クレダルAIがMilvusとセキュアでガバナンス可能なGenAIを実現
フレキシブル・スケール
コンピュートとストレージを分離
強化された
ハイブリッド検索によるクエリ精度
機能展開の迅速化
主要なオープンソースコミュニティと
When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do.
Jack Fischer
##クレダルAIについて
Credal AIは、GenAIを企業にとって安全で利用しやすいものにすることを目指している。Microsoft Office、Google Workspace、Slackなど様々なプラットフォームからデータを取り込み、堅牢なデータ統合とガバナンス機能を提供している。開発者とエンドユーザーに合理的で安全なインターフェイスを提供することを目指し、アクセスとパーミッションが厳密に制御される「AIのためのOkta」を提供している。このようにCredal AIは、セキュアでエンタープライズグレードのGenAIを展開するためのエンドツーエンドのソリューションとして機能している。
規模と複雑性をナビゲートする：課題
Credal AIは製品開発を始めるにあたり、いくつかの課題に直面した。重要な機能はセマンティック検索であったが、必要不可欠なベクトル検索プラグインを使用して大規模に実装することは困難であることが判明した。これらの課題は、セマンティック検索が、高いデータベース性能を必要とするカスタムワークフローに組み込まれたときに悪化した。このようなGenAI主導のワークフローを構築するためには、従来の検索メカニズムを改善する必要があった。このワークフローは、ユーザーが定義した複雑な条件に基づいて、大規模なデータセットをリアルタイムで処理する必要があった。
さらに、クラウドベースやオンプレミスのセットアップを含む多様なホスティング環境では、アクティブなオープンソースコミュニティによってサポートされるセルフホスティング可能なベクトルデータベースが必要だった。同社は、複雑なデータパイプラインと多様なホスティング条件に対応するため、高速でスケーラブル、かつ汎用性の高いデータベースを必要としていた。
##Milvusを選ぶ：すべての条件を満たす開発者中心のベクターデータベース
包括的な評価の結果、Credal AIはAmazon EKS上で稼働するMilvusがベクターデータベースのニーズにとって勝者であると結論づけた。即座に目立ったのは、このプロジェクトにまつわる活発なオープンソースコミュニティだった。これは "あったらいいな "ではなく、迅速な問題解決と継続的な機能開発にとって重要な要素でした。さらに、GitHubのスター数の多さは、単なる虚栄心の指標ではなく、熱心で活気のある開発者コミュニティの具体的な兆候であり、ソリューションの長寿命化に対する信頼のレイヤーを追加するものでした。
もう1つの重要な検討事項は、MilvusのKubernetes向け公式Helmチャートだった。カスタムHelmチャートの作成は破格のものではなかったが、公式にサポートされているチャートは、開発者の成功に対するMilvusのコミットメントの証だった。それは、Milvusのチームが短期的な収益だけを追求するのではなく、現実世界のユーザーの課題を解決することに純粋に投資していることを示唆していた。このサポートは、Credal AIのような新興企業にとって非常に貴重であり、特にデプロイプロセスを合理化し、時間とエンジニアリングリソースを節約することができたからである。
また、Milvusの機能、特にハイブリッド検索が利用できる点にも注目した。他のメタデータをフィルタリングしながらベクトル検索を実行できる機能は、非常に重要なニーズだった。多くのソリューションが高速なベクトル検索を提供していましたが、構造化データでの拡張には限界がありました。Milvusのハイブリッド検索機能は、彼らの技術的要件を満たし、実際のビジネス上の問題を解決する、欠けていたパズルのピースでした。
最後に、ストレージとコンピュートを分離したMilvusのアーキテクチャは、Credal AIが求めていたスケーラビリティと柔軟性を提供した。この設計上の選択は、単なるアーキテクチャ上の概念ではなく、将来的に製品を拡張していく上での自信の基礎となるものでした。アプリケーションを微調整しながら、アクセス・パターンを進化させることができたのです。パフォーマンス、機能、コミュニティ、アーキテクチャなど、ベクターデータベースに「必要なもの」に関して言えば、Milvusはすべての条件を満たしていました。
その結果Milvusで現実のスケーラビリティと柔軟性を実現
MilvusをAmazon EKSに実装したことで、Credal AIは大きく変わり、複雑なベクトル検索要件に堅牢なバックボーンを提供できるようになった。Milvusの技術力は、データベースがどのように機能するかという当初の不安をすぐに解消してくれました。新興企業が進化するニーズに対処することが多い中、Milvusは即効性のあるソリューションであり、長期的な資産であることが証明された。
Milvusを選択する決定は、Credal AIの既存システムにシームレスに統合され、技術的な前提条件と広範なビジネス目標を満たすことで検証された。Milvusのプラットフォームは、ストレージとコンピュート・アーキテクチャが分離されているため、高いスケーラビリティを備えており、Credal AIは新たな顧客ニーズを予測し、それに適応する自信を得ました。同社は今、最も得意とすること、つまりコア製品の反復とユーザー・エンゲージメントの促進に集中することができます。同社のバックエンドは、どのような状況にも対応できるので安心だ。
##前進：Milvusの今後の計画
Credal AIは、クラウドベースのクライアントにZilliz Cloudを利用するために、Milvusの保守管理者であるZillizとの将来のコラボレーションを検討している。これは、強固なセキュリティ対策と包括的なデータガバナンスを必要とする複雑なタスクである、GenAIの機能を実際のエンタープライズアプリケーションに導入するというチームの継続的なミッションとうまく合致している。Milvusのフルマネージド・バージョンであるAWS上のZilliz Cloudを活用することは、この広範な戦略にうまく適合し、運用を合理化し、クラウドクライアントへのサービス提供を強化することを約束する。
一方、Milvusは依然としてCredal AIの戦略の中心的存在である。企業向けにGenAIの運用を開始するためにあらゆる面で全力投球している同社にとって、Milvusが提供するスケーラビリティと柔軟性はこれまで以上に貴重なものとなっている。同社とMilvusの関係は、単発のソリューションとしてではなく、進化する課題に対応し、新たな高みを目指すための長期的なパートナーシップとして捉えられている。
ユースケース
産業
セキュリティ