近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか?

  • 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
  • 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト(Word2Vec、BERT などの埋め込み経由)や画像(ディープラーニングモデル経由)などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
  • クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

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Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標(KPI)やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。

データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。

  • データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLゲートウェイの接続設定は管理ポータルで作成できますが、プログラムでも作成が可能です。

管理ポータル:
[システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続]

こちらのトピックでは、ODBC/JDBCそれぞれの設定をプログラムで行う方法をご紹介します。

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