VectorデータベーススタートアップのWeaviate、新しい「AIワークベンチ」と柔軟なストレージ階層を発表

AIに特化したベクターデータベースのスタートアップであるWeaviate B.V.は、新たに「AIワークベンチ」を発表し、AI開発の領域に進出しました。このワークベンチは、様々なクラウドベースのアプリケーションや開発者向けのツール、そして柔軟な階層型ストレージ提供を含んでいます。同社によると、Weaviateのオープンソースデータベースを利用している開発者コミュニティからのインスピレーションを得て、このツール群を開発しました。新しいツールは、AIネイティブのアプリケーション開発を加速することを目的としており、既製のアプリは一般的なAIユースケースのホワイトラベルバージョンのようなものです。

Weaviateは、2023年4月に5000万ドルの資金調達を行った際に話題になりました。Weaviateが開発したオープンソースベクターデータベースはAI開発向けに設計されており、特にChatGPTのような生成AIモデルの動力源となる非構造データの需要に対応しています。このデータベースは、ドキュメントから購入記録、画像や音声ファイルまで、すべてをベクターという数学的構造として保存します。データをベクターとして保存することで、AIモデルが理解しやすく処理しやすくなります。

Weaviateは、保存するレコードを類似性に基づいてグループ化します。例えば、プロセッサとメモリチップに関する学術論文を含む2つのセットを受け取った場合、それらをトピックごとに2つの別々のコレクションに整理します。同社のデータベースは、幾何学の分野に基づくアプローチを使用して、類似するレコードをグループ化します。各ファイルは空間内の点として表され、類似するファイルは互いに近くに配置され、非類似のデータポイントは遠くに配置されます。この能力は、多くのAIアプリケーションにとって不可欠です。例えば、AIベースのサイバーセキュリティツールは、新しいファイルが悪意のあるものであるかどうかを既知のマルウェアタイプと比較することでチェックできます。検索およびデータ分類タスクにも役立ちます。

Weaviateの新しいAIワークベンチは、Weaviate Cloud Console内で利用可能であり、GraphQLインターフェースを使用してクラウド内のデータをクエリするQueryツールや、コードを書かずにコレクションを作成および管理するCollectionsツールが含まれています。また、開発者がグラフィカルユーザーインターフェースを通じてオブジェクトデータを検索および検証できる新しいExplorerツールもあります。

最初のアプリケーションはWeaviate Recommenderアプリで、開発者がカスタマイズされたレコメンデーションシステムを迅速に構築およびスケールするために使用できます。同社によると、このアプリはアイテム間、アイテムとユーザー間、およびユーザー間のレコメンデーションシナリオに対応する設定可能なエンドポイントを提供し、画像、テキスト、音声、その他のマルチモーダルデータタイプをサポートします。

ワークベンチと並行して、Weaviateは「ラボ」部門を新設しました。この部門は「大胆なアイデア」をテストし、それらを旗艦ベクターデータベースと共に提供する新製品に変えることをミッションとしています。現在、Weaviate Labsチームは、AIエージェントのインテリジェンスを高める「生成フィードバックループ」を迅速に展開するための新しいアプリケーションを開発中です。

Weaviateの新しい階層型ストレージオファリングは、AIアプリケーション開発者にとってさらに興味深いかもしれません。このサービスを使用すると、アプリケーションは速度、コスト、性能に基づいてデータベースを最適化できます。開発者は、リアルタイムの高性能な読み書きアクセスのための「ホット」ストレージ、よりバランスの取れたアクセスのための「ウォーム」ストレージ、および長期保存のための最もコスト効率の良い「コールド」ストレージから選択できます。これは多くの開発者にとって重要な柔軟性です。例えば、収益に直結する低レイテンシーAIアプリ（eコマース検索およびレコメンデーションエンジン）は最良のパフォーマンスを確保するためにホットストレージを利用し、高いレイテンシーを許容するチャットボットなどのアプリケーションは効率的にスケールするためにコールドストレージを利用できます。

Weaviateの共同創業者兼CEOであるBob van Luijtは、「AIネイティブスタックは、組織がAIアプリケーションを迅速に構築し、低コストで展開するために進化する必要があります。我々のコミュニティの声を聞くと、次のステップを踏むためには、柔軟なストレージ階層、データと対話するためのモジュラーGUIツール、および新しいコンセプトのパイプラインが必要であることが明確です」と述べています。