Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイト
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Databricksでの プロンプト設計・RAG構築・モデル管理・ガバナンス を扱うAIエンジニアの入門決定版。
生成AIとデータエンジニアリングの橋渡しに必要な“実務の型”を体系化しています。
資格本ではなく、実務基盤としてAIを運用する力 を育てる内容です。
Vector Searchの基礎とDatabricksでの実装
RAGが注目される中で、多くの現場がぶつかるのは「正しい情報を検索できない」「LLMが関係ない回答を返す」という課題です。原因の多くは、LLMモデルではなく 検索の精度 にあります。この検索の中核を担うのが Vector Search（ベクトル検索） です。
Vector Searchは単なる技術用語ではなく、RAGの品質を左右する中心技術であり、Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイトでも最重要領域として扱われます。本記事では、Vector Searchの基礎原理、精度を左右する要素、Databricks上での実装まで、実務に使える形で詳細に解説します。
1. Vector Searchの基本原理とRAGにおける役割 🔍🧠
Vector Searchとは、テキストを数値ベクトル（Embedding）に変換し、「意味の近さ」で文書を検索する技術です。
● キーワード検索との違い
- キーワード検索：文字列の一致（例：「請求」「請求書」）
- ベクトル検索：意味の一致（例：「支払い」「請求」「料金」）
つまり Vector Search は「意図に近い文書」を探し出せるのが強みです。
● RAGにおけるVector Search
RAGでは、検索で取り出したチャンクをもとに回答をつくります。
- ユーザー質問 → Embedding化
- Vector Storeから意味的に近いチャンクを取得
- LLMに渡して回答生成
このフローで最も重要なのが “検索の精度”。
Vector Search が間違ったチャンクを返すと、LLMは誤った回答を生成します。
つまり、RAGの成功＝Vector Searchの成功 といえるのです。
● なぜ試験でVector Searchが重視されるのか
Databricks認定では、以下のような知識が問われます：
- Embedding生成の理解
- 検索距離（cosine / dot / Euclidean）
- インデックス構造
- アップサート時の再計算
- メタデータ設計
- ドキュメント管理
これはすべて「実務で検索精度を保証するための基礎力」です。
2. Vector Store運用のポイント：Embedding・検索距離・メタデータ 📏📚
Vector Searchの精度は、以下の3つで決まります。
① Embeddingの品質
Embeddingとは、テキストの意味を数百次元の数値ベクトルに変換したものです。
品質を決めるのは、モデル選定だけではありません。
- ノイズ除去の品質
- 正規化
- チャンクサイズ
- オーバーラップ
- メタデータ付与
- 文書構造の再現
Embeddingは“前処理の品質”に強く依存します。
② 検索距離の選択
Vector Searchでは「どれだけ近いか」を計算する必要があります。
代表的な距離は以下：
- cosine similarity（最も一般的）
- dot product
- Euclidean distance
距離の種類によって検索順位が大きく変わるため、理解が必要です。
③ メタデータ（属性情報）
ただ検索するだけでは、本当に必要な文書が取得できません。
メタデータが使えると、より高精度な検索が可能になります。
例：
- 文書タイプ（マニュアル／議事録）
- ページ番号
- セクション名
- 作成日
- 章番号
Databricksはこのメタデータを Unity Catalog で統合管理できるため、Vector Storeの管理が非常に強力になります。
3. Databricks Vector Searchの実装モデル：パイプライン化・監査・運用 🚀🤖
Databricksは、Vector Searchをレイクハウスの一部として自然に扱えるのが最大の強みです。
● Databricksでの構築フロー
- PDF抽出・ノイズ除去
- チャンク分割
- Embedding生成
- Vector Index作成
- クエリ検索
- RAGモデルへ渡す
- サービング・アプリ化
すべて Databricks の中で完結します。
● Unity Catalogとの統合が強い
Vector Searchは Unity Catalog 上で管理されます。
- どのEmbeddingがどのチャンクか
- どの元文書のどの位置か
- 更新履歴
- セキュリティ（ACL）
すべて追跡できます。これは企業利用で必須の機能です。
● ワークフロー化による自動化
文書更新 → 再インデックス → Vector Store更新
を自動化できるため、大規模環境でも安定したRAGアプリ運用ができます。
資格試験でこの概念を理解しておくと、実務のRAG設計力が大幅に向上します。
まとめ ✨
Vector Search は RAG の“心臓部”であり、生成AIの検索精度を左右する最重要技術です。
- Embeddingの品質
- チャンク分割
- 検索距離の選定
- メタデータ管理
- Vector Store運用
これらを理解することで、Databricksを使った高品質なRAGアプリを構築できます。
Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイトは、この基礎を体系的に学べる最適な資格です。
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