論文の概要: Towards Reliable Vector Database Management Systems: A Software Testing Roadmap for 2030

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20812v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 07:56:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:17.162106
• Title: Towards Reliable Vector Database Management Systems: A Software Testing Roadmap for 2030
• Title（参考訳）: 信頼性の高いベクトルデータベース管理システムを目指して - 2030年のソフトウェアテストロードマップ
• Authors: Shenao Wang, Yanjie Zhao, Yinglin Xie, Zhao Liu, Xinyi Hou, Quanchen Zou, Haoyu Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とAI駆動アプリケーションにより、Vector Database Management Systems(VDBMS)が重要なインフラストラクチャコンポーネントとして注目を浴びている。 VDBMSは、高密度ベクトル埋め込みの保存、インデックス化、クエリを専門とし、検索強化生成、長期メモリ、キャッシュ機構などの高度なLLM機能を実現する。 最適化された構造化データのための従来のデータベースとは異なり、VDBMSはベクトルデータの高次元の性質、ベクトル探索におけるファジィセマンティクス、動的データスケーリングとハイブリッドクエリ処理のサポートといったユニークなテスト課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.711904628828539
• License:
• Abstract: The rapid growth of Large Language Models (LLMs) and AI-driven applications has propelled Vector Database Management Systems (VDBMSs) into the spotlight as a critical infrastructure component. VDBMS specializes in storing, indexing, and querying dense vector embeddings, enabling advanced LLM capabilities such as retrieval-augmented generation, long-term memory, and caching mechanisms. However, the explosive adoption of VDBMS has outpaced the development of rigorous software testing methodologies tailored for these emerging systems. Unlike traditional databases optimized for structured data, VDBMS face unique testing challenges stemming from the high-dimensional nature of vector data, the fuzzy semantics in vector search, and the need to support dynamic data scaling and hybrid query processing. In this paper, we begin by conducting an empirical study of VDBMS defects and identify key challenges in test input generation, oracle definition, and test evaluation. Drawing from these insights, we propose the first comprehensive research roadmap for developing effective testing methodologies tailored to VDBMS. By addressing these challenges, the software testing community can contribute to the development of more reliable and trustworthy VDBMS, enabling the full potential of LLMs and data-intensive AI applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とAI駆動アプリケーションの急速な成長により、Vector Database Management Systems(VDBMS)は重要なインフラストラクチャコンポーネントとして注目を浴びている。 VDBMSは、高密度ベクトル埋め込みの保存、インデックス化、クエリを専門とし、検索強化生成、長期メモリ、キャッシュ機構などの高度なLLM機能を実現する。 しかしながら、VDBMSの爆発的な採用は、これらの新興システムに適した厳格なソフトウェアテスティング手法の開発を上回っている。 構造化データに最適化された従来のデータベースとは異なり、VDBMSはベクトルデータの高次元の性質、ベクトル探索におけるファジィセマンティクス、動的データスケーリングとハイブリッドクエリ処理のサポートといったユニークなテスト課題に直面している。 本稿では,VDBMSの欠陥を実証研究し,テスト入力生成,オラクル定義,テスト評価における重要な課題を特定することから始める。 これらの知見から,VDBMSに適合した効果的なテスト手法を開発するための,初の総合的な研究ロードマップを提案する。 これらの課題に対処することによって、ソフトウェアテストコミュニティは、より信頼性が高く信頼性の高いVDBMSの開発に貢献することができる。

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