ベクトル インデックスの概要

ベクトル インデックスは、特に大規模なデータセットで VECTOR_SEARCH 関数とAI.SEARCH 関数をより効率的に実行できるようにするために設計されたデータ構造です。

ユースケース

ベクトル インデックスにより、ベクトル検索の効率が向上します。ベクトル検索は通常、データのテキストまたはマルチモーダル エンベディングに対して実行されます。BigQuery ベクトル インデックスは、次のタスクをより効率的に実行するのに役立ちます。

  • セマンティック検索を実行する
  • 類似した画像、音声、動画や重複した画像、音声、動画を検出する
  • クラスタリング、ターゲティング、分類を行う
  • 推奨事項システムを構築する
  • 指定された入力に最も類似した画像またはレビューの上位 K 件を検索する

詳細については、ベクトル検索の概要をご覧ください。

料金

CREATE VECTOR INDEX ステートメントでは、BigQuery コンピューティングの料金が使用されます。インデックス付きテーブルデータの合計サイズが組織ごとの上限を下回っている限り、ベクトル インデックスの作成と更新に必要な処理に対する料金は発生しません。この上限を超えるインデックス登録をサポートするには、インデックス管理ジョブ用に独自の予約を指定する必要があります。

ストレージもインデックスにとって考慮すべき要素です。インデックスとして保存されるバイト数は、アクティブ ストレージの費用の対象となります。

  • ベクトル インデックスがアクティブな場合、ストレージの費用が発生します。
  • インデックスのストレージ サイズは、INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES ビューを使用して確認できます。ベクトル インデックスのカバレッジが 100% でない場合でも、インデックスに登録されたものに対して費用が発生します。インデックス カバレッジは、INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES ビューを使用して確認できます。

割り当てと上限

詳細については、ベクトル インデックスの上限をご覧ください。

次のステップ