- ベクトルデータベースは、単語、文書、画像、音声などの数値表現であるベクトル埋め込みを管理・処理するために設計されています。
- このデータベースは、ベクトル埋め込みを多次元空間に索引付けし、類似性検索機能を通じてこれらの埋め込みを取り出すことができます。
- ChatGPTの登場により、ベクトルデータベースは迅速に重要性を増し、AIの応答品質を向上させる手段として利用されるようになりました。
- 既存のデータベースベンダーもベクトルデータの格納、索引付け、処理を可能にするように製品を進化させました。
- Forresterの報告によると、ベクトルデータベース市場は「ネイティブベクトルDB」と「マルチモーダルベクトルDB」の二つの主要なセグメントに分かれています。
- 市場は成長しており、データの多様な使用例が近い将来に急増すると予測されています。
- ベクトルデータベースの機能は進化しており、セキュリティ強化や処理能力の最適化などが追加されています。
私の考え：
ベクトルデータベースの進化は、AI技術とその応用範囲の拡大に大きく寄与しています。特に、AIによる類似性検索やレコメンデーションエンジンの最適化など、具体的な利用事例が増加している点が注目されます。また、Forresterの報告が示すように、市場の競争が激化していることから、今後も技術の進歩が期待されます。ただし、スケールの課題が完全に解決されていないため、今後の技術開発がどのように進むかが鍵を握るでしょう。
元記事: https://www.datanami.com/2024/05/14/forrester-slices-and-dices-the-vector-database-market/