サンフランシスコに拠点を置くSuperDuperDBは、Intel Igniteのポートフォリオ企業として、AIアプリケーションの開発と展開を簡素化するためのオープンソースフレームワーク「バージョン0.1」を発表しました。このPythonパッケージは、機械学習（ML）モデルや好みのAIアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を、既存のデータベース内でシームレスに統合できるようにし、AIアプリケーションをこれらのプラットフォーム上で直接構築することを可能にします。
1.75百万ドルの初期資金をHetz.vcやSession.vc、MongoDBのベンチャーキャピタル部門から受けたSuperDuperDBは、AI分野での大きな可能性を示しています。CEOのティモ・ハゲノウ氏は、「MongoDBの支援はSuperDuperDBの変革の可能性を示しています。当社の目標はデータストレージとAIのギャップを埋めることで、企業がAIアプリケーションを構築・管理しやすくすることです」と述べています。
このフレームワークは、Product Huntで利用可能です。
AIの課題に取り組むSuperDuperDB
AIは現代の企業運営に不可欠な要素となりつつありますが、強力なMLモデルや独自のデータを活用したアプリケーションの開発はますます複雑化しています。多くのMLモデルやAPIが利用可能であるにもかかわらず、開発者はこれらの技術を本稼働するまでに多くの障害に直面しています。
従来の主要データベースから特化したベクトルデータベースへのデータ統合は、複雑で脆弱なパイプラインが必要であり、プロジェクトの立ち上げを遅延させる時間のかかるプロセスを招きます。ハゲノウ氏は、「企業は一般的に計算リソース上でのアルゴリズムの展開を単純化することや、複雑なパイプラインを通じてデータとアルゴリズムの統合に焦点を当てがちです」と説明しています。
このプロセスを効率化するために、ハゲノウ氏と彼のチームはSuperDuperDBを開発しました。このフレームワークにより、AIモデルは企業のデータベースに直接統合されます。
「SuperDuperDBはPythonパッケージとして簡単にインストールでき、開発者はすべてのAIモデルとAPIを単一のスケーラブルな展開に設定し、データベースと直接コミュニケーションを取ることができます。これにより、データベースは強力なAI開発・展開環境に変わり、実験モードで、単一のクライアントで、またはKubernetesを介してクラウドやオンプレミスでスケールすることが可能になります。この環境は、アルゴリズム、データ、計算、インフラに対する完全なオープンソースの制御を開発者に提供します」とハゲノウ氏は付け加えました。
このフレームワークを利用することで、開発者は分類、回帰、推薦などのMLモデルを使用したアプリケーションを含む、LLMベースのチャットやベクトル検索向けの先進的な生成AIモデルを活用できます。また、ベクトル検索機能は、ベンダーのインデータベース機能やSuperDuperDB独自のベクトルインデックス機能を利用することができます。
強力なパートナーエコシステム
SuperDuperDBは依然として初期段階にありますが、エコシステムの重要なプレーヤーからの注目を集め、エンタープライズチームに対して幅広いデータベースやモデルのサポートを提供しています。このフレームワークは、MongoDB、PostgreSQL、MySQL、SQLite、Snowflakeなど、さまざまなデータプラットフォームをサポートしています。AIに関しては、Pythonエコシステムのモデル、PyTorch、Sklearn、およびOpenAIやAnthropicなどのベンダーからの人気APIが利用可能です。
「MongoDBは当社の公式テクノロジーパートナーとなり、シスコなどの主要クライアントとのウェビナーやライブコーディングセッションを実施しています。また、Intelやその他の中小企業とのいくつかのPOCを検討中です」とハゲノウ氏は語りました。
エコシステムの拡大
ハゲノウ氏は、SuperDuperDBが主要データベース企業とのコラボレーションを通じてエコシステムの強化を積極的に目指していることを強調しました。最終的な目標は、DatabricksやSnowflakeのような企業データプラットフォームとのシームレスな統合を実現することです。特に、Snowflakeのマーケットプレイス向けにネイティブアプリを計画しています。
潜在的なアプリケーション
SuperDuperDBが広く採用されれば、さまざまな分野でのAIアプリケーションの開発が簡素化されるでしょう。モンゴDBの業界ソリューション担当フィールドCTO、ボリス・ビアレック氏は、「SuperDuperDBの技術をMongoDB Atlas Vector Searchと組み合わせることで、AI開発者の道のりが大幅に加速します。この進展により、金融における不正検出からヘルスケアにおける創薬まで、さまざまな業界が迅速に現代的なアプリケーションを構築・展開できるようになります」と述べています。
既存のインデータベースAIソリューションであるMindsDBは、通常、開発者がSQLの方言に適応する必要がありますが、SuperDuperDBはPythonファーストであり、AI研究や開発で一般的に用いられているプログラミング言語に沿っています。
「SuperDuperDBは、馴染みのあるPythonインターフェースを提供すると同時に、専門家がモデルの重みやトレーニングの詳細など、より詳しい実装要素にアクセスすることを可能にします。また、ユーザーはPython内のバイトとしてエンコードされた画像、ビデオ、音声など、さまざまなデータ型を直接扱うことができるため、このユニークなアプローチがSuperDuperDBをAIオープンソース分野で際立たせています」と彼は結論づけました。
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