ベクトルデータベースとは何かを解説、生成AIで「必須の存在」はどんな役割を担うのか

2024/01/24 88 users ベクトルデータベース 生成AI 格納 照会 データベース

生成AIの可能性を広げる「ベクトルデータベース」への関心が急速に高まっている。ベクトルデータベースとは、生成AIが扱う非構造化データの格納・管理・照会で利用されるデータベースのこと。ここではベクトルデータベースの基本をわかりやすく解説するとともに、生成AIの普及において、どのような役割を果たすのか、注... 続きを読む

行政の統計資料のような非構造化データをGPTで構造化データに変換する｜まーくん | 西見 公宏｜note

2023/03/15 541 users GPT GPT-4 Note GPT-4 API まーくん

今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変... 続きを読む

NoSQL を使用する場合と SQL を使用する場合 | Microsoft Docs

2017/02/18 569 users NoSQL RDBMS リレーショナル SQL ストレージ

SQL Server とリレーショナル データベース (RDBMS) は、20 年以上にわたって活躍してきたデータベースです。 ただし、より大きな容量の急速に増える多様なデータを高速で処理する必要性の高まりにより、アプリケーション開発者が求めるデータ ストレージの種類には変化が生じました。 このシナリオを実現するために、大規模な非構造化データと異種データを格納する NoSQL データベースが普及し... 続きを読む

フリーのVM環境を使って、ビッグデータ分析の学習環境をすばやく構築する （1/3）：CodeZine

2015/04/24 263 users CodeZine RDBMS Hadoop VM環境 起動

この連載では、フリーのVM環境「Cloudera Quick Start VM」を使って、ビッグデータ分析に必要な各種技術（データの取込み、非構造化データの分析、機械学習、全文検索など) を学習します。この連載を読むことで、ビッグデータ分析基盤に必要な基礎技術を学ぶことができます。第1回では、VM環境のダウンロードと起動、RDBMSからHadoopへのデータのインポート、Hadoop上でのテーブル... 続きを読む

Amazon DynamoDBがFine-Grained Access Controlに対応し、もはやMBaaSの体制は十分整った - snippets from shinichitomita’s journal

2013/11/01 55 users MBaaS DynamoDB 既報 体制 表題

表題の通り、AmazonがDynamoDBをFGAC（Fine-Grained Access Control＝行・列レベルのアクセス制御）に対応しました。これにより、既報のソーシャルログイン対応とあわせて、モバイルユーザが直接DynamoDBを利用することが可能になり、MBaaSの重要なピースである構造化データストアが提供されることになりました。非構造化データ（＝ファイル）を格納するAmazon ... 続きを読む

情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜

2013/05/16 281 users 構造化 技術 Statistics Likes 情報抽出

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分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」がオープンソースで公開。LinkedInのインフラとして開発 － Publickey

2012/01/23 342 users Publickey Sensei LinkedIn インフラ

テキストなど非構造化データのデータベース機能とサーチエンジン機能を兼ね備えた分散リアルタイムデータベース「SenseiDB」が、オープンソースとして公開されています。 SenseiDBとは先生DBの意味らしく、「Sensei (先生) means teacher or professor in Japanese」と説明があり、ロゴにも「師」の文字が使われています。なぜ先生なのか、その意味について以... 続きを読む