近似最近傍探索(ANN)インデックスによるベクトル検索高速化: 早期アクセスプログラムで入手可能

InterSystems IRIS の新バージョンに、 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) インデックス・アルゴリズムに基づく新しい近似最近傍探索 (ANN) インデックスが搭載されました。こちらは、ベクトル検索 早期アクセスプログラム で入手いただけます。これにより、大規模なベクトルデータセットに対して非常に効率の良い近似最近傍探索が可能となり、クエリパフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上しました。

HNSW アルゴリズムは、グラフベース構造を利用して高次元データのベクトル検索を最適化するよう設計されており、大規模なベクトル集合における近似近傍探索を高速化します。HNSW によって、レコメンデーションシステム、自然言語処理、その他の機会学習アプリケーションなどすべてにおいて検索時間が大幅に短縮します。

HNSWの主な利点:

    •    データセットサイズ増加後も、より高速な検索が可能
    •    高精度をたもちながら、メモリ使用量を削減
    •    既存の IRIS ベクトル検索とのシームレスな統合

最新バージョンのトライアル

最新バージョンは、ベクトル検索 早期アクセスプログラム に参加いただくことで入手いただけます。ご興味のある方は、プログラムページから登録し、新バージョンをダウンロードしてお試しください。ベクトル検索機能を向上するためには、みなさまからのフィードバックがとても大切です！

ぜひアプリケーションのパフォーマンス向上を追い求め、コミュニティのみなさんと情報をシェアしてください。お試しの中でご質問やフィードバックがありましたら、@Thomas Dyar までご連絡ください。