Milvus Vector DBとGenAIによる最新の分析とレポーティング
技術の進歩に伴い、AIシステムの役割は拡大しており、複数の利害関係者が積極的に対話しながら洞察や意思決定を行うためにこれらのシステムに依存している。この複雑化により、AIシステムのパフォーマンスを理解し評価するためには、最新のアナリティクスとレポーティングツールが不可欠となっている。8月にニューヨークで開催されたUnstructured Data Meetupでは、最新のデータ連携を専門とするQarbine社のBill Reynolds氏が、 MilvusとQarbine社およびGenerative AI (GenAI)の統合が、非構造化データの分析方法をどのように変革し、優れた効率性と洞察を提供できるかを議論した。
NYC8月非構造化データミートアップに登壇したQarbineのビル・レイノルズ氏](https://assets.zilliz.com/1_Bo_VQ_Lke_Cyj_X_Ukfd_Ma_BU_0_Ig_3243707787.jpeg)
.このブログでは、Milvusのようなベクターデータベースの役割、Qarbineがどのように分析プロセスを簡素化するか、そしてMilvusとQarbineをどのように統合して高度なGenAIアプリケーションを作成できるかについて理解しよう。
さっそく飛び込んでみよう。
Milvusを理解する：Zillizによる主要なベクターデータベース
ベクターデータベースとは](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
従来のデータベースは、構造化されたデータを格納するために使用され、クエリの完全一致を使用して類似検索が実行されていました。このアプローチは、非構造化データや高次元データを扱うことができず、意味論的に効率的なクエリ検索を行うことができないため、非効率的であった。
ベクトルデータベースは、ベクトルとして表現される高次元データを格納、管理、照会するために設計されている。ベクトルとは、テキスト、画像、音声などのデータを数値で表現したものです。これらのベクトルは、類似したアイテムが近傍のベクトル表現を持つようにデータの特徴を捉えます。したがって、ベクトルデータベースは非構造化データを効率的に格納し、意味的に意味のあるクエリ検索を実行する。
Milvusの主な特徴
- スケーラビリティMilvus は大規模なベクトルデータ管理をサポートします。数百万から数十億のベクトルを扱うことができるため、画像検索、推薦システム、コンテンツベースの検索などのアプリケーションに適しています。
- リアルタイム処理**：Milvusはリアルタイムでベクトルを取得できるため、パーソナライズされた商品推奨やAI主導の分析などの動的なアプリケーションを可能にします。
高性能検索**：Milvusは近似最近傍(ANN)検索アルゴリズムを使用しており、類似性に基づいて関連するベクトルを高速かつ正確に検索するために最適化されています。この機能は、リアルタイムのアナリティクスやAIワークフローを処理するために非常に重要です。
マルチモーダルサポート：Milvusは、テキスト、画像、動画など、さまざまなデータタイプに対応しています。これらのデータタイプをベクトルに変換することで、Milvusはシームレスなマルチモーダルデータ統合を可能にします。
Bring Your Own LLM (Large Language Model)：LLM(大規模言語モデル)をMilvusのアプリケーションに柔軟に統合することで、企業はそれぞれのニーズに合わせてカスタマイズされた検索・推薦システムを実装することができます。
Qarbine：分析とレポーティングの強化
最新アプリケーションの課題
本講演では、ビル・レイノルズ氏が、同じAIアプリケーションにアクセスする際に様々なステークホルダーが直面する最新のアプリケーションの課題に焦点を当てます。
画像にあるように、多くのアプリケーションは様々なステークホルダーにとって同時に使いやすいものではない。例えば、開発者はスキーマやクエリスキルの専門知識を持っており、営業マネージャーはレポートや分析のオプションを探している。一方、レガシーなツールの知識とスキルを持つアナリストは、データに関心があり、ベクトル・クエリーなどの専門用語は理解できないかもしれない。その結果、Qarbineは開発者やアナリストに役立つ様々なツールを提供し、アクセスしやすいビジュアライゼーションや分析レポートを提供することで、この欠けているギャップを埋めています。
Qarbineの主な機能
Qarbine
