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1. 高性能なベクトル検索と推奨システムを構築できるよう、構造化データと非構造化データの両方を組み合わせたマルチモーダルやマルチオブジェクトのベクトルを作成できる点が魅力です。
2. さまざまな業界やユースケースに対応し、セマンティックサーチや強化型生成AI（RAG）、パーソナライズされたレコメンデーションなど、多岐にわたるシステムを簡単に実現できる点が強みです。
3. 初期の探索から実運用まで同じPython SDKを使用でき、クラウドやローカル環境に柔軟に展開できるため、開発から運用までワンストップで対応できる使いやすさがあります。
2. さまざまな業界やユースケースに対応し、セマンティックサーチや強化型生成AI（RAG）、パーソナライズされたレコメンデーションなど、多岐にわたるシステムを簡単に実現できる点が強みです。
3. 初期の探索から実運用まで同じPython SDKを使用でき、クラウドやローカル環境に柔軟に展開できるため、開発から運用までワンストップで対応できる使いやすさがあります。