Vector DBの次の使い方 ― MiniMax × Zilliz Cloudと日本の公開事例から考えるAI Data Infrastructure

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AIで作成し、掲載基準に基づいて自動選定した要約です。

• Zilliz Cloudでリアルタイム推薦と学習データ重複排除を大規模に運用したMiniMaxの事例が紹介された
• 5,000 QPS超のレイテンシ30ms、MinHash + LSHによるペタバイト規模の重複排除、Embeddingのネイティブなベクトル検索
• リアルタイム推薦ではRedisの代替としてVector Searchの導入が有効、学習データ処理では従来のMapReduceより2倍高速でコスト3〜5分の1に削減される