【要約】Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ① Embedding Function [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者がベクトル検索システムを構築する際、データベースと埋め込みモデルの連携管理に多大な工数を費やしている。従来は、データの取り込みと検索の両方で、モデルとの通信を制御する複雑な実装が必要であった。
- ・API連携、リトライ処理、レート制限の管理。
- ・バッチ処理やエラーハンドリングの実装。
- ・検索クエリをベクトル化する処理の二重管理。
// Approach
Milvus 2.6は、外部の埋め込みサービスをデータベースのプロキシ層で直接呼び出す手法を採用した。これにより、生テキストの投入からベクトル格納までをデータベース側で完結させる。
- ・Model Provider Integrationによる外部サービス連携。
- ・Embedding Functionを定義したコレクションの作成。
- ・生テキストの投入による自動的なベクトル生成と格納。
// Result
開発者は「接着剤コード」の記述を削減し、データ管理の複雑さから解放された。実装の簡素化により、検索ロジックの開発に集中できる環境が整った。
- ・API連携やエラーハンドリングの実装コストを削減。
- ・検索クエリの自動ベクトル化による実装ミスを防止。
- ・ただし、バッチサイズやトークン上限、セキュリティ要件への適切な設計が求められる。
Senior Engineer Insight
> 開発体験（DX）の向上は著しい。しかし、実戦投入には「データの所在」と「リソース制限」の厳格な管理が不可欠である。特に金融等の機密情報を扱う現場では、外部APIへの送信が許容されるか精査せよ。また、日本語のトークン計算は英語と異なる。文字数ではなく、tiktoken等のツールを用いたトークン数に基づいたチャンク設計が必須である。