Vector Databases simply explained! (Embeddings & Indexes)

ベクトルデータベースは、AI時代の新しいデータベースとして注目されています。従来のデータベースでは扱いにくい非構造化データ（画像、音声、テキストなど）を効率的に管理できます。ベクトル埋め込みを用いてデータを数値化し、類似性検索を行うことで、迅速な情報取得が可能です。インデックス作成は、検索プロセスを高速化するために重要です。これにより、大規模な言語モデルへの長期記憶の提供や、セマンティック検索、推薦エンジンとしての活用が実現します。