【ClickHouse vs DuckDB】ローカルAgent分析基盤を実測で選ぶ — 決め手は速度ではなかった
はじめに この記事は、ローカルのAIエージェント用データ分析環境としてClickHouseを使えるかを検証した記録をまとめたものです。比較対象としてDuckDBも同じ条件で測定しています。 結論を先に書くと、この用途ではDuckDBを選ぶという判断になりました。決め手は速度ではなく、「ロックモデル」という地味な違いです。 ! 最初にお断りしておきますが、この記事はClickHouseという製品を批判する意図で書いたものではありません。 今回の検証で見えたのは「ノートPC上で単一プロセスのAgentが読むだけ」という私の用途がClickHouseの設計思想と合っていなかったという事実で...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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大きいモデルなら自社の言葉も通じるのか？1,173問・54モデルで正答率が25.66%〜82.18%に開いた検証
UAEのTechnology Innovation Instituteが、エミラティ方言を扱う1,173問のベンチマーク「Alyah」で54モデルを評価しました。同じ問題セットで正答率は25.66%から82.18%まで開き、4択の偶然正解25%と区別できないモデルもありました。自社の言葉づかいで測る必要性を示す実例です。
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AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
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