ベクトルデータベース：初心者向けガイド！

ベクトルデータベースの初心者向けガイド

データの複雑さと高次元情報の時代において、従来のデータベースは複雑なデータセットからの効率的な処理と意味の抽出には頼りないことが多い。そこで、ベクトルデータベースが登場し、データの拡大する領域における課題への解決策として注目されている。

ベクトルデータベースの理解

ベクトルデータベースは、高次元のデータポイント（ベクトルとも呼ばれる）を効率的に格納、索引化、検索するという独自の能力を持つため、さまざまな分野で重要性が増してきている。これらのデータベースは、各エントリが多次元空間のベクトルとして表されるデータを扱うように設計されている。これらのベクトルは、数値的な特徴、テキストや画像からの埋め込み、分子構造など、さまざまな情報を表すことができる。

ベクトルデータベースを2Dグリッドで表現してみましょう。ここでは、一方の軸には動物の色（茶色、黒色、白色）、もう一方の軸にはサイズ（小さい、普通、大きい）を表します。

この表現では:

  • 画像A：茶色、普通のサイズ
  • 画像B：黒色、小さいサイズ
  • 画像C：白色、大きいサイズ
  • 画像E：黒色、大きいサイズ

各画像を、その色とサイズの属性に基づいてこのグリッド上にプロットされた点としてイメージできます。この簡略化されたグリッドは、実際のベクトル空間がより多くの次元を持ち、検索と取得に洗練された技術が使用されることがあるにもかかわらず、ベクトルデータベースがどのように視覚的に表現されるかの本質を捉えています。

ベクトルデータベースを5歳の子供に説明する

リンゴやオレンジ、バナナ、ブドウなど、さまざまな種類の果物があると想像してみてください。リンゴの味が好きで、リンゴに似た味の果物を見つけたいと思っています。果物を色やサイズで分類するのではなく、甘さや酸味などの味でグループ分けすることにしました。

したがって、リンゴ、ブドウ、熟れたバナナなどの甘い果物を一緒に置きました。オレンジや未熟なバナナなどの酸っぱい果物は別のグループにしました。これで、リンゴのような味の果物を探すときは、甘い果物のグループを見るだけで十分です。なぜなら、似た味がする可能性が高いからです。

しかし、リンゴのように甘くて、オレンジのように酸味のある果物を探している場合はどうでしょうか？グループの中で見つけるのは少し難しいかもしれませんよね？そんなときは、果物のことをよく知っている果物の専門家に尋ねます。彼らは、多くの果物の味について知識があるため、あなたの特別な味のリクエストに合う果物を提案することができます。

この場合、その知識豊富な人は「ベクトルデータベース」のような存在です。彼らはさまざまな果物について多くの情報を持ち、あなたの特別な味に合う果物を見つけるのに役立ちます。色や形などの通常の要素に基づかない場合でも、彼らはあなたが望む味に合う果物を提案できるのです。

同様に、ベクトルデータベースはコンピューターのためのこの役立つ専門家のような存在です。特別な方法で、食べ物などのさまざまな詳細を覚えるように設計されています。したがって、あなたが好きな味と似ている食べ物や、あなたが楽しむフレーバーの組み合わせを探している場合、このベクトルデータベースは迅速に適切な選択肢を見つけることができます。まるで果物に詳しい知識豊富な人のように、あなたの食欲に基づいて素晴らしい選択肢を提案してくれるのです。

ベクトルデータベースはデータをどのように格納するのか？

ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みを使用してデータを格納します。ベクトルデータベースのベクトル埋め込みとは、アイテム、ドキュメント、またはデータポイントなどのオブジェクトを多次元空間のベクトルとして表す方法です。各オブジェクトには、そのオブジェクトのさまざまな特性や特徴を捉えたベクトルが割り当てられます。これらのベクトルは、似たようなオブジェクトはベクトル空間内で互いに近い位置にあり、異なるオブジェクトは遠くにあるように設計されています。

ベクトル埋め込みをオブジェクトの重要な側面を説明する特別なコードと考えてください。さまざまな動物がいると想像してください。似たような動物は似たようなコードを持つように表現したいと思うでしょう。たとえば、猫と犬は四足歩行で毛皮を持つなどの共通の特徴を共有しているため、コードがかなり近いかもしれません。一方、魚や鳥のような動物は、異なる特徴を反映したより離れたコードを持つことになります。

ベクトルデータベースでは、これらの埋め込みを使用してオブジェクトを格納し、整理します。指定されたクエリに類似したオブジェクトを見つけたい場合、データベースは埋め込みを見て、クエリの埋め込みと他のオブジェクトの埋め込みの間の距離を計算します。これにより、データベースはクエリに最も類似したオブジェクトを迅速に特定することができます。

