ベクトルデータベースとは？
読み方: ベクトルデータベース
30秒まとめ
高次元ベクトルデータを効率的に保存・検索するためのデータベース。RAGの基盤技術。
ベクトルデータベースの意味・定義
ベクトルデータベース（Vector Database）は、エンベディングによって生成された高次元ベクトルデータを効率的に保存し、類似性検索を高速に実行するための専用データベースです。テキスト、画像、音声などのデータをベクトル化して格納し、「意味的に近い」データを瞬時に検索できます。RAG（検索拡張生成）システムの構築に不可欠な基盤技術であり、ドキュメントをエンベディングに変換して格納し、ユーザーの質問に最も関連する情報を素早く取得します。Pinecone、Weaviate、Chroma、Milvus、Qdrant、pgvectorなどが代表的な製品です。LangChainやDifyなどのAIフレームワークと組み合わせて、企業のナレッジベース検索やレコメンデーションシステム、画像類似検索などに広く活用されています。従来のリレーショナルデータベースでは困難だった「意味」に基づく検索を実現する点が最大の特徴です。