埋め込みとベクトルデータベース 実践的なガイド！
埋め込みとベクトルデータベースの実践的なガイド！
この革命の中心には、ベクトルデータベースの概念があります。これは、複雑なデータを処理する方法を再構築する画期的な発展です。従来の関係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のベクトルデータを管理および処理するために特別に設計されています。これは多くのAIおよび機械学習アプリケーションに固有のものです。高度なAIの時代に進むにつれて、ベクトルデータベースは重要なツールとして浮上し、生成モデルによって生成される多岐にわたるデータセットの効率と精度を提供しています。
この記事では、ベクトルデータベースの世界における生成AIの重要な役割を探求し、その機能、動作方法、ユースケース、そして手順付きチュートリアルについて説明します。
ベクトルデータベースとは何ですか？
ベクトルデータベースは、複数の次元を持つデータポイントを格納、索引付け、検索するために設計されたデータベースの一種です。複数の次元を持つベクトルとして一般的に言及されるベクトルを扱う従来のデータベースとは異なり、ベクトルデータベースは多次元ベクトル空間で表されるデータの管理に特化しています。これにより、画像の埋め込み、テキストの埋め込み、または他の種類の特徴ベクトルなど、データが頻繁にベクトルの形式を取るAIおよび機械学習アプリケーションに非常に適しています。
これらのデータベースはインデックスと検索アルゴリズムを利用して類似性の検索を行い、データセット内で最も類似したベクトルを迅速に特定することができます。この機能は、レコメンデーションシステム、画像および音声認識、自然言語処理などのタスクにおいて重要であり、高次元のデータを効率的に理解し処理することが不可欠です。そのため、ベクトルデータベースは、膨大なデータ量に依存するAIアプリケーションの要件に合わせて最適化されたデータベース技術の進歩を代表しています。
ベクトル埋め込み
ベクトルデータベースについて話す際に、ベクトル埋め込みについて理解することは非常に重要です。ベクトル埋め込みは、例えば音楽ストリーミングアプリ内の楽曲など、オブジェクトの主要な特徴を包括する数値コードとして機能します。重要な特徴（テンポやジャンルなど）を分析および抽出することにより、各楽曲は埋め込みモデルを介してベクトル埋め込みに変換されます。
このプロセスにより、類似した属性を持つ楽曲は似たようなベクトルコードを持つようになります。ベクトルデータベースはこれらの埋め込みを格納し、クエリが発生した場合にはこれらのベクトルを比較し、最も類似した特徴を持つ楽曲を見つけ出して推薦することで、ユーザーに効率的かつ関連性のある検索体験を提供します。
ベクトルデータベースはどのように機能しますか？
ユーザークエリが開始されると、イメージ、ドキュメント、ビデオ、および音声など、さまざまな種類の生データが処理されます。これらは構造化されていない場合もあります。まず、これらのデータは埋め込みモデルを介して処理されます。このモデルは通常、複雑なニューラルネットワークであり、データを高次元の数値ベクトルに変換し、データの特徴を効果的にベクトル埋め込みにエンコードします。そして、これらの埋め込みベクトルは、SingleStoreDBのようなベクトルデータベースに格納されます。
検索が必要な場合、ベクトルデータベースは類似性検索などの操作を実行し、クエリに最も類似したベクトルを見つけ出して取得します。これにより、高速な検索および取得機能が必要なアプリケーションで、広範かつ多様なデータ型の迅速かつ正確な管理が可能になります。
ベクトルデータベースと従来のデータベースの違いは何ですか？
ベクトルデータベースと従来のデータベースの違いを探求してみましょう。
ベクトルデータベースは、データの組織化と検索の手法において、従来のデータベースとは大きく異なります。従来のデータベースは、数値や文字列などのスカラーデータ型を扱うために行と列で整理された構造を持っています。
この構造はトランザクションデータには理想的ですが、AIおよび機械学習で一般的に使用される複雑な高次元データには効率が悪いです。それに対して、ベクトルデータベースはベクトルデータを保管および管理するために設計されており、多次元空間内の点を表す数値配列であるベクトルを扱います。
これにより、AIアプリケーションの要件である、高次元空間内で最も近いデータポイントを見つけるというタスクに非常に適しています。このようなタスクは、画像および音声認識、レコメンデーションシステム、自然言語処理などのAIアプリケーションで一般的な要件です。高次元ベクトル空間に最適化されたインデックスと検索アルゴリズムを活用することで、ベクトルデータベースは高度なAIと機械学習が普及する時代において、より効率的かつ効果的なデータ処理手法を提供します。
ベクトルデータベースのユースケース
ベクトルデータベースは企業のレコメンデーションシステムにおいて重要な役割を果たしています。例えば、ユーザーのブラウジングや購買履歴に基づいて商品を推薦することができます。また、ベクトルデータベースは詐欺検出システムでも優れたパフォーマンスを発揮し、トランザクション埋め込みを既知の不正活動のプロファイルと比較することによって異常なパターンを検出することができるため、リアルタイムの詐欺検出を実現します。また、顔認識もベクトルデータベースのユースケースの一つであり、顔機能の埋め込みを格納し、セキュリティと監視に役立ちます。
彼らは事前に決められたまたは異なる回答を用いて類似のクエリに対するカスタマーサポートを支援することさえできます。マーケットリサーチでは、ベクトルデータベースは顧客のフィードバックやソーシャルメディアの投稿を分析し、テキストの埋め込みに変換して感情分析やトレンドのスポットチェックを行うことで、さらなるビジネスの洞察を得ることができます。
