検索増強生成（RAG）は、データとの対話方法を革新し、類似検索において非常に優れたパフォーマンスを提供します。シンプルなクエリに基づいて関連情報を取得することに優れています。しかし、RAGは、時間ベースのクエリや複雑な関係データベー ...

AIの台頭に伴い、ベクトルデータベースは大規模で高次元のデータを効率的に格納、管理、検索する能力から注目を集めています。この能力は、テキスト、画像、動画などの非構造化データを扱うAIおよび生成AI（GenAI）アプリケーションにとって重要です。 ベクトルデータベースの主な目的は、従来のデータベースが提供するキーワード検索ではなく、類似性検索の機能を提供することです。このコンセプトは、ChatGP ...

ベクトル検索は、ベクトル表現に基づいてデータセット内の類似ベクトルやデータポイントを検索する方法です。Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviateなどの専用のベクトルデータベースとは異なり、MyScaleDBはオープンソースのSQL互換データベースであるClickHouseをベースにしています。 Structured Query Language（SQL）は、リレーショナルデー ...

GPT-4、Gemini 1.5、Claude 3などの強力な大規模言語モデル（LLM）の台頭は、AIとテクノロジーにおいてゲームチェンジャーとなりました。これらのモデルのいくつかは100万トークン以上を処理できる能力を持ち、 ...

検索補完生成（RAG）は、自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）の領域で革命的な技術となっています。これは、従来の言語モデルと革新的な検索機構を組み合わせ、言語モデルが広範な[知識ベース](https://www.chatgptguide.a ...

Retrieval-Augmented Generation (RAG)などの大規模言語モデル（LLM）アプリケーションにより、ベクトルデータベースの使用が急増しています。多くのLLMベースのアプリケーションでは、最適な動作をするために、高いクエリ毎秒（QPS）レートを持つ大規模なデ ...

データは今日のほとんどの組織の中心にあります。データのボリュームが爆発的に増加する中、企業はデータを効果的に格納、処理、分析する方法を見つけなければなりません。これにより、データベース市場が急速に拡大し、企業は伝統的なSQLデータベースと新しいベクトルデータベースの両方を利用してさまざまなタスクを達成しています。 しかし、各種類のデータベースにはトレードオフがあります。伝統的なSQLデータベース ...

大規模言語モデル（LLM）は、チャットボット作成、言語翻訳、テキスト要約など、多くのタスクを容易にするようになりました。過去には、さまざまなタスクのためにモデルを作成し、そのパフォーマンスの問題が常に存在しました。今では、LLMの助けを借りて、ほとんどのタスクを簡単に実行することができます。ただし、LLMは実世界のユースケースに適用する際にいくつかの制限があります。彼らは特定または最新の情報が不足 ...

ベクトルデータベースは、数十億のレコードの中に格納された類似したオブジェクトの高速な検索を提供します。しかし、特定の条件に一致する関連オブジェクトを検索することにも興味があるかもしれません。これをフィルタリングされたベクトル検索と呼びます。MyScaleの助けを借りれば、フィルタリングされたベクトル検索を新たなレベルに引き上げることができます。 ほ ...

この記事は、MyScaleのCEOがThe AI Conference 2023で行った基調講演に基づいています。 ベクトルデータベース+LLMはGenAIアプリケーションを構築するための重要なスタックです 急速に進化するAI技術の世界で、GPTなどのLarge Language Models（LLM）とベクトルデータベースの ...

現在の急速に成長し、ダイナミックなグローバルビジネス環境では、人事（HR）チーム（特に国境を越える組織の場合）は、法的および財務のコンプライアンスを効率的に維持するためにますます多くの課題に直面しています。その結果、世界をリードするAIネイティブのHRコンプライアンスサービスであるGonexが開発され、グローバルなHRチームがこれらの ...

更新（2023年10月17日）: MyScaleとPostgreSQL、OpenSearchを比較する新しいブログ記事MyScaleとPostgres、OpenSearchの比較：統合ベクトルデータベースの探求をご覧ください。 AIやMLアプリケーションの急速 ...