Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイト

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『Databricks──ゼロから触ってわかった！AI・機械学習エンジニア基礎非公式ガイド』

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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PoC要件整理
データ基盤の要件定義
チーム開発／ガバナンス
AIワークフロー構築
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など、現場で直面しがちな課題を解決する知識としても活用できます。