The Database Zoo: Exotic Data Storage Engines This post is part of それぞれの投稿は、異なる種類の専門エンジンに潜入し、解決する問題、そのアーキテクチャの背後にある設計決定、どのように効率的にデータを格納し、クエリするか、そして現実世界の使用事例を説明する。 導入 すべてのLLMアプリケーション、推奨エンジン、セマンティック検索機能、画像の類似性ツール、詐欺検出器、および「このようなものを探す」ワークフローは、最終的に同じ操作に戻ります:いくつかの入力を高次元ベクターに変換し、その隣人を探します。 ベクターインバディング 小規模では、これは単純ですが、データの量と次元性が増加するにつれて、一般的なデータベースを煙に変える問題です。 ベクター検索ワークロードは、古典的なOLTP(オンライントランザクション処理)またはドキュメントストアワークロードとは非常に異なります。 あなたは正確な値を尋ねるのではなく、セマンティックな類似性を尋ねています。 データは、伝統的なインデックスが崩壊する数百から数千の次元で生きています。 ストレージの足跡は巨大で、圧縮は不可欠になります。 摂取率はしばしば、継続的に新しい組み込みを生成するパイプラインのモデルに結びついている。 クエリはしばしば、ベクターの類似性を構造化されたフィルターと組み合わせる(「最も近い項目を見つけるが、カテゴリXのみ、位置Y」)。 ベクトルデータベースは「ベクトルを格納するデータベース」ではなく、周囲に最適化されたエンジンです。 (ANN) 検索、リモートベースの検索、メタデータのフィルタリング、ハイプロンプトの摂取、および規模の組み込みのライフサイクル管理。 最寄りの近隣 この記事では、ベクトルデータベースがどのように構造されているか、なぜそれらがどのように見えるのか、どのようなインデックステクニックに依存するか、クエリがどのように実行されるか、どのような妥協が重要であり、これらのシステムが実践的に輝くか、または闘うかを参照します。 なぜ一般的なデータベースが戦うのか 最も強力なリレーショナルおよびドキュメント指向のデータベースでさえ、ベクトル検索ワークロードに直面した場合に遭遇します。 High-Dimensional Similarity Queries(高次元類似性の質問) ベクターの検索は、基本的に類似性ではなく、平等性に関係しています。 従来の SQL クエリと異なり、値または範囲を検索する場合、ベクターのクエリは通常、以下のことを要求します。 どのベクターが、ある距離メトリックによって、これに最も近いのでしょうか。 どのベクターが、ある距離メトリックによって、これに最も近いのでしょうか。 General-purpose databases are optimized for exact-match or low-dimensional range queries. Index such as B-trees or hash maps fall apart in high dimensions - a phenomenon known as the サイズが増加するにつれて、ほぼすべてのポイントが平等な距離に現れ、スキャンや伝統的なインデックスがますます無効になります。 curse of dimensionality 最寄りの近所労働者 規模では、数百万または数十億の埋め込みにわたる brute-force 検索は、計算的に実行不可能である。 各クエリには、各候補ベクターへの距離(例えば、コシン類似性、ユークリッド距離)を計算する必要があります。 高次元ベクター(しばしば128～2048次元以上)の場合、これはCPU/GPUサイクルとメモリ帯域幅の両方で高価です。 一般用途ストアは、ネイティブな加速や切断戦略を提供しませんので、アプリケーションは高価なアプリケーション側のフィルタリングを実装する必要があります。 Approximate Nearest Neighbour (ANN) アルゴリズムはこれを解決しますが、一般的なデータベースはそれらを実装しません。 メタデータフィルタリングとハイブリッドクエリ ベクター検索は、ほとんどの実世界アプリケーションでは、以下のようなハイブリッドクエリが必要です。 「この埋め込みに似た項目を見つけるが、カテゴリXまたは日付範囲Yの範囲内でのみ」 「このクエリの最寄りのベクターを取得し、タグやユーザー属性でフィルタリングします。 リレーショナルデータベースは、メタデータを効率的にフィルタリングできますが、ブルートフォーススキャンや複雑なアプリケーションレベルのパイプラインなしで、これらのフィルタを高次元距離計算と組み合わせることはできません。 スケールでの摂取 現代のベクトルパイプラインは、継続的に埋め込みを生成することができます: モデルは、新しいドキュメント、画像、またはユーザーのインタラクションのためにリアルタイムで埋め込みを生成します。 毎日何百万もの埋め込みが、迅速にストレージおよびインデックスパイプラインを飽和させることができます。 一般用途のデータベースには、高次元ベクターのための最適化された書き込みパスが欠け、しばしば大規模な序列化を必要とし、スケールでパフォーマンスを失う。 ストレージと圧縮の課題 Embeddings are dense, high-dimensional floating-point vectors. Naive storage in relational tables or JSON documents results in: 関連テーブルやJSON文書に Naive storage in relational tables or JSON documents results in: 大規模なストレージ足跡(数百GBから数百万ベクターのTB) メモリ効率とキャッシュ効率の低下 スキャンパフォーマンスが遅くなり、特にベクトルが類似性検索に最適化された列またはブロックに並ぶレイアウトの代わりに、行主要形式で保存されている場合。 専門のベクトルデータベースでは、圧縮、量子化、またはブロック指向のストレージシステムを実装し、クエリの精度を維持しながらディスクとメモリの使用量を削減します。 概要 一般的な目的のリレーシャルおよびドキュメントストアは、正確なマッチまたは低次元のクエリのための信頼性がありますが、ベクター検索ワークロードはユニークな課題を提示します。 伝統的なインデックスを破る高次元、類似性ベースのクエリ。 大規模なデータセットを超える高価な距離計算。 ベクトル類似性とメタデータフィルタリングを組み合わせたハイブリッドクエリ。 高吸収率は、埋め込みパイプラインに結びついている。 メモリとストレージの効率化が求められます。 これらの課題は、ベクトルデータベースの出現を正当化します: 効率的にストレージ、インデックス、およびクエリの埋め込みをサポートしながら、メタデータフィルター、高スケーラブルおよび近隣のアルゴリズムをスケーラブルにスケーラブルに設計された目的のエンジン。 コアアーキテクチャ ベクターデータベースは、高次元の埋め込みを効率的に処理し、一般的な目的のシステムができない計算とストレージの両方の課題に対処するように構築されています。 ストレージ Layouts 関係データベースとは異なり、ベクトルデータベースはメモリ効率と高速距離計算の両方を優先するストレージ形式を採用しています。 密度の高いベクトルストレージ: Embeddings are stored as contiguous array of floats or quantified integers, improving cache localization and enabling SIMD or GPU acceleration. Block-aligned layouts: Vectors are grouped into blocks to facilitate batch calculation of distances, reduce I/O overhead, and leverage vectorized hardware instructions. ブロックアライアンスされたレイアウト:ベクトルは、距離のバッチ計算を容易にするためにブロックにグループ化されます。 