	{vec₁,…}	ベクトルのリスト
	{vec₁val₁,…}	ベクトルと関連付けられた値のリスト
	{vec₁,…}{val₁,…}	ベクトルと値の間の規則

スカラーのリストは一次元ベクトルのリストとして解釈される． »
次は，val_iの許容される形である．
"string" 文字列のラベル

<|"tag₁"v₁,…|> タグとメタデータの値の連想
データベース name は文字列でなければならない．
次は，指定可能なオプションである．

DistanceFunction	EuclideanDistance	ベクトル距離の計算方法
FeatureExtractor	Identity	入力をベクトルに変換する方法
GeneratedAssetLocation	$GeneratedAssetLocation	データベースの保存場所
OverwriteTarget	Automatic	既存の場所を上書きするかどうか
WorkingPrecision	Automatic	数値精度

DistanceFunctionの可能な値には，EuclideanDistance，SquaredEuclideanDistance，CosineDistance，JaccardDissimilarity，HammingDistanceがある．
次は，WorkingPrecisionの可能な設定である．
"Integer8" から127までの符号付き8ビット整数

"Real32" 単精度実数（32ビット）

"Real64" 倍精度実数（64ビット）

例題

すべて開くすべて閉じる

例 (2)

空のVectorDatabaseObjectを作成する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[]

特定の名前のデータベースを作成し，ベクトルのリストで初期化する：

Wolfram Language code: database = CreateVectorDatabase[RandomReal[1, {10, 4}], "myDB"]

データベースを類似度で検索する：

Wolfram Language code: VectorDatabaseSearch[database, {1, 1, 1, 1}]

スコープ (5)

データソース (3)

空のベクトルデータベースを作成する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[]

特定の名前のデータベースを作成する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB"]

ベクトルのリストで新規ベクトルデータベースを初期化する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}]

メタデータ (2)

ベクトルとメタデータの両方でデータベースを初期化する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3} -> "A", {4, 5, 6} -> "B"}]

メタデータを別のリストとして指定する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}} -> {"A", "B"}]

タグをAssociationとしてメタデータを指定する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3} -> <|"tag1" -> "A", "tag2" -> 42|>, {4, 5, 6} -> <|"tag1" -> "B", "tag2" -> 1234|>}]

データとメタデータを別々に指定する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}, {4, 5, 6}} -> {<|"tag1" -> "A", "tag2" -> 42|>, <|"tag1" -> "B", "tag2" -> 1234|>}]

オプション (10)

DistanceFunction (1)

データベース用のカスタムの距離関数を指定する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[DistanceFunction -> CosineDistance]

デフォルトで，EuclideanDistanceが使われる：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[]["DistanceFunction"]

FeatureExtractor (1)

データベースにはベクトルしか格納できない．画像の特徴が抽出できるFeatureExtractorを指定する：

Wolfram Language code: db = CreateVectorDatabase[{[image], [image], [image], [image], [image], [image]}, FeatureExtractor -> "ImageFeatures"]

与えられた画像に最も近い画像を検索する：

Wolfram Language code: VectorDatabaseSearch[db, [image]]

GeneratedAssetLocation (3)

データベースを保存するカスタムの場所を指定する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> "CloudObject"]

場所を取り出す：

Wolfram Language code: %["Location"]

デフォルトで，データベースはローカルオブジェクトに保存される：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[]["Location"]

ベクトルデータベースをファイルに保存する：

Wolfram Language code: file = File[FileNameJoin[{$TemporaryDirectory, "testfile"}]]

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> file]

場所を取り出す：

Wolfram Language code: %["Location"]

参照ファイルからデータベースを再構築する：

Wolfram Language code: VectorDatabaseObject[File["/private/var/folders/05/v_ct9frn7zv4vy6f2q18y2r80000gn/T/testfile"]]

OverwriteTarget (2)

データベースの自動的な場所はその名前によって決定される：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB"]

