非構造化データの効率的な管理でエンタープライズGenAIアプリの展開を合理化
本番環境に GenAIアプリケーションを導入することは、特に 非構造化データを扱う場合、並大抵のことではない。企業はしばしば、洞察を得て競争力を維持するために、この種のデータを効率的に管理・活用することに苦労している。Zilliz](https://zilliz.com/)が最近主催した Unstructured Data Meetupでは、Aparaviの研究開発担当副社長Joe MaionchiとHendrik Knackが、GenAIアプリケーションの展開を合理化するための非構造化データ管理の最先端技術について議論した。
7月のSF Unstructured Data Meetupで講演するJoe Maionchi氏](https://assets.zilliz.com/aparavi_3_b353499c96.JPG)
構造化されていないデータを扱うという挑戦
非構造化データには、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿、動画、画像、文書など、一様に保存できないあらゆるものが含まれる。行や列に整然と収まる構造化データとは異なり、非構造化データは膨大で変化に富み、従来のデータベースで管理するのは困難だ。ジョー・マイオンチが強調したように、「現在、企業データの75～80％は非構造化データであり、その量は年々増加している」。この急速な増加により、組織がデータを保存、処理し、そこから価値ある洞察を抽出することはますます難しくなっている。
非構造化データの主な課題は以下の通り：
管理の複雑さ**：非構造化データはさまざまな形式で提供されるため、標準化や処理が困難です。さらに、このようなデータは膨大な量になるため、保管コストが高くなり、管理が複雑になる可能性があります。
データ・プライバシーの懸念**：機密情報の保護は、企業にとって大きな関心事です。特に個人を特定できる情報（PII）に関わるデータ漏洩は、悲惨な事態を招きかねません。クラウドベースのソリューションやGPTのようなLLM（LArge Language Modelのような外部環境でデータを保存・処理することは、データ漏洩やコンプライアンス違反のリスクを高めます。
データの質の低さ**：非構造化データには多くの場合、矛盾、欠損値、冗長な情報が含まれています。構造化されていないデータには、矛盾、欠損値、冗長な情報が含まれていることが多く、大規模なデータクリーニングを行わないと、高品質で実用的なインサイトを抽出することは困難です。
処理と統合の複雑さ**：非構造化データの分析には、自然言語処理(NLP)や情報検索などの高度な技術が必要です。しかし、多くのチームには必要な技術的専門知識がなく、非効率的なデータ活用につながる。
Aparaviによる非構造化データ管理の合理化
このような課題に取り組むため、Aparaviのようなデータ管理サービスプロバイダーは、非構造化データの管理と活用を簡素化するように設計された包括的なデータプラットフォームを提供しています。ここでは、このプラットフォームが主要なペインポイントにどのように対処しているかを紹介する。
顧客環境におけるデータの流れ](https://assets.zilliz.com/Flow_of_data_in_the_customer_environment_7ec31cd196.png)
1.データ・イン・プレイス：このプラットフォームは、企業がデータを外部環境に転送することなく管理・分析することを可能にし、データのプライバシーを確保します。このプラットフォームは、MilvusやZilliz Cloudのようなベクトルデータベース（フルマネージドのMilvus）、ファイルストア、OutlookやOneDriveのようなクラウドサービスなど、幅広いデータソースとシームレスに統合します。
2.データプライバシー：企業は、データをオンプレミスに安全に保管することで、機密情報を損なうことなく洞察を引き出すことができる。このプラットフォームのアプリケーションは、非構造化データが存在する場所であればどこにでも展開され、データ漏洩のリスクを低減します。
3.分散アーキテクチャ：Aparaviは分散データアーキテクチャを採用しているため、企業はより効率的かつ大規模にデータを管理することができます。このアーキテクチャでは、メタデータ、ベクトルストア、インデックスがノードに分散されるため、大規模なサーバーファームを必要としません。
4.堅牢なデータ取り込み：このプラットフォームは1,000を超えるファイルタイプの取り込みをサポートし、画像からテキストを抽出する高度なOCR（光学式文字認識）機能を備えています。この機能により、多様なデータソースを統合し、効果的に分析することができます。
5.データ集約とクエリ：一度取り込まれた非構造化データは集約され、ユーザーはクエリーを実行して貴重な洞察を引き出すことができます。この機能は、トレンドを特定し、きめ細かい分析を行うために極めて重要です。
6.粒度の細かいデータの所有権と許可：このプラットフォームにより、企業はデータの所有権をきめ細かなレベルで管理できるようになり、許可されたユーザーだけが機密情報にアクセスできるようになります。この機能は、コンプライアンスを維持し、個人情報を保護するために特に重要です。
