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AIビジネスの加速により、検索エンジンやデータベースが単なるキーワードマッチングから意味的理解へと移行しています。
ビッグデータの増加とともに、単なるキーワード検索ではなく、文脈やユーザーの意図を理解することが重要になってきています。 このような背景から、情報の検索と抽出を根本から変革する技術として注目されているのが、セマンティック検索です。
従来のセマンティック検索は、自然言語処理やあいまい検索を使っていましたが、現在ではAIの進化により、より高度なセマンティック検索が可能になっています。 そして、この最先端のセマンティック検索技術の実現に不可欠なのが、ベクトルデータベースを利用したベクトル検索です。
ベクトル検索は、データの意味論的な関連性を精確に捉えることで、従来の検索技術を大幅に超越します。 また、データの関係性を表現することができるグラフデータベースは、ベクトル検索の結果を補完することができ、セマンティック検索の精度をさらに上げることができます。
本ウェビナーでは、ベクトルやグラフデータベースを活用してセマンティック検索を強化する方法と、その技術がどのようにAIビジネスの発展を促進し、実際のビジネスシナリオでどのように活用されているか、ケーススタディとデモを交えて解説します。
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