ベクターデータベース：シャイニーオブジェクト症候群を乗り越え、幻のユニコーンを追い求める旅

2024年の始まり: AIの急速な進化の中で、生成AIの力を活用していない場合、後れを取るリスクがあります。さまざまな業界がAIのロードマップを描く中、まだ戦略を策定していない方のために、簡潔な3ステッププランを提供します。

ステップ1: チームを構築する - スキルを持つチームを編成し、できればAndrew Ngのコースを修了したメンバーを含めましょう。認証は最先端のAI技術への準備が整っていることを示します。

ステップ2: APIアクセスの確保 - OpenAIからAPIキーを取得します。直接ChatGPTを呼び出すことはできないので注意が必要です。

ステップ3: ベクトルデータベースの活用 - 埋め込み技術とベクトルデータベースを利用します。これがAIツールキットの秘密兵器です。

データをベクトルデータベースに整理し、情報検索を強化するRAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャを統合し、プロンプトエンジニアリングを適用することで、生成AIを組織内に有効活用できます。しかし、変革の結果が現れるまでには忍耐が必要です。

多くの組織が生成AIを採用し、大規模言語モデル（LLM）を探求する中で、実際のユースケースに目を向けることが難しくなりがちです。これにより、AIだけが道具となり、どんな課題も解決できるかのように錯覚することが多くなります。

AIの根源の理解: LLMやベクトルデータベースに関する騒音がある一方で、自然言語処理におけるベクトル表現は、深い歴史的背景を持っています。1951年にジョージ・ミラーが発表した分布意味論の研究は、類似の文脈で使われる単語が関連する意味を持つことを示しました。この基本的な概念は、現代のベクトルベースの表現へとつながります。

1997年にトーマス・K・ランダウアーが発表した潜在意味解析（LSA）は、数学的手法を用いて単語のベクトル空間を構築し、意味的関連性を高めることで効率的な情報検索を実現できることを示しました。その後、ヨシュア・ベンジオなどの画期的な研究により、今日の埋め込み技術の基盤を提供するニューラルネットワークモデルが登場しました。

ベクトルデータベースの現状: ベクトルデータベースの分野はますます競争が激化しており、パフォーマンスやスケーラビリティ、統合機能など様々な特徴で各ベンダーが争っています。しかし、重要なのは relevancy（関連性）です。迅速に正確な結果を提供することが、無関係な回答でスピードを競うことよりも重要です。

ベクトルDBは、近似最近傍（ANN）アルゴリズムを利用しており、以下のような手法に分類されます:

- ハッシュベースのアプローチ（局所感度ハッシュ、ディープハッシング）

- 木構造ベースのアプローチ（K平均木、Annoy）

- グラフベースの技術（階層ナビゲーション可能な小世界）

これらの複雑さが生じる中で、LLMのもともとのシンプルさが圧倒されることもあります。ただし、OpenAIのAPIを使用してデータの埋め込みを生成し、HSNWなどのANNで取得する場合、関連性が最も重要です。

期待値の調整: ベクトルシステムを使用する際は、データの整合性がユーザーの意図に合致していることを確認することが重要です。たとえば、「Error 221」というクエリが「Error 222」に関する文書を返すことは、特定の解決策を求めるユーザーにとって不満をもたらします。

ベクトルデータベースの物語: ベクトルデータベースは情報検索を向上させることを約束しますが、それ自体は完全に新しいものではありません。従来のデータベースであるSQLやNoSQL、またはApache SolrやElasticsearchのようなフルテキスト検索アプリケーションは、長年にわたり強力な検索機能を提供してきました。ベクトルデータベースは意味検索を促進しますが、特定のテキスト処理機能においては未だ遅れを取っています。

そのため、ベクトルデータベースは従来のデータベースを完全に置き換えることはできず、予想されるほど市場を支配することもありません。Weaviate、Vespa、Elasticsearchなどの競合他社が存在し、競争が進化していますが、成功を収めるためには際立った特長が必要です。

流行の危険性: 最新のトレンドを取り入れることは、「新しい物好き症候群」を引き起こす可能性があります。効果的な企業検索は、単にベクトルストアを統合するだけではありません。データ構造の設計から適切なアクセス制御の適用まで、徹底的な計画と実行が必要です。組織は、ベクトル技術の導入が本当に自分たちのユースケースに利益をもたらすかどうかを慎重に評価しなければなりません。

最終的には、ユーザーは技術の詳細よりも正確性を重視します。ユーザーは、ベクトルベース、キーワード検索、またはその他のアプローチに関わらず、信頼性のある回答を求めています。自分たちのユースケースに焦点を当て、結果を検証することで、より効果的なソリューションが得られるでしょう。