研究者のNaphtali Deutsch氏が、数百ものオープンソースの大規模言語モデル（LLM）構築サーバーと数十ものベクトルデータベースが大量の機密情報を漏洩している問題を発見しました。これは、企業がAIをワークフローに統合することに躍起になっている中で、関連ツールのセキュリティを軽視していることが原因です。彼は438台のFlowiseサーバーへの侵入に成功し、GitHubアクセストークン、OpenAI APIキー、FlowiseパスワードとAPIキーなど、保存されていた機密データを明らかにしました。さらに、彼は…

リレーショナルデータベースはSQLからの束縛を解き放ち、より柔軟なデータベースを採用するようになるでしょう。ベクトルデータベースは高次元データを処理できるため、レコメンドシステムや画像認識などの分野で頭角を現します。企業はデータレイク内の非構造化データを利用して、マルチモーダルモデルのトレーニングを開始します。データガバナンスの支援がない企業は、AIの実装に苦労するでしょう。ナレッジグラフは、ユーザーがデータサイロを解消するのに役立ちます。

大規模モデル時代において、ベクトルデータベースは不可欠なパートナーとなっています。ベクトルデータベースを通じて、大規模モデルは長期記憶能力を獲得し、幻覚やデータ更新の遅延といった問題を解決します。ベクトルデータベースはデータセキュリティの向上だけでなく、大規模モデルに大量のリアルタイムデータを提供します。テンセントクラウドのベクトルデータベースの急速な発展は、大規模モデルとデータ技術が連携して人工知能アプリケーションを推進する勢いを示しています。

テンセントクラウドベクトルデータベースの全量オープンベータテストでは、大規模言語モデルへの効率的なアクセスソリューションを提供します。データのベクトル化により、ストレージとクエリ効率が向上します。大規模言語モデルの事前トレーニングにおける高コスト、幻覚、長期的なメモリ不足、知識の更新といった課題を解決します。既にテンセント内部の40以上の事業と数百の外部パブリッククラウド顧客にサービスを提供しています。