Oracle、「Oracle Database 23ai」を発表 AIベクトル検索に対応、SQLでBoolean型を追加
Oracleは2024年5月4日（米国時間）、コンバージドデータベースの最新バージョン「Oracle Database 23ai」（旧称：Oracle Database 23c）を発表した。Oracle Database 23aiでは、AI（人工知能）に焦点を当て、製品名を23cから23aiに変更したとしている。 Oracle Database 23aiは「Oracle Exadata Cloud@Customer」「OCI Exadata Database Service」「OCI Base Database Service」「Azure Oracle Database Service」で利用できる。自律型データベース「Oracle Autonomous Database」を無料で提供する「Always Free」版でも同バージョンを利用可能で、「Autonomous Database
Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表 AWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表。競合となるAWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明。Google Cloud Next '24」（2024年4月11日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Google Cloudは日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、AIの推論やサービングのワークロード向けに最適化されたブロック ストレージ サービス「Hyperdisk ML」を発表しました。 説明によると、Hyperdisk MLは一般的なストレージサービスと比較して、AIモデルの読み込み時間を最大12倍高速化し、最大で2500インスタンスが同じボリュームにアクセスでき、
ベクトルデータベース（Vector Database）／ベクトルストア（Vector Store）とは？
ベクトルデータベース（Vector Database）／ベクトルストア（Vector Store）とは？：AI・機械学習の用語辞典 ベクトルデータベースとは、テキストなどのデータを数値ベクトル（埋め込み）として保存するデータベースを指す。「ベクトルストア」とも呼ばれる。ベクトル検索により、意味的に類似する情報を探せるのが特徴で、チャットAIのRAG構築に役立つ。本稿ではベクトル検索の機能を持つ代表的な製品の概要もそれぞれ簡単に紹介する。 連載目次 用語解説 生成系AI／自然言語処理におけるベクトルデータベース（Vector Database、ベクターデータベース、ベクトルDB）とは、主に単語や文章（テキスト）、画像、音声などの複雑なデータを、AI／機械学習／言語モデルが処理しやすい数値ベクトル表現として保存するデータベースのことである。この数値ベクトル表現は「埋め込み表現（Embeddin
PostgreSQL を使用して生成 AI アプリケーションを構築するための AlloyDB AI を発表 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI は数え切れないほどの方法で私たちの想像力を捉えてきました。それは、人間のような反応をする chatbot だけでなく、まったく新しいユーザー エクスペリエンスを引き出してくれます。さらに、追加の専門的なスキルを必要とする従来の AI ワークロードとは異なり、これらの新しい生成 AI ワークロードは、デベロッパー コミュニティのより多くの開発者が利用できます。アプリケーション デベロッパーが生成 AI アプリケーションの構築に本格的に取り組む際、イノベーションの鍵はモデルそのものだけでなく、その使用方法やモデルの基盤にあるデータにもあります。 このたび、Google は、Google Cloud Next において、運用データを使用したパフォーマンスとスケーラ
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、同社が提供するPostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI対応機能を組み込んだ「AlloyDB AI」を発表しました。 AlloyDB AIは、データベース内に保存されているデータをAIと組み合わせて利用しやすくする機能を搭載しており、企業などが持つ商品データや顧客データなどをAIで活用するアプリケーション構築を容易にします。 一般に、企業がAIや機械学習を利用したアプリケーションを開発する場合、既存の大規模言語モデルなどをそのまま利用するのではなく、自社
ChatGPTを使ってDDLからER図をすばやく作成する - Taste of Tech Topics
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ！ 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL（Data Definition Language：SQLのデータ定義言語）から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
MIT、機械学習により自動でデータベースのパフォーマンスを高める！ | Techable(テッカブル)
膨大なデータ量を処理するデータベースのチューニングは、まだまだ人力に頼らざるを得ないのが現状だ。また、幅広いアプリケーションで機能するよう設計されているデータベース・システムでは、個別で見たときに必ずしもベストなパフォーマンスが出るとは限らない。 こうしたなか、MIT Computer Science and ArtificialIntel ligence Laboratory（CSAIL）の研究チームは、機械学習によってデータベースのパフォーマンスを高めるシステム開発を企てている。 PostgreSQLに統合される同システムは、SQL問い合わせ（クエリ）の最適化に機械学習を使った初のアプローチだ。 クエリのタイプに応じてデータ構造を再編成研究チームは、メモリへの負荷を最適化し、個々のアプリケーションに応じて一部データ構造を再編成するシステム開発を目指している。 手始めとして、クエリのタイ
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