ベクトルデータベースとは何か？

ベクトルデータベースは、画像、テキスト、その他の情報のような複雑なデータを表す高次元ベクトルを保存、管理、照会するために設計されたデータベースの一種です。

ベクトルデータベースは、画像、テキスト、さらには抽象的な概念のような複雑なデータを保存、管理、照会するために設計された強力なデータベースです。 しかし、真のスーパーパワーは、電光石火の速さで類似検索を実行し、瞬く間にデジタルの干し草の山から針を見つけ出す能力にあります。

コンテキストを理解し、微妙なつながりを見つけることがユーザー体験を左右する世界において、ベクトルデータベースは不可欠なものとなっている。 ベクトルデータベースは、画像認識、自然言語処理（NLP）、推薦システムなど、最先端のアプリケーションを駆動するエンジンです。

このガイドでは、さまざまなタイプのデータを保存および検索する際に、ベクトルデータベースがどのように機能するのかを掘り下げて説明します。

さまざまなタイプのデータを保存および検索する方法を発見し、その実用的なアプリケーションを探るとともに、ベクトルデータベースがどのようにあなたのビジネス努力を強化することができるかを学びます。

2023年のデータソースによると、調査対象となった企業規模の企業の42％が AIをビジネスに活用していると回答しており、さらに40％の回答者がAIを模索していると答えている。 このテクノロジーは、データから有用なパターンを見つけ、ビジネスに有益なコネクションを作る時間を節約する画期的なものだ。 しかしそれ自身ではすべての作業はできない。

ベクトルデータベースが輝くのはこの点だ。 従来のAIから最先端の生成モデルまで、あらゆる分野で重要な役割を果たしている。 ベクトルデータベースにコンテンツを追加することで、単にデータを保存するだけでなく、ビジネスとともに学習し、進化するシステムに燃料を供給することになる。 ベクトルデータベースの素晴らしさは、機械学習だけにとどまらない。 検索機能の強化から、超パーソナライズされた顧客体験の実現まで、可能性の世界を解き放つ。

簡単に言えば、ベクトルデータベースとは、数値の集合（ベクトル）に変換され保存されたデータの集合体である。 これにより、この内容を数学的に操作することが容易になる。 機械は私たちのように世界と相互作用しないため、データを数字の集合として認識する。

ベクトルデータベースが可能にするアルゴリズムは、AIプログラムにコンテンツのパターンを見つける能力を与える。 これらのパターンは、AIシステムと対話したことのある人なら経験したことのある文脈学習の基礎となるものだ。 時間をかけて質の高いコンテンツが増えれば、AIプログラムは隠れた相関関係を見つけ、予測を立て、驚くべき方法でコンテンツを生成したり要約したりできるようになる。

AIを使った画像認識アプリケーションでは、画像は高次元のベクトルとして符号化される。 ベクトルデータベースは、画像を表すベクトルを比較することで、クエリ画像と視覚的に似ている画像を素早く見つけるのに役立つ。 これは、画像をピクセルごとに比較するよりもはるかに高速で正確である。

NLPでは、ベクトルは単語、文、あるいは文書全体を表すことができる。 ベクトル・データベースを使えば、まったく同じ単語が含まれていなくても、意味的に似ているテキストを見つけることができる。 この機能は、検索エンジン、チャットボット、レコメンデーションシステムのような、言葉の背後にある意味を理解することがキーワードのマッチング以上に重要なアプリケーションにとって基礎となる。 また、多くのシステムで生成AIを効果的に利用するためにも重要である。

ベクトルデータベースは、ハイブリッド検索やRAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンのサポートのような高度な検索技術も可能にする。 ハイブリッド検索は、従来のキーワードベースの検索とベクトル類似性検索を組み合わせたもので、検索の関連性と精度を向上させる強力な方法を提供する。

