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해결하는 문제

LanceDB는 텍스트, 이미지, 동영상, 포인트 클라우드와 같은 대량의 다중 모달 데이터(그리고 해당 벡터)의 저장, 인덱싱, 검색을 처리할 수 있도록 설계된 다중 모달 데이터 플랫폼입니다. 페타바이트 규모의 데이터에서 빠른 벡터 유사성 검색을 수행해야 하는 AI/ML 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 프로덕션 준비 완료된 솔루션을 제공합니다.

작동 방식

Lance 컬럼 형식 위에 구축된 LanceDB는 벡터 유사성 검색, 풀텍스트 검색, SQL을 결합하여 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있습니다. GPU 가속 인덱스 생성을 지원하여 프로세스를 가속화합니다. 제로 코피 읽기와 자동 버전 관리를 설계하여 추가 인프라 없이 데이터 버전을 관리할 수 있습니다.

대상 사용자

벡터와 메타데이터를 모두 저장할 수 있고 LangChain, LlamaIndex, Pandas, Polars와 같은 도구와 원활하게 통합되는 고성능 벡터 데이터베이스가 필요한 AI/ML 개발자 및 연구자.

주요 특징

• 다중 모달 지원: 벡터, 메타데이터, 이미지 및 동영상과 같은 다양한 데이터 유형을 처리합니다.
• 빠른 벡터 검색: 십억 개의 벡터를 밀리초 단위로 검색할 수 있습니다.
• 포괄적인 검색: 벡터 검색, 풀텍스트 검색, SQL 검색 기능을 통합합니다.
• 유연한 배포: 오픈소스 로컬 버전 또는 관리형 클라우드/엔터프라이즈 서비스로 제공됩니다.
• 광범위한 통합: Python, Node.js, Rust용 네이티브 SDK와 REST API를 제공합니다.