既存アプリへのリスクフリーなベクトル検索によるAIイノベーションの解き放ち

この記事では、システム全体を再構築することなく、既存のアプリケーションにベクトル検索をシームレスに統合する方法を示しています。著者は、猫の画像埋め込みとTPCC購入履歴データを組み合わせて、視覚的に類似した猫に基づいて製品を推奨する、シンプルなレコメンドエンジンの例を使用しています。これは、拡張SQL構文とAPIを使用して、既存のアプリケーションにAI機能を追加する方法を示しており、高並行ワークロード下でのデータベースエンジン、ベクトルインデックス、I/Oサブシステムのテストの重要性を強調しています。著者は、既存のインフラストラクチャにAIを追加することの容易性を強調しています。