業界初のSearch AI Lakeの詳細

ストレージとコンピューティングを完全に分離することで、無制限の拡張性と信頼性、さらには、高スループット、頻繁な更新、大量のデータに対するインタラクティブなクエリが現実のものとなります。

データがオブジェクトストアに安全に永続化されている場合でも、優れたクエリパフォーマンスを発揮します。セグメントレベルのクエリ並列化と効率の高いキャッシングにより、レイテンシが低減します。

インデックスと検索を低レベルで分離することで、個別に自動でスケールして、さまざまなワークロードのニーズを満たすことができます。

クラウドネイティブなオブジェクトストレージは、どのような規模でも、インデックスのコストとデータの複製を減らしつつ、高いデータ持続性をもたらします。

RAGを利用して、自社の専有データで生成AIアプリケーションをカスタマイズできます。AI関連性機能と検索機能の調整や、オープン推論API、セマンティック検索、変換器モデルを使用したリランキングも可能です。

価値提供までの時間短縮。パフォーマンスとスケールが向上し柔軟性も獲得。これらすべてが、強力なクエリ言語、全文検索、時系列分析によってパターンを割り出すことで実現されます。

過去のデータも含め、すべてのデータに直接基づいてMLモデルを構築、デプロイ、最適化できます。教師なしモデルで、予測精度の向上やほぼリアルタイムの異常検知を実現することも可能です。

1つのインターフェースから、データの生成元のリージョンやデータセンターにあるデータに対してクエリを実行できます。一元化や同期は不要です。数秒で、複数のクラスターを検索し、データインジェストから分析に移ることができます。