現代の生成的AIアプリケーションにおけるベクトルデータベースの役割

美容・ファッション業界におけるベクトルデータベースの重要性と現代の生成AIアプリケーションへの役割

大規模な生成AIアプリケーションがうまく機能するためには、多くのデータを処理するための良好なシステムが必要です。そのような重要なシステムの1つがベクトルデータベースです。このデータベースは、テキスト、音声、画像、動画など、さまざまなタイプのデータを数値/ベクトル形式で取り扱います。

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、高次元ベクトルを効率的に処理するために特化したストレージシステムです。これらのベクトルは、多次元空間上の点と考えることができ、しばしば画像、テキスト、音声などのより複雑なデータの埋め込みや圧縮表現を表します。ベクトルデータベースは、これらのベクトル間での迅速な類似性検索を可能にし、膨大なデータセットから最も類似したアイテムを素早く取得することができます。

従来のデータベースとベクトルデータベース

ベクトルデータベース：

• 高次元データを処理：ベクトルデータベースは、高次元空間でのデータの管理と保存に特化しています。これは、画像やテキストなどのデータポイントを多次元空間のベクトルとして表す機械学習などのアプリケーションにとって特に有用です。
• 類似性検索に最適化：ベクトルデータベースの特徴の1つは、類似性検索を実行できる能力です。これらのデータベースは、正確な一致に基づいてデータをクエリするのではなく、与えられたクエリに「類似している」データを取得することができるため、画像やテキストの検索などのタスクに非常に有用です。
• 大規模なデータセットにスケーラブル：AIや機械学習のアプリケーションが成長するにつれて、処理するデータの量も増えてきます。ベクトルデータベースはスケーラブルに構築されており、パフォーマンスを損なうことなく大量のデータを処理できるようになっています。

従来のデータベース：

• 「ミストラル・トリスメギストス7Bにお会いしてください：神秘的で霊的なオカルトの知恵伝統に関する指示データセット…」
• 社会VRの探求：仮想現実の基本を超えて
• 「GPT-4は数学の問題を解くことができますが、すべての言語ではできません」

• 構造化データの格納：リレーショナルデータベースなどの従来のデータベースは、構造化データの保存に特化しています。これにより、データの整合性と一貫性が保たれます。
• CRUD操作に最適化：従来のデータベースは主にCRUD操作に最適化されています。つまり、データの作成、読み取り、更新、削除を効率的に行うために設計されており、ウェブサービスからエンタープライズソフトウェアまで幅広いアプリケーションに適しています。
• 固定スキーマ：多くの従来のデータベースの特徴の1つは、固定されたスキーマです。データベースの構造が定義されると、変更することは複雑で時間がかかる場合があります。この堅牢性はデータの一貫性を確保しますが、一部の現代のデータベースのスキーマレスまたは動的スキーマの特性よりも柔軟性が低い場合があります。

古いデータベースは埋め込みを扱うのが難しいです。その複雑さに対処できません。ベクトルデータベースはこの問題を解決します。

ベクトルデータベースを使用することで、生成AIアプリケーションはさらに多くのことを行うことができます。意味に基づいて情報を見つけ出すことができ、長期間にわたって情報を記憶することができます。

 

ベクトルデータベース

ベクトルデータベースの高レベルアーキテクチャ

この図は、ベクトルデータベースの基本的なワークフローを示しています。プロセスは生データ入力から始まり、データの前処理によってデータをクリーンアップし、標準化します。

その後、データはベクトル化され、類似性検索と効率的なストレージに適した形式に変換されます。ベクトル化されたデータは、迅速で正確な検索を容易にするために保存とインデックス化されます。クエリが行われると、データベースはインデックスを活用してクエリを処理し、最も関連性の高いデータを効率的に取得します。

生成AIとベクトルデータベースの必要性

生成AIはしばしば埋め込みを伴います。たとえば、自然言語処理（NLP）における単語の埋め込みを考えてみましょう。単語や文章は、意味を捉えるベクトルに変換されます。人間らしいテキストを生成する際、モデルは迅速に関連する埋め込みを比較し、生成されたテキストが文脈的な意味を保つようにする必要があります。

ベクトルデータベースRedis DB

同様に、画像や音声の生成では、埋め込みはパターンと特徴をエンコードする上で重要な役割を果たします。これらのモデルが最適に機能するためには、類似ベクトルの瞬時の取得を可能にするデータベースが必要であり、ベクトルデータベースは生成型AIパズルの必須要素となっています。

