Neptune Analyticsでは、AWSはベクトル検索とグラフデータの力を組み合わせています

AI分野では、生成型AIアプリケーションにおいて真実の情報を見つける上で、グラフデータベースとベクターデータベースのどちらがより重要かという議論が続いています。AWSは、この議論を他者に委ねるべく、本日AWS re:Inventで発表された新サービス「Amazon Neptune Analytics」において、両方の機能の長所を融合させました。

AWSのデータおよび機械学習担当バイスプレジデント、スワミ・シヴァスブラマニアン氏は、re:InventのAI基調講演でこの新ツールを発表し、クラウド界の巨人である同社は、両方のアプローチの長所を組み合わせたものを作りたいと考えていると述べた。「グラフ分析とベクトル検索はどちらも、データ全体に隠された関係性を明らかにすることが目的です。そこで私たちは、『ベクトル検索と、膨大な量のグラフデータをわずか数秒で分析する能力を組み合わせたらどうなるだろうか』と考えました。そして今日、まさにそれを実現しています」とシヴァスブラマニアン氏は述べた。

同氏は、この新サービスは、既存のNeptuneグラフデータやS3ストレージ上のデータレイクを分析し、ベクトル検索を活用して重要なインサイトを見つけるのに役立つと説明した。「Neptuneアナリティクスは、グラフデータとベクトルデータを一緒に保存することで、ベクトル検索を使用してグラフ内の関係性を発見しやすくします」と彼は述べた。

Constellation Researchの創業者兼主席アナリストであるレイ・ワン氏は、この新しいツールは2つの技術を巧みに組み合わせたものだと述べている。「ベクトルデータベースは、機械学習における高次元データの管理とクエリの鍵となります。グラフは関係性マッピングに最適です」と、彼はTechCrunchに語った。「ベクトルは次元の制約で行き詰まり、グラフはスケーリングが困難です。従来、この2つは別々に扱われてきました。これらを組み合わせることで、一方の弱点を補うことができます。」

Neptune Analyticsはフルマネージドサービスです。AWSは「インフラの重労働をAWSが引き受け、ユーザーはクエリやワークフローを通じた問題解決に集中できます。Neptune Analyticsはグラフのサイズに応じてコンピューティングリソースを自動的に割り当て、すべてのデータをメモリに素早くロードして、数秒でクエリを実行します」と、AWSはこの新機能を発表するブログ記事で述べています。

Neptune Analytics は、米国東部 (オハイオ、バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジア太平洋 (シンガポール、東京)、欧州 (フランクフルト、アイルランド) を含む 7 つの AWS リージョンで従量課金制サービスとして本日よりご利用いただけます。