定義
Weaviateとは、テキストや画像をベクトル化して類似検索できるオープンソースのベクトルデータベースのこと。RAGの検索基盤として広く採用されている。
Weaviate (ベクトルDB)とは（詳しく解説）
Weaviateは、埋め込みベクトルを使った類似検索とキーワード検索(BM25)を組み合わせたハイブリッド検索に対応するオープンソースのベクトルデータベースで、RAG基盤の検索コンポーネントとして業界標準的な選択肢の一つとされる。GraphQL/RESTのAPIを備え、Docker等でセルフホストするか、マネージドのWeaviate Cloudを利用する形が一般的。2026年時点の実運用では、HNSWインデックスがメモリを大きく消費するため、データ量が増えるとインスタンスのスケールアップコストが想定以上に膨らみやすい点が現場の落とし穴としてよく挙げられる。また埋め込みモデルを変更すると全件の再インデックス化が必要になり、その処理時間とコストが軽視されがちである。選定時の相場感としては、小規模なPoCならセルフホストで無料に近い運用も可能だが、本番運用でマルチテナンシーや高可用性を求める場合はマネージドプランのコストと、Pinecone・Qdrant・Milvusなど他のベクトルDBとの比較検討が現場では欠かせない。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「Weaviate (ベクトルDB)とは」 https://aipicks.jp/glossary/weaviate
Weaviate (ベクトルDB)の使用例
- 社内文書をベクトル化してWeaviateに格納し、質問応答時に関連文書を検索してLLMへ渡すRAG構成でよく使われる。
- ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索で、ECサイトの商品検索精度改善に使われることがある。
