# ベクターデータベース

> ベクターデータベース - ベクターデータベースを作成し、バージョンおよび関連アセットを操作し、プレイグラウンドでやり取りします。

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## Primary page

- [ベクターデータベース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/vector-database/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

> [!NOTE] プレミアム機能
> DataRobotのGenAI機能はプレミアム機能です。詳細については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。 DataRobotの試用版では、この機能を制限付きでお試しいただけます。

ベクターデータベースは、チャンクごとに生成された埋め込みを使用してチャンクに分割された、非構造化テキストのコレクションです。 チャンクと埋め込みの両方がデータベースに保存され、取得できます。 ベクターデータベースをオプションとして使用して、LLMレスポンスを特定の情報に基づかせ、 [RAG](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/glossary/index.html.md#retrieval-augmented-generation-rag) 操作中に活用のためにLLMブループリントに割り当てることができます。 ベクターデータベースの役割は、LLMに送信される 前に 関連するコンテキストでプロンプトを充実させることです。

ベクターデータベースを操作するためのシンプルなワークフローは次のとおりです。

1. ベクターデータベースオブジェクトを作成します。
2. データレジストリから適切なデータソースを追加します。
3. 設定、埋め込み、およびチャンキングを設定します。
4. ベクターデータベースを作成し、プレイグラウンドのLLMブループリントに追加します。

DataRobot GenAI機能を使用する際のガイダンスについては、 [ベクターデータベースに関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/gen-ai-ref/genai-consider.html.md#vector-database-considerations) を参照してください。

ベクターデータベースを使用する作業には、以下が含まれます。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| データソースの追加 | 内部および外部データソースの追加：ユースケースディレクトリのベクターデータベースタブからのアクション |
| ベクターデータベースの作成 | ベクターデータベースの作成と設定 |
| 内部ベクターデータベースのバージョン管理 | バージョニングを使用して、DataRobotがホストする（FAISSベースの）内部ベクターデータベースを変更し、追跡と微調整を行います。 |
| 接続されたベクターデータベースのバージョン管理 | 既存のPinecone、Elasticsearch、Milvus、またはPostgreSQLベースのベクターデータベース接続にデータを追加します。 |
| ベクターデータベースの登録とデプロイ | ベクターデータベースをプレイグラウンドからワークショップに送信して変更およびデプロイするか、現在のベクターデータベースのバージョンをコンソールに直接デプロイします。 |
| 埋め込みNVIDIA NIMを使用したベクターデータベースの作成 | プレミアム機能 ベクターデータベースを備えたユースケースに登録またはデプロイ済みの埋め込みNVIDIA NIMを追加することで、プレイグラウンドからLLMに送信される前のプロンプトを関連性のあるコンテキストで強化します。 |
| ACL hydration | プレミアム機能 ACL (Access Control List) hydration enforces fine-grained authorization for vector database results based on original document permissions from external sources such as Google Drive and SharePoint. |