##背景
今回、ベクトル検索についてまとめようと思って理由としては、検索機能をアプリで作成していく中で、上司から最近はベクトル検索というのが主流になっているというのを聞き、自分自身全くベクトル検索について全く知らなかったため、今回まとめることにしました
###概要
ベクトル検索とは、データを高次元のベクトル空間にマッピングし、類似性に基づいて情報を検索する技術です。
一般的なベクトル検索の方法は、ユーザーの検索クエリをベクトル化し、同じベクトル空間にマッピングされた商品データとの類似度を計算します。類似度が高い商品から順番に検索結果を表示します。
以下の図において商品Aは商品Bより確度が小さく、類似度が高いため、検索結果では商品Aの方が上位に表示される
####メリット
①検索速度
ベクトル検索の距離の計算は単純な数学的な計算であるため、とても処理速度が速くなる。
②意味で検索できる
ベクトル検索では意味が近いものが検索される。そのため、通常の検索（全文検索）では引っかかることがないものが引っかかるため、検索のクオリティが上がります。
③画像・音声・動画も検索できる
ベクトル検索は埋め込みデータのコサイン類似度を計算しているだけなので、画像や動画から埋め込みデータを作成すれば類似の動画を検索するっことも可能になります。
#####最後に
今回簡単にベクトル検索についてまとめてみました。ただ、まだ自分自身勉強できていないことも多いので、これからもベクトル検索について学んでいきます