ベクトルDB（ベクトルデータベース）

ベクトルDB（Vector Database）とは、高次元のベクトルデータ（エンベディング）を保存し、クエリベクトルに対して意味的に近いベクトルを高速に検索する近似最近傍探索（ANN: Approximate Nearest Neighbor）に最適化されたデータベースです。

なぜベクトルDBが必要かというと、従来のリレーショナルDBやNoSQLはキーワードマッチ（完全一致・部分一致）には優れていますが、「意味的に近い情報を探す」という要件には対応していないためです。ベクトルDBはエンベディングを使ったセマンティック検索を実現します。

代表的なベクトルDBには、Pinecone（クラウド専用）、Weaviate、Qdrant、Chroma、Milvusなどがあります。pgvectorを使えばPostgreSQLにベクトル検索機能を追加することも可能です。RAGパイプラインでは、ドキュメントのベクトルをベクトルDBに格納し、ユーザーのクエリをベクトル化して類似検索する用途が最も一般的です。