大規模モデリング（LLM）、生成AI、検索拡張（RAG）の迅速な実装により、ベクトルデータベースは、AIアプリケーションアーキテクチャの中核コンポーネントになりつつあります。インテリジェントな質問応答、セマンティック検索、AIエージェント、マルチモーダル検索など、これらはすべて、ベクトル埋め込みと類似性検索の効率的な保存に依存しています。。
AWSでは、企業は「スタンドアロンのベクトルデータベースを実装する」という選択肢だけではありません。この記事では、包括的な概要を説明します。
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ベクターデータベースの用途とコア機能
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AWS における主流のベクトルデータベース実装
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さまざまなソリューションの利点と限界
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ビジネスシナリオに基づいて適切な製品を選択する方法
チームを助ける AWS ベクトルデータベース 関連する意思決定における迂回を避けるため。
ベクターデータベースとは何ですか？ AIアプリケーションに欠かせないのはなぜですか？
ベクターデータベースの核となる機能はベクトル埋め込みの保存、インデックス作成、および取得。
AI シナリオでは、テキスト、画像、音声、ビデオはすべてモデルによって高次元ベクトルにエンコードされ、...意味情報。例えば：
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「暖かいセーター」と「冬用のカーディガン」は意味的に非常に似ています。
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キーワードが異なっていても、ベクトル距離は非常に近いままです。
ベクター データベースでは、この「距離」を使用して検索を行います。
コア機能は次のとおりです。
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高次元ベクトルストレージ
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類似度の計算（例：コサイン類似度、ユークリッド距離）
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最近傍探索（kNN）
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HNSW や IVF などの近似最近傍 (ANN) インデックス。
各データの類似性を個別に計算する場合と比較して、ANN アルゴリズムは、精度をわずかに犠牲にしながらクエリ パフォーマンスを大幅に向上させるため、大規模な AI アプリケーションにとって重要な役割を果たします。
ベクターデータベースの典型的な応用シナリオ
1. RAG（検索強化生成）
RAG アーキテクチャでは、ベクトル データベースを使用して LLM 推論の前に関連するドキュメントを取得し、モデルに次の機能を提供します...追加のコンテキストよく見られる場所:
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インテリジェントな顧客サービス
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エンタープライズ ナレッジベース Q&A
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技術文書アシスタント
2. チャットボットメモリ
履歴ダイアログまたは LLM 出力をベクトル ストレージに変換して、次のことを実現します。
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長期記憶
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類似問題の再利用
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強化された対話の継続性
3. セマンティック検索
キーワード検索とは異なり、ベクトル検索は「意味」のマッチングに基づいており、次のような用途で広く使用されています。
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製品検索
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コンテンツの推奨
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文書検索
4. AIエージェント
AI エージェントは、ベクター データベースを通じて企業内のデータを迅速に取得し、分析、意思決定、自動実行を行うことができます。
5. 画像と動画の検索
画像や動画を埋め込むことで、コンテンツの認識、類似画像の検索、マルチモーダル検索が可能になります。
AWS 上のベクターデータベース: 主なオプション
アーキテクチャの観点から見ると、AWS 上のベクター データベース ソリューションは、大きく分けて 3 つのタイプに分類できます。
1. スタンドアロンベクターデータベース
これらの種類の製品ベクトル検索専用に構築成熟した ANN アルゴリズムと高性能なインデックス作成機能を備えています。
AWS ネイティブおよび共通オプション:
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Amazon オープンサーチ（サポートベクター検索と分析）
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Pinecone（AWS マーケットプレイス）
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クドラント
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ウィービエイト
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ミルバス / ジリズクラウド
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アストラDB
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アクティブループディープレイク
利点:
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大規模ベクトル検索に最適化
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高スループット、低レイテンシ
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機能性重視、アルゴリズム成熟
チャレンジ：
