vdaas/vald

解決する課題

Valdは、数十億もの高密度特徴ベクトルを検索するという課題に対処するために設計された分散型検索エンジンです。画像、音声、ビデオ、テキストなどから生成される大規模なベクトルデータセットに対して、近似最近傍（ANN）検索を実行するための高度にスケーラブルな方法を提供します。

仕組み

Valdは、Kubernetes上で実装されたクラウドネイティブなアーキテクチャを採用しています。NGT（Neighborhood Graph Tearing）アルゴリズムを活用することで、高速な近似最近傍検索を実現します。システムは、検索ロジックを担うAgent NGT、ベクトルインデックスの管理とバックアップを行うIndex Manager、そしてリクエストフローを管理する各種Gateway（Load BalancerおよびFilter）を含む、複数の分散コンポーネントで構成されています。

対象ユーザー

レコメンデーションシステム、認識サービス、リアルタイム翻訳機など、高性能なベクトル検索を必要とする大規模なAIアプリケーションを構築する開発者や組織を対象としています。

ハイライト

• クラウドネイティブ設計: 水平スケーリングを可能にするため、Kubernetes専用に構築されています。
• 大規模対応: 数十億の特徴ベクトルを検索可能です。
• 自動インデックス作成: ベクトルの自動インデックス作成およびインデックスのバックアップ機能を備えています。
• 多様なデータサポート: ベクトルに変換可能であれば、あらゆるデータ型（テキスト、画像、音声、ビデオ）に使用できます。