論文の概要: AnDB: Breaking Boundaries with an AI-Native Database for Universal Semantic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13805v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 15:15:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:45.650911
• Title: AnDB: Breaking Boundaries with an AI-Native Database for Universal Semantic Analysis
• Title（参考訳）: AnDB: ユニバーサルセマンティック分析のためのAI-Native Databaseで境界を破る
• Authors: Tianqing Wang, Xun Xue, Guoliang Li, Yong Wang,
• Abstract要約: AnDBはAIネイティブデータベースで、従来のOワークロードとAI駆動タスクをサポートする。 AnDBでは、AIの専門知識を必要とせずに、直感的なステートメントを使用してセマンティッククエリを実行することができる。 AnDBは将来的なデータ管理インフラストラクチャを保護し、スクラッチから始めることなく、すべての種類のデータの全潜在能力を効果的かつ効率的に活用することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.419119182421964
• License:
• Abstract: In this demonstration, we present AnDB, an AI-native database that supports traditional OLTP workloads and innovative AI-driven tasks, enabling unified semantic analysis across structured and unstructured data. While structured data analytics is mature, challenges remain in bridging the semantic gap between user queries and unstructured data. AnDB addresses these issues by leveraging cutting-edge AI-native technologies, allowing users to perform semantic queries using intuitive SQL-like statements without requiring AI expertise. This approach eliminates the ambiguity of traditional text-to-SQL systems and provides a seamless end-to-end optimization for analyzing all data types. AnDB automates query processing by generating multiple execution plans and selecting the optimal one through its optimizer, which balances accuracy, execution time, and financial cost based on user policies and internal optimizing mechanisms. AnDB future-proofs data management infrastructure, empowering users to effectively and efficiently harness the full potential of all kinds of data without starting from scratch.
• Abstract（参考訳）: このデモでは、従来のOLTPワークロードと革新的なAI駆動タスクをサポートするAIネイティブデータベースであるAnDBを紹介します。 構造化データ分析は成熟しているが、ユーザクエリと非構造化データの間のセマンティックギャップを埋めることには課題がある。 AnDBは、最先端のAIネイティブ技術を活用して、AIの専門知識を必要とせず、直感的なSQLライクなステートメントを使用してセマンティッククエリを実行可能にすることで、これらの問題に対処する。 このアプローチは、従来のテキストからSQLへのシステムの曖昧さを排除し、すべてのデータ型を分析するためのシームレスなエンドツーエンドの最適化を提供する。 AnDBは、複数の実行計画を生成して最適なものを選択することで、クエリ処理を自動化する。 AnDBは将来的なデータ管理インフラストラクチャを保護し、スクラッチから始めることなく、すべての種類のデータの全潜在能力を効果的かつ効率的に活用することを可能にする。

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