ベクトルデータベースについて知っておくべきすべてと、それらを使用してLLMアプリを拡張する方法

ベクトルデータベースの重要な情報と、LLMアプリの拡張方法

ベクトルデータベースの力を発見し利用するためのステップバイステップガイド

Why we need Vector Stores for LLM apps — Image by the author

目次

イントロ

ベクトルデータベースの特徴は何ですか?文の意味を数値表現にどのようにマッピングしますか?それがLLMアプリにどのように役立つのですか?なぜ単にすべてのデータをLLMに与えることはできないのですか?

実践チュートリアル — テキストから埋め込みと距離指標へ

1. テキストから埋め込み2. 2次元のPCAを使用して384次元をプロット3. 距離指標を計算する

ベクトルストアに向けて

類似検索を高速化するにはどうすればよいですか?選択できるさまざまなベクトルストアはありますか?

実践チュートリアル — 最初のベクトルストアのセットアップ

1. chromaのインストール2. chromaクライアントとコレクションの取得/作成3. コレクションにテキストドキュメントを追加する4. データベースからすべてのエントリをExcelファイルに抽出する5. コレクションをクエリする

サマリー参考文献

ベクトルデータベースは現在注目のトピックです。企業は自社のベクトルデータベースを開発したり、既存のSQLやNoSQLデータベースにベクトル検索機能を追加するために資金を調達しています。

Vector Store Funding — Image by the author (Chroma, 2023; Cook, 2022; Miller, 2022)

ベクトルデータベースの特徴は何ですか?

ベクトルデータベースを使用すると、大規模なベクトルコレクションを素早く検索し比較することができます。これは非常に興味深いことです、なぜなら最新の埋め込みモデルは単語の意味/意味を高度に理解し、それらをベクトルに変換する能力が非常に優れているからです。これにより、効率的に文を互いに比較することができます。

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