RAGパターンは、一方、ベクトルデータベースを使用して、独自のデータソースから関連する最新の情報を提供することにより、大規模な言語モデルの機能を強化する。

ベクトルデータベースもリレーショナルデータベースも、その構造は似ている。 どちらもデータベース管理には欠かせない要素だが、最終的なゴールは異なる。

リレーショナルデータベースは、データに対する一貫性のある構造化されたアプローチに重点を置いている。 スプレッドシートに似た機能を持ち、行と列がわかりやすく、データの整理整頓に役立つ。 すべての行はそれ自身のレコードとして機能し、各列は追加の属性を提供する。 例えば、リレーショナル・データベースのある行は、"紳士服 "である。 カラムは、"ジャケット "や "靴下 "など、より具体的な情報を提供する。

ベクトルデータベースは単純で、数字の長い文字列を保存するものだが、システムにおける動作は より抽象的である。 ベクトル・エンコーディングは意味を表すことができるので、ベクトルは感情的で文脈的なニュアンスを提供する。

リレーショナルデータベースがスプレッドシートのようなものだとすれば、ベクトル・データベースはウェブのようなものだと考えるとよい。 データ間の説得力のある微妙な関係を見つけようとするデータ管理システムには、データをベクトルとして符号化し、ベクトル・データベースを使用することが有効である。

上の例を考えてみよう。 リレーショナルデータベースは、紳士服に関する情報を保存し、同じ色のジャケットとパンツといった関係を維持することができるが、データの中に明示的に関係がない限り、これらの関係を見つけることはできない。 例えば、ブラウスとシャツが関連しているとか、靴を買う人は靴下も買いたいと思うかもしれないとか。

さらに、ベクトルデータベースはより微妙な関係を推測することができる。 例えば、ビジネスウェアをよく購入する顧客は、レザーのブリーフケースや高級時計に興味があるかもしれないと認識するかもしれない。たとえ、これらのアイテムがビジネスウェアとして明確に分類されていなくても。

また、季節ごとのトレンドを理解することもできる。例えば、冬に厚手のコートを購入した人に、春には薄手のジャケットを提案することもできる。季節とアイテムの組み合わせごとに明確なルールを設ける必要はない。 この文脈の理解により、より洗練された推薦システムや検索機能が実現し、企業はよりパーソナライズされた直感的なショッピング体験を提供することができる。

ベクターデータベースは、より良いオンライン体験を提供するための機械学習プログラムに燃料を供給することができる。 特定の服を勧めたり、顧客の行動からヒントを得てタイムリーな割引を提案することもある。

従来のデータベースはリレーショナルなものだけではなかった。 例えば、「NoSQL」データベースには、本質的に非リレーショナルなものがある。 ベクトルデータベースとNoSQLデータベースは、一見するとよく似ている。 両者とも非リレーショナルな基盤を使用し、ビジネスに比類のないスケーラビリティを提供する。

しかし、NoSQLデータベースはJSONのような文書や構造を扱うためにチューニングされており、ベクトル・データベースは長い数値の組み合わせを扱うためにチューニングされている。 ベクトルの操作と比較は数学的に集約されており、従来のNoSQLデータベースが得意とするところではない。

実際、データベースにおけるリレーショナル、ドキュメント、ベクトルの保存と操作には重要な用途があり、システムはこれらのモデルを複数使用したり、併用したりする傾向がある。

ベクトルデータベースは、さまざまな形式の情報を「ベクトル」として知られる長い数値の集合で保存するデジタル・アプリケーションである（高校の代数の授業を思い出してほしい）。 各データオブジェクトは「ベクトル埋め込み」と呼ばれる数値表現をとる。

以下は、ベクトルデータベースとベクトル検索にまつわるよくある質問です。 ベクトル検索を紹介する。

ベクトル埋め込みとは、単語や画像などのデータを高次元ベクトルの形で数値表現したもの。 エンベッディングで使用されるほとんどのベクトルは、数百から数千次元で、各次元には数を持つ。

