Introduction
Momentoはこのblogで度々紹介している、
クラウドネイティブな各種サーバレスサービスを提供しています。
ここでも紹介されていますが、この度、Momentoが提供するサービスに
Vector Databaseが追加されました。
Vector Databaseはデータをベクトル形式で保存・管理するためのデータベースです。
Momento Vector Indexを使うと、
Vector Databaseのデータを効率よくシンプルに使うことが可能です。
Vector Database?
Vector Databaseは、ベクトル（数値データのリスト）として表現された対象のデータを
格納するためのデータベースです。
ベクトルは、テキスト文書や画像、音声、動画などのデータを表現する形式です。
Vector Databaseではデータの属性や特徴を効率よく管理し、
機械学習、データの類似性検索やレコメンデーション機能などのアプリにおいて
バックエンドで利用されます。
Vector Index（ベクトルインデックス）
ベクトルインデックスは、ベクトルデータベース内のベクトルを効率的に検索するための
データ構造やアルゴリズムを指します。
データベース内のベクトルデータを効率よく検索するために使用されます。
ベクトルインデックスは主に、類似ベクトルの検索、近傍探索、
クエリの高速化などに使われることが多いようです。
Momento Vector Index(MVI)?
Momento Vector Index(MVI)は、Momento社が提供する
サーバレスなVector Databaseサービスです。
Momentoの提供する他のサービス（DataCacheやTopics）と同じく、
設定不要のフルマネージド、自動スケールで従量課金となっており、
性能＆コストにおいて非常にパフォーマンスがよいです。
Momentoの公式blogにはMVIのアーキテクチャおよび
Python用Momento SDKを使ったチュートリアルも紹介されています。
↑では映画のcsvをMVIに登録して検索する例が紹介されています。
また、ここにはひととおりの機能を試す例があります。
Summary
Momento Vector Indexはここからwaiting listに登録できます。
MVIは近日中に公開予定となっておりますので、
もう少しだけお待ち下さい。
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