Azure CosmosDB for NoSQLにおけるベクトル検索の特徴

Azure CosmosDB for NoSQLは、ベクトル検索をサポートすることで、非構造化データを効率的に扱うための強力なプラットフォームとなっています。
この機能は、Azure独自のスケーラブルなデータベース技術と統合されており、大量のデータに対して高速で精度の高い検索が可能です。
また、CosmosDBのグローバル分散機能により、世界中のデータセンターにわたるシームレスな検索を実現します。
さらに、セキュリティやアクセス制御といった企業ニーズに対応した特徴も備えています。
このような特徴により、Azure CosmosDBは、データ主導の意思決定を迅速化し、さまざまな業界での採用が進んでいます。

Azure CosmosDBでベクトル検索をサポートする理由

Azure CosmosDBは、データの多様性や量が増加する現代のニーズに応えるため、ベクトル検索を導入しました。
特に、テキスト、画像、音声といった非構造化データの検索を可能にすることで、従来のリレーショナルデータベースでは難しかったユースケースにも対応できます。
たとえば、AIモデルで生成された特徴ベクトルを直接データベースに格納し、リアルタイムで類似性検索を行うシナリオに最適です。
この技術的な利点により、ベクトル検索はAzure CosmosDBの主要機能の一つとなっています。

ベクトルデータのストレージと管理の仕組み

Azure CosmosDBでは、ベクトルデータを効果的に管理するための専用ストレージ機能が提供されています。
データは、分散型ストレージに格納され、高速アクセスが可能な設計となっています。
さらに、データの管理は自動化されており、スケーラビリティや可用性が保証されています。
たとえば、ベクトルデータのインデックス作成や自動シャーディング機能により、大量のデータを効率的に処理することが可能です。
この仕組みによって、複雑な設定を必要とせず、開発者はデータ分析に集中できます。

CosmosDBのスケーラビリティとベクトル検索の関係

CosmosDBは、スケーラビリティを重視した設計が特徴であり、ベクトル検索機能も例外ではありません。
大規模なデータセットに対しても、高いパフォーマンスを維持できるのは、このスケーラブルなアーキテクチャのおかげです。
たとえば、データ量が急増しても、CosmosDBの自動スケーリング機能により、検索速度や応答時間が影響を受けにくくなっています。
これにより、企業はデータ量やアクセス数の変化に柔軟に対応できるため、長期的な運用が可能です。

Azure独自の強み：他のデータベースと比較して

Azure CosmosDBは、他のデータベース製品と比較しても際立った強みを持っています。
たとえば、グローバル分散機能により、複数地域でのリアルタイム検索が可能であり、他のプラットフォームでは得られない競争優位性を提供します。
また、Azureのエコシステムとの統合がスムーズで、他のAzureサービスと組み合わせた高度な分析や機械学習パイプラインの構築も容易です。
これにより、開発者やデータアナリストにとって非常に使いやすい環境が整っています。

Azure CosmosDBでベクトル検索を設定するための具体的な手順

Azure CosmosDBでのベクトル検索設定は、直感的で簡単に行えるよう設計されています。
最初にAzureポータルを通じてデータベースを作成し、次にベクトル検索専用のインデックスを設定します。
この設定により、データベース内の非構造化データが高次元空間で効率的に管理されるようになります。
その後、データをインポートし、クエリをテストして検索結果を確認します。
この手順は、初心者でも直感的に実行可能であり、短時間で強力な検索環境を構築できます。

Azure CosmosDBのセットアップと基本設定

まず、Azureポータルにアクセスして、新しいCosmosDBインスタンスを作成します。
リソースグループや場所を指定し、NoSQL APIを選択することで、ベクトル検索用の環境を準備します。
その後、コンテナやパーティションキーを設定します。
これにより、データの整理や効率的なアクセスが可能となります。
セットアップは数分で完了し、次のステップでベクトル検索を有効にできます。

ベクトルデータをデータベースにインポートする方法

次に、ベクトルデータをCosmosDBにインポートします。
このプロセスでは、PythonやAzure SDKを利用するのが一般的です。
データの前処理を行い、JSON形式でデータを整形してからアップロードします。
たとえば、AIモデルから生成された特徴ベクトルを直接インポートすることで、データベース内での検索が可能になります。
これにより、準備段階での手間を最小限に抑えることができます。

