12分でわかるベクトル検索チュートリアル
目次
🛠️ イントロダクション
🔍 Kendraとは何ですか?
📚 セットアップ
🔑 Astra DBのキースペースとアプリケーショントークンの取得
📦 セキュアバンドルのアップロード
🖥️ Cassandraクラスターのセットアップ
📝 LLMプロバイダーの設定
📄 テキストファイルのダウンロードとアップロード
🔎 ベクトル検索の手順
📊 インデックスの作成とデータの準備
🤖 ベクトル検索システムのテストと運用
イントロダクション
AIソリューションの拡張性のある生成モデルの構築は常に挑戦です。特に、拡張可能な解決策を構築するために適切なベクトルデータベースを選択することは重要です。Kendraのようなソリューションが重要です。Kendraは長い間データベースの世界において、Aster DBを通じてスケーラブルなベクトルデータベースとしての強固な基盤を持っています。
Kendraとは何ですか?
Kendraは、長年にわたってデータベース分野で確立された強力なベクトルデータベースです。Aster DBを介して、スケーラブルな解決策を構築するために使用されます。
Kendraの利点
- スケーラブルなベクトルデータベースの確立
- 長年のデータベース分野での経験に基づく信頼性
Kendraの欠点
セットアップ
Kendraを使用したスケーラブルなQ&Aシステムを構築するために、以下の手順を実行します。
Astra DBのキースペースとアプリケーショントークンの取得
Astra DBのキースペースとアプリケーショントークンを取得する必要があります。データスタックスに移動し、データベースを作成します。
- データスタックスに移動し、「データベース」をクリックします。
- 「Vector database」を選択し、ユニークな名前とキースペース名を指定します。
- クラウドプロバイダーを選択し、「データベースを作成」をクリックします。
キースペースとアプリケーショントークンが取得されたら、それらを適切な場所に貼り付けます。
セキュアバンドルのアップロード
Astra DBからセキュアバンドルをダウンロードし、Google Colabノートブックにアップロードします。
- セキュアバンドルをダウンロードします。
- Google Colabノートブックにアップロードします。
アップロードが完了したら、次の手順に進みます。