Glossary · AI技術
ベクトル検索とは？
ベクトル検索は、テキストや画像を数値ベクトルに変換し、意味の近さで検索する技術。キーワード一致では見つからない意味的に類似した情報を取得でき、RAGの中核技術。
公開: 2026年4月19日3分で読める
ベクトル検索とは？
ベクトル検索 は、テキスト・画像・音声などを数値ベクトル（数百〜数千次元の配列）に変換し、ベクトル空間上の距離で類似情報を検索する技術。キーワード一致の検索と違い、意味が近い情報を取得できます。
具体例
- キーワード検索: 「犬」で検索 → 「犬」という語を含む記事のみ
- ベクトル検索: 「犬」で検索 → 「犬」「ワンちゃん」「シベリアンハスキー」「ペット」等の関連記事も取得
RAG での活用
ユーザー質問 → [Embedding](/glossary/embedding) → ベクトルDB検索 → 関連ドキュメント → LLM → 回答
代表的ベクトルDB
- Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB
- pgvector（PostgreSQL拡張）
- Elasticsearch（dense vector対応）
よくある質問
Q. 通常の検索と併用すべき？
ハイブリッド検索（BM25 + ベクトル）が最高精度。RAGの実装で採用されています。
関連用語
Tufe Companyのソリューション
関連キーワード
ベクトル検索Vector SearchRAGEmbedding
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