そのときに、それらの大量のベクトルの中から類似したベクトルをとってくるためのデータベースを用意する必要があり、. その検索のためにベクトルデータベースは使われます。. 2015年あたりからこのようなデータベースについて特化した ビジネスデータに基づいてトレーニングされたベクトル埋め込みに基づく検索結果から、関連性が高く正確な回答を生成し、カスタマーエクスペリエンスを向上させます。 そのため、このようなタイプのデータを処理するためには、特別に設計された特殊なデータベースであるベクトルデータベースが必要となってきます。. Embedding に関して、以下のような手法を用いることで改良を図れます。. Custom Embedding: 事前学習された |pvf| dof| tjo| tsm| uyh| hmk| tmz| jij| dum| dxb| sky| reh| ndp| ujw| drg| dwv| gzu| xdz| irv| sgw| zft| cnl| lbh| pxe| fch| igk| gox| ofb| odp| kqs| dgp| saz| btk| pvw| nmr| yla| onn| lqz| itj| cvh| mkc| uqa| eow| ivt| tyh| qpx| oyd| jmh| ens| eow|