デフォルトのOverwriteTargetAutomaticの場合，衝突を避けるために新たなデータベース名が生成される：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB"]

強制的に上書きしたければOverwriteTargetTrueを使うとよい：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", OverwriteTarget -> True]

OverwriteTargetFalseを使って厳密にチェックする：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", OverwriteTarget -> False]

OverwriteTargetFalseとしても，同じデータベース名を別々の場所で使われることが防止できる：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", OverwriteTarget -> False, GeneratedAssetLocation -> File["myDBfile"]]

ファイルを作成する：

Wolfram Language code: CreateFile@File["myDBfile"]

デフォルトで，既存のファイルは上書きされない：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> File["myDBfile"]]

OverwriteTargetTrueを使って既存のファイルを上書きする：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> File["myDBfile"], OverwriteTarget -> True]

WorkingPrecision (3)

距離計算のためのカスタムの作業精度を指定する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}}, WorkingPrecision -> "Real32"]

デフォルトで，精度は入力データから推測される：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}}]["WorkingPrecision"]

空のデータベースの精度を指定する：

Wolfram Language code: db = CreateVectorDatabase[WorkingPrecision -> "Real32"];

新規に追加されたベクトルは，指定された精度に収まるように切り取られたり丸められたりする：

Wolfram Language code: AddToVectorDatabase[db, {{1, 2, 10 ^ 100}}]["Vectors"]//Normal

空白データベースは明示的な作業精度なしで作成される：

Wolfram Language code:

db = CreateVectorDatabase[];
db["WorkingPrecision"]

データベースにデータが加えられると値が解決される：

Wolfram Language code: AddToVectorDatabase[db, {{1, 2, 3}}]["WorkingPrecision"]

特性と関係 (1)

スカラーのリストは一次元ベクトルのリストと解釈される：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{1, 2, 3}]["Vectors"]

外側のリストを使って入力が単一のベクトルであることを示す：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}}]["Vectors"]

考えられる問題 (4)

データベースには一次元配列しか保存できない：

Wolfram Language code:

CreateVectorDatabase[{(⁠|   |   |
| - | - |
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |⁠), (⁠|   |   |
| - | - |
| 5 | 6 |
| 7 | 8 |⁠)}]

データベース内の配列のサイズはすべて同じでなければならない：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase[{{1, 2, 3}, {1, 2}}]

データベース名は一意的である：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["DemoDB"]

同じ名前が指定された新規データベースは，1つずつ大きくなる接尾辞を付けて作成される：

Wolfram Language code: Table[CreateVectorDatabase["DemoDB"]["ID"], 5]

DeleteObjectを使って誤って生成されたVectorDatabaseObjectを削除する：

Wolfram Language code: DeleteObject[VectorDatabaseObjects["DemoDB*"]]

これで名前が再び使えるようになった：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["DemoDB"]

オプションOverwriteTargetTrueを使って古いデータベースを上書きすることもできる：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["DemoDB", OverwriteTarget -> True]

OverwriteTarget -> Falseは，増分する数は加えずにエラーメッセージを発する：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["DemoDB", OverwriteTarget -> False]

特定の場所にデータベースを作成する：

Wolfram Language code: db = CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> File["myDBfile"]]

新たな場所の同じ名前のデータベースは増分する接尾辞付きで作成される：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> File["myDBfile2"]]

もとのデータベースを削除して名前が自由に使えるようにする：

Wolfram Language code: DeleteObject[db]

これで再び名前が使えるようになった：

Wolfram Language code: CreateVectorDatabase["myDB", GeneratedAssetLocation -> File["myDBfile2"], OverwriteTarget -> True]

Wolfram Language code: db = CreateVectorDatabase[RandomReal[1, {1000, 10}], GeneratedAssetLocation -> None]

Wolfram Language code: db[[1]]

Wolfram Language code: PersistentObject["SemanticSearch`Storage`VectorDB-e75090c3-01ff-4318-ada5-38536495b10b", "KernelSession"]["Value"]

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