ベクトルデータベースは、AI・機械学習において非構造化データを高次元ベクトルで管理し、近似最近傍探索(ANN) を用いた高速な類似性検索を実現する専用データベースです。本稿では、その基本原理（埋め込み生成、インデックス、距離尺度）と、Milvusを例にした具体的な使用方法を解説します。さらに、内部アーキテクチャ（アクセス層、調整サービス、ワーカーノード、ストレージ層）を詳述し、Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、そして従来の検索エンジンでありハイブリッド検索に強みを持つElasticsearchを含む主要なベクトルデータベースを、オープンソース性、性能、インデックス、エコシステム、デプロイ観点で比較します。最後に、Milvusに焦点を当てた模擬面答を通じて、各製品の違いと適切な選定基準を明確にします。
本稿は、检索拡張生成の技術とアルゴリズムに関する体系的かつ包括的な研究である。LangChainやLlamaIndexといった主要ライブラリの実装例を参照しつつ、RAGの全プロセスを詳細に解説する。
まず、データのチャンク分割、ベクトル化、検索インデックスの構築といった基礎的なRAGパイプラインから始め、続いて、検索精度と回答品質を飛躍的に高める以下の高度な技術に焦点を当てる：
検索の最適化：階層インデックス、仮説質問(HyDE)、コンテキスト拡張、融合検索
クエリ変換：マルチクエリ、クエリ書き換え
対話エンジンとクエリルーティング
エージェントを活用した複雑なマルチドキュメント対話
応答合成の手法
エンコーダ及びLLMのファインチューニング手法
RAGシステムの評価指標と手法
2025年に飛躍的な進化を遂げたRAG技術の全体像を把握し、実践的に活用したい開発者や研究者にとって、高い価値を持つ解説書となることを目的としている。