第VI部 Coherenceでのベクトルの格納と検索
生成AI、特に検索拡張生成(RAG)のユースケースの人気が高まる中、多数の密ベクトル埋込みを効率的に格納および検索する方法の必要性はかつてないほど大きくなっています。
ベクトルDB
Coherenceには、効率的なシリアライズ形式、フィルタ、アグリゲータなど、これを可能にする多数の機能がすでに用意されています。これにより、クラスタ内のすべてのCPUコア、およびPythonを含むサポートされている任意の言語で記述されたリモート・クライアントがCoherenceクラスタ内のデータに効率的にアクセスできるgRPCプロキシを使用して、大規模なデータ・セットをパラレルに検索できます。
このリリースでは、Coherenceの本格的なベクトル・データベースへの変換に欠落しているものが追加されています。
- ベクトル・タイプの組込みサポート: 任意のディメンションの
float32、int8およびbit密ベクトル。 - 次を含むセマンティック検索の組込みサポート:
- HNSW索引付け
- バイナリ量子化
- 索引最適化完全検索
- メタデータのフィルタリング
- 一般的なRAGユース・ケースに対処する、ドキュメント・チャンクの組込みサポート。
- LangChainおよびLangChain4jとの統合。
- Spring AIとの統合。
第VI部には、これらの各機能の詳細を示す次の章が含まれます: