Pinecone Blog

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog Pinecone BYOC: Trusted AI Knowledge in the Customer Cloud Jeff Zhu, Joerg Schad Sep 23, 2026 Product Share: Today, we are announcing the general availability of Pinecone Bring Your Own Cloud (BYOC) on AWS, Google…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog VQ-bench: a Composable Vector Quantization Framework Ashwin Padaki, Amir Ingber, Edo Liberty Sep 17, 2026 EngineeringResearch Share: Before a vector database can search vectors, it has to store them. But storing…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog Best Knowledge Engine Platforms in 2026 A practical guide to knowledge engines, graph platforms, enterprise search, agent memory, managed retrieval, and composable stacks Asaf Ashirov, Aaron Kao, Jasmeet Singh Gu…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog Full-Text Search is Now Generally Available In Pinecone Database Manish Talreja, Gavin Johnson Sep 9, 2026 Product Share: If you run search, recommendations, RAG, or agents, the queries hitting your retrieval sys…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog Our support agent now solves most tickets without a human Jackson Gold Sep 1, 2026 Engineering Share: Every support ticket used to start from nothing. A customer would write in, the default agent provided by our…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog One Year In, and Just Getting Started Ash Ashutosh Aug 26, 2026 Company Share: A year ago, I joined Pinecone with a simple thesis: every company sits on data its AI cannot use, and whoever closes that gap wins th…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog Designing Agent-Friendly APIs Joerg Schad Aug 12, 2026 Engineering Share: At Pinecone we develop our products with both human and agentic consumers in mind. Designing for that second kind of consumer taught the t…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog The Ceiling Was Never the Model Sierra AI built an internal AI agent and named it Pinecone. We're flattered. So we took the benchmark Sierra built and beat it. Name confusion aside, Sierra and Pinecone landed on…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：← Blog Nexus GA: It's the Knowledge, Not the Models Pinecone Nexus Is Now Generally Available Jasmeet Singh Gujral, Siva Ragavan Aug 6, 2026 Product Share: Five weeks ago we opened Pinecone Nexus to Public Preview. Toda…

意味検索は意味的に近い結果を返しますが、暗黙のコンテキストを見逃すことがあり、エージェントが誤った情報に基づいて行動する原因となります。Pinecone の新しいテキストマッチフィルター（現在パブリックプレビュー中）は、すべての潜在的なクエリ次元に対して事前にラベル付けされたメタデータを必要とせず、語彙フィルタリングによって検索結果を限定します。これにより、誤った検索が無駄なツール呼び出しの連鎖を引き起こすエージェントパイプラインでのエラーを削減します。

Pinecone Nexus は AI エージェント向けナレッジエンジンで、エンタープライズの分散知識を構造化レイヤーにコンパイルし、クエリあたりのトークンコストを削減し、精度と速度を向上させます。本記事では、その仕組み、ベンチマーク結果、パブリックプレビューの利用方法を説明します。

PineconeのソリューションエンジニアJohn Wardが、Parquetファイルとローカル埋め込みモデルを使用したテストデータ生成のモジュラーなワークフローを紹介します。このアプローチはデータ準備と埋め込み生成を分離し、異なるハードウェアでのスケーラブルなテストを可能にします。

Pinecone Nexus は、クエリ前に構造化された知識をコンパイルすることで、AI エージェントの精度向上、レイテンシとコスト削減を実現するナレッジエンジンです。本記事では3つの企業事例を紹介：Melange の特許検索では精度25%向上、レイテンシ77%削減、トークンコスト97%削減；M&A デューデリジェンスでは精度14%向上、レイテンシ48%削減、トークンコスト92%削減；Gong 通話文字起こしの収益分析では精度94%向上、レイテンシ18%削減、トークンコスト85%削減。

Pinecone チームは、社内 AI データエージェント AskData の進化を共有しています。初期のコーディングエージェントの試行から、知識レイヤーを備えた V1 システム、そして Pinecone Nexus への移行により、トークン消費を 92% 削減し、クエリターンを 78% 短縮しました。記事は、ビジネス言語と SQL の間の「ラストマイル」の知識ギャップを埋めるための取り組みを詳述しています。

Pinecone は、Azure Blob Storage からサーバーレスの Pinecone インデックスへのパイプラインを自動化するデプロイ可能なテンプレートを提供し、エンタープライズデータの高速セマンティック検索と AI 検索を可能にします。

AIエージェントのボトルネックはモデル能力ではなく、コンテキストエンジニアリングにある。市場インテリジェンスエージェントが10-K報告書を分析する例を用いて、現在のアプローチ（Agentic RAGやサンドボックス内のコーディングエージェント）の非効率性を説明。Pineconeは、Context Compilerによる自動コンテキスト構築とKnowQL宣言的クエリを備えたKnowledge Engine「Nexus」を導入し、精度、レイテンシ、コストを改善する。

Pinecone Marketplace を使用すると、チームは既存の知識（ドキュメント、マニュアル、ポリシーなど）をエンジニアリングのオーバーヘッドなしに AI 搭載アプリケーションに変換できます。テンプレートを使用し、ソースを引用し、瞬時に公開することで、従来の検索とカスタム構築ソリューションのギャップを埋めます。

Pineconeは、AIエージェント向けの知識エンジンNexusを発表。検索から知識コンパイルへとパラダイムをシフトし、タスク完了率を向上させ、トークン消費を削減します。同時にKnowQLクエリ言語とPinecone Marketplaceも公開。