ベクトルデータベース：それは何か、そしてなぜそんなに話題なのか？

ベクトルデータベースの意味と重要性は？

ベクトルデータベースソリューションを選ぶ際に考慮すべき複数のトレードオフの概要

ベクトルデータベースは、過去数ヶ月間に多くの注目を集めており、10以上の企業がいくつかの種類のベクトルデータベースアーキテクチャを提供しています。なぜこれほど多くの種類が存在するのでしょうか？ベクトルデータベースとは何でしょうか？データベースをベクトルデータベースに移行すべきでしょうか？これらの問いに答えるために、まずはデータとは何かを定義しようとしてみましょう。

データベースの歴史的な概要

データは、コンピュータにデジタル形式で格納され、組織化または半構造化された情報で構成されます。データは通常、簡単なアクセスと管理を目的として構築されたシステムであるデータベースに格納されます。ベクトルは、通常、その基礎となるアイデンティティの意味的な表現を含む、特定のタイプのデータで構成されます。ベクトルの利点は、その基礎となるアイデンティティがテキストドキュメントからオーディオファイルまで何でもできることです。ベクトルデータベースは、ベクトルを大規模に処理するために設計されたデータベースシステムです。そのアイデアは、クエリの意味理解に基づいてベクトルを取得できるようにすることであり、意味理解によるクエリの変換と結果は、キーワードベースのクエリよりも優れたものです。

データベースを考える際、まず思い浮かぶのはSQLデータベースです。これは1970年代に発祥し、最も成熟したデータベースの種類の一つです。SQLデータベースは広く使用されており、データ関連の分野で働いたことがある人なら誰でも何らかの形で接触したことがあるでしょう。彼らの成功は、データを構造化されたものと見なしており、現実世界では多くのデータ作成がトランザクショナル形式で行われるためです。これらのトランザクションを順次使用してデータを格納することで、構造化されたテーブルが作成されます。関係データベースは、異なるテーブルをリンクして世界の複雑さを反映させるときに興味深くなります。彼らの不可欠な成功にもかかわらず、関係データベースの主な欠点はその柔軟性の欠如です。現実のデータはさまざまなソースから提供される可能性があり、ビッグデータの出現により、データの収集は高速で行われます。これらの多様なソースからデータを収集できるようにするためには、時には…

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