BigQueryのベクトル検索でログ分析を強化

Google Cloudは、BigQueryのベクトル検索機能を使用してログやアセットメタデータを分析する方法に関する記事を公開しました。

従来のテキスト検索では正確な単語のマッチングに頼っていましたが、ベクトル検索では、類似した意味を持つレコードを識別できます。これは、ログ分析において、従来のスキーマベースのクエリだけでは把握することが難しかった関係性やパターン、ニュアンスを識別するのに役立ちます。

記事では、ログデータに対してBigQueryの新しいベクトル検索機能を使用する方法を、検索拡張生成（RAG）を含めて、いくつかの実例を交えて紹介しています。

例えば、特定のログエントリが与えられた場合、サイト信頼性エンジニアリング（SRE）チームやインシデント対応（IR）チームは、それが実際に異常かどうかを検証するために、意味的に類似したログを検索できます。これらの検索は、そのような異常を自動的にトリアージするためにプロアクティブに行うことができ、ユーザーは時間のかかる調査にかかる時間を節約できます。

BigQueryのベクトル検索は、ログ分析に新たな可能性をもたらす強力なツールです。異常の検出と調査、ネットワークフォレンジック、ビジネスインサイトの獲得、アプリケーションのトラブルシューティングなど、多くのユーザーワークフローを加速させることができます。

詳細については、Google Cloudの公式ブログ記事をご確認ください。

参照元サイト：Boost your log analysis with BigQuery vector search and LLMs

NewsPilot編集部

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