Elasticsearchは、NVIDIA Enterprise AI Factoryの検証済み設計で推奨されているベクトルデータベースです。

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Elasticは、NVIDIA Enterprise AI Factoryの検証済み設計と統合し、ユーザーにオンプレミスのAIファクトリー向けに推奨されるベクトルデータベースを提供します。この検証済み設計は、企業にオンプレミスでAIファクトリーを構築・デプロイするためのフレームワークを提供します。

マルチモーダル検索拡張生成(RAG)ユースケース向けのElasticsearchベクトルデータベースを用いたリファレンスデザイン
マルチモーダル検索拡張生成(RAG)ユースケース向けのElasticsearchベクトルデータベース

Elasticsearch:NVIDIA AI Factory向けのエンタープライズ対応のベクトルデータベース

検証済みの設計は、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングとAIソフトウェアを組み合わせ、AIモデルの導入最適化、マルチモーダルデータ抽出、Elasticsearch(あらゆるAIデータの格納と検索を可能にする実証済みの大規模ベクトルデータベース)による埋め込み生成を実現します。お客様は、この検証済みの設計を使用して、NVIDIA AI FactoryでElasticsearchをエージェント型AIアプリケーションに使用できます。

Elasticsearchを使用したNVIDIA Enterprise AI Factory検証済み設計は、フルスタックの事前設計ブループリントを提供することで、企業がAIアプリケーションを加速するのに役立ちます。

ただし、このコラボレーションの利点はそれだけではありません。GPUアクセラレーションを伴うベクトル検索を活用できます。

今後の展開

Elasticは、オープンソースのGPUアクセラレーションベクトル検索ライブラリであるNVIDIA cuVSを使用して、2つの主要な領域でGPUアクセラレーションをもたらす新しいElasticsearchプラグインを作成します。

  1. インデックス構築時間:NVIDIA GPUを使用することで、Elasticsearchでのベクトルインデックスの構築および更新にかかる時間を短縮できます。

  2. クエリパフォーマンス:kNNベクトル検索にGPUアクセラレーションを活用することで、Elasticsearch内の類似性クエリのレイテンシーを低減し、スループットを向上させ、リアルタイムAIアプリケーションをサポートすることを目指しています。


NVIDIAとのGPUアクセラレーションにおけるこのコラボレーションは、Elasticチームがこれまでに行ってきたCPU SIMD、Better Binary Quantization(BBQ)、高速フィルタリングHNSWなどの技術を活用してベクトル検索パフォーマンスを最適化するこれまでの作業に基づいており、Elasticsearchはユーザーにとって選ばれるベクトルデータベースとなります。Elasticsearch Labsの最新情報にご期待ください。

本記事に記述されているあらゆる機能ないし性能のリリースおよびタイミングは、Elasticの単独裁量に委ねられます。現時点で提供されていないあらゆる機能ないし性能は、すみやかに提供されない可能性、または一切の提供が行われない可能性があります。

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