初心者向け！LanceDBとLlamaIndexで始めるAI検索エンジン構築 - Qiita
近年のAI技術の進歩により、従来の検索エンジンを超える、より高度な検索体験を提供することが可能になりました。本記事では、その中核技術であるベクトル検索を、LanceDB と LlamaIndex を用いて実装する方法を、初心者の方でも理解できるように丁寧に解説します。 この記事で学べること ベクトル検索の基本 LanceDBとLlamaIndexの概要 LanceDBとLlamaIndexを用いたベクトル検索の実装 Pythonコードと詳細なコメントによる解説 参考資料 LanceDB公式ドキュメント LlamaIndex公式ドキュメント ベクトル検索とは？ ベクトル検索は、テキストや画像などのデータを多次元ベクトルに変換し、そのベクトル間の類似度に基づいて検索を行う技術です。従来のキーワード検索では不可能だった、意味的な類似性に基づいた検索を可能にします。 例えば、「美味しいラーメン屋」
LanceDB - LanceDB
Home Quick start Concepts Guides Managing Embeddings Integrations Examples Studies API reference LanceDB Cloud LanceDB LanceDB is an open-source vector database for AI that's designed to store, manage, query and retrieve embeddings on large-scale multi-modal data. The core of LanceDB is written in Rust 🦀 and is built on top of Lance, an open-source columnar data format designed for performant ML
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