Oracle AI Vector Search
複数のデータベースを管理や統合したり、機能、セキュリティ、一貫性を損なうことなく、ビジネス・データにAIによる類似検索を簡単に導入できます。AIベクトル検索は、構造化データと非構造化データの両方をセマンティックまたは意味、および値で検索することができ、超高度なAI検索アプリケーションを実現します。ネイティブな生成AIベクトル検索機能は、大規模言語モデル（LLM）がビジネス・データの取得拡張生成（RAG）を使用してエンタープライズ・ユースケース向けに、より正確で状況に適した結果を提供できるよう支援することもできます。
-
Sphere Holdings: Oracle AI Database 26aiでスタートアップからエンタープライズAIリーダーへ
このAIスタートアップ企業が、Oracle Autonomous AI Database 26aiを活用して、構想から堅牢なAI提供までを記録的な短期間で実現した方法をご覧ください。
-
Outline Global、Oracle AI Database 26aiによりAI対応の地理空間マッピングを強化
オーストラリアに拠点を置くこの企業は、AI Vector Searchを搭載したOracle AI Database 26aiを使用して、より信頼性の高いデータと分析サービスをより迅速に提供し、収益を30%増加させています。
Oracle AI Vector Searchの利点
-
単一のコンバージド・データベースのシンプルさ
リレーショナル、テキスト、JSON、空間、グラフなどのデータ型を、単一のデータベースで類似性検索と簡単に組み合わせてアプリケーションを強化できます。AIのためにデータを移動させるのではなく、データにAIを導入します。
-
ビジネス・データを自然言語で検索
RAGを使用して非公開のビジネス・データ全体にわたり自然言語検索を有効にし、ご希望のLLMをより良くガイドし、ハルシネーションを回避します。
-
AIアプリケーションを自由に開発
お気に入りの開発ツール、AIフレームワーク、AIモデル、プログラミング言語を使用して、必要な方法でAIアプリを構築します。
-
エンタープライズに特化したAI
ミッションクリティカルなAIアプリケーションを簡単に構築できます。業界最高レベルの機能を活用して、スケーラビリティ、パフォーマンス、高可用性、セキュリティを実現します。
-
完全な生成AIパイプライン機能をすぐに利用できます
Oracle AI Vector Searchの機能には、ドキュメントのロード、変換、チャンキング、組み込み、類似検索が含まれ、LLMによるRAGはネイティブに、またはデータベース内のAPIを通じて利用できます。
ビジネス・データにAIを導入: 類似性検索を簡単に
-
Oracle AI Database 26aiに搭載されたベクトル検索の効果
US National Parks Serviceのデータを使用して、AI生成のベクトル埋め込みが類似検索の迅速な実行を実現する方法をご覧ください。
-
AIによるデータ革命
Oracle AI Databaseは、AIをデータおよび開発スタック全体に組み込むことによって、企業があらゆる場所でAIを活用した信頼性の高いインサイト、イノベーション、生産性を実現することを可能にします。
-
デモ: AIベクトル検索でセマンティック検索を加速
Oracle AI Database 26aiに搭載されたAI Vector Searchが、非構造化データのセマンティック検索と従来のビジネス・データのリレーショナル検索を組み合わせて、関連性の高い結果を迅速かつ安全に生成する方法をご覧ください。
詳細を読む「AIベクトル検索でセマンティック検索を加速」のデモ
「オラクルのテクノロジーは、私たちの疾患特定プロセスにおける革新に貢献しています。Oracle AI Vector SearchとAutonomous Databaseにより、診断時間を大幅に短縮し、精度を向上させ、より優れた患者ケアを提供できるようになりました。」
Oracle AI Vector Searchの主な機能
統合ハイブリッド・ベクトル検索
AI Vector Searchとリレーショナル、テキスト、JSON、ナレッジ・グラフ、空間位置の検索を組み合わせて、検索の結果を改善します。この検索では、一致するドキュメント、画像、動画、音声、構造化データを取得する際に、ユーザーの問い合わせの完全な意味に焦点を当てます。
VECTORデータ型と柔軟なベクトル生成
ネイティブVECTORデータ型を使用して、Oracle AI Database 26aiの表にベクトルを格納します。ONNXフレームワークで選択したオープン・ソースの埋込みモデルを使用してベクトルを生成するか、データベースAPIを使用して任意の埋込みモデル・プロバイダーからベクトルを生成するか、ベクトルをデータベースに直接インポートします。
ハイブリッド・ベクトル索引
高精度かつ高パフォーマンスのインメモリ近傍グラフ索引や大規模データセット向けの近傍パーティション索引などのベクトル索引を活用することで、類似性検索を高速化できます。ハイブリッド・ベクトル索引を使用して、ベクトル・データと非ベクトル・データの組合せを迅速に検索します。
