MarkLogic
次世代データ戦略の核心：ベクトル機能で進化する MarkLogic
ベクトルとはデータを数値で表現したものです。例えば、テキストの段落、画像、さらには音声クリップでさえ、意味や文脈、特徴を捉えた数値の並びに変換できます。ベクトルにより、コンピュータは非構造化データを「理解」し、従来のデータベースでは不可能な方法で比較できるようになります。これらは、AI の基盤となる重要な要素です。
R&D ナレッジと AI コンテキストエンジニアリング
R&D において、ChatGPT のような AI の真の価値は、巧妙なプロンプトそのものにあるのではなく、コンテキストエンジニアリングにあります。コンテキストエンジニアリングとは、企業が保有する膨大なナレッジの中から正確な情報を適切に整理・提供し、AI が分野に適した実用性の高いインサイトを導き出せるようにするための取り組みです。
MarkLogic Server 12: GenAI 時代向けのプラットフォーム
MarkLogic Server 12 は、ネイティブベクトル検索、新しい関連性アルゴリズム、最適化されたクエリスケーリングなどでイノベーションを加速させ、インテリジェント検索体験を強化します。
マルチモデルデータベース: 現代的なデータ管理手法
MarkLogic プラットフォームのようなマルチモデルデータベースについて概説します。構造化データも、非構造化データも、複数のデータモデルを単一のシステムでネイティブにサポートするメリットは大きいです。
その他探索可能なもの
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