説明を使用して画像を検索したり、参照画像に類似したビデオを見つけたり、テキストクエリに一致する音声クリップを発見したりできます。

実装のベストプラクティス

適切な埋め込みモデルを選択:
ユースケースに類似したドメインで訓練されたモデルを選択します。ドメイン固有のモデル(医療、法律、技術)は、専門的なアプリケーションでは汎用モデルを上回ることがよくあります。

精度と速度のバランス:
ANNアルゴリズムは、劇的な速度向上のために若干の精度を犠牲にします。アプリケーション要件に基づいて再現率のしきい値を調整します。高リスクアプリケーションは、レイテンシを犠牲にしてより高い再現率を必要とする場合があります。

メタデータを戦略的に活用:
効率的なフィルタリングを可能にするメタデータスキーマを設計します。可能な場合は、ベクトル検索の前にメタデータでプレフィルタリングして検索空間を削減し、パフォーマンスを向上させます。

ハイブリッド検索を実装:
包括的なカバレッジのためにベクトルとキーワード検索を組み合わせます。セマンティック理解にはベクトル検索を、正確な用語マッチングにはキーワード検索を使用します。

監視と最適化:
クエリレイテンシ、再現率メトリック、インデックスサイズを追跡します。より良いオプションが利用可能になったら、定期的に埋め込みモデルを評価および更新します。

スケールを計画:
増加するワークロードのために水平スケーリングとサーバーレスデプロイメントをサポートするプラットフォームを選択します。マルチテナントまたは地理的に分散したデプロイメントのためのデータパーティショニング戦略を検討します。

データの鮮度を確保:
更新されたコンテンツの定期的な再埋め込みのためのプロセスを実装します。陳腐化メトリックを監視し、データの変動性に適した更新頻度を確立します。

課題と考慮事項

次元の呪い:
次元数が増加すると、距離メトリックの意味が薄れ、検索がより計算コストが高くなります。これが、特殊なANNアルゴリズムが不可欠である理由です。

埋め込み品質:
ベクトルデータベースのパフォーマンスは、埋め込み品質に完全に依存します。貧弱な埋め込みは、データベースの洗練度に関係なく、無関係な検索結果につながります。

モデル互換性:
クエリは、保存されたベクトルを生成したのと同じ埋め込みモデルを使用する必要があります。モデルの更新には、データセット全体の再埋め込みが必要です。

コスト管理:
高次元ベクトルは、かなりのストレージとコンピュートを消費します。精度(次元数)とインフラストラクチャコストのバランスを取ります。

コールドスタート問題:
使用パターンのない新しいアイテムは推奨が困難です。コンテンツ埋め込みと協調フィルタリングを組み合わせたハイブリッドアプローチがこの問題を軽減します。

人気のあるベクトルデータベースソリューション

Pinecone: 本番デプロイメントに最適化された完全管理型サーバーレスベクトルデータベース。強力なエンタープライズ機能と優れたドキュメント。

Weaviate: ハイブリッド検索機能を備えたオープンソース。複数の埋め込みモデルと複雑なフィルタリングをサポート。

Milvus: 大規模データセット向けの高度にスケーラブルなオープンソースソリューション。強力なコミュニティとクラウドネイティブアーキテクチャ。

Qdrant: 高度なフィルタリング機能と効率的なリソース使用を備えたRustベースの高性能ベクトル検索エンジン。

FAISS: Facebook AI Similarity Searchライブラリ、研究と本番環境で広く使用されています。より多くの手動管理が必要ですが、非常に柔軟です。

Chroma: AIアプリケーション向けに設計された開発者フレンドリーな埋め込み重視のデータベース。シンプルなAPIと強力なLangChain統合。

よくある質問

ベクトルデータベースは従来の検索エンジンとどう違いますか?
従来の検索エンジンは主にキーワードマッチングと統計的関連性に依存しています。ベクトルデータベースはセマンティックな意味を理解し、キーワードの重複がなくても概念的に類似したコンテンツを見つけます。

構造化データにベクトルデータベースを使用できますか?
可能ですが、ベクトルデータベースは非構造化データに対する類似性検索に最適化されています。構造化トランザクションデータには従来のデータベースを使用し、セマンティック検索にはベクトルデータベースを使用してください。

データを再埋め込みする頻度はどのくらいですか?
コンテンツの変更頻度と埋め込みモデルの更新に依存します。高速度のコンテンツは毎日の更新が必要な場合があり、静的なナレッジベースは週次または月次で更新できます。

埋め込みモデルを変更するとどうなりますか?
モデルを変更すると、保存されているすべてのベクトルの再埋め込みが必要になります。移行を慎重に計画し、移行期間中に複数のインデックスを維持することを検討してください。

異なるANNアルゴリズムの中からどのように選択しますか?
優先事項に基づいて評価します。最高の汎用パフォーマンスにはHNSW、メモリ効率にはPQ、大規模スケールにはIVF。実際のデータとクエリパターンでベンチマークを行ってください。

参考文献

• IBM: What Is A Vector Database?
• Pinecone: What is a Vector Database & How Does it Work?
• Pinecone: A Developer’s Guide to ANN Algorithms
• Microsoft Learn: Understanding Vector Databases
• AWS: What is a Vector Database?
• StackExchange: How do vector databases work for the lay coder?
• Pinecone: Vector Embeddings for Developers
• Pinecone: HNSW Deep Dive
• Pinecone: Product Quantization
• Pinecone: Vector Indexes Overview
• Pinecone: Serverless Vector Databases
• Azure: Vector Database Code Samples
• LangChain Documentation
• LlamaIndex Documentation
• Pinecone Examples and Tutorials
• Reddit: Vector Database Use Cases
• IBM: Vector Search Overview
• IBM Research: Retrieval-Augmented Generation
• YouTube: What is a Vector Database?