# ベクトル検索

Pathwayは、リアルタイムデータ処理とAIアプリケーションを提供するプラットフォームです。300以上のデータソースからのデータ入力設定が容易で、自動同期もサポートします。リアルタイム特徴量サービス、リアルタイムベクトル検索、異常検知アプリケーションの構築が可能で、接続されたドキュメントやデータテーブルから正確なAIインサイトを取得できます。高性能と、複雑なデータ処理を専用のベクトルデータベースなしで実現できる点が特長であり、リアルタイムデータ処理と分析が必要な企業や開発者に最適です。

Pensieveは、プライバシー保護を重視した受動的記録プロジェクトです。画面内容を自動的に記録し、インテリジェントな索引を作成し、Webインターフェースを通じて履歴を簡単に検索できます。RewindやWindows Recallから着想を得ていますが、Pensieveはユーザーが自身のデータを完全に管理でき、信頼できないデータセンターへのデータ転送を回避できる点が異なります。主な利点としては、簡単なインストール、完全なデータ制御、全文検索とベクトル検索のサポート、Ollamaとの統合、あらゆるOpenAI APIモデルとの互換性、MacとWindowsのサポート（Linuxサポートは開発中）、プラグインによる機能拡張などが挙げられます。

kelindar/searchは、llama.cppをベースとした、埋め込み型ベクトル検索と意味的埋め込み機能を提供するGo言語ライブラリです。小規模から中規模のプロジェクトに最適で、強力な意味検索機能をシンプルかつ効率的に実現できます。GGUF形式のBERTモデルに対応し、複雑な埋め込み技術を活用しながら、従来の検索システムの複雑さを回避できます。GPUアクセラレーション機能も備え、対応ハードウェア上での高速計算が可能です。データセットが10万件未満であれば、本ライブラリをGoアプリケーションに容易に統合して、意味検索機能を実装できます。

概念株検索ツールは、自然言語処理とベクトル検索技術に基づいたオンラインツールです。ユーザーが入力した任意の記述に対して意味的なマッチングを行い、関連する中国A株上場企業の株式を迅速に検索できます。本製品の主な利点は、意象、概念、キーワードなど様々な形式の入力を処理できる革新的な検索方法であり、ユーザーに全く新しい株式検索体験を提供します。製品背景として、投資判断時にユーザーが迅速に関連情報を入手できることを目的としていますが、検索結果は参考程度であり、投資勧誘を目的としたものではありませんのでご注意ください。

DiscovAI-searchは、AIツールとカスタムデータ用に設計されたAI技術に基づく検索エンジンです。ベクトル検索技術を活用し、ユーザーのクエリをベクトルに変換することで、正確な類似性マッチングを実現します。Redisキャッシュ技術により、重複クエリへの応答速度を大幅に向上させています。さらに、様々なカテゴリと業界のAI製品を網羅した包括的なAI製品データベースを備えています。大規模言語モデル（LLM）を利用して、検索結果に基づいた詳細でコンテキストを意識した回答を提供します。ユーザーフレンドリーなインターフェースで、使いやすく、ユーザーが効率的にAI製品を発見するのに役立ちます。

Korvusは、Postgresを基盤とした検索SDKで、RAG（Retrieval Augmented Generation）の全プロセスを単一のデータベースクエリに統合します。高性能でカスタマイズ可能な検索機能を提供しながら、インフラストラクチャの考慮事項を最小限に抑えます。KorvusはPostgresMLのpgml拡張機能とpgvector拡張機能を利用して、RAGプロセスをPostgres内部に圧縮します。Python、JavaScript、Rust、Cなど、複数言語のSDKをサポートしており、開発者は既存のテクノロジー?スタックにシームレスに統合できます。

Milvusは、大規模な高次元ベクトルの類似性検索を専門とする、開発者を対象としたオープンソースのベクトルデータベースです。pipによるインストールに対応しており、一般的なAI開発ツールと併用でき、数十億ものベクトルへの拡張も可能です。Milvusは、その効率的なベクトル類似性検索機能により、開発者が強力で拡張性の高い画像検索システムを構築するのを支援します。個人写真の管理から商業用画像検索アプリケーションの開発まで、Milvusは強力な基盤を提供し、開発者が画像集合から潜在的な価値を引き出すことを支援します。