インデックス作成の設定：ベストプラクティス

インデックス作成は、ベクトル検索のパフォーマンスに大きな影響を与える重要なステップです。
CosmosDBでは、自動インデックス機能がデフォルトで有効になっていますが、特定のフィールドを対象にすることで検索を最適化できます。
たとえば、ベクトルデータを格納するフィールドに対してインデックスを作成し、クエリ速度を向上させます。
この設定により、検索パフォーマンスが大幅に改善します。

クエリのテストと結果の検証方法

設定が完了したら、実際にクエリを実行して結果を確認します。
Azure Data ExplorerやSDKを使用して、検索クエリを実行します。
たとえば、特定の特徴を持つデータポイントを探すクエリを投げることで、検索結果が正確に返されるかを検証できます。
このステップは、検索システムの精度と信頼性を確認する重要なフェーズです。

トラブルシューティングとよくある課題への対応

最後に、検索結果が期待通りでない場合やパフォーマンスに問題がある場合は、設定やデータを確認します。
よくある課題としては、インデックス設定の不備やデータのフォーマットエラーがあります。
また、CosmosDBのログや診断ツールを活用することで、問題の特定と解決が容易になります。
このプロセスにより、安定した検索環境を構築することが可能です。

インデックス作成とベクトルクエリを効果的に実行する方法

ベクトル検索においてインデックス作成とクエリの最適化は、検索精度とパフォーマンスに直接影響を与える重要なプロセスです。
Azure CosmosDBでは、ベクトルデータ用に専用のインデックスを作成し、クエリを効率的に設計することで、大量のデータを高速に検索できます。
インデックスの適切な設定と最適化されたクエリ構造により、システム全体のパフォーマンスを最大化し、ユーザーが求める結果を迅速に提供します。
本節では、その具体的な方法とベストプラクティスを解説します。

インデックス作成の基本的なプロセスを理解する

インデックス作成は、データ検索を高速化するための基盤です。
Azure CosmosDBでは、JSON形式のドキュメントに基づいてインデックスを自動的に生成する仕組みがデフォルトで有効になっています。
ただし、ベクトル検索の場合は、特定のフィールドに焦点を当ててカスタムインデックスを設定する必要があります。
これにより、高次元ベクトルデータの検索性能を最適化できます。
インデックス作成の基本プロセスを理解することは、効率的な検索システムを構築する第一歩です。

効率的なベクトルクエリの書き方と最適化

ベクトルクエリは、データ間の類似度を測るために設計されます。
CosmosDBでは、近似最近傍探索（ANN）を使用してクエリを最適化できます。
たとえば、特定のベクトルに最も近いデータポイントを検索する場合、クエリ構造を工夫することで結果を高速に取得可能です。
クエリにおけるパラメータ設定やフィルタリング条件を調整することで、さらに効率的な検索が実現します。

CosmosDBでの高性能なクエリの実現方法

高性能なクエリを実現するためには、CosmosDBの分散型アーキテクチャを活用することが重要です。
パーティションキーの選択やスループットの適切な割り当ては、検索速度に大きな影響を与えます。
また、インデックスの効率的な活用に加えて、クエリの簡略化やキャッシュ機能を利用することで、応答時間を短縮できます。
これにより、リアルタイムの検索要求にも対応可能です。

インデックス設定における重要な考慮点

インデックス設定を行う際には、データ構造や検索パターンを慎重に考慮する必要があります。
特に、ベクトルデータの場合、インデックスを過剰に作成するとパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。
Azureでは、インデックスの利用状況をモニタリングできるツールが提供されており、それを活用して最適な設定を維持することが推奨されます。
また、特定のクエリに不要なフィールドをインデックスから除外することで、効率を向上させることができます。

クエリ実行後のデータ活用と分析の具体例

クエリ実行後のデータ活用は、ベクトル検索の本来の価値を最大化するための鍵となります。
たとえば、検索結果をもとにクラスタリングや可視化を行うことで、データ間の関係性を深く理解できます。
また、リアルタイム分析においては、取得したデータを機械学習モデルにフィードすることで、さらに精度の高い予測やレコメンドが可能です。
このような応用例は、検索技術の効果を広範なビジネスシナリオに結びつけます。