たとえば、音楽ストリーミングアプリでは、曲をテンポ、ジャンル、使用楽器などの音楽的特徴を捉えた埋め込みを使ってベクトルとして表現することができます。お気に入りのトラックに似た曲を検索するとき、アプリのベクトルデータベースは埋め込みを比較して、あなたの好みに合った曲を見つけます。

ベクトルの埋め込みは、複雑なオブジェクトを数値ベクトルに変換する方法で、ベクトルデータベースはこれらの埋め込みを使用して、ベクトル空間内の位置に基づいて類似または関連するオブジェクトを効率的に検索および取得します。

ベクトルデータベースはどのように動作するのか？

画像クレジット: VoAGI

ユーザークエリ：

  • ChatGPTアプリケーションに質問やリクエストを入力します。

埋め込みの作成：

  • アプリケーションは、入力を数値のコンパクトな形式であるベクトル埋め込みに変換します。
  • この埋め込みは、数学的な表現でクエリの本質を捉えます。

データベースの比較：

  • ベクトル埋め込みは、ベクトルデータベースに格納されている他の埋め込みと比較されます。
  • 類似度の指標により、コンテンツに基づいて関連性の高い埋め込みを特定します。

出力の生成：

  • データベースは、クエリの意味に密接に一致する埋め込みからなる応答を生成します。

ユーザーの応答：

  • 関連する情報が識別された埋め込みにリンクされた応答が、あなたに送信されます。

追加のクエリ：

  • 後続のクエリを行うと、埋め込みモデルは新しい埋め込みを生成します。
  • これらの新しい埋め込みは、データベース内の類似した埋め込みを見つけるために使用され、元のコンテンツに関連付けられます。

ベクトルデータベースはどのベクトルが類似しているかを知っているのか？

ベクトルデータベースは、ベクトル間の類似性をさまざまな数学的手法を用いて決定します。最も一般的な手法の1つは、コサイン類似度です。

Googleで「世界で最も優れたクリケット選手」と検索すると、トッププレイヤーのリストが表示されますが、これにはいくつかのステップが関与しており、その中でもコサイン類似度が主要なものです。

検索クエリのベクトル表現は、コサイン類似度を使用してデータベース内のすべてのプレイヤープロファイルのベクトル表現と比較されます。ベクトルが類似しているほど、コサイン類似度のスコアが高くなります。

注意：これはあくまで例のための説明です。Googleのような検索エンジンでは、単純なベクトルの類似性を超えた複雑なアルゴリズムが使用されます。検索エンジンは、ユーザーの位置、検索履歴、ソースの権威など、さまざまな要素を考慮して最も関連性の高いパーソナライズされた検索結果を提供します。

ベクトルデータベースの機能

ベクトルデータベースの重要な機能と応用には以下があります：

ベクトルデータベースは、与えられたクエリベクトルに最も類似したベクトルを取得する類似性検索を優れた性能で行います。これは、レコメンデーションシステム（類似の製品やコンテンツの検索）、画像およびビデオの検索、顔認識、情報検索など、さまざまなアプリケーションで重要です。

  • 高次元データ

伝統的な関係データベースは、次元数が増えるとデータ点間の距離が意味をなさなくなる「次元の呪い」という問題に直面します。ベクトルデータベースは、高次元データを効率的に処理するために設計されており、自然言語処理、コンピュータビジョン、ゲノミクスなどのアプリケーションに適しています。

  • 機械学習とAI

ベクトルデータベースは、機械学習モデルによって生成された埋め込みを格納するためによく使用されます。これらの埋め込みはデータの重要な特徴を捉えており、クラスタリング、分類、異常検知などのさまざまなタスクに使用できます。

  • リアルタイムアプリケーション

多くのベクトルデータベースは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのクエリに最適化されており、電子商取引のレコメンデーションシステム、不正検出、IoTセンサーデータのモニタリングなど、迅速な応答が必要なアプリケーションに適しています。

  • パーソナライズとユーザープロファイリング

ベクトルデータベースは、システムがユーザーの好みを理解し予測することで、パーソナライズされた体験を可能にします。これは、ストリーミングサービス、ソーシャルメディア、オンラインマーケットプレイスなどのプラットフォームにおいて重要です。

  • 空間および地理データ

ベクトルデータベースは、点、線、およびポリゴンなどの地理データを効率的に処理することができます。これは、地理情報システム（GIS）、位置情報サービス、およびナビゲーションアプリケーションなどのアプリケーションにおいて不可欠です。

