はじめに

この連載の最初の記事では、リレーショナルデータベースのEAV(Entity–Attribute–Value)モデルを見て、それがどのように使用されて、何に役立つのかを確認しましょう。 その上で、EAVモデルの概念とグローバル変数と比較します。

原則として検索する必要のある、フィールド数、または階層的にネストされたフィールドの数が不明なオブジェクトがある場合があります。

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より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV(Entity-Attribute-Value)モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

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大規模言語モデル(OpenAI の GPT-4 など)の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索(検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください)、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

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