Azure AI Search のストレージ容量、ベクトルインデックスサイズが増加しました。何が変わったかというと、

このアップデートによりコストが大幅に削減されます。

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上で公開 2024 年 4 月 4 日

by ラフライ・ギラン

上の公表 2024 年 4 月 4 日

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キーノート

RAG アプリは 2024 年に公開されるため、コスト効率の高い取得が必要です。
Azure AI Search はストレージとベクトル検索を強化し、効率を維持します。
アップグレードにより、パフォーマンスと拡張性が向上します。

マイクロソフトはちょうど最近発表された開発者向けに人気のAIを活用したツールであるAzure AI Searchのストレージ容量とベクトルインデックスサイズを拡張しているという。

この発表は、RAG アプリが 2024 年に公開される直前に行われたため、人々はコスト効率の高い取得を必要としています。現在、特定の地域では、新しい Basic および Standard レベルのサービスが、特にベクター、テキスト、メタデータの検索のために、より多くのストレージスペースと処理能力を提供します。このアップデートによりコストが大幅に削減され、ベクターあたりの価格が約 85% 低下し、全体のストレージコストが最大 75% 以上削減されました。

これらのアップグレードは、パーティションごとにより多くのデータを保存できること、より大きなベクトルインデックスを使用できること、インデックス付けや検索などのタスクのパフォーマンスが向上することも意味します。

同社はまた、ベクトル検索の動作方法を改善し、ストレージスペースを節約します。量子化やオーバーサンプリングなどのテクニックを使用し、設定を調整してストレージ使用量を最大 75% 削減できるようになりました。また、ベクトルフィールドに「Stored」プロパティを設定すると、ストレージのオーバーヘッドをさらに削減できます。

Azure AI Search は、言語モデルとビジネスデータを組み合わせることで、高度な検索機能と AI を利用したアプリケーションを簡単に作成できるツールです。これは、開発者が自社用か、サービスとして提供しているソフトウェア用かに関係なく、モバイルアプリや Web アプリの検索機能を構築するのに役立ちます。

少し前に、Microsoft も Cohere の新しい Command R+ モデルについて次のように述べました。現在利用可能です Azure AI の何百もの言語モデルの 104 つとして。本日発売されたばかりのこのモデルは 4B パラメータを持ち、GPT-XNUMX Turbo よりも優れており、安価であると主張されています。

容量の増加について詳しくは、こちらをご覧ください。こちら.