Milvusがデータベースのインフラを提供する一方で、Qarbineは分析とレポート作成プロセスを簡素化します。Qarbineは開発者とアナリストの橋渡しをし、技術的なバックグラウンドを持たないユーザーでも、データサイエンスやデータベースクエリに関する深い知識がなくてもMilvusのベクトル検索機能を活用できるようにします。
簡素化されたデータクエリ
QarbineはMilvusのベクトル検索アルゴリズムの複雑さを抽象化し、使いやすいインターフェースを提供します。例えば、QarbineのユーザーはSQLライクなクエリを書いてデータベースとやり取りすることができ、ベクトル演算の複雑さに触れることなく、検索、レポート実行、洞察の生成を行うことができます。
カスタマイズ可能なレポート
クエリの簡素化に加え、Qarbine はカスタマイズ可能なレポーティング・ツールも提供している。ビジネスインテリジェンス(BI)プラットフォームとの統合により、QarbineはMilvusのデータをリアルタイムで可視化し、分析することを可能にします。アナリストはダイナミックなレポートやダッシュボードを作成し、Milvusのスケーラビリティとパフォーマンスを確保しながら、非構造化データから貴重な洞察を引き出すことができます。
MilvusとQarbineのアプリケーション・アーキテクチャ
Qarbineはユーザー向けのツールで、データ分析やコラボレーションのためのプラットフォームとして機能し、開発者やアナリストなど複数のステークホルダーが交流できる。バックエンドはNode.jsとExpressで構成されている。Microsoft Azure、AWS、Hugging Face、OpenAI、Mistral AIなど、さまざまな外部のAIやクラウドプラットフォームと統合するモジュール式のサービスプラグインを提供する。このモジュール性により、異なる技術やサービスに適応する柔軟性と拡張性を実現している。さらに、Qarbineは、Milvusのようなデータベースと接続するために使用できるモジュラーデータドライバも提供している。これらのQarbineとの統合により、様々なAIタスクの分析やレポート作成が可能になる。
QarbineによるNode.jsクエリの簡素化
**基本的なMilvus検索クエリー
var milvusClient = new MilvusClient(options:ClientConfig)
milvusClient.query({)
コレクション名: COLLECTION_NAME、
filter: 'id>0'、
output_fields：['vector', 'id']、
})
基本的なMilvusベクトル検索クエリ。
milvusClient.search({
ベクトル[ ... ],
コレクション名: COLLECTION_NAME、
output_fields：['*'],
expr: "color in ['pink_8682', 'red_9392']"、
limit:5、
})
MilvusとQarbineでGenAIアプリケーションを進化させる
ベクターデータベースから解析結果の取得までの全体的な実行フロー
Qarbine、OpenAI、Milvusによる解析結果取得の全体実行フロー
動的RAG分析
**RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？
RAG (Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理 (NLP) におけるアプローチであり、検索ベースと生成ベースの手法を組み合わせて言語モデルの能力を強化する。その目的は、外部のデータ・ソースを活用することで、生成されたテキストの正確性、関連性、事実性を向上させることである。次の2つの重要なコンセプトに基づいている。
1.検索ベースの手法：
- これらの方法は、大規模なコーパスや知識ベースから関連情報を検索することに重点を置いている。クエリが作成されると、システムはクエリに最も関連する文書やデータを検索し、それらを取得する。
2.生成ベースの手法：
- 生成ベースの方法は、入力に基づいてテキストをゼロから生成する。GPTやその他の変換器ベースのモデルは、事前に学習した知識を使用して、首尾一貫した、文脈に関連した応答を生成する。
**RAGはどのように機能するのか？
質問や入力がモデルに提示されると、リトリーバーは知識ベースを通して最も関連性の高い文書を検索します。そして、ジェネレーターは検索されたコンテンツを入力コンテキストとして使用し、最終的な回答を生成します。
RAGの働き](https://assets.zilliz.com/RAG_architecture_a4710eb118.png)
