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ベクトルデータベースとは？

読み: べくとるでーたべーす英語: Vector Database更新日: 2026-06-23

埋め込みベクトルを保存し、意味的に近い情報を高速に検索するためのデータベースです。

試験で問われるポイント

  • RAGで関連文書を取り出す基盤として使われます。
  • 検索品質は回答品質に直結します。
  • AWSではOpenSearch Serviceなどが選択肢になります。

具体例

社内文書を埋め込み化して保存し、質問に近い文書を検索します。

よくある誤解

  • 通常の表計算ソフトと同じ用途だと考える。
  • ベクトルDBを入れればRAG品質が自動的に保証されると考える。

対応試験

G検定AWS AI Practitioner

関連する表記: ベクトルデータベース / Vector Database / ベクトル検索 / OpenSearch

関連問題で復習

G検定ディープラーニングの応用例

RAGでベクトルデータベースを使う目的として、最も適切なものはどれか。

AWS AI Practitioner基盤モデルの活用

RAGでAmazon OpenSearch Serviceを使う代表的な理由として最も適切なものはどれか。

AWS AI Practitioner生成AIの基礎

RAGで文書をチャンクに分割する主な目的として最も適切なものはどれか。

AWS AI Practitioner基盤モデルの活用

Amazon Bedrock Knowledge Basesの説明として最も適切なものはどれか。

AWS AI Practitioner基盤モデルの活用

Amazon AuroraやAmazon RDS for PostgreSQLがRAGで使われる理由として最も適切なものはどれか。

AWS AI PractitionerAIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス

AWS Audit ManagerやAWS Artifactが役立つ場面として最も適切なものはどれか。

G検定ディープラーニングの応用例

RAGにおけるリランキングの目的として、最も適切なものはどれか。

関連用語

RAG（検索拡張生成）

外部文書やデータベースを検索し、その結果を根拠としてLLMに回答を生成させる構成です。

埋め込み（ベクトル化）

文章や画像などの意味を数値ベクトルで表現し、類似度検索や分類に使う技術です。

セマンティック検索

キーワードの完全一致だけでなく、意味の近さを使って情報を探す検索方法です。

FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。