この埋め込みは、データの意味的または構造的な情報をとらえ、効率的な比較や類似検索を可能にする。機械学習や人工知能では、複雑なデータをコンピュータが処理・分析しやすい形式に変換するためによく使われる。

"king"、"queen"、"man "という3つの単語があるとする。 ベクトル埋め込みは、これらの単語を、コンピュータが理解できる方法で意味をとらえた数値のリスト（ベクトル）に変換する。
例示：

• "王 "は[0.8, 0.6, 0.9, ......]と表されるかもしれない。
• "女王 "は[0.8, 0.6, 0.8, ......]と表されるかもしれない。
• "夫 "は[0.7, 0.4, 0.9, ......]と表されるかもしれない。

これらのベクトルでは、数字の計算方法が意味の類似点と相違点を反映している。 ここでは、"king "と "queen "は関連語であるため似たベクトルを持つが、"husband "は "king "に近いベクトルを持ち、"queen "よりも "king "に近い。
これは、似た意味を持つ語句を見つけたり、語句間の関係を理解したりするようなタスクをコンピュータが実行するのに役立つ。 ベクトル埋め込みは、構造化されていない、あるいは半構造化された膨大なデータセットを調べるために不可欠である。 各ベクトル間の距離は、データが互いにどれだけ似ているか（あるいは似ていないか）をマシンが理解するのに役立つ。

ベクトルの埋め込み次元が多ければ多いほど、マシンはエンコードされたデータからより多くのニュアンスを読み取ることができる。 単一の単語から長いウェブページまで、あらゆるものがベクトルに変換され、ベクトルデータベースに保存され、ベクトルベースのアルゴリズムで使用される。 多くのAIツールはベクトルとベクトル埋め込みに基づいており、ベクトルなしでは動作しない。 これらすべてのベクトル埋め込みは、「高次元ベクトル」の助けを借りて整理される。

ベクトル埋め込みについてもっと知る

高次元ベクトルは、多くの要素を持つ数値のリストであり、それぞれが記述するデータの異なる特徴や特性を表している。 これらのベクトルは高次元空間に存在し、データの複雑さによっては数十、数百、あるいは数千の次元を持つこともある。 例えば、高次元ベクトルは、色、テクスチャ、形状などの画像の様々な属性を表すことができ、各次元はこれらの属性の異なる側面を捉えている。

機械学習やデータ分析では、高次元ベクトルは、効率的な計算と分析を可能にする構造化された方法で複雑な情報をカプセル化するために使用される。 また、マイナーな属性は、高次元のベクトルによってより容易に捕捉され、単純な事実を超えた複雑さが加わる。

ベクトルデータベースとベクトル検索は似たような言葉だが、その主な違いはそれぞれの機能とプロセスにある。 ベクトルデータベースはデータ管理ソリューション全体 であり、ベクトル検索はセマンティック検索ツールの一種である。

ベクトル検索を行う場合、クエリーベクトルは類似点を見つけるために大規模なベクトルコレクションと比較される。 この行為は、類似性検索と呼ばれることもある。 従来のデータベースとは異なり、ここでの目標は短時間で類似の一致を見つけることである。 データベースはベクトル検索を行う場所である。 インデックスを使用することで、データ分析の手間を省き、軽快なスピードで類似検索を楽しむことができます。

ベクトルデータベースにおけるインデクシングとは、類似検索の際に効率的かつ高速にデータを検索できるように、保存されているベクトルを整理・構造化するプロセスのことです。

インデクシングは基本的に、すべての異なるベクトルを繰り返し検索するよりもはるかに高速に情報を検索・比較する方法を提供します。 何十億ものベクターがある場合、それは不可欠だ。

