AI901-Concept#54
Azure 上で RAG / セマンティック検索を構築する際に vector store として採用可能なサービスを 2 つ選択してください。
2 つ選択してください
解説
【正解: A, C】の理由
A は Azure 公式の検索プラットフォームで、ベクトル検索とテキスト検索を統合可能です。C は NoSQL / PostgreSQL のネイティブ vector 機能で、既存 DB と embedding を一体管理できます。Foundry のデータ統合と組み合わせて RAG パイプラインを構築できます。
【他選択肢が違う理由】
A は Azure 公式の検索プラットフォームで、ベクトル検索とテキスト検索を統合可能です。C は NoSQL / PostgreSQL のネイティブ vector 機能で、既存 DB と embedding を一体管理できます。Foundry のデータ統合と組み合わせて RAG パイプラインを構築できます。
【他選択肢が違う理由】
- B: コスト管理ツールで、ベクトル検索機能はありません。
- D: ログ分析の領域で、embedding 用途ではありません。
- E: 生バイナリ ストレージのみで、近傍検索の機能を持ちません。

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