Vector Databaseが重要である背景には、Embeddingによって生成された大量のベクトルを効率的に格納・検索できるという実用性があります。RAGシステムの実用化が進む中、質問文と関連文書の類似度検索を高速に行う中核基盤としての需要が高まっており、主要クラウドベンダーがマネージドサービスとして提供していることから、大規模AIアプリケーション構築における重要なインフラ技術として位置づけられている点が評価される理由の一つです。
大規模AIアプリケーションのインフラ技術を理解したい開発者・企業が背景を理解したい場合に該当します。
従来型のデータベース技術と比べ、高次元ベクトルの類似度検索に特化した設計が評価される理由として挙げられます。