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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

Vector Database解決策with NetApp

共同作成者

Karthikeyan NagalingamとRodrigo Nascimento、NetApp

このドキュメントでは、ネットアップのストレージソリューションを使用して、Milvusなどのベクターデータベースや、オープンソースのPostgreSQL拡張pgvectoの導入と管理について詳しく説明します。NetApp ONTAPとStorageGRIDオブジェクトストレージを使用するためのインフラガイドラインについて詳しく説明し、AWS FSx ONTAPでのMilvusデータベースの適用を検証します。このドキュメントでは、ネットアップのファイルオブジェクトの二重性と、ベクター埋め込みをサポートするベクターデータベースやアプリケーションに対するその有用性について説明しています。また、ベクトルデータベースのバックアップとリストア機能を提供し、データの整合性と可用性を確保する、ネットアップのエンタープライズ管理製品であるSnapCenterの機能を強調しています。このドキュメントでは、ネットアップのハイブリッドクラウド解決策についてさらに詳しく解説し、オンプレミス環境とクラウド環境にわたるデータレプリケーションと保護におけるネットアップの役割について解説します。また、NetApp ONTAP上のベクトルデータベースのパフォーマンス検証に関するインサイトも含まれています。最後に、生成型AIに関する2つの実用的なユースケース、LLMを使用したRAGと、ネットアップ社内のChatAIについて説明します。本ドキュメントは、ベクターデータベースの管理にネットアップのストレージソリューションを活用するための包括的なガイドです。

リファレンスアーキテクチャでは、次の点に重点を置いています。