万能なфильтрация метаданныхツール

多様な用途に対応可能なфильтрация метаданныхツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

фильтрация метаданных

  • AIアプリケーション向けのリアルタイムベクターデータベースで、高速類似検索、スケーラブルなインデックス作成、埋め込み管理を提供します。
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    eigenDBとは?
    eigenDBはAIや機械学習のワークロード向けに特別に設計されたベクターデータベースです。高次元埋め込みベクトルをリアルタイムで取り込み、インデックスし、クエリを実行できます。何十億ものベクトルをサポートし、サブ秒の検索時間を実現します。自動シャード管理、動的スケーリング、多次元インデックスなどの機能を備え、RESTful APIや一般的な言語のクライアントSDKを通じて利用可能です。高度なメタデータフィルタリング、セキュリティコントロール、パフォーマンス監視のためのダッシュボードも提供します。意味検索やレコメンデーションエンジン、異常検知などにおいて、信頼性の高い高スループットなAIアプリケーション基盤を提供します。
    eigenDB コア機能
    • リアルタイム類似検索
    • スケーラブルなベクターインデックス作成
    • RESTful APIアクセス
    • PythonおよびJavaScript用クライアントSDK
    • メタデータフィルタリングとハイブリッド検索
    • エンタープライズグレードのセキュリティコントロール
    • 自動シャード管理
    • 統合監視ダッシュボード
    eigenDB 長所と短所

    短所

    価格やエンタープライズ機能に関する情報がない
    モバイルやブラウザ拡張機能の直接サポートがない
    スケーラビリティや実際の展開事例に関する情報が限定的

    長所

    高性能で高速なインメモリベクトルデータベース
    効率のためにGoで軽量に書かれている
    HNSWアルゴリズムを用いた類似検索をサポート
    簡単に統合できるシンプルなREST API
    活発な開発コミュニティを持つオープンソース
  • AIエージェントの文脈の連続性を維持するための、ベクトルベースの長期記憶保存と検索を提供するオープンソースライブラリ。
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    Memorとは?
    Memorは、言語モデルエージェントのための記憶サブシステムを提供し、過去のイベント、ユーザーの好み、コンテキストデータの埋め込みをベクトルデータベースに保存します。FAISSやElasticsearch、インメモリストアなど複数のバックエンドに対応しています。意味的類似性検索を使用して、エージェントはクエリの埋め込みやメタデータフィルターに基づいて関連する記憶を検索できます。Memorのカスタマイズ可能な記憶パイプラインには、チャンク化、インデックス作成、排除ポリシーが含まれ、スケーラブルな長期コンテキスト管理を実現します。これをエージェントのワークフローに統合し、動的な履歴コンテキストでプロンプトを豊かにし、複数セッションにわたる応答の関連性を向上させます。
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