ai-economy-analysis https://blog.hatena.ne.jp/ai-economy-analysis/ あやと＠AIエンジニア https://ai-researcher.hatenablog.com/ Dev Tools python データベース Pythonで始める「実践的」ベクターストア入門 (ChromaDB編) 1024次元のデータをどう扱うか？ 手軽さの裏にある「トレードオフ」を正しく理解する 執筆者より: かつて私は、音響分析で得た1024次元のベクトルを既存のRDBに無理やり保存しようとして、痛い目を見ました。カラム数は足りず、JSONで保存すれば検索は遅い...。その失敗から学んだ「適材適所」のデータベース選定について、本音で語ります。 導入：なぜ「専用」のデータベースが必要なのか？ RAG（検索拡張生成）アプリを作ろうと思い立った時、最初にぶつかる壁が「データの保存先」です。使い慣れたPostgreSQLやMySQLで… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fai-researcher.hatenablog.com%2Fentry%2F2025%2F12%2F26%2F130302" title="Pythonによるベクターストア (ChromaDB)の実践的なDB運用入門 - あやと＠AIエンジニア" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn.image.st-hatena.com/image/square/adad63b72f1d6545b2ba2538c3fc2923b2fd5989/backend=imagemagick;height=80;version=1;width=80/https%3A%2F%2Fcdn.blog.st-hatena.com%2Fimages%2Fcircle%2Fofficial-circle-icon%2Fcomputers.gif Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-26 13:03:02 rich https://ai-researcher.hatenablog.com/entry/2025/12/26/130302 1.0 100%