⽣成 AI の発展に伴い、画像やテキストから互いに似たものを検索するセマンティック検索のニーズが⾼まっています。それに関連して「エンベディング」や「ベクトル検索」への関⼼が⾼まっており、データベースでもこれらを扱う⽅法が求められています。本セッションでは、ベクトル検索とは何かについて紹介した後、AlloyDB AI など Google Cloud のマネージド データベースに格納された情報とベクトル検索を組み合わせる方法について紹介します。
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主なコンテンツ
✔︎ データベースにベクトル検索を組み合わせる具体的なイメージ
✔︎ Google Cloud のデータベースでベクトル検索を⾏う⽅法
✔︎ ベクトル検索と構造化データによるフィルタリングを組み合わせる
✔︎ 既存のシステムにベクトル検索を組み合わせる発想を