サーバーレスな意味検索エンジン: モーダルとベクトルデータベースを使ったマスインデックス化パイプラインの設計

キーワード検索からセマンティック検索への移行は、過去10年間のデータエンジニアリングにおける重要なパラダイムシフトの1つです。大規模言語モデル(LLM)を活用するためには、大量の非構造化データを効率的にクロール、埋め込み、インデックス化する能力が重要になります。しかし、従来のインフラストラクチャでは、バースト性の高いマスインデックス化ワークロードに対応するのが困難でした。本レポートでは、Modal(コンピューティング管理)とベクトルデータベース(Pinecone、Qdrant)を使ったサーバーレスなマスインデックス化パイプラインの設計について詳細に分析しています。