ユースケース：Cognitive AI
テキストデータと画像データをシームレスに統合したGenAI検索および推奨アプリケーションを作成します。
課題
複雑なGenAI開発のナビゲーション
企業は、さまざまなデータモダリティを取り扱い、エンタープライズクラスのセキュリティ、コンプライアンス、スケーラビリティに適応できる認知AIソリューションを求めています。このようなマルチモーダルなGenAIアプリケーションを構築するには、開発者が慣れないツールを使用し、データ準備やモデル選定といったリソースを大量に消費し、エラーが発生しやすいプロセスを経る必要があることが多く、結果としてGenAIアプリケーションのデプロイが遅れ、顧客体験が劣化することがあります。
私たちのソリューション
マルチモーダルGenAI、シンプル化されました
EDB Postgres® AI Factoryは、pgvectorの組み込みベクターデータと検索機能を融合させ、Pipelines拡張機能を活用することで、テキストや画像のベクトル埋め込みを自動的に作成、更新、取得することを可能にし、信頼性が高く馴染みのあるPostgres内でマルチモーダルなGenAIアプリケーションの開発を簡素化します。
エンタープライズ向けベクトルツールキット
Pipelines拡張機能は、Postgresにおけるベクトルデータのシームレスな管理のためにpgvectorをプリロードしており、開発者が馴染みのあるPostgres環境内でSQLコマンドを使用して、130行以上ではなくわずか5行のコードで複雑なGenAI機能を構築できます。これは、エンタープライズグレードのツールとサポートによって支えられています。
自動化されたパイプライン
Pipelines拡張機能は、Postgresまたはオブジェクトストレージからのデータを自動的に取得し、新しいデータが取り込まれる際にベクトルエンベディングを生成し、ソースデータが変更されるとエンベディングをトリガーして更新します。これにより、マルチモーダルAI検索および分析アプリケーションの作成が効率化されます。
マルチモーダルサポート
Pipelines拡張機能は、テキストと画像の両方のモダリティをネイティブにサポートしており、多様な顧客とのやり取りやデータソースを扱うために必要な柔軟性を提供します。
顧客サポートの効率を大幅に向上させ、コストを最適化し、市場競争力を強化するために、シームレスなデータ統合と高性能なAI機能を実現します。
多様なデータのシームレスな統合
カスタマーサポートチームは、シングルで使い慣れたプラットフォームを通じて、多様なデータタイプを簡単に管理し、運用できます。これにより、複雑で遅延の多いマルチプラットフォームソリューションが不要になります。
高性能検索
pgvector拡張により、専門のベクターデータベースと比較して平均4.22倍の高速なクエリが実現され、すべての顧客データタイプにわたって迅速かつ正確なセマンティック検索が可能です。
市場投入の迅速化
自動化されたデータ取得、埋め込み生成、そしてストレージにより、チームはビジネスの課題解決に専念でき、AI駆動型アプリケーションの迅速な実装が可能です。
EDB Postgres AIは、認知AIを実現します。
AI Factory は、Pipelines 拡張機能のインテリジェントリトリーバーを活用して、Postgres やオブジェクトストレージからデータを取得します。その後、オートエンベディングが選択されたモデルを使用してデータをベクトルエンベディングにシームレスに変換します。このプロセスは、トリガーを通じてソースデータに基づいて最新の状態に保たれます。インテリジェントリトリーバーは、生成されたエンベディングを取得し、テキストや画像のユーザー入力に対する意味的検索のために準備します。ユーザー入力は、同じ GenAI コーディングを使用してエンベディングに変換されます。
関連製品とソリューション
EDB Postgres AI
エッジからコアまでの重要なワークロードを支える、最新のPostgresデータプラットフォームです。
EDB Postgres AIファクトリー
PGVectorをプリロードした強力なEDB Pipelines拡張機能を利用して、エンタープライズGenAIアプリケーションを迅速にテストし、展開することが可能です。
ソブリンAIユースケース
お客様のデータの存在する場所で、安全かつ柔軟でコスト効率に優れた、制御可能な適応型AIプラットフォームを提供します。
バーチャルエキスパートのユースケース
エンタープライズ向けに強化されたPostgresにおいて、カスタムチャットボット、コパイロット、翻訳ツールなどを自動化されたGenAIデータオーケストレーションで構築します。
リソース
よりパーソナライズされたサービスを、待機時間を短縮して実現する: AIが保険コールセンターをどのように変革しているのか
トルステン・シュタインバッハと共にAIの力を引き出します
pgvectorとは何か、そしてどのように役立つのか?
PostgreSQLを活用した検索機能の強化：標準からセマンティックへ
コグニティブAIは、テキストや画像など、さまざまなデータモダリティにわたる検索、分析、推奨が可能なインテリジェントなシステムを指します。
Cognitive AIは、以下の課題に対応します：
EDBは、マルチモーダルデータ管理を簡素化するAI Factoryソリューションを提供します。これにより、エンタープライズグレードのセキュリティ、コンプライアンス、スケーラビリティを維持しつつ、マルチモーダルなAI検索および分析アプリケーションの迅速な開発が可能です。
主な機能は以下の通りです：
- Postgresにおけるシームレスなベクトル管理のための組み込みpgvector
- Pipelines拡張機能を用いたベクトル埋め込みの自動取得、作成、更新、保存
- テキストおよび画像データモダリティのシームレスな取り扱い
Pipelines拡張機能は、テキストおよび画像データのモダリティをネイティブにサポートしており、多様な顧客インタラクションやデータソースに対応する柔軟性を提供します。
得られるメリットは以下の通りです:
- 多様なデータタイプとのシームレスな統合
- 高性能な検索（平均4.22倍のクエリ速度）
- 自動AIデータ管理
- コスト最適化
- 顧客体験の向上
- AI搭載アプリケーションの市場投入までの時間短縮
EDBの先進的なクエリエンジンは、専門のベクターデータベースと比べて平均で4.22倍の高速クエリを実現し、迅速かつ正確なセマンティック検索を可能にします。
はい、AI FactoryはPipelines拡張機能を利用して、Postgres内でベクトル埋め込みを自動的に取得、作成、保存し、マルチモーダルAI検索および分析アプリケーションの作成を円滑にします。
はい、EDBのソリューションは企業向けに設計されており、エンタープライズグレードのセキュリティ、コンプライアンス、およびスケーラビリティを提供し、増大するデータ量や進化するAI技術への対応が可能です。
AI Factoryは、主要なプロセスを自動化し、多様なデータタイプの統合を効率化することで、AIを活用したアプリケーションの市場投入を迅速に実現し、開発のボトルネックを軽減します。
多くの業界にとって有益なこのソリューションは、特に医療、金融、小売といった分野において、データの整合性、規制へのコンプライアンス、そして顧客体験が最も重要であるため、特に価値があります。
Postgresにおけるデータ管理と処理を統合し、AIを活用して多様なデータタイプからより多くの価値を引き出すことで、組織はインフラおよび人件費を削減しつつ、スケーラビリティを向上させることが可能です。