Embedding Stores | LangChain4j 日本語ドキュメント

📄️ Comparison table of all supported Embedding Stores

📄️ インメモリ

LangChain4jはEmbeddingStoreインターフェースの簡単なインメモリ実装を提供しています：

📄️ Azure AI Search

https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/ai-search/

📄️ Azure CosmosDB Mongo vCore

https://azure.microsoft.com/en-us/products/cosmos-db/

📄️ Azure CosmosDB NoSQL

https://azure.microsoft.com/en-us/products/cosmos-db/

ClickHouseは、完全なSQLサポートと分析クエリの作成を支援する幅広い機能を備えた、リアルタイムアプリケーションと分析のための最速かつ最も効率的なオープンソースデータベースです。最近追加されたデータ構造と距離検索関数（cosineDistanceなど）、および近似最近傍検索インデックスにより、ClickHouseは高性能でスケーラブルなベクトルデータベースとして使用でき、SQLでベクトルを保存および検索することができます。

📄️ Oracle Coherence

https://coherence.community/

📄️ Couchbase

https://www.couchbase.com/

📄️ DuckDB

https://duckdb.org/

📄️ Elasticsearch

https://www.elastic.co/

📄️ Infinispan

https://infinispan.org/

📄️ Milvus

Milvus はオープンソースのベクトルデータベースです。LangChain4j はこれを

📄️ MongoDB Atlas

MongoDB Atlas は、AWS、Azure、GCP で利用できる

📄️ Neo4j

Neo4j は、接続されたデータを管理するために設計された高性能なオープンソースのグラフデータベースです。

📄️ OpenSearch

https://opensearch.org/

📄️ Mariadb Vector

https://mariadb.com/kb/en/vector-overview

📄️ Oracle

Oracle Embedding Storeは、Oracle Databaseの

📄️ Hibernate

LangChain4j は Hibernate とシームレスに統合され、開発者は Hibernate がサポートするすべてのデータベースにベクトル埋め込みを直接保存およびクエリできます。この統合は、セマンティック検索、RAG などのアプリケーションに最適です。

📄️ PGVector

LangChain4j は PGVector とシームレスに統合され、開発者は

📄️ Pinecone

https://www.pinecone.io/

📄️ Qdrant

https://qdrant.tech/

📄️ Redis

https://redis.io/

📄️ SQL Server

SQL Server Embedding Store は、SQL Server 2025 で導入されたベクトル検索とベクトルインデックスと統合します。

📄️ Tablestore

https://www.aliyun.com/product/ots

📄️ Vearch

https://github.com/vearch/vearch

📄️ Vespa

https://vespa.ai/

📄️ YugabyteDB

YugabyteDB は、PostgreSQL 互換性を備え、複数リージョンにわたる水平スケーラビリティと高可用性を提供する分散 SQL データベースです。pgvector 拡張によるネイティブなベクトル検索機能により、分散環境でのベクトル埋め込みの保存とクエリに適しています。

📄️ Weaviate

https://weaviate.io/

📄️ OceanBase

OceanBase Embedding Store は OceanBase データベースと統合し、ベクトル類似度検索およびハイブリッド検索機能を提供します。

📄️ Amazon S3 Vectors

Amazon S3 Vectors Embedding Store は Amazon S3 Vectors と統合します。これは、大規模なベクトル embedding の保存とクエリ向けに設計された Amazon S3 内の専用ベクトルストレージ機能です。

📄️ ArcadeDB

https://arcadedb.com/

📄️ Valkey

https://valkey.io/

📄️ JVector

https://github.com/jbellis/jvector

📄️ CockroachDB

CockroachDB は PostgreSQL ワイヤプロトコルを話す

📄️ Hazelcast

Hazelcast は分散インメモリデータグリッドおよびコンピューティングプラットフォームです。

📄️ Google AlloyDB for PostgreSQL

AlloyDBは、高性能、シームレスな統合、印象的なスケーラビリティを提供する完全管理型のリレーショナルデータベースサービスです。AlloyDBはPostgreSQLと100%互換性があります。AlloyDBのLangchain統合を活用して、データベースアプリケーションをAI駆動のエクスペリエンスに拡張しましょう。

📄️ Google Cloud SQL for PostgreSQL

Cloud SQLは、高性能、シームレスな統合、印象的なスケーラビリティを提供する完全管理型のリレーショナルデータベースサービスです。Cloud SQLはPostgreSQLと100%互換性があります。Cloud SQLのLangchain統合を活用して、データベースアプリケーションをAI駆動のエクスペリエンスに拡張しましょう。