Aerospike Vector Searchで実現する、あらゆる規模のリアルタイムレコメンデーションとは

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ベクトル埋め込みモデルは、詐欺検出、商品レコメンデーション、パーソナライズされたデジタル広告の革命を起こしています。

Aerospike Vector Search（AVS）を使用することで、あらゆる規模のデータにおけるリアルタイム検索が可能になります。

Aerospike Vector Searchとは

既存のリアルタイム検索・検索ソリューションは、コストが高く、脆弱で非効率です。

さらに悪いことに、低品質な結果を頻繁に提供するため、より良いレコメンデーション、不正検知、リアルタイムのパーソナライズされた広告の提供における効果が制限されてしまいます。

Aerospike Vector Searchは、そのような状況を一変させます。

開発者が最新の機械学習モデルを活用して、リアルタイムのキーバリューデータに直接検索インデックスを構築できるようにすることで、迅速で正確かつコスト効率の良い結果を提供します。

私たちは、Aerospikeの無限のストレージ能力をAerospike Vector Searchの無限の可能性で拡張することを嬉しく思います。

Aerospikeは、ベクトルインデックスおよび関連するメタデータの両方に対して最高のスループットと最低のレイテンシーを提供し、SLAと予算に最適なさまざまなストレージオプションを可能にします

Aerospikeで両方を保存することで、ユースケースに最適なコストとパフォーマンスのトレードオフを行う柔軟性を得られます。

AVSスケーリングガイドで期待するパフォーマンスレベルを学びましょう。

Aerospike Vector Searchは、開発者が既存のレコードにベクトルを追加できるようにすることで、検索専用の別個のシステムが不要になります。

当社のデータモデルの詳細をもっと知る。

Aerospike Vector Searchは、リアルタイムで更新される耐久性のある自己修復インデックスを使用して、正確性と信頼性を実現します。

この修復アプローチにより、取り込み能力のスケールアウトが可能で、各インデックスに合わせて調整できます。

AVSは、開発ニーズに柔軟性を提供するため、人気のフレームワークやクラウドプロバイダーと統合します。

AVSは、運用環境に必要なすべてのツールと機能を備えています。

RBAC（ロールベースのアクセス制御）：大規模なインデックスの作成にはコストがかかる可能性があります。データパイプラインのインデックス管理機能を検索アプリケーションから分離することで、独自の管理者および開発者ロールを活用します。（ドキュメント）
CLI管理ツール：検索管理者は、インデックスを一目で管理する方法を知っている必要があります。クラスターをトラブルシューティングし、データを閲覧し、すべてのインデックスを管理します。使いやすく直感的なCLIからすべてを行います。（ドキュメント | リリース）

Grafanaモニタリングダッシュボード：一目で情報が十分ではない場合、検索システムを調整およびトラブルシューティングするために、キャッシュの挙動、クエリのレイテンシー、インデックスのパフォーマンスに関する詳細な情報を提供する監視ダッシュボードが含まれています。（ドキュメント | リリース）
コンテナオーケストレーションに最適：AVSノードは定番であり、Kubernetesのようなコンテナオーケストレーションプラットフォームに最適です。検索管理者は、データパイプラインと検索アプリケーションのSLAのスケーリングを自動化することに集中し、Aerospikeの高性能で低コストのストレージ能力を活用できます。（ドキュメント）