Zinn® Vector Start
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- NVMeストレージ
- 10 GB
ベクトルデータベース
Zinn Digital®が管理・バックアップを行うpgvectorで、埋め込みの保存と意味による検索を行います。新しいデータストアを学ぶ必要も、クラスターのサイズを検討する必要もありません。インデックスを作成し、ベクトルを書き込み、すでにお持ちのAPIキーでクエリを実行するだけです。
ベクトルデータベースは通常、メインのシステムとは別に追加で運用する2番目のシステムであり、別のクラスター、別のバックアップ対策、夜中に突然呼び出される原因が一つ増えることを意味します。これがPostgreSQL上のpgvectorです。ここで扱う他のすべての機能と同様に、同じエンジン、同じ堅牢性、同じ毎晩のベースバックアップ、および継続的な先行書き込みログ(WAL)アーカイブを利用できます。インデックスはHNSWインデックスを持つ通常のテーブルであるため、近似近傍探索において高速であり、その他のあらゆる点においては手堅く信頼性が高く、これは午前3時にトラブルシューティングを行う際に最も望ましい特性です。
ほとんどのマネージドベクターサービスでは、限られた次元数のリストから選択する必要があります。あなたのベクターはキリの良い数字である必要はありません。1から3072までの任意の数値を正確に指定して保持できます。なぜなら、より狭いベクターは次の物理的な幅までゼロでパディングされるためです。これにより、コサイン類似度、ユークリッド距離、内積距離は一切変化しません。1408次元のモデルは、元からそのサイズで設計されたモデルとまったく同じようにランク付けされ、読み出し時にはパディングではなく、保存した1408個の値がそのまま返されます。
当社が提供するすべてのサーバーは、すべての製品において、再生可能エネルギーによる電力で稼働しています。後から相殺するのではなく、最初からそう調達されているのです。
いずれのモデルでも問題ありません。お客様のモデルが生成した数値を当社にお送りいただくため、OpenAI、Cohere、Voyage、お客様のローカルマシン上のSentence-Transformersモデルなど、どのようなものでも当社にとっては違いがありません。インデックスを作成する際に幅を指定していただきます。384、768、1024、1536、3072はすべて一般的であり、その中間の数値も同様に使用できます。
いいえ。後になってから気づかれるよりも、あらかじめはっきりとお伝えしておきます。どちらも、ベクターが物理的にどこに保存されるか、どのようにランク付けされるかを決定するものであるため、一方を変更すると、インデックス内の既存のデータすべてが暗黙的に無効になってしまいます。別の埋め込みモデルに切り替える場合は、2つ目のインデックスを作成してそこに書き込んでください。これは、どのベクターデータベースでも求められることであり、理由も同じです。
はい、知っておく価値があります。2,000次元を超えると、PostgreSQLのHNSWインデックスがそれより広いフル精度の列を受け付けないため、値は半精度で保存されます。3072次元モデルの場合、これはpgvector自体が推奨しているアプローチであり、ランキングへの影響はごくわずかですが、これは実際のトレードオフであり、推測するのではなく私たちから直接聞いていただくべき事柄です。
本日は該当しません。検索のみが可能な権限に制限されたZinn® APIキーを使用して、HTTPS経由でインデックスにアクセスします。このキーを使用しても、アカウント内の他の操作を実行することはできません。これにより、クエリ数を正確に計測し、あるテナントの行データを別のテナントから完全に隔離することが可能になります。直接接続が必要な場合は、ご要望をお知らせください。推測して構築するよりも、お客様からのリクエストに基づいて構築したいと考えております。
2メートルについて:1暦月あたりのデータ保存量と検索の実行回数。どちらもダッシュボード上でリアルタイムに確認できます。ストレージ容量は物理的なテーブルサイズではなく、行オーバーヘッド、保存された幅、独自のIDとメタデータの長さを合算した明確な数式に基づいて算出されるため、私たちの説明をうのみにする必要なく、請求対象となっている数値をご自身で正確に再現していただけます。