MarkLogic Server 12: GenAI 時代向けのプラットフォーム

MarkLogic Server 12 は、エンタープライズ AI のためのインテリジェント検索を実現し、スマートなスケーリングを行い、より迅速なイノベーションに貢献します。また、ユーザーや LLM に適切な情報を提供します。

プログレスは、MarkLogic Server 12 をリリースしました。これは、AI に牽引される新しい現実に適合し、未来の可能性にも対応できる大いなる進化です。最新のアプリケーションや生成 AI のニーズに応える、これまでで最も柔軟で、インテリジェントで、スケーラブルかつ安全なプラットフォームを提供します。

MarkLogic Server 12 は、AI 駆動型システムの開発、大規模な非構造化データの活用、レガシーアーキテクチャのモダナイズなど、どのような課題にも対応できる強力な機能を搭載しています。

新機能

新バージョンのハイライトは、ネイティブベクトル検索と仮想ビューです。この2つの革新的な機能により、コンテンツの検索、分析、価値抽出の方法が大きく進化します。

そのほかにも新しい機能があり、MarkLogic Server 12 を使うと次のようなことが可能になります。

• 真のハイブリッド検索で GenAI の応答精度を最大化
• 大規模なアドホック分析でビジネス課題に迅速に回答
• ワークロードのピークに対応可能な最適化されたスケーリングで最新アプリケーションの要求に適切に対処
• OpenSSL 3.3 と TLS 1.3 のサポートでセキュリティ体制を強化
• 改善されたプラットフォームサポートでスタックをモダナイズ

MarkLogic Server 12 は、単なるアップグレードではありません。AI 時代における競争力を高め、企業のイノベーションを加速するための強力な基盤になります。

インテリジェントな検索を体験: ネイティブベクトル検索

MarkLogic Server の中心機能は検索ですが、バージョン12ではその検索機能がさらに高度になりました。プラットフォームのコアに、ベクトル検索が組み込まれ、RAG (検索拡張生成) やその他の GenAI ユースケースに不可欠なセマンティック類似検索を実現します。

従来のキーワード検索とは異なり、ベクトル検索は「意味」に基づいて結果を取得します。JSON や XML ドキュメント内にベクトル埋め込みを直接保存できるため、非構造化コンテンツに対する大規模な類似検索が可能です。ドキュメントやその一部を高次元ベクトルとして表現し、概念的な近さという観点で検索できます。

ベクトル検索は、データ基盤とシームレスに連携します。MarkLogic プラットフォームでは、AI やミッションクリティカルなアプリケーションに必要なエンタープライズグレードの機能が融合されています。インデックスの効率性、アルゴリズムの柔軟性、そして堅牢なセキュリティを標準搭載しています。プラットフォームの設計には高い耐障害性を組み込み、将来の AI や本番環境のニーズにスムーズに対応できるスケーラビリティを確保しました。

さらに、ベクトル検索を、フルテキスト検索、セマンティック検索、地理空間検索、SQL クエリと組み合わせることができ、これらすべてを単一の API で実現できます。このハイブリッドアプローチにより、語彙ベースの検索結果と高密度ベクトル検索結果の利点を最大限に活用し、AI システムが常に最も関連性の高い信頼できる情報を取得できるようになります。その結果、高精度で真にマルチモーダルな検索が可能になり、ユーザーと世界を理解するインテリジェントで文脈を認識した検索および AI アプリケーションを実現できます。

ベクトル検索の主なユースケースとしては、次のようなものが挙げられます。

• 検索拡張生成 (RAG): LLM の応答を強化するために、最も関連性の高い知識を提示
• パーソナライズされたレコメンデーション: 単なるクリック履歴だけでなく、ユーザーが本当に求めているコンテンツを提案
• 類似検索: 表現がまったく異なっていても、概念的に関連するレコードを発見
• リスク管理: 非構造化データの中から、パターンや関連性を早期に検出

再インデックス不要な、アジャイル分析

MarkLogic プラットフォームは、長年にわたりテンプレート駆動型抽出 (TDE) を通じて、ドキュメントコンテンツへの構造化された SQL スタイルのアクセスを可能にし、強力な分析をサポートしてきました。今回、仮想ビューにより、大規模な分析において新たな柔軟性が加わり、パフォーマンスが向上しました。

仮想ビューは、クエリ時に非構造化データをリレーショナルビューに投影できる強力な新機能です。これにより、リアルタイムでの大規模な分析ワークロードや、スピードとアジリティが最も重要な場面での柔軟なデータ探索が可能になります。データベース内のすべてのデータを、再インデックスすることなく、オンデマンドでビューを生成することができ、ビュー内の列に対するインデックスを作成する時間とコストを削減できます。アドホックレポートを迅速に作成でき、ストレージコストを削減しながら、より応答性の高いデータ探索が実現します。

クエリエンジンは、ユニバーサルインデックスを活用して、質問に答えることができるドキュメントのサブセットを迅速に特定するよう自動的に最適化します。仮想ビューは、ダッシュボードのプロトタイプ作成、仮説の検証、あるいはダッシュボード構築のいずれの場合でも、質問からインサイトへの移行を迅速に支援します。

仮想ビューのメリットは以下のような点です。

• 大規模なアドホック分析: 事前のストレージコストなしで膨大なデータセットを分析
• データ探索とプロトタイピング: パイプラインを一切変更せず、その場でリレーショナルスタイルのビューを作成
• 最適化されたパフォーマンス: スピードと柔軟性のバランスを取るため、仮想ビューとマテリアライズドビューを結合

スケーラブルな設計、モダンアプリケーションに対応

パーソナライズされた会話型エクスペリエンスには、膨大なリアルタイムの非構造化データ処理が必要であり、アプリケーションの利用や計算リソースに大きな負荷をかけます。MarkLogic Server 12 には、開発者体験、パフォーマンス、運用管理を改善するための数十の強化機能が含まれています。言語サポートの拡充、UI のアップグレード、より柔軟なセキュリティ設定など、すべての改善が迅速な開発とスマートな構築を支援します。

MarkLogic Server 12 では動的ホストが導入され、需要に応じてコンピューティングリソースをスケールアップまたはスケールダウンできます。利用が急増した場合にも安定したパフォーマンスを確保しつつ、インフラコストを最適化できます。

セキュリティに関しても、OpenSSL 3.3、TLS 1.3、連邦情報処理標準 (FIPS) 140-3対応準備、OS サポートの強化により、最新技術を活用できるようプラットフォームを強化しました。

さらに、Red Hat Enterprise Linux 9、Amazon Linux 2023、Windows 2022、Rootless Docker のサポート、組み込み JavaScript エンジンのアップグレードが追加されました。最新のツールやフレームワークを利用してパフォーマンスを向上させ、マルチクラウド、クラウドネイティブ、ハイブリッド環境における将来のイノベーションや AI 駆動型アプリケーションをサポートできます。

最後に：新しい AI 時代に最適な MarkLogic

企業は、より迅速に行動し、よりスマートな意思決定を行い、しかもリスクを最小限に抑えることを求められています。MarkLogic Server 12 は、その課題に応えるために設計されたソリューションです。構造化データと非構造化データ、高度な検索機能、AI 対応の機能をすべて一つのプラットフォームに統合したマルチモデルデータ基盤です。

インテリジェントなアプリケーションの構築、AI プロジェクトのスケーリング、データアーキテクチャのモダナイゼーションのいずれにおいても、MarkLogic プラットフォームは、データ中心の AI 時代に対応するための出発点となります。