  • 医療およびライフサイエンス

遺伝子学や分子生物学において、ベクトルデータベースは遺伝子配列、タンパク質構造、およびその他の分子データの保存と解析に使用されます。これは、薬剤探索、疾患診断、パーソナライズドメディシンに役立ちます。

  • データの融合と統合

ベクトルデータベースは、さまざまなソースやタイプのデータを統合することで、より包括的な分析と洞察を可能にします。これは、テキスト、画像、数値データなどのデータが複数のモダリティから来る場合に価値があります。

ベクトルデータベースは、テキストドキュメントを共通の空間内のベクトルとして表現することで、強力な多言語検索エンジンを作成するために使用することができます。

  • グラフデータ

ベクトルデータベースは、ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、詐欺検知などで重要なグラフデータの表現と処理を効率的に行うことができます。

ベクトルデータベースの重要な役割

ベクトルデータベースは、現代のアプリケーションにおける高次元データの爆発による課題に対処するために、高い需要を経験しています。

産業が機械学習、人工知能、データ分析などの技術をますます採用するにつれて、複雑なデータ表現を効率的に格納、検索、分析する必要性がますます重要になってきました。ベクトルデータベースは、類似検索、パーソナライズされた推薦、コンテンツの検索などの機能を活用することで、ビジネスがユーザーエクスペリエンスを向上させ、意思決定を改善することを可能にします。

電子商取引やコンテンツプラットフォームから医療、自律型車両まで、ベクトルデータベースへの需要は、さまざまなデータタイプを処理し、リアルタイムで正確な結果を提供する能力から生じています。データが複雑さとボリュームを増すにつれて、ベクトルデータベースが提供するスケーラビリティ、スピード、精度は、さまざまな領域で意味のある洞察を抽出し、新たな機会を開拓するための重要なツールとなっています。

SingleStoreとしてのベクトルデータベース

SingleStoreDBの強力なベクトルデータベース機能を活用し、AIに基づいたアプリケーション、チャットボット、画像認識システムなどをシームレスにサポートしてください。SingleStoreDBを利用すれば、ベクトル集中型のワークロードのために専用のベクトルデータベースを維持する必要はありません。

従来のベクトルデータベースのアプローチから逸脱したSingleStoreDBは、異種のデータタイプと共にリレーショナルテーブル内にベクトルデータを格納する新しいアプローチを採用しています。この革新的な統合により、ベクトルデータに関連する包括的なメタデータと追加属性に簡単にアクセスすることができます。また、SQLのクエリング能力も活用できます。

SingleStoreDBは、拡張可能なフレームワークで慎重に設計されており、急増するデータ要件に対して堅牢なサポートを提供します。制限をなくし、データ要件と並行して成長するソリューションを受け入れてください。

SingleStoreでの顔認識の例（SQLを使用）

このテーブルに16,784,377行をロードしました：

create table people(
  id bigint not null primary key,
  filename varchar(255),
  vector blob
);

各行は、有名人の画像を1つ表し、ユニークなID番号、画像が保存されているファイル名、および顔の意味を表す128要素の浮動小数点ベクトルを含んでいます。このベクトルは、facenetという顔画像からベクトル埋め込みを作成するための事前トレーニングされたニューラルネットワークを使用して取得されました。

心配しないでください。この種のアプローチを使用するためには、AIの理解は必要ありません。他の誰かの事前トレーニング済みのニューラルネットワークや、オブジェクトの要約ベクトルを提供できるツールを使用するだけです。

さあ、このテーブルを次のようにクエリしてみましょう：

select vector
into @v
from people
where filename = "Emma_Thompson/Emma_Thompson_0001.jpg";

select filename, dot_product(vector, @v) as score
from people where score > 0.1
order by score desc
limit 5;

最初のクエリは、画像Emma_Thompson_0001.jpgに対するクエリベクトル@vを取得します。2番目のクエリでは、上位5つの最も近いマッチを見つけます：

Emma_Thompson_0001.jpgは自分自身と完全に一致するため、スコアは1に近くなります。しかし興味深いことに、次に最も近いマッチはEmma_Thompson_0002.jpgです。以下にクエリ画像と最も近いマッチを示します：

さらに、取得した検索速度は本当に驚くべきものでした。2番目のクエリは16 vcpuマシン上でたったの0.005秒しかかかりませんでした。そして、すべての16Mのベクトルを処理しました。これは、1秒あたり33億以上のベクトルマッチを処理する速度です。

ベクトルデータベースの重要性は、複雑な高次元データを扱いながら効率的なクエリと検索メカニズムを提供する能力にあります。データが複雑さとボリュームでさらに成長するにつれて、ベクトルデータベースは産業全体で幅広いアプリケーションでますます重要になっています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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