SpannerのANN検索： 大規模ベクトル検索を高速かつシンプルに実現

Google Cloudは、大規模データセットに対する高速かつスケーラブルなベクトル検索を実現するApproximate Nearest Neighbor（ANN）検索機能をSpannerに追加しました。これにより、従来の検索方法では困難であった画像、テキスト、音声などの非構造化データの類似検索が可能になります。

特に興味深いのは、この機能がSpannerデータベースに直接組み込まれている点です。従来、ベクトル検索を行うには、専用のベクトルデータベースを別に管理したり、複雑なETLパイプラインを構築する必要がありました。しかし、SpannerのANN検索機能を利用することで、運用データベース内で直接ベクトル検索を実行できるため、運用が大幅に簡素化されます。

例えば、ECサイトにおいて、顧客が入力した検索クエリに類似した商品を画像検索で表示するケースを考えてみましょう。従来であれば、画像データを別のベクトルデータベースに格納し、検索クエリに対応するベクトルを生成して検索を実行する必要がありました。しかし、SpannerのANN検索機能を利用すれば、商品画像データと商品説明文をSpannerに格納し、商品説明文から生成したベクトルを用いて、類似した商品を高速に検索することができます。

さらに、SpannerのANN検索は、Google Researchが開発した高効率なベクトル類似検索アルゴリズムであるScaNNを採用しており、最大100億以上のベクトルに対して高速な検索を実現します。また、検索の精度と速度のバランスを調整するためのパラメータも用意されており、ユースケースに合わせて最適化することができます。

SpannerのANN検索機能は、大規模なデータセットを扱う様々なアプリケーションにおいて、革新的な進化をもたらす可能性を秘めています。特に、生成AIアプリケーションにおいては、LLMプロンプトの関連性を高め、ハルシネーションを減らすために活用できるため、今後の発展が期待されます。

参照元サイト：Introducing Approximate Nearest Neighbor (ANN) search in Spanner

NewsPilot編集部

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