メタゲンomoniが、10億以上(ビックネームズ)の蛋白ベクトルに対応した可拡張データベースとサーチソリューションを構築: LanceDB と Amazon S3

この記事では、MetaGenomi社がLanceDBとAmazon S3を使用して約10憶規模の proteinベクトルに対応するスケーラブルなデータベースやサーチソリューションを構築した取り組みについて詳しく紹介しています。解決策は、プロテインをベクトルエンティティ変換する機能と、AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon S3 を含む一連のサーバレスアーキテクチャにより、追加的な近隣探索が行われます。これにより、追跡可能な酵素発見に至る高速化を達成可能です。

In this post, we explore how Metagenomi built a scalable database and search solution for over 1 billion protein vectors using LanceDB and Amazon S3. The solution enables rapid enzyme discovery by transforming proteins into vector embeddings and implementing a serverless architecture that combines AWS Lambda, AWS Step Functions, and Amazon S3 for efficient nearest neighbor searches.