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高いアーキテクチャの複雑さデータはリレーショナル データベースおよび分析システムと同期する必要があります。
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メンテナンスコストの増加マルチシステム管理、データの一貫性、バックアップ、移行
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高い学習コスト新しいAPI、新しいクエリメソッド
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長期的な持続可能性リスク一部の製品は比較的新しいため、エコシステムやサポートに関して不確実な点があります。
2.Amazon RDS PostgreSQL + pgvector
pgvector は PostgreSQL のベクトル拡張機能であり、ベクトル フィールドをテーブルに直接保存し、類似性検索に使用できるようになります。
利点:
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PostgreSQL エコシステムは成熟しています。
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SQLを直接使用できる
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使いやすく、学習コストが低い
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RDS は、管理された操作、バックアップ、および高可用性を提供します。
制限事項:
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パフォーマンスとスケーラビリティは、数百万または数億のベクトル スケールでは制限されます。
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高性能インスタンスは高価です
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高度な技術サポートは高価です。
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ベクトル検索は PostgreSQL 本来の強みではありません。
適切な：
小規模から中規模の AI アプリケーション、PoC、既存の PostgreSQL テクノロジー スタックを備えたチーム。
3. PostgreSQLベースの強化ソリューション（Timescale Cloud + pgvector / pgai）
この計画の核となる考え方は次のとおりです。
別個のベクトル データベースを導入する代わりに、PostgreSQL 上でベクトル機能を強化します。。
コア機能:
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pgvector をベースに、pgvectorscale と pgai によってパフォーマンスが向上します。
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HNSW、IVF、DiskANN などのインデックスをサポートします。
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時間とベクトルデータを組み合わせた混合クエリをサポートします。
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ベクトル、リレーショナル データ、イベント データ、時系列データが統一された方法で保存されます。
技術的な利点:
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高い再現率と低いレイテンシを備えたANNクエリ
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「リアルタイム ベクター データ」(ログ、イベント、コンテンツ ストリーム) を含むシナリオに適しています。
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データ ライフサイクル管理とホット/コールド データの階層化をサポートします。
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履歴データを階層化して S3 に保存することで、ストレージ コストを削減できます。
建築的価値:
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真実の単一ソース
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AIアプリケーションのデータアーキテクチャを簡素化
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SQLとPostgreSQLの環境的利点の維持
AWS Vector Database の機能の比較 (概念レベル)
機能の観点から見ると、さまざまなソリューションには明らかに異なる焦点があります。
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独立ベクターデータベース極めて優れたベクター パフォーマンスですが、アーキテクチャは複雑です。
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RDS PostgreSQL + pgvector使いやすく、拡張性があります。
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PostgreSQL拡張スキーム統合アーキテクチャでパフォーマンスと複雑さのバランスをとる
生産レベルのAIアプリケーションの場合、ベクトル検索機能、スケーラビリティ、データガバナンス、コスト管理これらは、単に「ベクトルを検索できるかどうか」ということだけでなく、多くの場合、同様に重要です。
結論: AWS Vector Database を選択するには?
「普遍的に最適な解決策」は存在せず、「特定のシナリオに最も適した解決策」のみが存在します。
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追求すれば極めて優れたベクトル検索性能そしてチームは複雑なアーキテクチャを受け入れることができます。
→ 独立したベクターデータベースを検討する -
ご希望の場合は迅速な導入と学習コストの削減
→ RDS PostgreSQL + pgvectorは実現可能な出発点です -
目標が実稼働レベルのAIアプリケーション、長期的にスケーラブルなアーキテクチャ
→ PostgreSQL をベースにした強化されたベクター ソリューションは、全体的な利点が大きくなります。
AWS 上で AI アプリケーションを構築する場合、ベクターデータベースは分離されたコンポーネントではなく、...全体的なデータアーキテクチャの一部多くの場合、追加のシステムが必要かどうか、コストをどのように管理するか、長期的な保守性をどのように確保するかなどが、単一のクエリのパフォーマンスよりも重要になります。