Hybrid memory and disk storage: Recent or frequently queried vectors may reside in RAM for low-latency access, while older or less critical vectors persist on disk with fast retrieval mechanisms. ハイブリッドメモリおよびディスクストレージ:最近または頻繁にクエリされたベクターは、低遅延アクセスのためのRAMに居住する可能性があります。 量子化および圧縮:製品量子化(PQ)、スカラル量子化、またはHNSWベースの切断などのテクニックは、ストレージサイズを削減し、最小限の正確性損失で距離計算を加速します。 これらのストレージオプションにより、ベクトルデータベースはクエリパフォーマンスを犠牲にすることなく、数十億の埋め込みまでスケールできます。 インデックス戦略 効率的なインデックスは、迅速な類似性検索に不可欠です。 Approximate Nearest Neighbour (ANN) structures: HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds), IVF (Inverted File Index), or PQ-based graphs enable sub-linear search times in high-dimensional spaces. HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds)、IVF(Inverted File Index)、またはPQベースのグラフなどのインデックスは、高次元空間におけるサブラインラル検索時間を可能にします。 Metadata-aware indexes:Secondary indexes track categorical or temporal attributes, allowing hybrid queries that filter embeddings by tags before performing vector distance calculations.メタデータに気づくインデックス: 二次的なインデックスは、ベクトル距離計算を実行する前に埋め込みをタグにフィルターするハイブリッドクエリを可能にします。 複数のレベルのインデックス: いくつかのシステムでは、まず(例えば、クラスタリングを通じて)粗粒のパーティションを維持し、その後、パーティション内の細粒のグラフを通過を維持し、クエリの速度とメモリの使用をバランスを取る。 ダイナミックアップデート: インデックスは、完全な再構築なしに新しいベクターのリアルタイムの挿入を処理するように設計され、高い摂取ワークロードの下で反応性を維持します。 これらの構造は、ベクトルデータベースが、ミリ秒スケールの遅延で数百万または数十億のベクトルを上回るANN検索を実行することを可能にします。 Query-Aware コンプレックス ベクターデータベースは、しばしば埋め込みを圧縮された形式で格納し、完全に解圧することなく効率的な計算を可能にします。 Product Quantization (PQ): 各ベクターをサブベクターに分割し、各サブベクターをコンパクトなコードブックでコードします。 Binary hashing/Hamming embeddings:High-dimensional vectors are converted into binary codes to allow extremely fast distance calculations using Hamming distance. ハムリングは、ハムリング距離を使用して極めて高速な距離計算を可能にするために、バイナリコードに変換されます。 Graph-aware 圧縮: HNSW のようなインデックス構造は、エッジ リストとベクター表示を量子化した形で保存し、検索品質を維持しながらメモリの足跡を減らすことができます。 These techniques reduce both RAM usage and disk I/O, critical for large-scale vector datasets. ハイブリッドフィルタリング&検索 現実世界のアプリケーションは、ベクトル類似性と構造化されたフィルタリングの組み合わせを必要とします。 Filtered ANN search: Indexes can integrate metadata constraints (e.g., category, date, owner) to prune candidate vectors before calculating distances. インデックスは、メタデータ制限(例えば、カテゴリ、日付、所有者)を統合して、距離を計算する前に候補ベクターを切り分けることができます。 マルチモダル クエリ: いくつかのデータベースでは、フィルターの基準を尊重しながら、複数のベクトルまたはモダル(例えば、画像 + テキストの埋め込み)を組み合わせるクエリをサポートします。 怠惰な評価:距離計算は、ANNインデックスから返された候補者のサブセットにのみ実行され、スピードと精度を均衡させます。 このハイブリッドアプローチにより、ベクトルデータベースは、原始的な類似性の検索だけでなく、複雑なアプリケーションクエリのための実用性だけでなく、高速であることが保証されます。 概要 ベクトルデータベースのコアアーキテクチャは、以下に依存しています。 Contiguous, cache-friendly storage for dense embeddings. 密接な埋め込みのためのキャッシュフレンドリーなストレージ。 ANN-based indexing structures for sub-linear high-dimensional search. ANN-based indexing structures for sub-linear high-dimensional search. クエリ意識の圧縮と量子化により、メモリとコンピューティングコストを削減します。 メタデータ統合とハイブリッドフィルタリングで、リアルなアプリケーションの要件をサポートします。 これらの要素を組み合わせると、ベクトルデータベースは、スケーラブルな類似性の検索を迅速に実現し、一般的なデータベースが一致できない方法でストレージ、メモリ、および計算効率を管理します。 Query Executionとパターン ベクターデータベースは、高次元空間における類似性の検索のユニークな要件を中心に設計されています。 クエリは、しばしばフィルターや集計と組み合わせて、特定の埋め込みに最も近いベクターを見つけることを含みます。 一般的な Query タイプ k-Nearest Neighbor (k-NN) Search Fetch the top k vectors most similar to a query embedding, according to a distance metric (e.g., cosine similarity, Euclidean distance, inner product). 例:新しいアップロードに最も似た10の製品イメージを見つける。 ANN インデックス(HNSW、IVF、PQ)により最適化され、検索スペースを縮小し、すべてのベクターのスキャンを避ける。 