OCI Database AI Vector Search: 実用的なステップバイステップ・アプローチ (2026/06/03)
OCI Database AI Vector Search: 実用的なステップバイステップ・アプローチ (2026/06/03)
https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/oci-database-ai-vector-search-guide
投稿者：ANUPAM ABHISHEK | Senior Principal Consultant
ベクトル検索は、コンテンツを高次元空間内の数値として表現する検索手法です。これらの数値表現は埋め込みと呼ばれます。テキスト、文書、画像、その他の非構造化データはすべて埋め込みに変換できます。
データが埋め込まれると：
- ベクトル空間では類似のアイテムがより近くに現れます。
- 異なるアイテムはより遠く離れて見える、
- クエリはベクトルに変換され、保存されているベクトルと比較されます。
- データベースは距離指標を用いて最も近い一致結果を返します。
ベクトル検索では、「この行には同じ単語が含まれていますか？」と尋ねる代わりに、「この行は似たような意味を持っていますか？」と尋ねます。
Oracle Database AI Vector Searchを選ぶ理由とは？
Oracle Database AI Vector Searchは、データを別のベクトルデータベースに移動することなく意味検索を行いたい場合に役立ちます。これにより、以下のような実用的な利点が得られます。
- 構造化されたビジネスデータと非構造化コンテンツは一緒に保持できます。
- 類似性検索は関係フィルターと組み合わせることができ、
- キーワード検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索エクスペリエンスの構築に役立ちます。
- Workflowは、RAGスタイルのアプリケーション、レコメンデーションエンジン、文書検索、画像類似性などのユースケースをサポートします。
通常のOracleのワークフローは単純明快です。
埋め込みを生成する→保存する→インデックスを作成する→クエリを実行する。
Oracle AI Databaseの最新リリースでは、VECTORデータ型が、ビジネスデータと並行して埋め込みデータを格納するための基盤を提供します。
SQLについて詳しく説明する前に、まずは基本的な部分を理解しておきましょう。
- 非構造化データは埋め込みデータに変換されます 。テキストの塊、製品説明、サポート記事、画像などが埋め込みモデルに渡されます。モデルはコンテンツをベクトル（意味を捉えた数値の配列）に変換します。
- ベクトルはOracle Databaseに格納されます 。Oracleは埋め込みを、元のビジネスデータの隣にあるVECTOR列に格納します。これにより、ソースコンテンツ、メタデータ、および意味表現がすべて一箇所に保持されます。
- ベクトルインデックスは検索を高速化します。 ベクトルインデックスは、データベースが最も近い近傍を効率的に見つけるのに役立ちます。Oracleは近似類似性検索のためのベクトルインデックスをサポートしており、これは大規模なデータ処理において高速性が必要な場合に最適な選択肢となります。
- クエリもベクトル化されます 。検索時には、ユーザーのクエリは同じ埋め込みモデルを使用してベクトルに変換されます。データベースは、そのクエリベクトルを距離指標を使用して保存されているベクトルと比較します。
- 最も一致する結果がランク付けされます 。データベースは、類似度の高い順に最も近いベクトルを返します。また、テナントフィルタ、カテゴリフィルタ、日付範囲などの標準的なSQL述語と組み合わせることもできます。
ユースケースの一環として、 「社内ナレッジベース向けドキュメント検索」の実装計画を選択しました。
1：ソースデータを準備する
文書のテーブルがあると仮定します。
コンテンツが長い場合は、埋め込む前に小さなチャンクに分割してください。チャンク化することで、各埋め込みが1つのまとまったアイデアを表すため、検索精度が向上します。
2: ターゲットテーブルを作成する
テキストと埋め込みの両方を格納するテーブルを作成します。
CREATE TABLE docs (doc_id NUMBER PRIMARY KEY,doc_title VARCHAR2(200),doc_text CLOB,doc_vector VECTOR,category VARCHAR2(100),updated_at TIMESTAMP);
この設計では、元のコンテンツとその意味的表現が一体化されています。
3：埋め込みモデルのロードまたはインポート
Oracleは、ONNXベースのモデルを含む互換性のあるモデルを使用して、データベース内で埋め込みモデルを生成することをサポートしています。実際には、次のいずれかの方法を選択できます。
・データベース外で埋め込みを生成し、データベース内にロードする。