**RAGはMilvusとQarbineでどのように実装できるのか？
MilvusとQarbineの統合は、RAGのようなGenAIアプローチを使用するための道を開くことができます。アナリストはQarbineを使ってプロンプトを入力し、それをMilvusに渡して文脈に関連した結果を得ることができる。これは、検索されたデータが最終的な答えを生成するために使用されるRAG設定で使用することができます。Milvusは、その高速で効率的なオペレーションにより、埋め込みデータを保存・検索するための理想的なデータベースとして機能する。Qarbineは、その高度な分析機能により、より迅速な洞察とよりダイナミックな意思決定のための有意義なレポートやビジュアライゼーションを生成することができます。
これらの統合は、チャットボット、バーチャルアシスタント、質問応答システムなどのアプリケーションに非常に便利です。
MilvusとQarbineによる動的RAG分析の出力例](https://assets.zilliz.com/Example_output_of_dynamic_RAG_analysis_with_Milvus_and_Qarbine_a487a77078.png)
AIアシスタントによるインタラクティブRAG
Qarbineでは、"Ask AI "というAIアシスタントを使うことで、シンプルなインタラクティブRAGアプリケーションを作成することもできる。Qarbineのインターフェイスにある "Ask AI "をクリックすると、プロンプトボックスが表示され、質問を入力したり、どのAIモデルが作業を行うべきかを指定することができます。
例えば、現実世界のチャットボットのシナリオを考えてみよう。チャットボットはMilvusに過去の顧客とのやり取りを問い合わせ、過去の会話を反映したベクトル埋め込みデータを取り込むことができる。このデータを使って、チャットボットはパーソナライズされた人間のような方法で応答することができ、全体的なユーザー体験を向上させることができる。
MilvusとQarbineによるインタラクティブRAG](https://assets.zilliz.com/Interactive_RAG_with_Milvus_and_Qarbine_38f32ee95c.png)
MilvusとQarbineのその他の実世界での使用例
MilvusとQarbineの統合は、様々な業界で実際に応用することができる。そのいくつかを紹介しよう。
Eコマース商品のレコメンデーション
Milvusは、商品、ユーザーインタラクション、レビューを表すベクトル埋め込みを保存できる。これらのベクトルを利用して、パーソナライズされた商品レコメンデーションをリアルタイムに提供することができる。Qarbineのインターフェースにより、ビジネスアナリストはベクトルデータベースを理解することなくレコメンデーションアルゴリズムを調整することができ、オペレーションを効率化することができる。
ヘルスケア予測モデリング
Milvusは、MRIスキャン、ゲノムデータ、患者記録などの複雑な医療データをベクトルとして保存できる。このデータをAIモデルで分析することで、心血管リスクや病気の進行を予測したり、パーソナライズされた治療計画を推奨したりすることもできる。Qarbineのインターフェースは、医療専門家がこのデータにアクセスし、有意義に解釈できることを保証する。
メディアコンテンツ推薦
メディア業界では、Milvusは大量の動画や画像の埋め込みデータを保存できる。これらのエンベッディングをクエリすることで、プラットフォームはユーザーの嗜好に基づいたコンテンツのレコメンデーションを提供することができる。Qarbineを使用することで、技術的なバックグラウンドを持たないスタッフでも、エンジニアリングチームを介することなく、レコメンデーションクエリを作成・変更することができます。
結論
Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)とQarbineの統合は、組織が非構造化データを管理し、そこから洞察を得るための素晴らしいアプリケーションを提示している。高性能なベクトル検索機能を持つMilvusと、分析とレポート作成プロセスを簡素化するQarbineは、高度なGenAIアプリケーションを構築するためのプラットフォームを形成する。このコラボレーションは効率を高め、様々な部門の関係者が深い技術的知識を必要とせずにAIの力を活用できるようにする。この組み合わせは、eコマース、ヘルスケア、メディアなどの業界で有用であり、リアルタイムで実用的な洞察を提供し、ダイナミックな意思決定プロセスを促進する。
Yesha ShastriYesha Shastri, Freelance Technical Writer in AI/ML
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