12分でわかるベクトル検索チュートリアル

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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

  • 学習曲線が急であること

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。

  1. 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。
  2. 「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。
  3. 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。

  1. セキュアバンドルをダウンロードします。
  2. 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。

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