ベクトルインデックス
高次元ベクトル（埋め込み）の中から「最も近い10件を探す」類似検索を高速化するインデックス。セマンティック検索、レコメンド、AIにおけるRAGの土台となる。厳密検索は遅すぎるため、近似手法（ANN）が使われる。
数百万件の1536次元埋め込みに対して、全件と比較する厳密な最近傍探索は現実的ではない。ANN（近似最近傍探索）インデックスは、わずかな精度を犠牲にして速度を大きく稼ぐ。主な系統は2つで、グラフ型（HNSW。高速だがメモリを食う）とクラスタ型（IVF/IVFFlat。メモリは少なめでやや遅い）である。距離尺度にはコサイン、L2、内積がある。用途はセマンティック検索、「類似商品」、LLMに関連文脈を渡すRAGパイプラインなど。pgvector（Postgres）、専用のベクトルデータベース（Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate）、ライブラリ（FAISS）で実装されている。AIブームを背景に、最も急成長しているデータベース分野の一つだ。