ベクトルデータベース（Vector Database）
概要
ベクトルデータベース（Vector Database, ベクトルストア）は、埋め込み によって得られた高次元ベクトルを格納し、類似度に基づく近傍検索（Nearest Neighbor Search） を高速に行うためのデータベースです。RAG のセマンティック検索や エージェントメモリ の意味記憶を支える基盤コンポーネントです。
役割
- 大量のベクトルから、クエリベクトルに近いものを高速に取得
- 厳密な全探索は重いため、近似最近傍探索（ANN, Approximate Nearest Neighbor） を用いる
代表的な実装・ライブラリ
- FAISS — Meta 製の近傍検索ライブラリ
- Annoy — Spotify 製の ANN ライブラリ
- そのほか専用のベクトルDB製品が多数
（Building Applications with AI Agents / 実践 LLM アプリケーション開発 --- プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き で言及）
使われ方
文書 → [埋め込み](/埋め込み.md) → ベクトルDBへ格納
クエリ → 埋め込み → 近傍検索 → 関連文書を取得 → [RAG](/RAG.md) で生成に利用