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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

    本資料で分かること

  • 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

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。

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    世界の大手企業が
    Aerospikeを選択する理由

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    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
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