Range / Radius Search クエリの埋め込みから指定された距離値内のすべてのベクトルを取得します。 例: 類似性スコア > 0.8 内のすべてのテキスト埋め込みをセマンティックな検索で返します。 Optimized by: Multi-level index traversal with early pruning based on approximate distance bounds. Filtered / Hybrid Queries メタデータまたは属性に関する構造化されたフィルターとベクトル類似性の検索を組み合わせる。 たとえば、「電子」カテゴリの最寄りの5つの製品埋め込みを見つけて、価格は500ドル以下です。 Optimized by: Pre-filtering candidates using secondary indexes, then performing ANN search on the reduced set. 次期インデックスを使用して候補者をプレフィルタリングし、その後、削減されたセットでANN検索を実行します。 Batch Search 複数のベクトルクエリを同時に実行し、しばしば並行して実行する。 Example: Performing similarity searches for hundreds of user queries in a recommendation pipeline. Optimized by: Vectorized computation leveraging SIMD or GPU acceleration, and batching index traversal. Query 実行戦略 Vector databases translate high-level queries into efficient execution plans tailored for high-dimensional search: Candidate Selection via ANN Index インデックスは、すべての埋め込みをスキャンするのではなく、有望なベクターのサブセットを識別します。 HNSW or IVF partitions guide the search toward relevant regions in the vector space. Distance Computation 正確な距離は候補ベクターのみで計算されます。 いくつかのシステムは、CPUコストを削減するために、圧縮ドメイン(PQまたはバイナリーインベーディング)で直接計算を実行します。 Parallel and GPU Execution クエリは、しばしばインデックスパーティション、CPUコア、またはGPUトレードで並行して実行されます。 数百万のベクトルを超える大規模な検索は、ハードウェアの加速から大きな利益を得ています。 Hybrid Filtering メタデータまたはカテゴリフィルターは、候補者の選択の前または中に適用されます。 不要な距離計算を減らし、結果の関連性を確保します。 Dynamic Updates インデックスはダイナミックに維持され、完全な再構築なしに新しいベクターのリアルタイムの挿入が可能になります。 データセットが継続的に増加するにもかかわらず、クエリの遅延が低いことを保証します。 クエリパターンの例 Single vector search: クエリイメージに最も似たトップ10の埋め込みを見つける。 : Return nearest neighbors for a text embedding in a specific language or category. Filtered similarity Batch Recommendation: 同時に何百人ものユーザーにトップNの推奨を計算します。 : Retrieve the closest matches to a query vector that also meet attribute constraints (e.g., price, date, tags). Hybrid multi-modal search Key Takeaways Vector database queries differ from traditional relational lookups: Most searches rely on approximate distance computations over high-dimensional embeddings. Efficient query execution hinges on ANN indexes, compressed storage, and hardware acceleration. 現実世界のアプリケーションでは、多くの場合、ベクターの類似性と構造化されたメタデータのフィルタリングを組み合わせます。 Batch and hybrid query support is essential for scalable recommendation, search, and personalization pipelines. 実行戦略を埋め込みスペースの構造と調和させ、専門的なインデックスを活用することで、ベクトルデータベースは、数十億のベクトルでさえ、サブラインア検索時間とミリ秒スケールの応答を達成します。 Popular Vector Database Engines 高次元類似性検索の課題に対処するために、いくつかの目的で構築されたベクトルデータベースが現れ、それぞれはスケール、クエリ遅延、および他のデータシステムとの統合に最適化されています。 Milvus Overview: Milvus is an open-source vector database designed for large-scale similarity search. It supports multiple ANN index types, high-concurrency queries, and integration with both CPU and GPU acceleration. Architecture Highlights: : Hybrid approach with in-memory and disk-based vector storage. Storage engine インデックス: HNSW、IVF、PQ、およびバイナリインデックスをサポートし、スピードと精度の柔軟な交換を可能にします。 クエリ実行:フィルタされたクエリをサポートするリアルタイムおよびバッチ類似性の検索。 : Horizontal scaling with Milvus cluster and sharding support. Scalability Trade-offs: Excellent for large-scale, real-time vector search workloads. スピードとリコールのバランスを取るために、インデックスタイプとパラメータを調節する必要があります。 GPU スピードアップはパフォーマンスを向上させますが、インフラの複雑さを高めます。 Use Cases: Recommendation engines, multimedia search (images, videos), NLP semantic search. Weaviate Overview: Weaviate is an open-source vector search engine with strong integration for structured data and machine learning pipelines. It provides a GraphQL interface and supports semantic search with AI models. Architecture Highlights: : Combines vectors with structured objects for hybrid queries. Storage engine : HNSW-based ANN indexes optimized for low-latency retrieval. Indexes クエリ実行: ベクトル類似性の検索でオブジェクト属性のフィルタリングを統合します。 : Supports on-the-fly embedding generation via built-in models or external pipelines. ML integration Trade-offs: Excellent for applications combining vector search with structured metadata. Less optimized for extreme-scale datasets compared to Milvus or FAISS clusters. Query performance can depend on the complexity of combined filters. Use Cases: 知識ベースのセマンティック検索、エンタープライズ検索、AI駆動のチャットボット。 Pinecone Overview: Pineconeは、操作のシンプルさ、低遅延の検索、および生産ワークロードのスケーラビリティに焦点を当てた管理ベクトルデータベースサービスです。 Architecture Highlights: ストレージエンジン:完全に管理されたクラウドインフラストラクチャと自動複製とスケーリング。 : Provides multiple ANN options, abstracting complexity from users. Indexes : Automatic vector indexing, hybrid search, and batch queries. Query execution : SLA-backed uptime, automatic failover, and consistency guarantees. Monitoring & reliability Trade-offs: Fully managed, reducing operational overhead. Less flexibility in index tuning compared to open-source engines. データセットのサイズとクエリの量を含むコストスケール。 Use Cases: Real-time recommendations, personalization engines, semantic search for enterprise applications. FAISS Overview: FAISS is a library for efficient similarity search over dense vectors. Unlike full database engines, it provides the building blocks to integrate ANN search into custom systems. Architecture Highlights: ストレージ エンジン: In-memory with optional persistence. : Supports IVF, HNSW, PQ, and combinations for memory-efficient search. Indexes : Highly optimized CPU and GPU kernels for fast distance computation. Query execution : Designed for research and production pipelines with custom integrations. Scalability Trade-offs: Extremely fast and flexible for custom applications. Lacks built-in metadata storage, transaction support, or full DB features. Requires additional engineering for distributed deployment and persistence. Use Cases: Large-scale research experiments, AI model embeddings search, custom recommendation systems. 他の著名なエンジン VESPA:構造化されたクエリと共にベクトル検索をサポートするリアルタイムの検索エンジン。 : Open-source vector database optimized for hybrid search and easy integration with ML workflows. クイズ RedisVector / RedisAI: Vector similarity search 機能を Redis に追加し、ハイブリッド クエリと高速な in-memory 検索を可能にします。 VESPA クイズ RedisVector / リダイレクト Key Takeaways それぞれのベクトルデータベースには強みと妥協点がありますが、共通の特徴を共有しています。 : Optimized for ANN search, often in combination with compressed or quantized representations. Vector-focused storage Hybrid query support: 構造化メタデータフィルターと類似性検索を組み合わせる能力。 : From in-memory single-node searches to distributed clusters handling billions of embeddings. Scalability : Speed, accuracy, and cost must be balanced based on workload, dataset size, and latency requirements. Trade-offs Selecting the right vector database depends on use case requirements: whether you need full operational simplicity, extreme scalability, hybrid queries, or tight ML integration. Understanding these distinctions allows engineers to choose the best engine for their high-dimensional search workloads, rather than relying on general-purpose databases or custom implementations. Trade-offs and Considerations Vector databases excel at workloads involving high-dimensional similarity search, but their optimizations come with compromises. Understanding these trade-offs is essential when selecting or designing a vector database for your application. 