ベクトルデータベースにはさまざまなタイプのインデックスが組み込まれており、開発者が新しいインデックスを追加できる機能がついていることも多い。 ベクトルデータベースの主な用途は、あるベクトルから始めて、そのベクトルに最も近い他のベクトルを見つけることであるため、使用されるインデックスとアルゴリズムは、ベクトルデータベースを選択する際に理解し、確認することが重要である。

最もよく耳にする距離モデルは、 ユークリッド距離と コサイン類似度だ。ユークリッド距離は、多次元空間における任意の2点間の直線距離と考えることができる。 これはシンプルでわかりやすい指標だ。 コサイン類似度は、代わりに2つのベクトル間の角度に基づいている。 数学的に言えば、これはベクトルの大きさではなく向きを比較するもので、次元数の多いテキスト分析で威力を発揮する。 これらのメトリクスの欠点のひとつは、多くの計算を必要とし、時間がかかることである。

近似最近傍を見つけることがはるかに速く、ほぼ同じように良いことが判明した。 ベクトルデータベースに 近似最近傍探索検索(ANNS)が含まれている場合は、コサイン類似度の結果とほとんど変わらない品質で、非常に大きなスケールでもうまく機能することを示している。

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では、ベクトルデータベースに切り替えた場合にビジネスが享受できるメリットについて、さらに掘り下げてみよう。

ベクトルデータベースは本来、大規模なデータセットを扱うために構築されているため、より簡単に拡張することができる。 大規模な機械学習アプリケーションを使用する企業は、新しいデータベースに切り替えることなく成長できる能力を享受できる。

ビジネスは光の速さで動いている（皆さんのデータも同様）。 ベクトルデータベースはリアルタイム処理を提供するため、クエリの応答時間を短縮することができる。 この効率的なデータ処理システムにより、日々の迅速な意思決定が容易になる。 これは、ヘルスケアや海運業など、より迅速な対応を必要とする機敏な業界に特に有効だ。

データが複数の形態に分かれている場合、それらをすべて分類できる適応力のあるデータベースが必要だ。 ベクトルデータベースは、マルチメディアと 非構造化データの両方を扱うことができる。 非構造化データとは、整理されておらず、データベース形式で保存されていないあらゆる量のデータのことである。 言い換えれば、この用語は、有用なデータセットに変換する必要があるテキスト、画像、またはビデオファイルのコレクションを 指す。

従来の検索エンジンは、あなたがクエリーしている内容に完全に一致するものを見つけようとする。 ベクトル・データベースは、より微妙でニュアンスに富んだアプローチを提供する。 このアプローチは異なる レベルの精度を提供する。 ベクターデータベースを使えば、類似性の指標に基づいたクエリー結果を得ることができる。 類似性メトリクスは、データセット内のつながりやパターンについて、より深いレベルでの洞察を提供します。

この洗練されたレベルは、ベクトル検索を、従来のリレーショナルデータベースと一線を画すものである。

お客様独自の事業運営には、個別のアプローチが不可欠である。 ベクトルデータベースは、その微妙なアプローチのおかげで、パーソナライズされた検索体験のための最も実用的なツールの1つである。 あなたのビジネスだけでなく、あなたの顧客もこれらのツールを楽しむことができる。 パーソナライゼーションとレコメンデーションシステムは、顧客のオンラインバイヤージャーニーによく追加される。 例えば、電子商取引では、ベクトル・データベースを定期的に使用し、サイト訪問者にスマートなレコメンデーションを提供している。

これらのデータベースは、日々の行動や過去の購入履歴に基づき、その人の行動に合わせてお勧めの商品を提供する。

ベクトルデータベースは、規模を拡大する必要のあるビジネスには非常に便利だが、それでも万人向けではない。 乗り換える前に、まず以下のハードルを考えてみよう。

従来のデータベースは、その範囲は限定的かもしれないが、実装も簡単だ。 ベクトルデータベースの最大の障壁のひとつは、長期的な展開とメンテナンスの複雑さである。

ベクトルデータベースに最適なサーバーを探すだけでなく、データをインポートするプロセスも必要である。 また、どのベクトルデータベースのエディションがあなたのビジネスに最も適しているかを見極める必要もある。

