要約:

  • AI処理は、ベクトル化されたデータの使用に基づいています。
  • この記事では、ベクトルデータベース、高次元データ、ベクトル埋め込みなどに焦点を当てています。
  • 数学的に、スカラーは1つの数、ベクトルは1次元の数値配列、行列は2次元の数値配列、テンソルは3次元以上の数値配列を表します。
  • ベクトルデータベースは、高次元ベクトルデータを格納し、類似性に基づいてクラスタに保存されます。
  • ベクトルデータベースは、ジェネレーティブAIの使用に必要な速度とパフォーマンスを提供します。

感想:

ベクトルデータベースの重要性やAIモデリングにおけるベクトル埋め込みの役割について、興味深い情報が含まれています。高次元データやテンソルなどの概念について理解を深めることができました。ベクトルデータベースの将来性とAIへの応用についても考えさせられる内容でした。


元記事: https://www.computerweekly.com/feature/Storage-technology-explained-Vector-databases-at-the-core-of-AI