現代ジェネレーティブ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

大規模なジェネレーティブAIアプリケーションが効果的に機能するためには、多量のデータを処理するための優れた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。このデータベースが他のデータベースと異なるのは、テキスト、音、画像、動画などの多種多様なデータを数値/ベクトル形式で処理できることです。

ベクトルデータベースとは

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の特殊なストレージシステムです。これらのベクトルは、多次元空間内の点として考えられ、画像、テキスト、音などのより複雑なデータの埋め込みまたは圧縮された表現を表すことができます。
ベクトルデータベースを使用すると、これらのベクトル間の類似性検索を迅速に実行でき、大規模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できます。

伝統的な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：

• 高次元データの処理：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を目的として設計されています。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で表現する必要がある機械学習などのアプリケーションに特に役立ちます。
• 類似性検索の最適化：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ことです。データを正確な一致に基づいて照会するのではなく、これらのデータベースを使用すると、与えられた照会に「類似した」データを取得できます。これは、画像やテキストの取得などのタスクに不可欠です。
• 大規模データセットのスケーラビリティ：AIと機械学習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加します。ベクトルデータベースは、パフォーマンスを妥協することなく大量のデータを処理できるように設計されています。

伝統的なデータベース：

• 構造化データの保存：伝統的なデータベース、たとえば関係データベースは、構造化されたデータを保存するように設計されています。これは、データが事前に定義されたテーブル、行、列に整理されることを意味し、データの整合性と一貫性を保証します。
• CRUD操作の最適化：伝統的なデータベースは、主にCRUD操作（作成、読み取り、更新、削除）に最適化されています。これは、Web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ることを意味します。
• 固定スキーマ：多くの伝統的なデータベースの特徴の1つは、固定スキーマです。データベース構造が一度定義されると、変更することは複雑で時間がかかります。これはデータの整合性を保証しますが、スキーマのないまたは動的なスキーマを持つ一部の現代のデータベースよりも柔軟性に欠けます。

ジェネレーティブAIとベクトルデータベースの必要性

ジェネレーティブAIには、埋め込みが多く含まれます。自然言語処理（NLP）における単語埋め込みを例にとります。単語や文章は、意味を捉えるベクトルに変換されます。人間のようなテキストを生成する場合、モデルは迅速に埋め込みを比較および取得する必要があり、生成されたテキストがコンテキストを維持するために、意味のあるテキストを生成します。

ベクトル埋め込みとデータベース

同様に、画像や音声の生成では、パターンや特徴を符号化するために埋め込みが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には、類似したベクトルを瞬時に取得できるデータベースが必要です。したがって、ベクトルデータベースはジェネレーティブAIの重要なコンポーネントです。

自然言語の埋め込みを作成するには、事前トレーニング済みのモデルを使用する必要があります。

• GPT-3とGPT-4：OpenAIのGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、NLPコミュニティで重要なモデルであり、175億のパラメータを持っています。GPT-4は、さらに多くのパラメータを持っており、生成品質の高い埋め込みの境界を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おり、幅広い言語的ニュアンスを捉える埋め込みを作成することができます。
• BERTとそのバリアント：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）by Googleは、RoBERTaやDistillBERTなどのバリアントを含む、重要なモデルです。BERTの双方向トレーニングは、テキストを両方向に読み取り、単語の周囲のコンテキストを理解することに特に適しています。
• ELECTRA：効率的で、GPT-3やBERTと同等のパフォーマンスを実現するモデルです。ELECTRAは、事前トレーニングで、偽のデータと区別することで、より洗練された埋め込みを生成することができます。

ソース

上記のプロセスを理解する：

最初に、埋め込みモデルを使用して、目的のコンテンツをベクトル埋め込みに変換します。生成された埋め込みは、ベクトルデータベース内に保存されます。簡単なトレースと関連付けのために、これらの保存された埋め込みは、元のコンテンツへのリンクまたは参照を維持します。

後で、ユーザーまたはシステムがアプリケーションに質問をすると、同じ埋め込みモデルが活躍します。質問を対応する埋め込みに変換します。これらの新しく形成された埋め込みは、ベクトルデータベースを検索して、類似したベクトル表現を探します。見つかった埋め込みは、元のコンテンツに直接関連付けられているため、ユーザーの質問に適切で正確な結果が得られます。

