AI時代における
ベクトルデータベース比較ガイド
ベクトル検索性能・スケーラビリティ・運用性徹底比較
- ベクトルデータベースの3方式(ベクトル専用/リレーショナル+PgVector/マルチモデル)それぞれの特徴と選び方
- RAGを成功に導くデータベース構成とベストプラクティス
- ユースケース別(レコメンド/チャットボット/不正検知など)に最適なデータベースの見極め方
本資料で分かること

5分で読める、RAG×ベクトルデータベース選定の要点まとめ資料。 今すぐ右のフォームから無料でダウンロードいただけます。
世界の大手企業が
Aerospikeを選択する理由






ベクトル・グラフデータベースで実現可能な変化

AIの高度化
- カスタマーサービスの応答時間の削減
- 不正検知のリアルタイム化を実現
- レコメンデーション精度が向上し売上が向上

組織の進化
- AI/ML人材の生産性向上
- プロジェクト導入期間の大幅短縮
- 新規AI機能の開発速度向上

事業価値の創出
- リアルタイムなレコメンデーションで購買率向上
- 不正検知の精度向上による損失削減
- 在庫最適化による機会損失の低減