ベクトル検索のユースケースと実際の応用例を詳しく解説

ベクトル検索は、非構造化データを迅速かつ正確に処理するため、さまざまなユースケースで活用されています。
画像検索エンジンやレコメンドシステム、自然言語処理（NLP）における検索機能など、幅広い分野で重要な役割を果たしています。
また、医療や金融、IoT分野など、専門性の高い領域でも、ベクトル検索の技術が効率的なデータ利用を可能にしています。
本節では、それぞれのユースケースを具体的に掘り下げて解説します。

画像検索エンジンでのベクトル検索の活用

画像検索エンジンは、ベクトル検索の典型的なユースケースです。
画像データを特徴量ベクトルとして保存し、ユーザーがアップロードした画像と類似した画像を検索します。
たとえば、eコマースサイトでは、商品の画像を基にした類似商品検索が可能になります。
これにより、顧客体験が向上し、売上向上にも貢献します。
このような応用例は、データの視覚的類似性を活用する新しいビジネスモデルを生み出しています。

自然言語処理におけるベクトル検索の役割

自然言語処理（NLP）分野では、テキストデータをベクトル化し、類似性検索を行う技術が広く利用されています。
たとえば、文章や単語の意味をベクトル化することで、類義語や関連するトピックを検索することが可能です。
これにより、チャットボットや検索エンジンの精度が向上します。
特に、大規模なコーパスを扱う場合、ベクトル検索はその威力を発揮します。

レコメンドシステムへのベクトル検索の応用

レコメンドシステムでは、ユーザーの行動データや嗜好をベクトル化し、類似のデータを検索することでパーソナライズされた提案を行います。
たとえば、映画や音楽、商品のレコメンドで広く活用されています。
この技術により、ユーザー満足度が向上し、顧客ロイヤルティの向上にも寄与します。
ベクトル検索は、レコメンドの精度を高める上で不可欠な要素となっています。

バイオインフォマティクス分野でのベクトル検索事例

バイオインフォマティクスでは、遺伝子配列やタンパク質データの類似性を検索するためにベクトル検索が利用されています。
この技術により、病気の診断や新薬の開発が加速されています。
たとえば、未知の遺伝子配列をデータベースと照合することで、関連する病気や遺伝的特徴を迅速に特定することが可能です。

IoTデータ分析におけるベクトル検索の重要性

IoT分野では、センサーデータの分析にベクトル検索が活用されています。
たとえば、異常検知や予測保守の場面で、過去のデータとの類似性を検索することで、問題の早期発見が可能です。
この技術は、スマートシティや産業オートメーションの実現にも寄与しています。
IoTデータの急増に伴い、ベクトル検索の重要性はさらに高まっています。

ベクトル検索のパフォーマンス向上とスケーラビリティの実現方法

ベクトル検索のパフォーマンスとスケーラビリティを向上させることは、特に大量のデータを扱うシステムにおいて重要です。
Azure CosmosDBでは、インデックスの最適化やクエリのチューニング、リソースの動的スケーリングなど、効率的なデータ処理を支える機能が豊富に用意されています。
これにより、応答時間の短縮やシステム全体の負荷分散を実現し、パフォーマンスを最大限に引き出します。
本節では、これらの最適化技術と実践的なアプローチについて解説します。

ベクトル検索のパフォーマンスを計測する方法

パフォーマンスの計測は、検索システムの最適化プロセスで不可欠です。
Azure CosmosDBでは、クエリ実行時間やデータ転送量など、詳細なパフォーマンスメトリクスを提供しています。
これらのデータを活用して、検索クエリやインデックスの効果を評価できます。
たとえば、クエリの応答時間が遅い場合、インデックス設定やクエリ構造を見直すことで改善が可能です。
こうしたフィードバックループを通じて、継続的なパフォーマンス向上が期待できます。

スケーラビリティを確保するための分散アーキテクチャ

Azure CosmosDBの分散アーキテクチャは、スケーラビリティ確保の鍵となります。
データはパーティションキーに基づいて分散されるため、クエリ負荷が特定のサーバーに集中しないようになっています。
また、自動スケーリング機能により、アクセス量の増加に応じてリソースが自動的に拡張されるため、大規模システムでも高いパフォーマンスを維持できます。
これにより、スケーラビリティの課題を解決しつつ、運用コストを最小限に抑えられます。

インデックス作成とクエリ実行の最適化テクニック

インデックス作成とクエリ実行の最適化は、パフォーマンス向上に直結します。
Azure CosmosDBでは、インデックスの自動化が可能ですが、ベクトル検索に特化したカスタマイズも推奨されています。
たとえば、検索対象のフィールドを明確に指定することで、クエリ実行速度を大幅に改善できます。
また、クエリパターンに応じて適切なパーティションキーを選択することも重要です。
これらのテクニックを適用することで、効率的なデータ処理が可能となります。

Azureのリソースを活用したパフォーマンス向上策

Azureのリソースを活用することで、さらにパフォーマンスを向上させることができます。
たとえば、Azure MonitorやApplication Insightsを利用してシステムのパフォーマンスを可視化し、ボトルネックを特定します。
また、Azureの仮想ネットワークやキャッシュサービスを組み合わせることで、データ転送速度を最適化できます。
これにより、リアルタイムデータ処理が求められるユースケースにも対応可能です。

運用時の課題とその克服方法

ベクトル検索の運用時には、データ量の増加やアクセス集中が課題となることがあります。
これらの課題に対処するためには、スケーラビリティを活用したリソースの動的配分が有効です。
また、クエリの効率化やキャッシュ機能を活用することで、システム負荷を軽減できます。
さらに、Azureのトラブルシューティングツールを活用することで、問題の迅速な特定と修正が可能です。
これらの方法により、運用の安定性を確保できます。

Azureの他のサービスとAzure CosmosDB for NoSQLの比較

Azure CosmosDB for NoSQLは、ベクトル検索を強力にサポートする一方で、他のAzureサービスと比較した場合の特性も理解しておく必要があります。
Azure SQL DatabaseやAzure Synapse Analytics、Azure Data Lakeなど、それぞれのサービスは特定のユースケースに特化しています。
本節では、CosmosDBと他のサービスを比較し、適切なシステム構成を選択するための指針を提供します。

Azure SQL Databaseとの機能比較

Azure SQL Databaseは、構造化データを扱うリレーショナルデータベースであり、トランザクション処理に優れています。
一方、CosmosDBは、非構造化データやベクトル検索に強みを持ち、データモデリングの柔軟性が高いです。
たとえば、SQL Databaseは金融業務での精密なトランザクション処理に適していますが、CosmosDBは画像やテキストなど多様なデータ型を扱うユースケースに適しています。

Azure Synapse AnalyticsとCosmosDBの違い

Azure Synapse Analyticsは、大規模なデータウェアハウスの構築と分析を得意とするサービスです。
一方、CosmosDBは、リアルタイム処理や分散データベースに適しており、ベクトル検索を含むアプリケーションの高速検索に向いています。
たとえば、Synapseは長期的なデータ分析やレポート作成に最適ですが、CosmosDBはリアルタイムのデータクエリに活用されます。
この違いを理解することで、適切な選択が可能です。

CosmosDBとAzure Data Lakeの使い分け

Azure Data Lakeは、大量のデータを長期間保存し、後で分析するためのサービスです。
一方、CosmosDBはデータの即時アクセスとクエリ実行を重視しています。
たとえば、データレイクでは非構造化データをそのまま保存できますが、CosmosDBではベクトル検索用のインデックスを作成し、データを即座に検索することができます。
この使い分けが、システム設計の効率化に寄与します。

他のAzureサービスとの統合事例とそのメリット

Azure CosmosDBは、Azure Machine LearningやAzure Cognitive Servicesなど、他のAzureサービスと統合することでさらに強力な機能を発揮します。
たとえば、Cognitive Servicesで抽出した特徴量をCosmosDBに格納し、ベクトル検索を活用して高度な類似性分析を実現するケースがあります。
このような統合により、AIとデータベース機能を組み合わせた柔軟なシステム設計が可能です。

Azure全体でのデータ管理におけるCosmosDBの位置づけ

Azure全体のデータ管理において、CosmosDBはリアルタイム検索やグローバル分散型データベースの役割を担っています。
他のサービスとの連携により、IoT、AI、ビッグデータ分析など、幅広いユースケースでその力を発揮します。
たとえば、Azure Event Hubsで収集したデータをCosmosDBに保存し、即座に分析することが可能です。
この位置づけは、CosmosDBを活用する上での重要なポイントとなります。

