ベクターデータベースの市場動向に関する要約
- ベクターデータベースは、ワード、ドキュメント、画像、音声などを数値表現したベクターエンベッディングを管理・処理するためのシステムです。
- これらのデータベースは、ユーザーやアプリケーションが類似のエンベッディングを検索・取得できる多次元空間にエンベッディングを索引付け、保存します。
- ChatGPTの登場により、ベクターデータベースはプロンプトエンジニアリングやリトリーバル拡張生成（RAG）のプロセス中に類似検索を実行し、情報を提供する新たな用途が見出されました。
- 市場には「ネイティブ」ベクターデータベースと「マルチモーダル」ベクターデータベースの二つの主要なセグメントが存在します。
- Forresterの報告によると、ネイティブの方が大量のベクターを扱う際のスケーラビリティが高い一方で、マルチモーダルは他のデータタイプも保存できる利点があります。
- ベクターデータベースの市場は成長初期であり、多様な用途が今後増えることが予測されています。
考察
ベクターデータベースの技術進化と市場の拡大は、AIや機械学習の分野での応用可能性を広げています。特に、ChatGPTのような言語モデルが提示する新しい問題解決方法に対して、これらのデータベースがどのように役立つかの具体例が示されている点は、非常に興味深いです。また、市場に新たなベクターデータベースの参入が増えることで、競争が激化し、それによって技術の進化がさらに加速される可能性があります。しかし、スケーラビリティや高性能を実現するための技術的な課題も残されており、それらをどのように克服していくかが今後のカギとなるでしょう。
元記事: https://www.datanami.com/2024/05/14/forrester-slices-and-dices-the-vector-database-market/