ベクトルデータベースサービスを使うにしても、オープンソースモデルを使うにしても、学習曲線は高くなる。 ベクトルデータベースは複雑な データベース管理システムである。

企業によっては、ベクターデータベースの変更や追加についていけるか心配になるかもしれない。 同様に、ベクトルデータベースの世界に足を踏み入れるための高い運用コストに投資したくない企業もあるだろう。

ベクトルデータベースについて広い視野を持ったところで、その最も一般的な用途を見てみよう。 機械学習におけるその利点はすでにお馴染みだろうが、それは数ある最終結果のひとつに過ぎない。

あなたのビジネスでは、大量の画像、.gif、動画を定期的に扱っていますか？ すべてを整理する作業に圧倒されているとき、ベクターデータベースが役立つ。 ベクターデータベースのモデルは、扱うデータの種類やインデックス作成方法によって選択することができる。 例えば、通常静止画像を扱うのであれば、画像ベクターデータベースを選択することができる。 音声、画像、動画が混在している場合は、代わりにマルチメディア・ベクター・データベースを使えばよい。

ベクター・データベースは、クエリー・ベクターに基づいて特定の画像や動画を推薦することもできる。 この機能は、顔認識やコンテンツマーケティングキャンペーンなどのタスクに非常に役立つ。

企業が武器として必要とする最も効果的なリソースのひとつが、自然言語処理（NLP）ツールだ。 単にクエリにマッチするだけでは不十分で、セマンティクスとセンチメントを理解する必要がある。

ベクトルデータベースは、AIプログラムのNLPタスクに適している。 企業もAIも、データ間の論理的で微妙なつながりを簡単に見つけることができる。 索引付けと高速検索の助けを借りて、これらのデータベースは短時間で鋭い洞察を提供する。 例えば、あなたのビジネスにチャットボットを導入することを考えたことがあるなら、ベクター・データベースは必須の追加機能だ。 チャットボットは、大規模な言語モデルによって支援されたときに最高のパフォーマンスを発揮する。

ビジネスの進捗状況をグラフ化する必要がある場合は、ベクターデータベースを使用することで、結果を迅速に出すことができるる。 これらのデータベースシステムは、コミュニティ認識や接続予測などの機能を備えたグラフ分析に有用である。

ベクトルデータベースのあまり知られていない利点のひとつに、不正のリスクを減らすというものがある。 ベクトルデータベースはデータのつながりを見つけるのに非常に便利なので、矛盾を発見することもできる。

この機能は、異常な活動を素早く発見し、即座に行動を起こすのに不可欠である。 ベクターデータベースは、ネットワーク・トラフィックの分析や現在のサイバーセキュリティ対策などの詳細にも役立つ。

ハイブリッド検索は、従来のキーワードベース検索の長所と、ベクトル検索が提供する意味理解を組み合わせた高度なテクニックである。 このアプローチにはいくつかの利点がある：

1. 関連性の向上：キーワードの完全一致と意味的類似性の両方を考慮することで、ハイブリッド検索はより正確で文脈に関連した結果を提供することができる。
2. エッジケースへの対応：キーワード検索やベクトル検索だけでは不十分な状況に効果的に対応できる。
3. 柔軟性：ハイブリッド検索では、特定の使用ケースに基づいて、キーワードマッチングとセマンティックマッチングのバランスを微調整することができる。

ベクターデータベースを使ったハイブリッドサーチの実装には、一般的に以下のようなものがある：

• キーワード検索とベクトル類似検索の両方を行う
• カスタムスコアリングアルゴリズムを使用して結果を組み合わせ、ランク付けする。
• アプリケーションの特定の要件に基づいて、キーワード検索結果とベクトル検索結果の重み付けを調整する。