・互換性のあるモデルをインポートし、Oracle Database内で埋め込みを生成する。
多くの実装では、パイプラインを簡素化できるため、データベース内で埋め込みを生成する方法が採用されています。
4：埋め込みの生成
モデルが利用可能になったら、各テキストチャンクに対してベクトルを生成します。
例：
INSERT INTO docs (doc_id, doc_title, doc_text, doc_vector, category, updated_at)SELECT id,title,body,VECTOR_EMBEDDING(my_embedding_model USING body AS text_input),category,SYSTIMESTAMPFROM staging_docs;
正確な構文はモデルの設定によって異なりますが、基本的な考え方は常に同じです。テキストを入力として、ベクトルを出力します。
5: ベクトルインデックスを作成する
ベクトルが保存されたら、類似性クエリのパフォーマンスを向上させるためにベクトルインデックスを作成します。
CREATE VECTOR INDEX docs_vec_idxON docs (doc_vector)
実際のシステムでは、データサイズとレイテンシの目標に基づいて、ベクトルインデックスの種類とチューニング設定を選択する必要があります。ほとんどの大規模なセマンティック検索ワークロードでは、近似最近傍インデックスが実用的な選択肢となります。
6: 類似性クエリを実行します。
次に、ユーザーのクエリをベクトルに変換し、保存されているベクトルと比較します。
SELECT doc_id,doc_title,category,VECTOR_DISTANCE(doc_vector, :query_vector) AS distanceFROM docsORDER BY VECTOR_DISTANCE(doc_vector, :query_vector)FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
距離が小さいほど、意味的な類似性が高いことを意味します。
7：ビジネスフィルタを追加する
強力なベクトル検索の実装は、類似性だけに頼ることはほとんどありません。通常、意味検索とビジネスロジックを組み合わせる必要があります。
例えば：
SELECT doc_id,doc_title,categoryFROM docsWHERE category = 'Billing'ORDER BY VECTOR_DISTANCE(doc_vector, :query_vector)FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
Oracle Databaseが特に役立つのはまさにこの点です。セマンティック検索と通常のSQLフィルタを1つのクエリで組み合わせることができるのです。
8：ハイブリッド検索の構築
ハイブリッド検索は、キーワードマッチングとベクトル類似性を組み合わせたものです。これは、ユーザーが正確な製品名、ポリシーID、エラーコード、またはドメイン固有の用語で検索する場合に役立ちます。
ハイブリッド戦略では、次のことが可能です。
• キーワードの完全一致を検出する、
• 意味的一致を検出する、
• ランキング品質を向上させる、
• 見逃された結果を減らす。
これらの結果はRAGアプリケーションで使用できます。
検索が機能するようになったら、上位の結果を大規模な言語モデルに入力して、根拠に基づいた回答を生成できます。
検索パイプラインは通常次のようになります。
- ユーザーが質問をする
- 質問が埋め込まれています
- Oracle Databaseから上位k個の類似チャンクが取得されます
- 取得したコンテンツがプロンプトに挿入されます
- LLMは最終的な答えを生成します
それが、検索拡張型生成の中核をなすものです。
アーキテクチャの例
シンプルな本番環境のアーキテクチャは次のようになります。
まとめ
Oracle Database AI Vector Searchは、セマンティック検索をデータベースに直接統合することで、埋め込みデータの保存、ベクトルインデックスの作成、類似性検索とリレーショナルクエリの組み合わせを単一のプラットフォームで実現します。
実装手順はシンプルですが、初心者にも分かりやすいです。
- コンテンツを準備する
- 埋め込みを生成する
- それらをVECTOR列に格納します。
- ベクトルインデックスを作成する
- 類似性によるクエリ
- オプションでハイブリッド検索とRAGを追加
エンタープライズ検索やAIを活用したアプリケーションを構築するチームにとって、このアプローチはデータ移動を削減し、アーキテクチャを簡素化し、ビジネスデータを検索エンジンの近くに保持することを可能にします。
参考資料: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/26/vecse/
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