自然言語の埋め込みを作成するためには、一般的にOpenAIのGPT、BERTなどの事前学習済みモデルを使用します。

事前学習済みモデル:

• GPT-3とGPT-4: OpenAIのGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、NLPコミュニティで1750億のパラメータを持つ画期的なモデルとなりました。それに引き続き、より多くのパラメータを持つGPT-4は、高品質な埋め込みの生成において限界を em> 押し広げ続けています。これらのモデルは多様なデータセットでトレーニングされているため、幅広い言語的ニュアンスを捉える埋め込みを作成できます。
• BERTとその派生モデル: GoogleのBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）も重要なモデルであり、RoBERTaやDistillBERTなどのさまざまなアップデートやバリエーションを見てきました。BERTの双方向トレーニングによるテキストの両方向の読み取りは、特に単語の周囲の文脈を理解するのに優れています。
• ELECTRA: より最近のモデルであり、GPT-3やBERTなどのより大規模なモデルと同等のパフォーマンスを持ちながらも、より少ないコンピューティングリソースを必要とします。ELECTRAは、学習前のデータで実際のデータとフェイクデータを区別することで、より洗練された埋め込みを生成するのに役立ちます。

ベクトルデータベースの新興企業への成長する資金

AIの人気が高まるにつれて、多くの企業がベクトルデータベースにより良いパフォーマンスと高速化を目指してさらに投資を行っています。これは、Pinecone、Chroma DB、およびWeviateなどのベクトルデータベーススタートアップへの最近の投資で示されています。

Microsoftのような大規模な企業にも独自のツールがあります。たとえば、Azure Cognitive Searchは、ベクトルデータベースを使用してAIツールを作成できるビジネスを支援します。

Oracleも最近、Database 23cの新機能を発表し、統合されたベクトルデータベースを導入しました。名前は「AI Vector Search」であり、新しいデータ型、インデックス、検索ツールを備え、ベクトルを使用してドキュメントや画像などのデータを格納および検索します。これにより、Retrieval Augmented Generation (RAG)がサポートされ、大規模言語モデルとビジネスデータを組み合わせたより良い言語質問の回答が得られます。

ベクトルデータベースの主な考慮事項

• インデックス作成: ベクトルの高次元性を考慮すると、従来のインデックス作成方法では適切ではありません。ベクトルデータベースでは、Hierarchical Navigable Small World（HNSW）グラフやAnnoy treesなどの技術を使用して、ベクトル空間の効率的な分割と最近傍検索を行います。

Annoy tree (出典)

 

Hierarchical Navigable Small World（HNSW）グラフ（出典）

• 距離メトリック：類似検索の効果は、選択された距離メトリックにかかっています。一般的なメトリックには、ユークリッド距離とコサイン類似度があり、それぞれ異なる種類のベクトル分布に対応しています。
• スケーラビリティ：データセットが成長するにつれて、高速な検索時間を維持することの難しさも増してきます。分散システム、GPUアクセラレーション、最適化されたメモリ管理など、ベクトルデータベースがスケーラビリティに対処する方法があります。

ベクトルデータベースと生成AI：速度と創造性

ベクトルデータベースが生成AIモデルと協力すると、本当の魔法が生まれます。以下にその理由を示します：

• 強化された統一性：類似ベクトルの迅速な検索を可能にすることで、生成モデルはより適切なコンテクストを維持し、文脈に適した出力を生成することができます。
• 反復的な改善：生成モデルは、ベクトルデータベースを使用して生成された出力を「優れた」埋め込みのリポジトリと比較し、リアルタイムで出力を改善することができます。
• 多様な出力：ベクトル空間のさまざまな領域を探索できるため、生成モデルはさまざまな種類の出力を生み出し、創造性のポテンシャルを豊かにすることができます。

未来：潜在的な影響と機会

生成AIとベクトルデータベースの融合により、いくつかの興味深い可能性が浮かび上がります：

• パーソナライズされたコンテンツ作成：個々のユーザー埋め込みをベクトルデータベースに保存し、AIモデルがテキスト、画像、音楽などのコンテンツを個別に調整することを想像してください。ハイパーソナライズされたコンテンツの時代はすぐそこに来るかもしれません。
• 高度なデータ検索：生成AIを超えて、ベクトルデータベースは商品の推奨に表面的なタグではなく、深い埋め込みに基づいて電子商取引などの領域でデータ検索を革新することができます。

AIの世界は急速に変化しています。様々な産業に触れ、良いことや新しい問題をもたらしています。現在、AIは良いデータ処理を必要としています。これは、大規模言語モデル、生成AI、および意味検索のためです。

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