要約:
- 大規模言語モデル（LLM）を使用して生成AIアプリケーションを開発する場合、ベクトルデータベースが重要。
- ベクトルデータベースはGenAIアプリケーションの構築に不可欠。
- QdrantはGenAI用途で人気があり、70%の顧客がChatGPTを使用。
- ベクトルデータベースは専用データベースよりも一貫したパフォーマンスを提供。
- Google Cloudは各データストアにベクトルを組み込む戦略を展開。
感想:
ベクトルデータベースはGenAIアプリケーションにおいて重要であり、Qdrantの成功事例が示すように、専用のベクトルデータベースは効率的なパフォーマンスを提供することが期待されます。一方、Google Cloudの戦略は既存のデータストアにベクトル機能を取り込むことで、将来的には一般用途のデータベースがベクトルストレージと検索機能を提供する主流となる可能性が示唆されています。
元記事: https://www.datanami.com/2024/06/24/when-should-you-choose-a-dedicated-vector-database/