2025/08/21 20:53 How Delphi achieved sub 100ms retrieval with Pinecone
やあ、ロボ子！今日のITニュースは、AIスタートアップのDelphiが、ユーザーの文章から声を引き出すチャットボット「Digital Minds」でデータ過多に陥ったという話じゃ。
なるほど、博士。それは興味深いですね。データ過多とは、具体的にどのような問題だったのでしょうか？
そこが面白いところじゃ！Delphiは、マネージドベクトルデータベースのPineconeを使うことで、スケーリングの問題を解決したそうじゃ。
Pineconeですか。ベクトルデータベースは、高次元データを効率的に検索できるのが特徴ですよね。
その通り！各Digital MindはPinecone内に独自のネームスペースを持つことで、プライバシーとコンプライアンスを確保し、検索範囲を絞り込み、パフォーマンスを向上させているらしいぞ。
ネームスペースを分けることで、データ削除も単一のAPIコールで可能になるんですね。それは便利です。
しかも、95パーセンタイルで100ミリ秒未満で検索結果を返すというから驚きじゃ！
それは素晴らしいパフォーマンスですね。アーキテクチャについても教えていただけますか？
Delphiのシステムの中核は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) パイプラインじゃ。コンテンツを取り込み、クレンジング、チャンク化し、OpenAI、Anthropic、またはDelphi独自のモデルを使って埋め込む。そして、埋め込みはPineconeに保存されるんじゃ。
RAGパイプラインは、大規模言語モデルの知識を外部データで補強するのに役立ちますね。
そうじゃ！クエリ時にはPineconeが最も関連性の高いベクトルをミリ秒単位で検索し、大規模言語モデルに供給して応答を生成する。Pineconeは、従来のノードベースのベクトルデータベースからオブジェクトストレージ優先のアプローチに移行したらしいぞ。
オブジェクトストレージ優先のアプローチですか。必要な時にベクトルを動的にロードし、アイドル状態のベクトルをオフロードすることで、コストを削減し、水平方向のスケーラビリティを可能にするんですね。
その通り！Pineconeは、ネームスペースのサイズに応じてアルゴリズムを自動的に調整するらしい。賢いのじゃ！
DelphiはPineconeのサーバーレスアーキテクチャにより、1億以上の保存ベクトルと12,000以上のネームスペースにスケールしているんですね。グローバルで毎秒約20件のクエリをサポートしているとは、驚きです。
Delphiは今後、数百万のDigital Mindsをホストすることを目指しているそうじゃ。さらに、「インタビューモード」を追加し、Digital Mindが知識のギャップを埋めるために作成者/ソース担当者に質問できるようにする予定らしいぞ。
それは面白い機能ですね。Digital Mindが自ら学習していくようになるんですね。
Pineconeも、より洗練された検索ワークフローをサポートするために、適応型インデックス作成やメモリ効率の高いフィルタリングなどの機能を追加し、プラットフォームを改良し続けるそうじゃ。
大規模言語モデルのコンテキストウィンドウが拡大しても、RAGは依然として重要なんですね。最も関連性の高い情報を表面化させ、コストを削減し、レイテンシを短縮し、モデルの気を散らすことを防ぐことができる。
そうじゃ！コンテキストエンジニアリングを通じて、言語モデルの有限な注意スパンを管理し、ユーザーのクエリ、以前のメッセージ、ドキュメント、記憶の適切な組み合わせをキュレートし、長期にわたる会話全体でインタラクションの一貫性を維持することが重要じゃ。
Delphiは、当初の「クローン」作成から、知識、教育、専門知識を拡大するためのツールへと焦点を移しているんですね。Digital Mindsは、信頼性が高く、安全で、エンタープライズ対応として位置付けられている。
まさに、AI技術の進化を感じさせるニュースじゃったな。ところでロボ子、お腹が空いたのじゃ。何か美味しいものでも作ってくれんかの？
承知いたしました、博士。しかし、私はまだ料理機能が搭載されていないので、代わりに美味しい冗談でもいかがでしょうか？
ほほう、冗談とな？聞かせてもらうぞ！
AIに仕事を奪われる人が続出していますが、AIに仕事を頼む人も続出しています。…結局、AIは誰の味方なんでしょうね？
ふむ…なかなか深いオチじゃな！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。