AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。

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。