AnDB: Breaking Boundaries with an AI-Native Database for Universal Semantic Analysis

要約

このデモンストレーションでは、従来のOLTPワークロードと革新的なAI駆動型タスクをサポートするAI-NativeデータベースであるAndBを提示し、構造化されたデータと非構造化データ間で統一されたセマンティック分析を可能にします。
構造化されたデータ分析は成熟していますが、ユーザークエリと非構造化データの間のセマンティックギャップを埋める課題は残っています。
ANDBは、最先端のAIネイティブテクノロジーを活用してこれらの問題に対処し、ユーザーがAIの専門知識を必要とせずに直感的なSQLのようなステートメントを使用してセマンティッククエリを実行できるようにします。
このアプローチは、従来のテキストからSQLシステムのあいまいさを排除し、すべてのデータ型を分析するためのシームレスなエンドツーエンドの最適化を提供します。
ANDBは、複数の実行計画を生成し、オプティマイザーを介して最適なプランを選択することにより、クエリ処理を自動化します。これは、ユーザーポリシーと内部最適化メカニズムに基づいて、精度、実行時間、および財務コストのバランスを取ります。
andB Future-Proofsデータ管理インフラストラクチャにより、ユーザーは、ゼロから開始することなく、あらゆる種類のデータの潜在能力を最大限に活用できるようになります。

要約(オリジナル)

In this demonstration, we present AnDB, an AI-native database that supports traditional OLTP workloads and innovative AI-driven tasks, enabling unified semantic analysis across structured and unstructured data. While structured data analytics is mature, challenges remain in bridging the semantic gap between user queries and unstructured data. AnDB addresses these issues by leveraging cutting-edge AI-native technologies, allowing users to perform semantic queries using intuitive SQL-like statements without requiring AI expertise. This approach eliminates the ambiguity of traditional text-to-SQL systems and provides a seamless end-to-end optimization for analyzing all data types. AnDB automates query processing by generating multiple execution plans and selecting the optimal one through its optimizer, which balances accuracy, execution time, and financial cost based on user policies and internal optimizing mechanisms. AnDB future-proofs data management infrastructure, empowering users to effectively and efficiently harness the full potential of all kinds of data without starting from scratch.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google