Aha ベクトル検索は、高性能で低コストなエンドツーエンドのベクトル検索サービスです。エンドツーエンドのベクトル検索を迅速に構築する方法を提供し、ユーザーはより低コストで効率的な検索体験を実現できます。

SemaDBはFirebaseベースのベクトル検索ツールで、迅速なベクトル検索を支援します。高い効率性と正確性を備えた検索機能を有し、幅広い分野で活用できます。SemaDBの価格は使用状況に基づいて決定されます。詳細は公式ウェブサイトをご覧ください。

A2O Corpusは、大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIチャットボットソリューションです。お客様のコンテンツ（ファイル、ウェブサイトなど）とチャットボットを統合し、対話形式でユーザーの問い合わせに簡単に回答できます。また、強力なベクトル検索機能により、企業情報の中から重要な情報を迅速に探し出し、回答を生成します。

AlloyDB AIは、Google Cloudが提供するデータベースサービスで、開発者がPostgreSQLデータベース上で生成AIアプリケーションを構築できるよう支援します。使い慣れたPostgreSQLインターフェースを提供し、ベクトル、モデル管理をサポート。Google Vertex AIと深く統合することで、様々な生成AIモデルに容易にアクセスできます。AlloyDB AIは、エンタープライズレベルの拡張性、可用性、セキュリティを備え、超高性能なベクトル演算を実現します。PostgreSQLを用いた生成AIアプリケーション構築に最適な選択肢です。

Qdrantは、Rust言語で記述されたオープンソースのベクトル検索データベースおよびベクトル検索エンジンです。高速で拡張可能なベクトル類似性検索サービスを提供し、使いやすいAPIを備えています。あらゆるものと統合でき、次世代AIアプリケーションにおける高度で高性能なベクトル類似性検索技術の基盤となります。クラウドネイティブなベクトルデータベースであり、水平方向にスケールアウトでき、リソースを効率的に利用し、完全にRust言語で開発されています。Qdrantは、レコメンドシステム、意味検索、類似製品発見、不正検知システム、人材マッチングなどのビジネスシナリオに対応できます。

Embedditorは、MS Wordのようなオープンソースの埋め込みエディターです。ベクトル検索を最大限に活用できます。ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、埋め込みメタデータと埋め込みタグを改善します。TF-IDF、正規化など、高度なNLPクレンジング技術をシームレスに適用し、埋め込みタグを標準化および拡張することで、LLM関連アプリケーションの効率と精度を高めます。ベクトルデータベースから取得したコンテンツの関連性を最適化し、コンテンツをインテリジェントに分割またはマージし、その構造に基づいて空白または非表示のタグを追加することで、ブロックのセマンティックな一貫性を高めます。データの完全な制御が可能で、個人用コンピューター、専用エンタープライズクラウド、またはオンプレミス環境にEmbedditorを容易に展開し、データのセキュリティを強化できます。Embedditorの高度なクレンジング技術を適用することで、ストップワード、句読点、関連性の低い一般的な単語など、埋め込み内の無関係なタグを除去し、最大40％の埋め込みとベクトルストレージコストを削減しながら、より優れた検索結果を得ることができます。

Embedditorは、ベクトル検索を最大限に活用するためのオープンソースの埋め込みツールです。ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、埋め込みメタデータと埋め込みトークンを改善します。TF-IDF、標準化など、高度なNLPクレンジング技術をシームレスに適用し、埋め込みトークンを強化することで、LLM関連アプリケーションにおける効率性と精度を向上させます。また、コンテンツをスマートに分割またはマージし、その構造に応じて空白または隠しトークンを追加することで、セグメントのセマンティックな整合性を高め、ベクトルデータベースからの取得内容の関連性を最適化します。さらに、データに対する完全な制御が可能で、EmbedditorをPC、専用エンタープライズクラウド、またはオンプレミス環境に簡単にデプロイできます。Embedditorの高度なクレンジング技術を適用することで、ストップワード、句読点、関連性の低い高頻度語などの関連性の低いトークンを埋め込みからフィルタリングし、埋め込みとベクトルストレージのコストを最大40％削減しながら、より優れた検索結果を得ることができます。