#vector-search

MongoDBは2026年3月20日、HeidiのAI scribeが18か月で190か国超・81 million clinical consultationsまで拡大したとXで述べた。リンク先の公式事例は、AtlasとAtlas Vector Searchがheterogeneousな医療データ統合、RAG、そしてhealthcare環境での無停止スケールを支えたと説明している。

Google Cloud Techは2026年4月10日、BigQuery の autonomous embedding generation preview を紹介した。BigQuery は source text の変更に合わせて embedding column を自動更新し、そのまま vector index と AI.SEARCH の流れにつなげられる。

2026年3月にr/singularityで共有されたGoogle ResearchのTurboQuant記事は114 pointsと18 commentsを集めた。Googleは、この手法がneedle系タスクでKV cacheメモリを少なくとも6倍削減し、学習なしで3-bit圧縮とH100で最大8倍のattention-logit高速化を示したと説明している。

Hacker Newsは、filtered HNSW search を修正し、強力な vector compression を追加する DuckDB の community extension を取り上げた。これにより、実運用の SQL filter 下でも retrieval workload の挙動がより予測しやすくなる。

Hacker Newsで注目されたTurboQuantは、再学習なしでKV cacheを3-bitまで圧縮し、検索とlong-context inferenceのメモリボトルネックを和らげるGoogle Researchの手法だ。