大規模言語モデル（LLM）はテキストの処理に優れていますが、情報が複数の文書に散らばっていたり、画像や音声などのメディアと混在していたりすると、その効果は薄れてしまいます。そこで現代のAIシステムでは、埋め込みベクトルを保存し、コレクション全体から類似アイテムを検索できる「ベクトルデータベース」が重要な役割を担っています。LanceDBは、AIワークロード向けに設計されたオープンソースのベクトルデータベースであり、マルチモーダルデータをネイティブにサポートし、RAGやセマンティック検索などの用途に活用できます。
ベクトルデータベースの基本的な仕組みは、ドキュメントをチャンク（断片）に分割し、埋め込みモデルを使って高次元の数値ベクトルに変換し、それをインデックス付きで格納するというものです。その際、類似したベクトル同士が近くに配置されるようにインデックスが作られます。検索時には、クエリをベクトル化し、L2距離・コサイン類似度・ドット積・ハミング距離などの距離指標を使って最も近い項目を探します。さらに、数億行規模でも高速に動作する近似最近傍（ANN）アルゴリズム（IVF、HNSW、PQなど）や、メタデータによるフィルタリングを組み合わせることで、実用的な検索速度と精度を両立しています。
LanceDBの特徴は、まず「マルチモーダル設計」です。テキスト、ベクトル、画像、音声、動画を、別々のストレージではなく同一テーブルの列として管理できます。インデックスはベクトル用のIVF/HNSW/PQ/RQと全文検索用のBM25など複数の種類に対応しており、ベクトル類似度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や、リランカーによる結果の並べ替えも可能です。バージョン管理も特徴的で、書き込みのたびに新しいバージョンが作成され、Gitのように過去のバージョンをチェックアウト、復元、タグ付けできます。また、列指向ストレージのおかげで、データセット全体を書き換えることなくカラムの追加・リネーム・型変更・削除ができます。APIはローカルフォルダとS3、GS、AZなどのオブジェクトストレージの両方に対応し、Python、TypeScript/JavaScript、RustのSDKが用意されています。
Pythonデモでは、まずLanceDBをローカルに接続し、ペットの説明を含むサンプルテーブルを作成します。ハードコードされたベクトルを使った基本的なベクトル検索と、where条件によるメタデータフィルタリングを実行し、次にcreate_indexでIVF_FLATとコサイン指標を指定したインデックスを作成します。続いて、OpenAIのtext-embedding-3-smallモデルを使ってPDFの各ページをチャンクとして埋め込み、ベクトルテーブルに格納します。「HNSWアルゴリズムはどのように近傍を見つけるのか」といった自然言語クエリを投げると、該当するページが正しく返ってきます。さらに、マルチモーダルデモでは、LanceDBに組み込まれたOpenCLIP埋め込み関数を使い、猫・犬・馬・孔雀の画像をバイトデータとしてテーブルに追加し、ベクトルを自動計算させます。「扇状に尾を広げたカラフルな鳥」というテキストで検索すると、見事に孔雀の画像がトップマッチとして返されます。
LanceDBは、RAGのドキュメント管理と検索、セマンティック検索、ハイブリッド検索、画像・音声・ビデオを対象としたマルチモーダル検索、トレーニング/特徴量ストア、異常検知（重複レコードや外れ値の発見）など、幅広い用途に活用できます。ベクトルとメタデータ、メディアを単一のバージョン管理された埋め込みテーブルにまとめ、ANNインデックス、ハイブリッド検索、オブジェクトストレージ対応を標準で備えているため、RAGや検索アプリの開発における手間を大幅に削減できます。紹介したデモはあくまで出発点に過ぎません。チャンク戦略やインデックスのパラメータを変えたり、独自のユースケースを試したりすることで、LanceDBの可能性はさらに広がるでしょう。