ベクトルデータベースを超えて：ParquetとPolarsによる効率的なテキスト埋め込み処理

この記事では、ベクトルデータベースに頼ることなく、テキスト埋め込みを効率的に処理する方法を紹介します。著者は、Magic: The Gatheringカードの埋め込みとそのメタデータを含む表形式のデータをParquetファイルに格納し、Polarsライブラリを使用して高速な類似性検索とデータフィルタリングを行います。Polarsのゼロコピー機能とネストされたデータに対する優れたサポートにより、このアプローチは従来のCSVやPickleメソッドよりも高速で効率的であり、データセットのフィルタリング時でも高いパフォーマンスを維持します。著者はCSV、Pickle、NumPyなどの他のストレージ方法と比較し、中規模のテキスト埋め込みを処理するにはParquetとPolarsの組み合わせが最適であり、非常に大規模なデータセットを処理する場合のみベクトルデータベースを検討する必要があると結論付けています。