7.データアクションと自動化：このプラットフォームには、ユーザーがシステム内で直接洞察に基づいて行動できる機能が組み込まれています。自動化されたプロセスにより、手動による介入を必要とすることなく、データのコンプライアンスと最新性を維持することができます。
AparaviとMilvus Vector DatabaseによるスケーラブルなエンタープライズRAG
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)にユーザーのクエリに関するコンテキスト情報を提供し、より適切で正確な回答を生成するAI技術です。このアプローチは、LLMの幻覚問題を大幅に軽減することができる。また、多くのLLMを搭載したアプリケーションは、データセキュリティの問題を心配することなく、LLMが以前はアクセスできなかったドメイン固有の、独自の、またはプライベートなデータセットの可能性を利用することができる。
Milvusはオープンソースのベクトルデータベースで、何十億ものベクトルを保存、インデックス付け、検索することができます。Milvusは、何十億ものベクターを保存し、インデックスを作成し、検索するオープンソースのベクターデータベースである。Aparaviのプラットフォームは、Milvusと統合することで、セマンティック検索レトリバーとAIデータローダーという2つの優れた機能を備えたエンタープライズRAGソリューションを提供します。
セマンティック検索レトリバー
セマンティック検索レトリーバーは、クエリに対する回答の文脈的関連性を高めます。このツールはセマンティック検索 APIエンドポイントを提供し、AIプロジェクトに関連するデータチャンクを抽出するためにクエリーできる。
情報クエリのためのサービスとしてのRAG](https://assets.zilliz.com/RAG_as_a_service_for_information_querying_dcc74c7e63.png)
どのように機能するかデータは取り込まれ、処理され、Milvusのベクトルデータベースにベクトル埋め込みとして保存される。クエリを実行すると、そのクエリもベクトル埋め込みに変換されます。そして、APIはMilvusを活用し、クエリに最も類似したベクトル埋め込みを検索し、関連するデータを返します。
メリットこのツールは、LLMアプリケーションの応答精度を大幅に向上させます。企業はMilvusのような効率的なベクターデータベースを選択し、Aparaviデータパイプラインを通じて直接データを供給することができます。
AIデータローダー
AIデータローダーは、オンプレミスシステム、クラウドストレージ、外部リポジトリなど、さまざまなソースからのデータのインポートを自動化します。データのクリーニング、重複排除、フォーマットなどのタスクを処理し、データが分析用に十分に準備されていることを保証します。その後、ローダーは前処理されたデータを類似検索のためにMilvusのようなベクトルデータベースに送る。検索された関連結果は、より関連性の高い回答を得るために、ユーザーのクエリーコンテキストとしてLLMとともに提供される。
パイプラインのAIデータローダー](https://assets.zilliz.com/AI_Data_Loader_in_the_pipeline_6d4946c8c4.png)
AparaviのエンタープライズRAGの現在の限界
Aparaviは非構造化データを管理するためのエンタープライズRAGソリューションを提供しているが、まだいくつかの課題がある：
重いフットプリント**：Aparaviは顧客側でプラットフォームをホスティングし、データを外部に転送しないため、フットプリントが大きくなり、パフォーマンスに影響する可能性があります。
ユーザー・インターフェースユーザーインターフェース**：Aparaviのプラットフォームは複雑であるため、新規ユーザーがAparaviのプラットフォームを使いこなすのは容易ではありません。
結論
企業がGenAIの可能性を追求し続ける中、非構造化データの管理は依然として重要な課題である。企業は、Aparaviのような先進的なデータ管理プラットフォームを活用し、Milvusのような高性能ベクトルデータベースと統合することで、AIプロジェクトを合理化し、ビジネスの成長に合わせてアプリケーションを拡張することができる。
その他のリソース
ジョー・マイオンチとヘンドリック・クラックのミートアップ講演のリプレイ](https://youtu.be/jzdWdxeo2_Q?t=1835)
生成AIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
ベクターデータベースとは何か、どのように機能するのか](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
BGE-M3とSplade：人気のある2つのスパース埋め込みモデル](https://zilliz.com/learn/bge-m3-and-splade-two-machine-learning-models-for-generating-sparse-embeddings)
AI、機械学習、ベクトルデータベース学習センター](https://zilliz.com/learn)
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
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