ツール [DuckDB]RAGのベクタDBとして使う
AIによる情報検索（RAG: Retrieval-Augmented Generation）を構築する際、ベクタDBの選択は非常に重要です。最近では、分析用DBとして有名な DuckDB が、その高速性と柔軟性を活かして「ローカルRAGの最...
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ツール ベクトルDB比較
MarkItDownで高品質なMarkdownさえ作ってしまえば、どのベクトルDBへ移行するのも難しくありません。まずはFAISSでプロトタイプを作り、規模に応じてPineconeやWeaviateへ昇格させていくのが、最もリスクの低い開発...
ツール [AWS]Aurora PostgreSQLのチューニングでBedrockの性能を最大化
Amazon Bedrock のバックエンドで PostgreSQL（特に Aurora PostgreSQL）を使用する場合、パラメータチューニングは有効です。適切なチューニングにより、ベクトル検索のレイテンシ削減、RAG（Retriev...
ツール [AWS]トークン上限突破！NL-to-SQLの壁を壊すBedrock RAG活用法
Amazon Bedrockでトークンの上限を超えるような巨大なテーブル構成（データベーススキーマ）を読み込ませ、自然言語での問い合わせ（NL-to-SQL）などに活用するには、すべてのテーブル定義を一度にプロンプトへ含めるのではなく、必要...
ツール OpenSearchとRDBとNoSQLの賢い使い分け
OpenSearch Vector DBは、RDBが苦手とする意味や文脈を理解する「セマンティック検索」に特化したデータベースです。ユーザーの自然言語による質問への応答や、レコメンド、画像・音声検索などで力を発揮します。一方、RDBは厳格な...
ツール [AWS]OpenSearchのベクターDBが変える検索の未来
OpenSearchのVector DBを効果的に使うには、ベクトルのインデックス名、次元数、距離メトリクス、検索アルゴリズムを定義することが重要です。運用では、企業独自の非構造化データをチャンク化し、埋め込みモデルでベクトル化して格納しま...
ツール [AWS]BedrockとOpenSearchで始める、全く新しいベクトルDB入門
Amazon BedrockでOpenSearchをベクトルDBとして使う際、インデックス、マッピング、k-NNアルゴリズムの設定が重要です。運用にはベクトルデータとメタデータ（元のテキストやスキーマ情報）が必要。テーブル名やカラム情報をメ...