正確性 vs. 遅延 Approximate nearest neighbor (ANN) indexes provide sub-linear query time, enabling fast searches over billions of vectors. However, faster indexes (like HNSW or IVF+PQ) may return approximate results, potentially missing the exact nearest neighbors. エンジニアは、検索速度とリクエスト要件をバランスをとらなければなりません。一部のアプリケーションでは、より速いクエリのための少し低い精度が許容されますが、他のアプリケーションではほぼ完璧なマッチが必要です。 Storage Efficiency vs. Query Speed Many vector databases use quantization, compression, or dimension reduction to reduce storage footprint. Aggressive compression lowers disk and memory usage but can increase query latency or reduce search accuracy. Choosing the right index type and vector representation is critical: dense embeddings may need more storage but allow higher accuracy, while compact representations reduce cost but may degrade results. Hybrid Search Trade-offs Modern vector databases support filtering on structured metadata alongside vector similarity search. Hybrid queries can add complexity, increasing latency or requiring additional indexing. デザイナーは、ベクトルと構造フィルターを組み合わせたパフォーマンスの影響に対して、より豊富なクエリの利点を重視しなければなりません。 Scalability Considerations いくつかのエンジン(たとえば、Milvus、Pinecone)は、シェーディング、複製、またはGPUクラスターを通じて水平にスケールします。 Distributed systems add operational complexity, including network overhead, consistency management, and fault tolerance. 分散型システムは、ネットワークオーバーヘッド、一貫性管理、およびエラー耐性を含むオペレーティングの複雑性を追加します。 Smaller datasets may be efficiently handled in a single-node or in-memory setup (e.g., FAISS), avoiding the overhead of distributed clusters. Operational Complexity Open-source vector databases require domain knowledge for tuning index parameters, embedding storage, and query optimization. Pineconeのようなマネージドサービスは、オペレーティング負荷を軽減するが、インデックス構成やハードウェア選択に対する低レベルの制御を制限する。 バックアップ、複製、監視戦略はエンジンごとに異なりますが、エンジニアは生産ワークロードの持続性と信頼性を計画する必要があります。 Embedding Lifecycle and Updates Vector databases often optimize for append-heavy workloads, where vectors are rarely updated. 頻繁な更新や削除は、インデックスのパフォーマンスを悪化させたり、高価な再構築を必要とする場合があります。 Use cases with dynamic embeddings (e.g., user profiles in recommendation systems) require careful strategy to maintain query performance. Cost vs. Performance GPU acceleration improves throughput and lowers latency but increases infrastructure cost. Distributed storage and indexing also add operational expense. パフォーマンス、リコール、およびハードウェアリソースに関する決定は、アプリケーションの要件と予算の制約に合わせなければなりません。 Key Takeaways Vector databases excel when workloads involve high-dimensional similarity search at scale, but no single engine fits every scenario. Engineers must balance accuracy, latency, storage efficiency, scalability, operational complexity, and cost. Consider query patterns, update frequency, hybrid filtering, and embedding characteristics when selecting an engine. Understanding these trade-offs ensures that vector search applications deliver relevant results efficiently, while avoiding bottlenecks or excessive operational overhead. Use Cases and Real-World Examples ベクターデータベースは単なる理論的ツールではなく、業界全体で実用的な、高次元の検索問題を解決します。 Semantic Search and Document Retrieval : A company wants to allow users to search large text corpora or knowledge bases by meaning rather than exact keywords. Scenario Challenges: High-dimensional embeddings for documents and queries Large-scale search over millions of vectors インタラクティブアプリケーションの低遅延応答 Vector Database Benefits: ANN indexes like HNSW or IVF+PQ enable fast semantic similarity searches. Filtering by metadata (e.g., document type, date) supports hybrid queries. Scalable vector storage accommodates ever-growing corpora. : 顧客サポートプラットフォームは Milvus を使用して数百万のサポートチケットとFAQ をインデックスします. ユーザーは自然言語で質問することができます。 