AIの民主化：ベクトル検索を強力かつ手頃にする
過去数年にわたり、私たちが「AIの民主化」について話すのを、おそらく皆さんは耳にしてきたでしょう — 特にベクトル検索に関してです。しかし、それは実際には何を意味しているのでしょうか？
Zillizでは、AIが真に発展するためには、高度なベクトルデータベースのような不可欠なツールが開発者にとって利用しやすいものでなければならないと強く信じています。これらのツールは、膨大な非構造化データから強力なインサイトを引き出し、さまざまな業界のアプリケーションを支えます。
私たちは理解しています — 予算は厳しいものです。財務チームが新しいテクノロジーのために白紙小切手を渡してくれるわけではありません。だからこそ、ベクトル検索を強力にするだけでなく、コスト効率の高いものにすることが、私たちにとって最優先事項なのです。検索コストが低ければ低いほど、それを使ってできることは増えます — より充実したレコメンデーションを支えること、検索拡張生成（RAG）パイプラインをスケールアップすること、あるいは単に予算を圧迫せずにより多くのワークロードを実行することなどです。
ここで、ジェボンズのパラドックスと呼ばれる経済原理が関係してきます。19世紀に初めて観察されたこの原理は、石炭、電力、あるいは私たちの場合はコンピュートのような資源の効率が向上すると、実際には全体的な使用量が増加し得ることを説明しています。ベクトル検索がより手頃で利用しやすくなると、チームはより多くの実験を実行し、ユースケースを拡大し、最終的にはより多くのデータを処理できるようになります。要するに、低コストは高い利用を可能にするのです。
Zilliz Cloudでは、皆さんの予算と利用ニーズに合わせて設計された柔軟な料金プランを提供しています。真の従量課金型サーバーレスオプションから、3つの料金階層にわたる専用クラスターまで、アプリケーションに最適なものを選択でき、自信を持ってワークロードを拡大できます。
しかし、民主化は商用サービスだけを意味するものではありません。オープンソース版が多くのプロジェクトの基盤となる場合があることも、私たちは理解しています。だからこそ、私たちの最新リリースであるMilvus 2.6は、市場で最もコスト効率の高いベクトルデータベースソリューションの1つを提供します — インフラ、運用、開発者の時間にわたってコストを削減し、請求額を増やすことなくアプリケーションをスケールできるようにします。
Milvus 2.6: スケールのために構築され、コスト削減のために設計
本日、私たちはMilvus 2.6をリリースします。これは、コスト削減の3つの側面である「金銭的節約」「運用効率」「開発者の時間」に注力することで、ベクトルデータソリューションのコストを引き下げ、AIをより利用しやすくするという私たちの使命を継続するものです。
Milvus 2.6がコスト削減にどう役立つか
Milvus 2.6は、いくつかのコスト削減イノベーションを導入しています。ホット/コールドデータ分離を備えた階層型ストレージは、頻繁にアクセスされるベクトルを高性能ストレージに自動的に移動し、使用頻度の低いデータをより経済的な場所にアーカイブします—検索速度を損なうことなくストレージコストを削減します。Cohesity、Pure Storage、MinIO、NetAppなどのプロバイダーとシームレスに連携します。
Int8ベクトル圧縮とRabitQ量子化は、高い精度を維持しながらメモリ要件を大幅に削減します。Woodpecker Write-Ahead Log (WAL)は、KafkaやPulsarのようなメッセージキューの必要性をなくし、インフラコストを下げながら書き込み速度を向上させるディスクレスアーキテクチャを提供します。
運用をよりシンプルかつ低コストに
Milvus 2.6は、いくつかの新機能によりインフラ管理を効率化します。Streaming Nodeは、外部メッセージキューなしでリアルタイムデータ取り込みを可能にします。CDC + BulkInsertはクロスリージョンレプリケーションを簡素化し、Storage v2 FormatとネイティブAPT/YUMパッケージサポートは、インストールとアップグレードをより簡単かつ堅牢にすることで運用オーバーヘッドを削減します。
組み込みツールで開発者の時間を節約する
Milvus 2.6 は、より多くのすぐに使える機能によって生産性を向上させます。Data-In, Data-Out により、生のテキスト、画像、音声を組み込み推論で直接取り込むことができ、前処理パイプラインは不要です。Custom Reranker では、スカラー フィールドと UDF を使って独自のロジックを適用できます。組み込みの Text & JSON Search は、高度なトークン化（例：日本語/韓国語向け）、JSON パス インデックス作成、match/phrase クエリをサポートします。最後に、sampling and aggregation queries により、データをすばやく分析し、開発中の反復をより高速化できます。
オープンソース、透明性、そして信頼
Milvus は、寛容な Apache 2.0 ライセンスの下で完全にオープンソースです。ブラックボックスはありません — 開発者や組織は、必要に応じてカスタマイズ、監査、貢献できます。
Milvus は世界で最も広く採用されているベクトルデータベースの 1 つとなり、10,000 を超える組織の AI アプリケーションを大規模に支えています。しかし、このような勢いは、その背後にある素晴らしいコミュニティがあってこそ実現します。
皆さんの貢献を称えるため、最近 Milvus Ambassador Program を開始しました — これは、素晴らしいものを構築し、それをより広いコミュニティと共有したい開発者にスポットライトを当てるための取り組みです。
私たちの根底にあるのは、透明性を信じる開発者の集まりであるということです — 良いことも、悪いことも、その間にある混沌としたことも共有します。私たちは完璧ではありませんし、完璧なふりもしません。作り、壊し、互いの成長を助けることで学んでいます — そしてそれこそが、このコミュニティを活気づけているのです。
コスト効率の高いベクトル検索を体験する準備はできていますか？
AI アプリケーションを始めたばかりの場合でも、スケールアップを目指している場合でも、Zilliz Cloud と Milvus 2.6 は、ベクトル検索を強力で、手頃な価格で、スケーラブルにするためのツールを提供します。私たちのチームは、docs、bootcamps、tutorials など、幅広いリソースを多数用意しています。また、あらゆる質問をサポートする無料の非公開 office hours も提供していますし、Discord チャンネルでチームと交流することもできます。
ぜひ私たちと一緒に構築し、この魔法を共に実現しましょう。
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