Azure CosmosDBでのベクトル検索の実装手順とサンプルコード

Azure CosmosDBでのベクトル検索の実装は、特定のユースケースに応じた柔軟な設計が可能です。
この節では、プロジェクトの環境構築からサンプルコードを使用した実際の実装まで、具体的な手順を解説します。
インデックスの作成やクエリの実行、さらにデータ活用の応用例も含め、開発者が効率的にベクトル検索を導入するためのガイドラインを提供します。
この手順を参考にすることで、迅速かつ効果的に検索機能を構築できます。

プロジェクトの環境構築と必要なツールのインストール

Azure CosmosDBを利用するには、Azureポータルでリソースを作成し、必要なツールをインストールすることから始めます。
たとえば、Azure CLIやAzure SDK for Pythonなどを使用します。
まず、Azureポータルにアクセスして、新しいCosmosDBインスタンスを作成します。
その後、ローカル環境に必要なSDKをインストールし、接続設定を行います。
このプロセスは直感的で、初心者でも容易に実施可能です。

サンプルデータの作成とベクトルデータの準備

ベクトル検索を実現するためには、まずサンプルデータを作成する必要があります。
たとえば、画像やテキストデータを数値ベクトルに変換し、JSON形式で保存します。
Pythonのライブラリ（例：NumPyやPyTorch）を使用して、データのベクトル化を実施します。
このデータをCosmosDBにアップロードし、検索対象として利用します。
この手順により、データ準備が効率的に行えます。

インデックス作成と検索機能の実装コード例

ベクトル検索用のインデックスを作成するには、CosmosDBの設定をカスタマイズします。
以下はPythonを使用したサンプルコードの一例です：

from azure.cosmos import CosmosClient
# CosmosDBクライアントの初期化
client = CosmosClient("<YOUR_ACCOUNT_URI>", "<YOUR_ACCOUNT_KEY>")
database_name = "VectorDB"
container_name = "VectorContainer"
# データベースとコンテナの作成
database = client.create_database_if_not_exists(database_name)
container = database.create_container_if_not_exists(
    id=container_name,
    partition_key={"paths": ["/id"], "kind": "Hash"}
)
# サンプルベクトルデータの挿入
item = {"id": "1", "vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]}
container.upsert_item(item)

このコードを基にインデックスを作成し、検索機能を追加することで、基本的なベクトル検索が実現します。

クエリの結果を活用したデータ分析手法

検索結果を活用するためには、データ分析手法を適用します。
たとえば、検索結果をクラスタリングし、データ間の関係性を明確化します。
PythonのPandasやScikit-learnなどのライブラリを使用して、検索結果を視覚化したり、さらなる統計分析を行うことが可能です。
このように、取得したデータを活用することで、より深い洞察が得られます。

サンプルコードの動作確認とデバッグのポイント

実装後は、コードが期待通りに動作しているかを確認します。
Azureポータルの診断ログやデバッグツールを利用することで、エラーの特定が容易になります。
たとえば、クエリ実行時に期待する結果が返ってこない場合は、インデックス設定やデータフォーマットを再確認します。
このステップを徹底することで、安定したシステムを構築できます。

ユースケースと応用例

ベクトル検索は、さまざまな業界で幅広く活用されています。
その特性から、高次元データの類似性検索が求められる場面で威力を発揮します。
本節では、ベクトル検索の具体的なユースケースと応用例を解説します。
画像認識、自然言語処理、レコメンドシステム、医療データ解析、IoTなど、各分野での成功事例を取り上げ、ベクトル検索の可能性を探ります。
これらの事例は、ベクトル検索がどのようにビジネス価値を生むかを示しています。

画像認識と類似画像検索への応用

画像認識はベクトル検索が最も効果的に利用される分野の1つです。
画像データをベクトル化し、類似性に基づいて検索を行うことで、ユーザーが指定した画像に似たアイテムを迅速に見つけることが可能です。
例えば、eコマースでは商品検索に、SNSでは画像投稿の整理に活用されています。
この技術により、視覚的に関連性の高いコンテンツを提供でき、顧客満足度が向上します。

