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検索および分析会社であるRocksetは、Approximate Nearest Neighbor（ANN）検索を追加して、ベクトル検索機能を拡張すると発表した。この機能強化により、クラウドでの数十億規模の類似性検索が可能になる。新しいリリースとLlamaIndexおよびLangChainの統合により、開発者は迅速に反復し、より関連性の高いAIエクスペリエンスを大規模に作成できるようになる。この発表は、Rocksetの最近の4,400万ドルの資金調達ラウンドと、AI向けデータストリーミングにおけるConfluentとの提携に続くものだという。

Rocksetは今年初めにベクトル検索のサポートを導入した。この機能は、機械学習やAIを使用して音声アシスタント、チャットボット、異常検出、レコメンデーションエンジンなどのさまざまな機能を強化するアプリケーションが増えるにつれて、急速に採用されている。ただし、多くの大規模な言語モデルは数千次元のベクトル埋め込みを生成するため、正確な最近傍検索は計算コストが高く、複雑になる。新しいANNサポートにより、Rocksetの顧客は、任意の機械学習モデル上でベクトル埋め込みを作成し、大規模な高速類似性検索のためにそれらにインデックスを付けることができるとのこと。

この新機能により、開発者は、テキスト、JSON、地理データ、時系列データなどの数百テラバイトのメタデータとともに数十億のベクトルを保存し、インデックスを作成することで、関連するAIエクスペリエンスを大規模に作成できるようになる。開発者は、統合SQLエンジンを備えた検索インデックスの機能を活用して、SQL WHERE句と同じくらい簡単にメタデータをフィルタリングすることもできる。さらに、RocksDB上に構築されたインデックスを使用してベクターとメタデータを挿入、更新、削除することで、リアルタイム更新を備えたAIアプリケーションを構築できる。新しいデータはミリ秒単位で検索に反映され、コストのかかる再インデックス作成は必要ないとのこと。

Rocksetのベクトルデータベースは、AI/MLアプリケーションを大規模に展開するために顧客によって既に使用されている。コンピューティングとコンピューティングの分離機能により、個別のインデックス作成と検索が可能になり、AIアプリケーションを本番環境で自信を持って拡張できるようになるとのことだ。