Example Recommendation Systems : An e-commerce platform wants to suggest products based on user behavior, item embeddings, or content features. Scenario Challenges: Generating embeddings for millions of users and products Real-time retrieval of similar items for personalized recommendations Hybrid filtering combining vector similarity and categorical constraints (e.g., in-stock, region) Vector Database Benefits: 大規模な埋め込みスペース上での効率的な類似性検索。 Supports filtering by metadata for contextual recommendations. 新しいアイテムのダイナミックアップデートとユーザーの好みの変更に対応します。 : A streaming service leverages FAISS to provide real-time content recommendations, using vector embeddings for movies, shows, and user preferences to improve engagement. Example Image, Audio, and Video Search メディアプラットフォームは、ユーザーがキーワードではなくサンプルコンテンツを使用して画像やビデオクリップを検索することを望んでいます。 Scenario Challenges: 視覚的またはオーディオ機能のための高次元埋め込み 数百万のメディア項目で類似性の検索 Low-latency response for interactive exploration Vector Database Benefits: Stores and indexes embeddings from CNNs, transformers, or other feature extractors. ANN search enables fast retrieval of visually or auditorily similar content. Scales with GPU acceleration for massive media collections. : An online fashion retailer uses Pinecone to allow users to upload photos of clothing items and find visually similar products instantly. Example 詐欺の検出と異常の検出 金融機関は、疑わしい取引やパターンをリアルタイムで検出する必要があります。 Scenario Challenges: トランザクションパターンまたはユーザー行動を表す埋め込み Continuous ingestion of high-dimensional data streams Detection of anomalies or unusual similarity patterns among accounts Vector Database Benefits: ANN検索は、埋め込まれた空間で最も近い隣人を迅速に識別します。 疑わしい活動の外観やクラスターを検出するのに役立ちます。 Can integrate metadata filters to limit searches to relevant contexts. : A bank uses Milvus to monitor transaction embeddings, flagging unusual patterns that deviate from typical user behavior, enabling early fraud detection. Example Conversational AI and Chatbots : A company wants to enhance a chatbot with contextual understanding and retrieval-augmented generation. Scenario Challenges: Large embeddings for conversational history, documents, or FAQs Matching user queries to the most relevant context for AI response generation ライブインタラクションにおける低遅延回収 Vector Database Benefits: Fast similarity search to find relevant passages or prior interactions. Supports hybrid filtering for domain-specific context (e.g., product manuals, policies). Enables scalable, real-time RAG workflows. : A SaaS company integrates Pinecone with a large language model to provide contextual, accurate, and fast answers to user queries, improving support efficiency and satisfaction. Example Example Workflow: Building a Semantic Search Engine with Milvus This section provides a concrete end-to-end example of a vector search workflow, using Milvus to illustrate how data moves from embedding generation to similarity search, highlighting architecture and optimizations discussed earlier. Scenario We want to build a semantic search engine for a knowledge base containing 1 million documents. Users will enter natural language queries, and the system will return the most semantically relevant documents. ワークフローは:The workflow covers: Embedding generation Vector storage and indexing