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TDSベストオブ2023:ChatGPTとLLMについて
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「ベクターデータベースは、生成型AIソリューションの未来をどのように形作るのか?」
紹介 生成AIの急速に進化する風景において、ベクトルデータベースの重要な役割がますます明らかになってきました。本記事ではベクトルデータベースと生成AIソリューションとのダイナミックな相乗効果について探求し、これらの技術的基盤が人工知能の創造性の将来を形作っているかを紐解きます。革新的なAIソリューションの最先端にもたらすベクトルデータベースの変革的な影響を解き放つため、この強力な連携の複雑さを旅してください。 学習目標 この記事では以下のベクトルデータベースの側面を理解するのに役立ちます。 ベクトルデータベースの重要性とその主要な構成要素 従来のデータベースとのベクトルデータベースの詳細比較 応用の観点からのベクトル埋め込みの探求 Pineconeを使用したベクトルデータベースの構築 langchain LLMモデルを使用したPineconeベクトルデータベースの実装 この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 ベクトルデータベースとは何ですか? ベクトルデータベースとは、空間に格納されたデータの集合の形式です。しかし、ここでは数学的な表現で格納されているため、AIモデルが入力を覚えるのに便利であり、オープンAIアプリケーションが認知検索、推奨、テキスト生成を使用してさまざまなユースケースで活用できるようになっています。データの格納と検索は「ベクトル埋め込み」と呼ばれます。また、これは数値配列形式で表されます。トラディショナルなデータベースと比べて、非常に大規模でインデックス化された機能を持つAIの観点での検索ははるかに容易です。 ベクトルデータベースの特徴 これらのベクトル埋め込みのパワーを活用し、巨大なデータセット全体でのインデックス作成と検索を実現します。 あらゆるデータ形式(画像、テキスト、データ)と互換性があります。 埋め込み技術と高度なインデックス化された機能を採用しているため、与えられた問題のデータと入力の完全なソリューションを提供できます。 ベクトルデータベースは、数百の次元を含む高次元ベクトルを通じてデータを整理します。これらは非常に迅速に構成できます。 各次元は、それが表しているデータオブジェクトの特定の特徴または属性に対応しています。 従来のデータベースとベクトルデータベースの比較 図は従来のデータベースとベクトルデータベースのハイレベルなワークフローを示しています。 フォーマルなデータベースのやり取りはSQLステートメントを通じて行われ、データは行ベースおよび表形式で格納されます。…
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