今年のIgniteはやはりAIがアツイ
先ほどAzure Functionsの従量課金モデルが閉域対応するらしいと速報記事を出しましたが、私の次なる注目ポイントがPostgresでした。
何かといえば、
Generate vector embeddings with Azure OpenAI
がPostgresに到来しました！
実はベクトル検索自体はほかのサービスにもある
たとえばAWSであれば、こちらの記事にあるようにベクトル検索自体の機能は統合されています。
他にもSupabaseやNeonDBなども、ベクトル検索に対応しています。要するに、これはpgvectorに対応しているということです。
じゃあAzureは単なる後追いなの？
ではないんです！
AzureはGenerate vector embeddings with Azure OpenAIなんです。
つまり、ベクトル検索のもとになるベクトル生成のところを組み込んじゃうぜ！ってことです。
上述のAWSなどは、ベクトル化はあくまで外部でやってね、という形式になります。
実際の組み込み方法ですが、すでに公式ドキュメントが出ています。
これがOpenAIの力を得たPostgresか
実際のクエリを上記のドキュメントから一部抜粋します。
SELECT pg_typeof(azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', c.session_abstract)) as embedding_data_type ,azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', c.session_abstract) FROM conference_sessions c LIMIT 10;
上記のようにazure_openai.create_embeddings()という関数を使用できていますね。
そのセットアップに必要なのはなんと2文だけです。
select azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint','https://<endpoint>.openai.azure.com'); select azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '<API Key>');
高度な検索機能を超簡単に導入できる時代が到来
ベクトルの自動生成と検索ができるということは、セマンティック検索やレコメンド、異常検出などの従来は高度な実装を要求されていた機能をあっという間に導入できるようになったといっても過言ではありません。
細かいところはOpenAIにお任せして、とりあえずいい感じの検索結果がほしいみたいな雑な要件がまかり通る時代になってきた感があります。
おわりに
AIの台頭で使えるものがどんどん増えていますが、そうなると、「どれだけ便利なものを知っていて、それをいち早くアプリケーションという形のソリューションにして出せるか」の勝負になってきますね。
食わず嫌いをせず、積極的にいろんなものを試せる人間でありたいと思います。他にも事業部のメンバーがMicrosoft Igniteの情報を発信する予定ですので、ぜひぜひチェックしてみてください。
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切磋琢磨しながらスキルを向上できる、エンジニアには良い環境だと思います。ご興味を持っていただけたら嬉しく思います。