Query execution Hybrid filtering Retrieval and presentation Following this workflow demonstrates how a vector database enables fast, accurate similarity search at scale. Step 1: Embedding Generation 各ドキュメントは、トランスフォーマーモデル(例えば、 ) : Sentence-BERT from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') document_embedding = model.encode("The quick brown fox jumps over the lazy dog") Key Concepts Illustrated: Converts unstructured text into fixed-size numeric vectors. Captures semantic meaning, enabling similarity-based retrieval. Embeddings are the core data type stored in vector databases. Step 2: Vector Storage and Indexing Vectors are stored in Milvus with an ANN index (HNSW): from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection connections.connect("default", host="localhost", port="19530") fields = [ FieldSchema(name="doc_id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=384) ] schema = CollectionSchema(fields, description="Knowledge Base Vectors") collection = Collection("kb_vectors", schema) collection.insert([list(range(1_000_000)), embeddings]) collection.create_index("embedding", {"index_type": "HNSW", "metric_type": "COSINE"}) ストレージハイライト: ANN index allows sub-linear similarity search over millions of vectors. Supports incremental inserts for dynamic document collections. Efficient disk and memory management for high-dimensional data. ステップ3: Query Execution ユーザーがクエリを提出する: query_embedding = model.encode("How do I reset my password?") results = collection.search([query_embedding], "embedding", param={"metric_type":"COSINE"}, limit=5) Execution Steps: Transform query into embedding space. ANN search retrieves nearest neighbors efficiently using HNSW. Results ranked by similarity score. Only top-k results returned for low-latency response. Step 4: Hybrid Filtering オプションとして、メタデータ、例えばドキュメントのカテゴリまたは出版日によって結果をフィルタリングします。 results = collection.search( [query_embedding], "embedding", expr="category == 'FAQ' && publish_date > '2025-01-01'", param={"metric_type":"COSINE"}, limit=5 ) Highlights: Combines vector similarity with traditional attribute filters. Enables precise, context-aware retrieval. Reduces irrelevant results while leveraging ANN efficiency. Step 5: Retrieval and Presentation The system returns document IDs and similarity scores, which are then mapped back to full documents: for res in results[0]: print(f"Doc ID: {res.id}, Score: {res.score}") 出力: Fast, semantically relevant results displayed to users. 低い遅延はインタラクティブな検索体験を可能にします。 System can scale horizontally with additional nodes or shards for larger datasets. Key Concepts Illustrated : From raw text → embeddings → storage → similarity search → filtered results. End-to-end vector workflow : Provide sub-linear query performance on millions of vectors. ANN indexes : Combines vector similarity with traditional attributes for precise results. Hybrid filtering : Supports incremental inserts, sharding, and distributed deployment. Scalability By following this workflow, engineers can build production-grade semantic search engines, recommendation systems, or retrieval-augmented applications using vector databases like Milvus, Pinecone, or FAISS. Conclusion ベクターデータベースは、大規模なデータセットで迅速かつ正確な類似性のクエリを可能にする高次元検索用に設計されたエンジンです。効率的なストレージ、HNSWやIVFなどのインデックス構造、および最適化されたクエリ実行を組み合わせることにより、一般的なデータベースが取り組んでいるワークロードを処理します。 コアの原則を理解する:埋め込み生成、ベクトルインデックス、および近隣の近隣の検索は、エンジニアが適切なベクトルデータベースを選択し、効果的なセマンティックな検索または推奨システムを設計するのに役立ちます。
