論文の概要: Role of Databases in GenAI Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04847v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 20:32:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:21:24.357395
• Title: Role of Databases in GenAI Applications
• Title（参考訳）: GenAIアプリケーションにおけるデータベースの役割
• Authors: Santosh Bhupathi,
• Abstract要約: Generative AI(GenAI)は、インテリジェントなコンテンツ生成、自動化、意思決定を可能にすることで、産業を変革している。 本稿では,GenAIにおけるデータベースの重要性を考察し,適切なデータベースアーキテクチャを選択することの重要性を強調した。 データベースの役割を会話コンテキスト(キーバリュー/ドキュメントデータベース)、状況コンテキスト(リレーショナルデータベース/データレイクハウス)、意味コンテキスト(ベクトルデータベース)に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Generative AI (GenAI) is transforming industries by enabling intelligent content generation, automation, and decision-making. However, the effectiveness of GenAI applications depends significantly on efficient data storage, retrieval, and contextual augmentation. This paper explores the critical role of databases in GenAI workflows, emphasizing the importance of choosing the right database architecture to optimize performance, accuracy, and scalability. It categorizes database roles into conversational context (key-value/document databases), situational context (relational databases/data lakehouses), and semantic context (vector databases) each serving a distinct function in enriching AI-generated responses. Additionally, the paper highlights real-time query processing, vector search for semantic retrieval, and the impact of database selection on model efficiency and scalability. By leveraging a multi-database approach, GenAI applications can achieve more context-aware, personalized, and high-performing AI-driven solutions.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)は、インテリジェントなコンテンツ生成、自動化、意思決定を可能にすることで、産業を変革している。 しかし、GenAIアプリケーションの有効性は、効率的なデータストレージ、検索、コンテキスト拡張に大きく依存する。 本稿では、GenAIワークフローにおけるデータベースの重要性を考察し、パフォーマンス、精度、スケーラビリティを最適化する適切なデータベースアーキテクチャを選択することの重要性を強調した。 データベースの役割を、会話コンテキスト(key-value/document database)、状況コンテキスト(relational database/data Lakehouses)、意味コンテキスト(vector database)に分類し、AI生成されたレスポンスを豊かにするための機能を提供します。 さらに、リアルタイムクエリ処理、意味検索のためのベクトル検索、およびデータベース選択がモデル効率とスケーラビリティに与える影響を強調した。 マルチデータベースアプローチを活用することで、GenAIアプリケーションは、よりコンテキスト認識、パーソナライズ、ハイパフォーマンスなAI駆動ソリューションを実現することができる。

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