AI
ベクトルデータベース
エンベディングに変換した文章を保存し、意味の近さで検索する専用のデータベース。
文章を数値の並び（ベクトル）に変換した状態で保存し、質問文も同じ形式に変換したうえで、意味的に近いものを高速に探し出す仕組みを持つ。
RAGを構築するときの中核部品になる。社内文書をどう分割し、どの単位でベクトル化して格納するかの設計が、検索精度をそのまま左右する。
よくある誤解
普通のデータベースの高性能版だと思われがちだが、意味の近さで検索する専用の仕組みで、通常のDBとは検索の考え方自体が違う。完全一致や条件検索を得意とする従来のデータベースの置き換えではなく、役割の異なる別の道具として併用するのが実務の形になる。
関連する用語
エンベディング
文章の意味を数値の並び（ベクトル）に変換する技術。
RAG
社内文書を検索して、その結果を根拠に AI へ答えさせる仕組み。