Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表 AWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表。競合となるAWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明。Google Cloud Next '24」（2024年4月11日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Google Cloudは日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、AIの推論やサービングのワークロード向けに最適化されたブロック ストレージ サービス「Hyperdisk ML」を発表しました。 説明によると、Hyperdisk MLは一般的なストレージサービスと比較して、AIモデルの読み込み時間を最大12倍高速化し、最大で2500インスタンスが同じボリュームにアクセスでき、
【Golang】Azure OpenAI で Embedding したベクトルを使って、自前検索エンジンを作ろう
この記事は、Azure Advent Calendar 2023 の 10 日目の記事です。🎄 はじめに Azure OpenAI Service では、 text-embedding-ada-002 というモデルを使って、文章を 1536 次元のベクトルに Embedding できます。 また、PostgreSQL では、 pgvector という拡張機能を使って、ベクトルを保存・検索機能を導入できます。 今回はこれらを組み合わせて、Azure OpenAI で Embedding したベクトルを Golang のアプリケーションから PostgreSQL に保存し、類似度検索する方法を紹介します。 pgvector とは pgvector は、PostgreSQL にベクトルデータを保存・検索する機能を追加する拡張機能です。 ベクトルデータを保存するためのデータ型と、ベクトルデータを
［速報］マイクロソフトとオラクル、「Oracle Database@Azure」発表。共同でAzure上でのOracle Exadataベースのマネージドサービスを提供
［速報］マイクロソフトとオラクル、「Oracle Database@Azure」発表。共同でAzure上でのOracle Exadataベースのマネージドサービスを提供 マイクロソフトとオラクルは14日（日本時間15日午前5時）、クラウドにおける協力関係を強化し、両社が共同でMicrosoft Azure上でOracle Exadataをベースとしたデータベースを提供する「Oracle Database@Azure」を発表しました（マイクロソフトの発表、オラクルの発表）。 エリソン氏はレドモンドのマイクロソフトにはじめて訪問したと発言して場を盛り上げた上で、Oracle Database@Azureは、Oracle Cloudで展開しているソフトウェアとハードウェアを文字通りAzureへ持ち込んで提供するものであり、顧客はオラクルのテクノロジーとマイクロソフトのテクノロジーによる業界最高の
Cognitive Searchの生成AI用ベクトルDBの構築手順書 - Qiita
はじめに この記事は、現在（2023年8月4日時点）パブリックプレビュー中のCognitive Searchのベクトル検索機能について、ベクトルDBの構築手順を解説する記事です。公式ドキュメントにはクイックスタート記事も公開されており、こちらのブログで日本語で丁寧に解説してくれています。 公式ドキュメントのクイックスタートを読んでいると、下記の課題に遭遇します。 PDFなどのドキュメントはどのように扱えばいいか？ チャンク分割やベクトル生成は具体的にどのように行えばよいか？ 言語アナライザーを日本にするにはどこを変えればよいか？ インデックスを自動更新するにはどうすれば良いか？ このような課題に対して、Azure公式のGitHubリポジトリにあるcognitive-search-vector-prにあるインデックス作成ツール(azure-search-vector-ingestion-py
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