テラデータ、「Teradata Enterprise Vector Store」を発表–信頼性の高いAIエージェントの導入支援

今回は「テラデータ、「Teradata Enterprise Vector Store」を発表–信頼性の高いAIエージェントの導入支援」についてご紹介します。

関連ワード (データマネジメント等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 Teradataは3月12日、大規模べクトルストア「Teradata Enterprise Vector Store」を発表した。データ統合基盤「Teradata Vantage」に組み込まれ、ベクトルストア機能と検索拡張生成(RAG)アプリケーションを必要とするユースケースを実現するために設計されている。現在はプライベートプレビューの段階で、一般提供は2025年7月を予定。

 Teradata Enterprise Vector Storeは、テキスト、動画、画像、PDFなどのマルチモーダル形式の非構造化データを管理することで、構造化データと非構造化データを統合し、包括的な分析を可能にする。エンベディング生成、インデックス作成からメタデータ管理、インテリジェント検索まで、ベクトルデータ管理のライフサイクル全体に対応する。

 クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなど多様な導入方法を提供し、「LangChain」やRAGなどのフレームワークにも対応する。また、時間の経過に伴うデータの変化を追跡する時間ベクトル埋め込み機能を備えており、信頼性と説明可能性を高め、リアルタイムでの意思決定を支援する。

 将来的には、「NVIDIA NeMo Retriever」の生成AIマイクロサービスとの統合も予定。これにより、カスタム大規模言語モデル(LLM)を企業データに接続し、AIアプリケーションが高精度で応答できるようになるとしている。

 Teradata 最高技術責任者(CTO)のLouis Laundry氏は声明で次のように述べる。「ベクトルストアは、生成AIモデルとAIエージェントを結びつける基盤である。データ管理の実践には不可欠だが、処理速度が遅かったり、サイロ化していたりする場合にはその活用は限定的だ。Teradataの技術が可能にした高い並列処理の実行性とリニアなスケーリング、そしてデータを調和させRAGをサポートする能力により、Teradata Enterprise Vector Storeは、AIエージェントの活用を目指す企業向けに、大規模かつ実効性と信頼性の高い基盤となる」

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