自然言語処理におけるベクトル検索の役割

自然言語処理（NLP）の分野では、テキストデータの意味的な類似性を捉えるためにベクトル検索が利用されています。
文章や単語を数値ベクトルに変換し、その類似度を計算することで、関連性の高い情報を抽出することが可能です。
この技術は、検索エンジン、チャットボット、翻訳システムなどで広く応用されています。
特に、大規模なテキストデータセットを扱う場合、ベクトル検索は精度と効率性の両立を実現します。

レコメンドシステムでのベクトル検索の活用

レコメンドシステムでは、ユーザーの過去の行動や嗜好をベクトルとして表現し、類似性検索を行うことで、関連するコンテンツや商品を提案します。
例えば、動画配信サービスでは視聴履歴を基にした映画やドラマの提案、オンラインストアでは購入履歴に基づいた商品提案に使用されています。
このように、ベクトル検索はパーソナライズされたユーザー体験を提供し、ビジネスの成功に寄与します。

医療データ解析とベクトル検索

医療分野では、患者データや医療画像の解析にベクトル検索が活用されています。
例えば、医療画像をベクトル化して検索することで、過去の症例と一致するパターンを特定し、診断を補助します。
また、遺伝子データの類似性検索を行い、新しい治療法の開発に貢献するケースもあります。
この技術は、医療の効率化と精度向上に大きく寄与しています。

IoTデータのリアルタイム解析

IoT分野では、センサーから得られる膨大なデータをリアルタイムで解析するためにベクトル検索が活用されています。
特に、異常検知や予測保守の場面では、過去の正常データとリアルタイムデータの類似性を検索することで、問題を早期に特定することが可能です。
この技術は、製造業やスマートシティプロジェクトでの導入が進んでおり、運用効率を大幅に向上させています。

パフォーマンスとスケーラビリティ

ベクトル検索は高次元データを扱うため、システムのパフォーマンスとスケーラビリティが重要な課題となります。
Azure CosmosDBは、これらの課題を解決するための強力な機能を提供しています。
本節では、効率的なクエリ処理やリソース管理、スケールアップとスケールアウトの戦略、キャッシュの活用など、パフォーマンス最適化の具体的な方法を解説します。

パフォーマンス指標の設定と評価方法

ベクトル検索のパフォーマンスを最適化するには、まず評価指標を明確にすることが重要です。
応答時間、スループット、インデックス作成時間などが代表的な指標です。
Azure CosmosDBの診断ツールを活用して、これらの指標をモニタリングし、ボトルネックを特定することで、システム全体の効率を向上させることができます。

効率的なクエリ設計と実行

クエリ設計はパフォーマンスに大きく影響を与えます。
Azure CosmosDBでは、適切なパーティションキーの選定やインデックス設定により、クエリの効率を最大化できます。
また、類似性検索では近似最近傍探索（ANN）を活用し、高速な検索を実現します。
これにより、大規模データセットを扱う場合でも応答時間を短縮できます。

リソースのスケーリングと自動管理

Azure CosmosDBの自動スケーリング機能により、アクセス負荷の増減に応じてリソースを柔軟に調整することが可能です。
スループットを動的に割り当てることで、コスト効率を維持しながら高いパフォーマンスを提供します。
また、マニュアルスケーリングもサポートされており、特定のニーズに応じたリソース割り当てが可能です。

キャッシュと分散型アーキテクチャの活用

パフォーマンス向上には、キャッシュの効果的な利用が不可欠です。
Azureでは、Azure Cache for Redisとの統合を通じて、検索結果をキャッシュし、再検索時の応答時間を大幅に削減します。
また、分散型アーキテクチャを採用することで、データ処理負荷を分散し、スケーラビリティを向上させることができます。

リアルタイム処理の実現と課題への対応

ベクトル検索のリアルタイム処理を実現するには、システムの設計と最適化が重要です。
特に、リアルタイムデータのインデックス更新やクエリ実行時の負荷分散が課題となります。
これに対して、Azureのモニタリング機能を活用し、動的にシステムを調整することで、安定したリアルタイム処理を実現可能です。

Azure CosmosDB for NoSQLにおけるベクトル検索の特徴

ベクトル検索とは何か：基本的な概念と仕組みを解説

ベクトル検索の定義とその重要性について

従来の検索との違いとベクトル検索の利点

ベクトル空間モデルとは：基本的な理解

ベクトル検索が特定のユースケースに最適な理由

ベクトル検索を利用する業界の事例と動向