ベクターデータベースは、文章を意味の近さで探すためのデータベースです。文章を、意味を表す数の並び（ベクトル）に変えて（エンベディング）保存しておき、質問に近い意味の文章を探し出します。言葉が一致しなくても、意味が近い文章を見つけられるのが特長です。
使いどころは、たくさんの社内の資料の中から、質問に合う部分を探して AI に渡す仕組み（RAG）です。資料の量が多く、全部を AI に一度に読ませられないときに役立ちます。
一方で、AI に社内の決まりを覚えさせるだけなら、要らないことが多くあります。当社も、AI に覚えさせる方法を聞いたときに、ベクターデータベースではなく、覚えさせたメモの棚卸しと、毎回読ませる決まりを短くすることから始めました（決まりのファイルを短くした記事）。