- GenAI大規模言語モデル（LLM）は、ベクトル埋め込みデータにデータセットを変換し、セマンティック検索機能を使用して応答を見つける
- Kompriseは、データパイプライン特性と機能について議論し、非構造化データのフィルタリングと選択、移動を行う
- データパイプラインは、ITとデータサイエンスチームにとって重要であり、適切なデータセットを提供するための効率的な方法を提供する
- データパイプラインは、AIのためにグローバルファイルインデックスを構築し、検索とキュレーションを可能にする
- データパイプラインは、AIのトレーニングと推論において重要であり、データの前処理を通じてデータを適切に使用できるようにする
考え：データパイプラインは、非構造化データとAIの進化に対応するために重要であり、データの検索、キュレーション、移動に重点を置く必要があると感じます。
元記事: https://blocksandfiles.com/2025/01/09/ai-data-pipelines-need-features-intrinsic-to-komprise/