【要約】【ADB】Icebergで管理しているデータを動かさずにベクトル検索する [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者は、生成AI（RAG）の構築において、データの二重管理という課題に直面した。一般的な構成では、以下の問題が発生する。
- ・データレイクとベクトルDBの同期管理が複雑になる。
- ・データの二重持ちにより、ストレージコストが増大する。
- ・データの鮮度が低下するリスクがある。
// Approach
開発者は、データの実体をObject Storage上のIcebergに固定した。ADBには検索に必要な最小限の情報のみを保持する。具体的な手順は以下の通りである。
- ・Icebergにレビュー本文を格納する。
- ・PythonでOCI GenAIを用い、本文をベクトル化する。
- ・ADBにベクトル型とIVF索引を作成する。
- ・SQLで日本語の質問をベクトル化し、検索を行う。
// Result
開発者は、ポルトガル語のレビューに対し、日本語での意味検索を試みた。その結果、以下の成果が得られた。
- ・日本語の質問で、ポルトガル語の本文を抽出できた。
- ・検索の応答時間は約5秒であった。
- ・データの実体を動かさず、検索のみを実現した。
Senior Engineer Insight
> 本構成は、データレイクハウスにおけるRAG構築の最適解の一つだ。データ移動を最小化し、一貫性を保てる。ただし、Iceberg側の更新をどう検知するかが鍵となる。実運用ではCDC等の仕組みが必要だ。スケーラビリティは高いが、運用の自動化が必須となる。