スキーマ構造（Classes、Properties、Vectorization設定）

ベクトルデータベースWeaviateにおける「スキーマ構造」は、データの構造や意味を定義し、検索や格納時の挙動を制御する重要な要素です。以下に、Classes、Properties、Vectorization設定の3つの観点から詳しく説明します。

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1. Classes（クラス）

Weaviateでは、すべてのデータは「クラス」によってグループ化されます。クラスは、RDBMSにおけるテーブルに類似しており、1つのクラスが1種類のエンティティ（例：Article, Product, Personなど）を表します。

• クラスの定義には以下が含まれます：

  • class: クラス名（例：Article）

  • description: クラスの説明（省略可能）

  • properties: このクラスに含まれるプロパティのリスト

  • vectorizer: このクラスに使うベクトル化の手法（後述）

  • moduleConfig: 使用するモジュールの詳細設定（例：OpenAI、Cohereなど）

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2. Properties（プロパティ）

クラス内には複数のプロパティ（属性）を定義できます。各プロパティは、エンティティが持つ情報（テキスト、数値、日付など）を表します。

• 主な要素：

  • name: プロパティ名（例：title, content, publishedDate）

  • dataType: データ型。Weaviateがサポートする型は以下の通り：

    • text, string

    • int, number

    • boolean

    • date

    • 他のクラスへの参照（オブジェクト関係）

  • description: プロパティの説明

  • tokenization: テキストデータの場合、トークン分割方式（word, field, whitespaceなど）

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3. Vectorization設定

Weaviateの特長の一つが、データをベクトル化（embedding）してインデックス・検索できる点です。そのため、どのプロパティをベクトル化に使うか、どのモジュールを使うかを設定する必要があります。

ベクトル化の設定には、2つのレベルがあります

3.1 クラスレベルの設定（vectorizer）

• 指定例：

  json
  "vectorizer": "text2vec-openai"
  

  使用するベクトル化モジュール（例：text2vec-openai, text2vec-cohere, none）を指定します。

• none を指定した場合、ユーザーが手動でベクトルを提供する必要があります。

3.2 プロパティレベルの除外（skip フラグ）

• moduleConfigで、特定のプロパティをベクトル化対象から除外可能です。

  json
  "moduleConfig": {
    "text2vec-openai": {
      "skip": true
    }
  }
  

例：特定のプロパティだけをベクトル化対象にしたい場合

json
{
  "class": "Article",
  "vectorizer": "text2vec-openai",
  "properties": [
    {
      "name": "title",
      "dataType": ["text"],
      "moduleConfig": {
        "text2vec-openai": {
          "skip": false
        }
      }
    },
    {
      "name": "author",
      "dataType": ["string"],
      "moduleConfig": {
        "text2vec-openai": {
          "skip": true
        }
      }
    }
  ]
}

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補足：スキーマの柔軟性

• スキーマは動的に追加・更新できます。

• クラスやプロパティはAPIやWeaviate Consoleから操作可能。

• オブジェクト間のリンク（参照）もスキーマ内で定義でき、Graph構造の検索も可能。

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まとめ

Weaviateのスキーマ構造は、以下の3層で構成されます：

このスキーマにより、Weaviateは意味的に構造化されたベクトル検索を柔軟に実現しています。