Vector Search Engine

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ベクトル検索エンジンは、データをベクトル（数値の配列）として表現し、それらの類似性に基づいて検索を行うためのシステムです。通常のキーワードベースの検索とは異なり、テキストや画像、音声などの非構造化データを扱う場合に使用されます。

主な特徴

1. 類似性検索

データ間の「意味的な類似性」を測定して検索を行います。例えば、テキスト検索では「犬」と「子犬」を同義的に扱うことが可能です。

2. 非構造化データの検索

テキスト、画像、音声などを数値ベクトルに変換し、それを検索対象にします。

3. 高次元データの処理

画像やテキストのエンベディングは通常、高次元ベクトル（例: 512次元や1024次元）として表現されるため、これを効率的に処理する仕組みが必要です。

高速な類似性検索を実現するためにANNアルゴリズムを活用します。

代表的なベクトル検索エンジン

オープンソースのベクトル検索エンジン。

ベクトルデータのインデックス作成と検索機能を統合。

NLPモデルの組み込みが可能。

高性能でスケーラブルなオープンソースのベクトル検索エンジン。

AIアプリケーションに最適化されている。

実装例

以下は、Pythonを用いたFAISSの簡単な実装例です:

code:python

import faiss

import numpy as np

# ランダムなベクトルデータを生成

dimension = 128 # ベクトルの次元

num_data = 1000 # データ数

data = np.random.random((num_data, dimension)).astype('float32')

# FAISSインデックスの作成

index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # L2距離（ユークリッド距離）で検索

index.add(data) # データをインデックスに追加

# クエリベクトルを生成

query = np.random.random((1, dimension)).astype('float32')

# 最近傍検索

k = 5 # 近傍数

distances, indices = index.search(query, k)

print("Indices of nearest neighbors:", indices)

print("Distances:", distances)