話題の組み込み型のベクトルデータベース LanceDB を Amazon S3 と Amazon Bedrock で試してみた | DevelopersIO
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マルチモーダル AI 向けのデータフォーマット Lance と、その上に構築されたデータベース LanceDB についてまとめます。AI/ML や検索に関わる要件を Parquet や Avro、それらの上に成り立つ Iceberg で扱うことに限界を感じていたところ、Lance がそうした要件にフィットすることに気づき、調べた内容を整理しました。Lance は Iceberg を置き換えるものとは限らず、カタログの共有や将来的なファイルレベルの統合など、組み合わせて使う道も開かれています。 はじめに 概要 Lance とは LanceDB とは SDK と対応エンジン 特徴 アーキテクチャ ファイルフォーマット エンコーディングとバージョン体系 圧縮とランダムアクセスの両立: structural encoding semi-structural transformations 参考論文
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LanceDB入門
第67回 MLOps/LLMOps/AgentOps 勉強会 (https://mlops.connpass.com/event/401457/) の発表資料です。
GitHub - ggozad/haiku.rag: Opinionated agentic RAG powered by LanceDB, Pydantic AI, and Docling
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GitHub - lancedb/lancedb: Developer-friendly OSS embedded retrieval library for multimodal AI. Search More; Manage Less.
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OpenDAL があれば、Lance / LanceDB のデータアクセスコードを一度書けば、どのストレージでもそのまま動作する。エッジデバイスのローカル SSD に保存した Lance テーブルを、設定変更だけでクラウドの S3 に同期する、といった運用がコード変更なしに実現できるのである。 これは前述の「エッジとクラウドを統合的に扱えるレイクハウス」というビジョンを、ストレージレイヤーで実現する鍵となる技術である。Lance がデータフォーマットの統一を担い、OpenDAL がストレージアクセスの統一を担う——この二つが組み合わさることで、エッジからクラウドまでシームレスなデータパイプラインが構築できる。 Hugging Face × Lance 統合がもたらすインパクト ここまで紹介した技術要素を踏まえて、今回の Hugging Face × Lance 統合が何を変えるのかを整理す
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Lance / LanceDBとは何か - Bering Note – formerly 流沙河鎮
LanceDB | Vector Database for RAG, Agents & Hybrid Search
Hugging Face + LanceDB で加速する、製造業のためのマルチモーダルベクトル DB 入門
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