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インターシステムズ、次世代AIアプリケーションをサポートするベクトル検索でInterSystems IRISデータプラットフォームを拡張

2024年3月26日 インターシステムズ グローバルデータプラットフォーム責任者 スコット・ナウ

人工知能には、データから価値と洞察を引き出すことについて変革を起こす可能性があります。 ほぼ全てのアプリケーションがAIが駆動するという世界に向かうにつれ、そうしたのアプリケーションを構築する開発者は、アプリケーションを通して優れた体験を生み出すための適切なツールを必要としています。 これが、当社が、InterSysems IRIS データプラットフォームにベクトル検索機能を追加した理由です。

ベクトル検索のようなツールは、大規模な言語モデルを扱う際に、膨大なデータセットから関連情報を効率的かつ正確に検索するために不可欠です。 テキストや画像を高次元ベクトルに変換する技術は、組織全体の異なるデータセットから数百万ものファイルを扱う場合も、迅速な比較や検索を可能にします。

InterSystems IRISデータプラットフォームは、次世代アプリケーションのための統合された基盤を提供します。

インターシステムズでは、専門システムにデータを転送することなく、できる限りお客様のデータそのものを使う、次世代型データ処理を常に模索しています。

InterSystems IRISデータプラットフォームにベクトル検索を追加することで、ベクトル埋め込みによってデータプラットフォームを検索可能にして、自然言語処理(NLP)、テキスト、画像解析に関連するタスクを処理すためのソフトウェア機能を強化します。

この統合により開発者は幅広いユースケースにおいて、複雑なタスクをこなし、インターシステムズデータプラットフォームによって処理された独自のデータに基づいて、最新の応答を提供する生成AIを使用したアプリケーションを簡単に作成できるようになります。

この機能により、InterSystems IRISデータプラットフォームは、コンテンツと関連する高密度ベクトル埋め込みを管理・照会することができ、特に生成AIベースのアプリケーションを開発するためのRAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)統合が可能になります。 急速に進化するツールセットによるRAGのシームレスな統合によって、新しいモデルやユースケースへの迅速な導入が可能になります。

ベクトル検索技術は顧客にどのようなメリットをもたらすでしょうか?

AIを活用した創薬企業 BioStrand は、InterSystems IRIS上でアプリケーションを構築するスタートアップ企業を支援するInterSystems Innovation Program のメンバーです。 BioStrand社の提供する製品の中核をなすLensaiプラットフォームは、抗体医薬の創薬や設計を含む様々なアプリケーションをサポートする汎用性の高いソリューションです。

高度なアルゴリズムを活用することで、 Lensaiは新規化合物を迅速に特定し、開発から商品化までの研究開発期間を大幅に短縮させることができます。 このモデルは、BioStrand社の特許技術であるHYFTテクノロジーに、高度なスタッキング技術を用いた大規模言語モデル(LLM)の強みを独自に組み合わせたものです。

HYFTは、生物学的配列におけるユニークな「フィンガープリント」として機能する埋め込みの一種であり、BioStrandが異なるLLMからの埋め込みを高精度で割り当てることを可能にします。 この基礎モデルは、6億6千万個のデータオブジェクトにわたる250億もの関係をマッピングした、膨大かつ継続的に拡大するナレッジグラフを表しています。

この包括的なグラフは、生物圏全体からの配列、構造、機能を、書誌的情報とともに相互接続しています。 またRAG、SQLベクトル検索、LLMの生成機能といった最先端技術と、ナレッジグラフの意味上の表現力を併せ持っています。

ベクトル検索は、開発者とInterSystems IRISの関わり方を根本的に変えます。

私たちは、この技術の導入に関して、まだ表面しか見ていないと言えます。 ベクトル検索がデータとの関わり方を変えることで、ベクトル検索を活用して、どのような新しいAIアプリケーションが開発されるのかについて、カスタマーストーリーを紹介します。

プライバシー、セキュリティ、責任の最高基準を維持するという当社の約束は、イノベーションを加速し、顧客の成功を確保し、卓越性を実証しながら、信頼を生み出し、AIへの思慮深く公正なアプローチ を導きます。私たちはAIシステムに対する信頼を確立し、イノベーションを推進するためには、透明性、責任、説明可能性が重要であると考えています。

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