RAGは、大規模言語モデル（LLM）に、多くの場合ベクトルデータベースに格納されている知識ベースから検索された関連情報を提供することで、大規模言語モデル（LLM）を強化するAIアーキテクチャである。

このアプローチは、従来のLLMのいくつかの限界に対処する：

1. 最新の情報：RAGはLLMが最新の情報にアクセスすることを可能にし、静的なデータセットで訓練されたモデルの限界を克服する。
2. ドメイン固有の知識：独自のデータソースから情報を取得することにより、RAGはLLMがドメイン固有の知識を活用することを可能にする。
3. 幻覚の減少：関連する文脈を提供することで、モデルが誤った情報や矛盾した情報を生成する可能性を最小限に抑えることができる。

ベクトルデータベースでRAGを実装するには、通常、以下のことが必要である：

1. ベクトルデータベースでナレッジベースのインデックスを作成
2. 各ユーザークエリに対して
   
   • クエリのベクトル埋め込みを生成する
   • ベクトルデータベースを使用して関連情報を検索する
   • ユーザーのクエリーとともに、この情報をLLMにコンテキストとして提供する
3. 次にLLMは、事前に訓練された知識と検索されたコンテキストの両方に基づいて応答を生成する。

ベクトルデータベースは、関連情報の高速かつ正確な検索を可能にすることで、RAGパターンにおいて重要な役割を果たす。これは、ほとんどのアプリケーションで期待されるリアルタイムのパフォーマンスを維持するために不可欠である。
これらの高度なテクニックを活用することで、企業はよりインテリジェントで、正確で、コンテキストを意識したAIアプリケーションを作成することができ、ベクトル・データベースの実装機能をさらに拡張することができる。

ベクトルデータベースを導入する場合、オープンソースか商用かの選択肢がある。 どちらのソリューションが優れているということではなく、単にビジネスニーズが異なるだけである。

以下に、独自のベクトルデータベースをセットアップし、設定するための基本的な手順を示す。

ベクトルデータベースのモデルを選択する前に、最終目標を決める必要があります。 機械学習モデルをトレーニングしようとしているのか、データセットをより効果的に整理する必要があるのか？

ベクトルデータベースに適しているビジネスは、複雑なデータを扱っている企業、人工知能を使用している企業、絶えず変化するデータポイントを扱っている企業である。

最初のステップは、どのモデルが御社のビジネス・ニーズに合うかを見極めることです。 ベクトルデータベースの中には、直感的なインターフェイスで開発者に優しいモデルもある。 また、フィルタリングやインデックス作成において、より広範なサポートを提供するものもある。 使用予定のデータベースの要と要を時間をかけて検討する。

使いたいベクトルデータベースを選んだら、それぞれのエディションについてもう少し調べてみよう。 これらのデータベースは基本的に柔軟性に富んでいるため、各バージョンにはニーズに合った様々なエディションが用意されている。

ベクトルデータベースとエディションを選択したら、次はそれを設定します。 データベースには、インストールとデータの移行に関する説明書が付属しています。 お好みのインデックス・ソリューションを選択するなど、ニーズに応じてデータベースを変更することができる。

データベースのインストールとデータの転送が終わったら、クエリーを実行する必要がある。 この機能により、データベース内の類似ベクトルを見つけ、プログラムをより効率的に使用することができます。 選択したデータベースによって、このステップは自動化することも、手動で行うこともできる。

新しいデータベース・ソリューションを最大限に活用するには、試行錯誤が重要である。 すべてを稼働させたら、ベクトルデータベースをモニターし、何が機能しているか（何が機能していないか）を確認する。 その過程で、多くの興味深い詳細を知ることになるだろう。 受信するデータ量を処理するために、さらにスケーリングが必要だと気づくかもしれない。 クエリの特定の方法が、探している追加的な洞察をもたらさないことに気づくかもしれない。

