ベクターデータベース（ベクトルデータベース）は、データを「数値の配列（ベクトル）」として超高次元の空間にプロット（配置）して保存し、それらの「意味の近さ（類似性）」を高速に検索することに特化したデータベースです。AI、特に大規模言語モデルや画像認識の急速な普及に伴い、今最も注目されている技術の一つで、LLM（生成AI）の弱点を補うデータベースとして欠かせない存在となっています。
クラウドチャットのAI学習では、RAG（検索拡張生成）にベクターデータベースを活用しています。ChatGPTなどのAIは、学習していない企業情報や社内マニュアルなどには答えられませんし、知ったかぶりをするハルシネーションもしばしば見受けられます。そこで、「社内文書をすべてベクトル化してデータベースに入れておき、ユーザーの質問に関連する文書を検索してAIに読み込ませてから答えさせる」という仕組み（RAG）を作り、AIの知恵だけに頼るのではなく、「確かな情報源に基づいた正確な回答」をさせるのです。
ベクトル化、というと難しく思われますが、クラウドチャットの管理画面では、コンテンツのチェックやファイルのアップロードで簡単にデータベース化することができるのでご安心ください。ベクターデータベースの活用で、AIボットの精度は格段に向上します。
