Snowflake、AIデータクラウドで多言語RAGアプリケーションを最適化するVoyage AIに投資

自然言語は、人と機械のコミュニケーションの架け橋となりつつあります。しかし、幻覚（モデルが誤った回答や誤解を招く回答を生成する場合）が、生成AIの導入を阻む最大の障害であることに変わりはありません。検索拡張生成（RAG）により、企業は自社のデータ内のLLMからの応答を接地し、幻覚症状を減らし、状況に応じた理解と説明可能性を高めることができます。このアプローチにより、特定のビジネスニーズに合わせて構築されたAIアプリケーションから、正確で関連性と信頼性に優れた回答が得られます。

RAGアプリケーションでは、埋め込み（言葉、画像、動画などの現実世界のオブジェクトをコンピューターが理解できる形式で表現したもの）が、ユーザープロンプトをモデルが意味を捉えるために使用できる形式に変換する上で重要な役割を果たします。最終的に、これは、モデルが、回答できない質問やユーザーの問い合わせに回答できないことを示す応答を、組織のデータに基づいて生成するのに役立ちます。 

グローバル化とデータインサイトの民主化が続く中、多言語での会話インタラクションをサポートする能力は極めて重要です。そのため、世界中の複数のクラウドリージョンで利用可能なSnowflake Cortex AIは、Voyage AIの多言語埋め込みモデルを追加しています。これをMeta、Mistral AIなどの多言語LLMと組み合わせて、これらの基本的なRAGアプリケーションを構築できます。 

Voyage AIの多言語埋め込みモデルであるVoyage Multilingual 2は、多言語検索とRAGに最適化されています。フランス語、ドイツ語、スペイン語、韓国語、日本語など27の言語をサポートし、OpenAI（text-embedding-3-large）、多言語E5（infloat/multilingual-e5-large）、Cohere（embed-multilingual-v3.0）を上回っています。これは、検索品質を評価するために最も広く使用されている指標であるNDC@10に基づく検索精度で、2番目に優れたモデルを5.6%上回っています。検索と機械学習では、わずかな利益でも大きな進歩があります。企業が生成AIユースケースの実稼働化に向けて動く中、この精度向上は幻覚症状のさらなる低減につながるでしょう。

Cortex AIでは、LLMを使用してアプリを開発し、データが存在する場所にモデルを埋め込むことで、AIデータクラウドに期待されるようになったスケール、スピード、データガバナンスのメリットを享受できます。この統合により、Cortex AIは多言語AIソリューションの開発を合理化し続け、リージョンやクラウドの垣根を越えてグローバル組織が最小限の労力で高度な検索および検索テクノロジーの力を活用できるよう支援します。これは、世界中で採用できるよう設計されたソリューションを構築しているSnowflakeのお客様にとって画期的なソリューションです。 

Voyage AIのビジョンは、埋め込みモデル、カスタマイズ、多言語機能など、チャットボットやAIシステムの性能を高める基本的な構成要素を提供することで、AIアプリケーションに革命を起こすことです。投資後、Snowflakeのお客様は、Voyage AIの高性能モデルをCortex関数を通じて直接使用し、膨大な多言語データセットに対して複雑な検索クエリを実行し、比類ない精度でLLMアプリを開発し、ユーザーとAIの間に信頼を築くことができます。Snowflakeは今後も、グローバルに視野を広げた企業向けに簡単、効率的、かつ信頼性の高いAIを提供し続け、Voyage AIは不可欠なパートナーであり続けます。