ベクトルデータベースの能力は、あなたのビジョンと同じ強さしかありません。 オープンマインドを保ち、成長に専念し続ける限り、あなたのビジネスは切り替えから恩恵を受けるだろう。

最近の調査によると 世界のベクトルデータベース市場は2028年までに40億ドルを超えると予想されている。 ヘルスケアからエンターテインメント産業まで、高度なデータベース技術の未来は驚くほど明るい。

ベクトルデータベース技術によって、大量のデータに対応し、有用な洞察を得ることがかつてないほど容易になった。 もはや企業は、ターゲットとする視聴者のニーズを理解するために、画像、動画、テキストを手作業で選別する必要はない。 これらのデータベースシステムの自動化された柔軟な性質により、ビジネス運営の日々の要求に集中する時間が確保される。

少なくとも 57％の企業が、顧客体験を向上させるために機械学習を積極的に活用している。 機械学習は数あるケース・ユース・アプリケーションのひとつに過ぎないが、主要なプレーヤーである。 全体として、今後のデータ管理におけるベクトルデータベースの役割はますます大きくなっていくだろう。 規模を拡大し、競争力を維持したいと考える企業は、データ管理業務の一部を軽減する必要がある。 インターシステムズでは、お客様が遅れを取らないよう、ベクトルデータベース技術の導入を支援します。

ユースケースの数が爆発的に増えており、柔軟性のあるものを選ぶことが重要であることを覚えておいてください。

これまで見てきたように、ベクトルデータベースの用途は業界を問わず急速に拡大している。 この爆発的なユースケースは、企業にとって極めて重要なポイントを浮き彫りにしている。ベクトル・データベース・ソリューションを選択する際には、柔軟性が最も重要である。

データ管理とAIのめまぐるしい進化には、新たなニーズや機会に適応できるソリューションが必要である。 考慮すべき柔軟性の主な側面は以下の通り：

1. 増大するデータ量に対応するスケーラビリティ
2. 既存および将来のシステムとの相互運用性
3. 特定のユースケースに合わせたカスタマイズ機能
4. 様々なデータ型とクエリーメソッドをサポート
5. 新しいAIモデルやテクノロジーへの適応性

柔軟性を優先することで、今日の課題を解決するだけでなく、データ・インフラストラクチャの将来性を確保することができる。 柔軟なソリューションがあれば、組織は迅速にピボットし、新しいアプリケーションを試し、データ主導の世界で競争力を維持することができる。
インターシステムズは、ベクトルデータベースソリューションにおける柔軟性の重要性を理解している。 当社のテクノロジーは、これらの原則を具現化するように設計されており、お客様のニーズに合わせて進化できる、堅牢で拡張性と適応性に優れたプラットフォームを提供します。

機械学習モデルから効率的な類似検索まで、貴社のビジネスを成長させるデータベース・ソリューションが用意されています。 インターシステムズでは、さまざまな業種の企業に、これらのツールを障壁なく活用する手段を提供しています。

ベクトルデータベースは、より効率的なデータの収集、保存、検索の方法を提供します。 正確さを重視する従来のデータベースとは異なり、ベクトル検索は貴重な洞察を提供する。 感情、類似点、さらには安全上の問題まで、新しく説得力のある詳細を得ることができます。

過去のクライアントの1社を支援しました、 Les Voies Navigables de Franceのより信頼性の高いデータ・ハブを構築しました。 もう一つの過去の顧客 Mondial Tissusは、顧客体験を向上させるためのデータ活用に関する当社の専門知識から恩恵を受けました。 どのような最終目標であっても、効果的なデータベースソリューションをご提案いたします。

私たちのソリューションは、健康・ライフサイエンス、デジタル製造、鉱業、サプライチェーンなどの業界に及んでいます。 ベクトル検索があなたのビジネスのスケールにどのように貢献できるかをお考えでしたら、 今すぐご連絡ください。

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