ベクトル類似検索は、データポイント間の距離や関係性を理解し、大量の非構造化データをベクトルデータベースに格納して、クエリに対して最も近い回答を取得する方法です。この検索手法では、マンハッタン距離、ユークリッド距離、コサイン距離、ドット積などの距離メトリックスが使用されます。
距離計算方法には、マンハッタン距離が2つのベクトルの座標の絶対値の差を合計すること、ユークリッド距離が2つのベクトル間の直線距離を計算すること、コサイン距離が2つの非ゼロベクトル間の角度のコサインを評価すること、ドット積が2つのベクトル間の関係性を捉えることによって行われます。
具体例として、ペットの属性（体重、身長、年齢）を3次元空間にプロットし、マンハッタン距離、ユークリッド距離、コサイン距離、ドット積を計算し、類似性を評価する手順が紹介されています。
ベクトル類似検索は、推薦システム、類似検索、クラスタリングなどのタスクにおいて重要な役割を果たし、非構造化データをベクトルデータベースに格納し、類似したオブジェクトを検索することで、コンテキストを考慮した情報の取得を可能にします。この技術は、テキスト分析や情報検索などの分野で特に有用であり、AIの学習とデータ生成においても重要な役割を果たしています。
ベクトル類似検索を実装するためには、適切なライブラリやツールが必要であり、SingleStore Notebooksを使用した実装手順が紹介されています。
ニュース解説
データサイエンス、機械学習、そしてAIの進化において、大量の非構造化データを扱うことは日常的な課題となっています。このようなデータを効率的に検索し、関連性の高い情報を抽出するために、ベクトル類似検索という技術が重要な役割を果たしています。ベクトル類似検索は、データポイント間の距離や関係性を理解し、クエリに対して最も近い回答を提供する方法です。このプロセスには、マンハッタン距離、ユークリッド距離、コサイン距離、ドット積などの距離メトリックスが使用されます。
ベクトル類似検索の基本的な考え方は、データポイントを高次元のベクトルとして表現し、これらのベクトル間の距離や角度を計算することにより、類似性を評価することです。例えば、ペットの属性（体重、身長、年齢）を3次元空間にプロットし、これらの属性を基にしたベクトル間の距離を計算することで、ペット間の類似性を評価することができます。
この技術は、推薦システムや類似検索、クラスタリングなどのタスクにおいて非常に有用です。例えば、オンラインショッピングサイトでは、ユーザーが興味を持ちそうな商品を推薦するために、ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴をベクトルとして表現し、類似した商品を検索するためにベクトル類似検索が利用されます。
しかし、この技術にはいくつかの課題も存在します。例えば、高次元のデータを扱う際には、計算コストが高くなることがあります。また、適切な距離メトリックスを選択することも重要であり、タスクによっては、一つのメトリックスだけでは十分な性能が得られない場合もあります。
将来的には、ベクトル類似検索の精度を向上させるための新しいアルゴリズムの開発や、計算コストを削減するための効率的なデータ構造の研究が進められることが期待されます。また、プライバシー保護やデータセキュリティの観点から、ユーザーデータを安全に扱うための新たな技術や規制の開発も重要な課題となります。ベクトル類似検索は、AIやデータサイエンスの分野でますます重要な技術となっており、その進化は今後も注目されていくでしょう。
from Beginner’s Guide to Vector Similarity Search.
