SQLiteでベクトル検索を実装する方法

SQLiteでベクトル検索が実装できることをご存知でしょうか。専用のベクトルDBがなくても十分対応可能です。特にハミング距離を使った方法は高速で実用的です。この記事ではSQLiteでベクトル検索を実装する方法を解説します。

SQLiteでベクトル検索を行う方法

SQLiteにはsqlite-vssという拡張機能があります。また、sqlite-vecという軽量な選択肢もあります。さらにFaissベースの高精度検索にも対応しています。つまり用途に応じて拡張を選べます。特にsqlite-vecはゼロ依存で導入が簡単です。そのため小規模プロジェクトに最適です。

ハミング距離はバイナリベクトル間の距離を測定します。具体的にはビットの異なる位置の数を数えます。また、XOR演算とpopcount命令で高速に計算できます。さらにコサイン類似度と比べて数十倍高速です。しかし精度はやや低下します。そのため近似検索として利用するのが一般的です。

浮動小数点ベクトルをバイナリに変換する手法です。たとえば768次元のベクトルを96バイトに圧縮できます。また、メモリ使用量が大幅に削減されます。さらにストレージ効率も向上します。つまり大量のベクトルをSQLiteに格納できます。特にモバイルやエッジデバイスでの利用に適しています。

まず拡張機能をロードします。また、ベクトルカラムを含むテーブルを作成します。さらにINSERT文でエンベディングを保存します。具体的にはBLOB型でバイナリデータを格納します。特にインデックスを作成すると検索が高速化します。このように通常のSQLの知識で実装できます。

RAGアプリのローカル版に最適です。また、社内ドキュメントの類似検索にも使えます。さらにレコメンデーション機能の実装も可能です。しかし数百万件を超える規模には向きません。そのため大規模な場合は専用ベクトルDBを検討すべきです。このようにSQLiteベクトル検索は手軽で実用的な選択肢です。