Posted inAI
MilvusとPythonによる大規模セマンティック検索の構築：数百万件のベクトルに対応するデータパーティショニングとクエリ最適化
数百万件規模のベクトルに対応するセマンティック検索のスケーリングには、構造化されたパーティショニングと適切なインデックス調整が不可欠です。本ガイドでは、PythonによるMilvusのデプロイ、Partition Keysの実装、低レイテンシクエリを実現するHNSWグラフの設定方法を解説します。
Posted inデータベース
DockerでのQdrantデプロイ：RAGとセマンティック検索における本番運用6ヶ月の振り返り
2,000万件以上の埋め込みベクトルを対象に、Docker上でQdrantを運用した実践的な本番レビュー。Docker Composeテンプレート、スカラー量子化のベンチマーク、gRPCチューニング、Prometheus監視設定などを解説します。
Posted inデータベース
PostgreSQL pgvectorチュートリアル：Embeddingの保存と高速セマンティック検索の構築
セマンティック検索をPostgreSQLに統合することで、データ同期の遅延とインフラの二重管理を解消。pgvectorによるEmbeddingの保存、10ms未満の応答速度を実現するHNSWインデックスの設定、本番環境対応のハイブリッド検索の実装方法を学びます。
Posted inAI
「探す」のをやめて「見つける」体験を：KhojとDockerでプライベートAI検索をセルフホストする
キーワード検索はもう時代遅れです。KhojとDockerを使って、メモやドキュメントの意味を理解するプライベートなセマンティック検索エンジンを構築する方法を学びましょう。
Posted inAI
Vector Database の解説：AIエンジニアのためのPinecone、Weaviate、ChromaDB
Pinecone、Weaviate、ChromaDBのようなVector Databaseは、今日のAIアプリケーションやセマンティック検索に不可欠です。このチュートリアルでは、それらが解決する核となる問題、各機能の比較、そしてプロジェクトのツール選択を導く実用的なコード例を解説します。