ベクトルをクエリするためのシンプルな標準SQL
シンプルで直感的なSQLを使用して、ベクトルに対して類似検索を実行し、同じクエリ内でベクトルをリレーショナル、テキスト、JSON、その他のデータ型と自由に組み合わせることができます。
シンプルなターゲット精度の指定
目標精度をシンプルなパーセンテージで指定することで、アプリケーションに必要な検索精度を完全に制御できます。索引の作成時にデフォルトの精度を定義し、必要に応じて検索クエリで上書きできます。
Exadataの最適化
Oracle Exadata System Software 25aiの最適化により、ベクトル索引の作成と検索を迅速化します。Exadataがエンタープライズ・データベースに提供する、優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、可用性のメリットを得ることができます。
類似性検索は、セマンティクスに基づいて関連データを検索することに重点を置いています。直接検索することが難しい非構造化データに対し、類似性検索は単純なキーワード検索の枠を超えた検索を実行します。手動で適用されたラベルのみを検索するのではなく、そのデータに内在するテキスト、画像、音声、動画などを考慮します。
あらゆる業界の企業が、大規模なデータセット全体にわたって類似データを特定したいと考えています。類似性検索の例としては、以下のようなものがあります。
- 文書のセマンティック検索
- 画像のセマンティック検索
- 推奨システム
- パターン認識
- 異常と不正の検出
- ファイル、文書、BLOBまたはCLOBなどの非構造化データ。
- 商用またはオープンソースの埋込みモデルを使用して、Oracle Databaseの内部または外部にベクトルを作成します。
- ベクトルはビジネス・データの隣に保存され、データが変更されるとベクトルも変更されます。
- 保存されたベクトルの中から最も類似したベクトルを検索できます。
- 検索結果として、最も関連性の高いデータが返されます。
RAGは、類似性検索の結果を利用して、ビジネスデータへの問合せに対する大規模言語モデルの応答の精度と文脈上の関連性を向上させます。RAGは、LLMがトレーニングされていないコンテキストに関連するプライベートデータを特定するのに役立ちます。また、それを使用してユーザーへのプロンプトを強化し、LLMからより正確な回答を引き出します。
LLMからより質の高い回答を得たいという要望は、あらゆる業界に共通するものです。RAGを使用して精度を向上させる例としては、以下のようなものがあります。
- 社内および社外ユーザー向けのチャットボット
- ドキュメントの検索および要約
- 言語からコードへの合成
- 専門的かつ特定の分野の知識を必要とする質問への回答
RAGは、企業がLLMの再トレーニングや微調整に高額なコストをかけることなく、ビジネス上の質問に対するカスタマイズされた回答を得られるよう支援します。
- チャットボットにより、LLMとの対話が可能になります。
- 自社のビジネスデータに対して類似性検索を実行し、その結果をLLMに渡します。
- 結果はLLM用のプロンプトとコンテキストとしてフォーマット化されます。
- LLMは最新のビジネスデータを受け取り、それによってハルシネーションを軽減します。
- 高品質な応答がチャットボットに返されます。
「『Oracle Database』 に『AI Vector Search』 が追加されたことをうれしく思います。『AI Vector Search』 は『 Oracle Database』 で他のワークロードと同様に実行できる点を評価しています。これにより、信頼性が高く安全なソリューションを提供できます。」
Oracle AI Database AI Vector Searchを使い始める
オラクル、プロダクト・マネージャー、Andy Rivenes氏オラクルは、Oracle Database 23aiの可用性を2024年5月に発表しました。Oracle AI Databaseによって、Oracle Database 23aiで利用可能な300以上の新機能が追加されるため、多くのことを学ぶ必要があります。Dominic Gilesは自身のブログ記事でいくつかの優れた機能を紹介しています。Oracle AI Databaseの新機能で特に注目すべき機能の1つは、Oracle AI Vector Searchです。
全文を読むAIベクトル検索に関する注目のブログ
- 2025年6月24日 AIベクトル検索による索引付けガイドライン
- 2025年5月28日 AIベクトル検索におけるIVFベクトル索引の使用
- 2025年5月13日 新しいAI Vector Search LiveLabsワークショップが利用可能に
- 2025年4月2日 AIベクトル検索におけるIVFベクトル索引の使用
- 2025年3月18日 NVIDIA GPUを使用したOracle Database 23aiでのAIベクトル検索の高速化