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Vector Search・Vectorインデックスの作成と、ドキュメント内の類似検索 - APC 技術ブログ
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はじめに このブログで使用したノートブック 前提条件 ノートブックの概要 検証結果 類似検索 おわりに ... はじめに このブログで使用したノートブック 前提条件 ノートブックの概要 検証結果 類似検索 おわりに はじめに GLB事業部Lakehouse部の佐藤です。 この記事では、DatabricksでのVectorインデックスの作り方と、Vectorインデックスを使っての類似検索についてご紹介します。 Vector Search(ベクトル検索)は、データポイントをベクトルとして表現し、そのベクトル間の類似度に基づいて検索を行う手法です。 Vectorインデックスは、大量のベクトルデータを効率的に検索するためのデータ構造です。通常のデータベースインデックスと同様に、検索のスピードを向上させるために使用されますが、高次元ベクトルデータに特化しています。 ベクトル検索とインデックスの組み合わせにより、膨大なデータセットの中から類似するデータを高速かつ効率的に見つけることができます。 Databric