ベクトルデータベースとしてのSingleStoreDB
SingleStoreDBの堅牢なベクトルデータベースの機能は、AI駆動型のアプリケーション、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するためにカスタマイズされています。SingleStoreDBを使用すると、ベクトル中心のワークロードに対して専用のベクトルデータベースを維持する必要がなくなります。
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、ベクトルデータを多様なデータ型と共にリレーショナルテーブル内に格納する新しいアプローチを採用しています。この革新的な結合により、包括的なメタデータとベクトルデータに関連する追加の属性に簡単にアクセスできるだけでなく、SQLの高度なクエリ能力も活用できます。
SingleStoreDBはスケーラブルなフレームワークで詳細に設計されており、急成長するデータ要件を確実にサポートします。制約のない解決策を受け入れ、データ要求と共に成長するソリューションに移行しましょう。
SingleStoreDBを使用したベクトルデータベースのチュートリアル
前提条件
- 無料のSingleStoreDB Cloudトライアルにサインアップしてください。SingleStoreをベクトルデータベースとして使用します。
- Postmanアカウントで埋め込みを作成します
- OpenAIアカウントからOpenAI APIキーを取得します
OpenAIアカウントにログインすると、ここに表示されているAPIタブに移動してください。
次に、埋め込みタブに移動します。
まず、埋め込みのためのAPIリクエストを作成します。そのためには、Postmanのようなツールが必要です。Postmanアカウントにサインアップし、ワークスペースを作成することができます。
さて、APIのURL`https://api.openai.com/v1/embeddings`を取得し、PostmanのURLセクションに貼り付け、OpenAI APIキーを使用して認証します。
最初の埋め込みを作成しましょう。モデルと入力パラメータが必要です。OpenAIドキュメントページに示されているように、Postmanのダッシュボードに移動し、'body'リクエストを作成します。ボディの下にある、'raw'を選択し、'JSON'を選択してJSONオブジェクトを渡します。
モデルと入力を指定してください。
Postmanに投稿リクエストを送信します。以下のような応答が表示されるはずです。
表示されている数字は埋め込みのベクトルです。これらのベクトル埋め込みを保存するには、堅牢なデータベースが必要です。そこでSingleStoreDBが活躍します。無料のSingleStoreDB Cloudアカウントを作成しましょう。
次に、ここに示されているようにワークスペースを作成します。
作成したワークスペースとサンプル/デフォルトのデータベースが表示されます。
データベースを作成しましょう。
新しく作成したデータベースがダッシュボードに表示されます。
このデータベース内部に移動して内容を確認することができます。この場合、まだデータを入力していないので何も表示されません。
データベースにいくつかのテーブルを作成しましょう。以下に示すように、SQLエディタに移動します。いくつかのシンプルなSQLコマンドを実行して、テーブルを作成できます。
「データベースの選択」タブの下で、作成したデータベースを選択してください。
テーブルとデータ型を作成するために、シンプルなSQLクエリを書いてください。
次に、このデータベースにベクトルデータを挿入しましょう。ここで、Postmanから受け取った埋め込みデータをフィードします。SQLエディタに戻り、次のSQLクエリを書いてください。
私たちは、Postmanからの入力である『Hello World』での値を使用します。Postmanから受け取った大量の数字のブロックを、JSON_ARRAY_PACK内に挿入してください。
これらの数字をPostmanからコピーし、値に貼り付けてコマンドを実行します。
結果がデータベースにフィードされるのが見えます。
以上です！これで、異なる入力からPostmanを使用して異なる埋め込みを作成し、生成されたベクトル埋め込みを新たに作成したデータベースに追加することができます。
以前と同じアプローチを使用して、データベースに保存します。独自の入力とコンテンツを追加して、それらをベクトルに変換します。ここでは、異なる入力を追加し、生成されたベクトル埋め込みをデータベースに保存しています。
さあ、いくつかの実験をしてみましょう。特定の用語を検索し、データベースから関連データを取得してみましょう。Postmanダッシュボードに戻り、用語「OpenAI」の埋め込みを作成します。
次に、既存の埋め込みとデータベースの検索を行います。これにより、上位に最も類似度の高い一覧が表示されます。SQLエディタに移動して、以下に示すクエリを実行しましょう。
埋め込み（大量の数字のブロック）をJSON_ARRAY_PACKに貼り付け、コマンドを実行します。
前の画像では、「OpenAI」のキーワードに対する類似スコアと順位が表示されています。同様に、任意のキーワードの類似スコアが表示されます。これにより、SingleStoreDBはビジネスにとって効率的なベクトルデータベースとして使用することができます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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