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Transwarp Hippo

AI アプリベクトルデータベースと検索#23エンタープライズ · コンテナベース

Transwarp Hippoは、大量のベクトルデータを保存、インデックス作成、検索するためのエンタープライズ向けクラウドネイティブ分散ベクトルデータベースです。高可用性クラスタリング、SQLライクなクエリ、Python、REST、Java APIをサポートし、セマンティックテキスト検索、画像および音声の類似検索、LLMアプリケーションのための長期記憶などのユースケースに対応しています。Transwarpによってエンタープライズ展開のために構築されました。

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Transwarp Hippo のスクリーンショット
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Transwarp Hippoは、大規模なベクトルデータのコレクションを保存、取得、管理するために構築されたエンタープライズレベルのクラウドネイティブ分散ベクトルデータベースです。ベクトル類似検索や高密度ベクトルクラスタリングといった問題に対応することを目的としており、Transwarpによって構築されました。Transwarpは、エンタープライズAIのためのデータインフラを提供するベンダーであり、10以上の業界で1,800以上の顧客にサービスを提供していると自ら述べています。

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アーキテクチャ的には、Hippoはコンテナ化されたクラウドネイティブシステムであり、マルチテナンシーと弾力的スケーリングを備えているため、ワークロードに応じて成長することができます。分散展開のために、Raftアルゴリズムを使用してクラスタ全体でデータの強い整合性を維持し、スケールにおける耐障害性とデータ修復を実現しています。セキュリティは、SASLベースのユーザー認証とSSL/TLSで暗号化されたデータ送信を通じて処理されます。取得側では、HippoはGPUアクセラレーションと複数のベクトルインデックスタイプを備えたマルチプロセスアーキテクチャをサポートし、データのパーティショニングとシャーディング、インクリメンタルデータ取り込み、混合クエリのためのベクトルスカラフィールドフィルタリングを行い、大規模データセットに対する高いリアルタイム検索需要に応えます。また、ベクトルデータをリレーショナル、グラフ、時系列データと共に一つの統一インターフェースで保存およびクエリするマルチモデル共同分析もサポートし、SQLライクなクエリ構文とPython、RESTful、Java APIを公開しています。

実際には、TranswarpはHippoをいくつかの具体的なシナリオに位置付けています。テキスト取得のために、そのベクトルエンジンは正確なキーワードマッチングではなく、セマンティックで意味に基づくクエリをサポートします。音声、画像、動画の取得においては、データを高次元のベクトル特徴に変換して類似検索を行い、顔認識、音声認識、動画フィンガープリンティングといったシナリオをカバーします。大規模言語モデルアプリケーションに対しては、HippoはLLM生成コンテンツの中間ストレージとして機能し、モデルに長期記憶の形を提供しつつ、機密データを外部に送信せずに企業内に保持するのに役立ちます。

製品ページには公開価格は掲載されておらず、「今すぐ試す」リクエストを通じてアクセスするか、Transwarpの営業チームに直接連絡する必要があります。これは、自己サービスツールではなくエンタープライズインフラ製品としての位置付けに合致しています。

Transwarp Hippoは、専用のベクトルストアを必要とするエンタープライズデータおよび機械学習チームに最適であり、Transwarp Data Hub (TDH)やArgoDBなどの他のTranswarpデータ製品と併用される可能性があります。これらはTranswarpのラインアップにおける別の関連製品であり、Hippo自体の一部ではありません。

  • カテゴリーベクトルデータベースと検索
  • 料金モデルエンタープライズ
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームコンテナベース

  • 弾力的スケーリングとマルチテナンシーを備えたクラウドネイティブなコンテナ化展開

  • データ整合性のためのRaftアルゴリズムを使用した分散クラスタアーキテクチャ

  • データのパーティショニングとシャーディングを伴う複数のベクトル検索インデックスタイプ

  • 混合クエリのためのインクリメンタルデータ取り込みとベクトルスカラフィールドフィルタリング

  • 高ボリュームの類似検索のために構築されたGPUアクセラレーションによるマルチプロセス取得

  • SASL認証とSSL/TLSで暗号化された送信によるエンタープライズセキュリティ

  • ベクトル、リレーショナル、グラフ、時系列データを横断した統一ストレージと分析

  • SQLライクなクエリ構文とPython、RESTful、Java API

  • LLM生成コンテンツのための中間メモリ層

  1. トライアルをリクエスト: Hippo製品ページの「今すぐ試す」オプションを使用してテストを開始します。

  2. 営業に連絡: エンタープライズ展開と価格の詳細について「お問い合わせ」から連絡します。

  3. クラスタを展開: あなたの環境にHippoのコンテナ化された分散展開を設定します。

  4. データを取り込む: ベクトルデータをインクリメンタルにロードし、必要に応じてパーティショニングとシャーディングを適用します。

  5. インデックスを構築: 取得シナリオに応じてHippoのベクトルインデックスタイプから選択します。

  6. クエリと取得: SQLライクな構文またはPython、REST、Java APIを使用して類似検索を実行します。

  • セマンティックテキスト検索
  • 画像および音声の取得
  • LLMの長期記憶
  • エンタープライズベクトルクラスタリング

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