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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 生成系AIや大規模言語モデル(LLM)が急速に普及する中、自然言語や画像、音声、動画といった非構造的データをベクトル表現に変換し、類似度に基づいて検索する 「ベクトルデータベース(Vector Database)」 の活用ニーズが高まっています。 従来のRDB(リレーショナルデータベース)やドキュメント指向DBでは、テキストの「キーワード検索」は得意でも、埋め込みベクトル同士の類似度を高速に計算し、「意味的に似たコンテンツを探す」「高次元空間での近似近傍検索を行う」という処理は必ずしも得意とはいえません。 そこで登場した