ベクトルデータベースの新規参入者への増加する投資

AIの普及により、ベクトルデータベースへの投資が増えています。これは、Pinecone、Chroma DB、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見られます。

ベクトルデータベースの景観

マイクロソフトのような大企業も独自のツールを持っています。たとえば、Azure Cognitive Searchを使用すると、ベクトルデータベースを使用してAIツールを作成できます。

Oracleは最近、Database 23cの新機能を発表しました。ベクトルデータベースを統合し、「AIベクトル検索」と名付けました。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保存および検索できます。Retrieval Augmented Generation（RAG）をサポートし、大規模な言語モデルとビジネスデータを組み合わせて、プライベートデータを共有せずに言語質問に回答します。

ベクトルデータベースの主な考慮事項

距離尺度

類似性検索の有効性は、選択した距離尺度に依存します。一般的な尺度には、ユークリッド距離とコサイン類似度があり、それぞれが異なるタイプのベクトル分布に対応しています。

インデックス作成

ベクトルの高次元性を考えると、従来のインデックス作成方法は適していません。ベクトルデータベースでは、Hierarchical Navigable Small World（HNSW）グラフやAnnoyツリーなどのテクニックを使用して、ベクトル空間を効率的に分割し、近傍探索を実行します。

Annoyツリー（ソース）

Annoyは、バイナリ検索ツリーを使用する方法です。データ空間を複数回分割し、近傍を探すためにその一部のみを考慮します。

Hierarchical Navigable Small World（HNSW）グラフ（ソース）

HNSWグラフは、ネットワークのように機能します。データポイントを特殊な方法で接続して、検索を高速化します。これらのグラフは、データ内の近傍ポイントを迅速に探索するのに役立ちます。

スケーラビリティ

データセットが成長するにつれて、高速な取得時間を維持することが課題となります。分散システム、GPUアクセラレーション、メモリ管理の最適化は、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のいくつかです。

ベクトルデータベースの役割：影響と機会

1. 最先端のジェネレーティブAIモデルのトレーニングデータ： ジェネレーティブAIモデルのトレーニングには、画像、テキスト、コードなどの多様なソースからのベクトルが含まれる大量のデータが必要です。ベクトルデータベースはこれらのデータセットを注意深く管理し、AIモデルが世界の知識を分析してパターンや関係性を特定できるようにします。

2. フェアショットラーニングの進歩： フェアショットラーニングは、モデルを限られたデータでトレーニングするAIトレーニング技術です。ベクトルデータベースは、強力なベクトルインデックスを維持することでこのアプローチを拡大します。モデルがわずか数個のベクトル（たとえば、数個の画像）にさらされると、ベクトル間の類似性と関係性を認識することで、より広い概念を迅速に外挿できます。

3. レコメンダーシステムの強化： レコメンダーシステムは、ベクトルデータベースを使用して、ユーザーの好みに近いコンテンツを提案します。ユーザーの行動、プロファイル、クエリを分析して、ユーザーの関心を表すベクトルを抽出します。システムは次に、ベクトルデータベースを検索して、関心ベクトルに近いコンテンツベクトルを見つけ、正確なレコメンドを提供します。

4. セマンティック情報検索： 伝統的な検索方法は、正確なキーワード一致に依存しています。ベクトルデータベースを使用すると、システムはクエリの意味を理解して、関連するコンテンツを検索できます。これにより、検索はより直感的になり、単にキーワードのフレーズングではなく、クエリの意図に焦点を当てます。たとえば、ユーザーがクエリを入力すると、対応するベクトルはデータベース内のベクトルと比較され、クエリの意図に一致するコンテンツが見つかります。

5. マルチモーダル検索： マルチモーダル検索は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまなソースからのデータを統合する新しい技術です。ベクトルデータベースは、このアプローチの背骨となり、さまざまなモダリティからのベクトルの共同分析を可能にします。結果として、ユーザーは単一のクエリでさまざまなソースからの情報を取得できます。

結論

AIの世界は急速に変化しています。さまざまな業界に影響を与え、良いことと新しい課題をもたらしています。ジェネレーティブAIの進歩は、ベクトルデータベースが多次元データを管理および分析する上での重要性を強調しています。