はじめに
こんにちは。KX Systemsの内藤です。 Qiita 初投稿です。
2024年9月よりBDR(Business Development Representative)/インサイドセールスとして働き始めました。
目的
本記事では初心者でもわかるように自分なりに時系列データ、ベクトルデータ、弊社 KX Systems が何者なのかについて説明しております。
目次
- 時系列データベースとは?
- ベクターデータベースとは?
- KX Systemsは何者？
- 我々のミッションとは？
時系列データベースとは
時系列データとは、時間情報を持ったデータベースです。ある現象の時間的な変化を測定するために得られるデータです。
例えば、気温データ、株価データ、FXデータ、センサーデータ、ログデータ等が該当します。
天気予報等で折れ線グラフを見る機会があると思いますが、主に点と点の上下の動き(定点観測)を把握する時に利用するデータです。
ベクターデータベースとは
ベクトルデータベースとは、データをベクトル形式で保存・管理するデータベースのことを指します。ベクトルとは、数値や方向性を持つデータの集合で、空間内での位置関係や特徴を表現できます。
簡単にいうと、、、
データを数値化して、ジャンルごとに配置され管理されることでデータ検索や引っ張り出すことを容易にすることができるデータベースです。
まだわからないですよね、、、
図書館に例えると、たとえ本のジャンルがあらかじめ定義されていなくても、すべての本は似たようなジャンルごとにベクトル・データベース内に自動的に配置されることになります。
構造化データや非構造化データ等を巷で耳にすることがあるかもしれませんが、非構造化データを効率的処理し、管理し、利用するために用いられているのがベクトルデータベースです。
ベクターデータベースの主な用途
生成QAチャットボット： GPT-4のようなLLMを利用することで、ソーステキストに基づいてクエリに対する応答を確率的に生成するChatGPTのようなチャットボットアプリケーションを開発できる。
異常検出： 類似データを見つけることができるのと同様に、非類似データも簡単に識別することができます。そのため、異常検知の応用範囲が広がります。
レコメンド機能： ベクトル空間で類似アイテムを見つけ、過去の個人的嗜好を利用することで、非常に効果的な推薦システムを構築できる。
画像、音声、動画生成： テキストから画像への変換モデルを利用することで、DALL-EやMidjourneyのような画像生成ツールを作成できる。
検索エンジン最適化： キーワード検索に重点を置くのではなく、Bingのようなセマティックな意味を検索に利用することができる。
独自の知識ベース： 企業や組織は、機密文書やファイルをベクターデータベースに埋め込み、意味的に構造化された検索可能なナレッジベースを作成することができる。
コード生成： GPT-4のようなLLMを活用することで、Github Copilotのようなツールを使ってコード生成、補完、デバッグ作業を完了できる。
KX Systemsとは何者？
その両方の持ち合わせたのが弊社KX Systemsです。
時系列データの処理・分析では世界最速となっております(第三者機関評価済み)独自のq言語というものを開発し、それがスピードの肝になっております。
会社としては1996年に設立されたい意外に老舗のデータベンダーです。
ロンドン証券取引所 上場企業となっております。
強みは？
大量のデータを高速で処理することで、データを収集や分析する際のレーテンシーを軽減することができる部分です。
我々のミッションは？
深層的かつ実用的な知見をデータから発見し、より迅速な意思決定を可能にすることで、お客様の競争上の優位性と変革的成長を促進させることです。