Role of Databases in GenAI Applications

要約

生成AI（Genai）は、インテリジェントなコンテンツ生成、自動化、意思決定を可能にすることにより、産業を変革しています。
ただし、Genaiアプリケーションの有効性は、効率的なデータストレージ、検索、およびコンテキスト増強に大きく依存します。
このペーパーでは、Genaiワークフローにおけるデータベースの重要な役割を調査し、パフォーマンス、精度、およびスケーラビリティを最適化するための適切なデータベースアーキテクチャを選択することの重要性を強調します。
データベースの役割を、会話のコンテキスト（キー値/ドキュメントデータベース）、状況コンテキスト（リレーショナルデータベース/データ湖）、およびセマンティックコンテキスト（ベクトルデータベース）に分類します。
さらに、このペーパーでは、リアルタイムクエリ処理、セマンティック検索のベクトル検索、およびモデルの効率とスケーラビリティに対するデータベース選択の影響を強調しています。
マルチデータベースアプローチを活用することにより、Genaiアプリケーションは、よりコンテキストを認識し、パーソナライズされた高性能のAI駆動型ソリューションをより多く達成できます。

要約(オリジナル)

Generative AI (GenAI) is transforming industries by enabling intelligent content generation, automation, and decision-making. However, the effectiveness of GenAI applications depends significantly on efficient data storage, retrieval, and contextual augmentation. This paper explores the critical role of databases in GenAI workflows, emphasizing the importance of choosing the right database architecture to optimize performance, accuracy, and scalability. It categorizes database roles into conversational context (key-value/document databases), situational context (relational databases/data lakehouses), and semantic context (vector databases) each serving a distinct function in enriching AI-generated responses. Additionally, the paper highlights real-time query processing, vector search for semantic retrieval, and the impact of database selection on model efficiency and scalability. By leveraging a multi-database approach, GenAI applications can achieve more context-aware, personalized, and high-performing AI-driven solutions.

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