すでにお持ちのベクター データベースを使用して LLM でデータを使用する – The New Stack

要点

• ベクトルデータベースを使用することで、LLMモデルを内部データストアからのデータで強化できる。
• ベクトルデータベースは埋め込みベクトルを格納し、関連データは近い座標を持つ。
• Apache Cassandra 5.0、OpenSearch、PostgreSQLを使用することで、コストのかかるプロプライエタリなベクトルデータベースは必要ない。
• これらのオープンソースベクトルデータベースは、LLMの実装に最適で、RAGを活用できる。
• Apache Cassandraは高い可用性とスケーラビリティを提供し、CQL関数を使用してベクトルデータベースとして利用可能。
• OpenSearchは検索、分析、ベクトルデータベース機能を提供し、近傍検索能力をサポート。
• PostgreSQLはpgvector拡張機能を使用して、効率的なベクトルデータベースになる。
• プロプライエタリなベクトルデータベースへの投資は必要なく、オープンソースのベクトルデータベースがAI開発においてトップオプションである。

感想

オープンソースのベクトルデータベースを活用することで、AI開発においてコストを削減しつつ効率的なデータ処理および精度の高い結果を得ることができる。Apache Cassandra、OpenSearch、PostgreSQLなどのテクノロジーは、企業にとって理想的な選択肢であり、プロプライエタリなシステムへの依存を回避しつつ、信頼性の高いAIアプリケーションを実装する上で重要な要素となる。