Deep Recallは、以下の5つの次元において、従来のベクトルデータベースソリューションを凌駕している：
| 比較次元 | 通常のベクトル・データベース | ディープ・リコール |
|---|---|---|
| 文脈化 | 単純なベクトル類似性マッチング | 時間的減衰や因果推論などの記憶強化アルゴリズムをサポート |
| リソーススケジューリング | 手動による拡張が必要 | 自動エラスティック・スケーリング（CPU/GPU対応） |
| 安全コンプライアンス | 外部ツールへの依存 | 組み込みコードスキャン、依存性監査（CVE検出） |
| モデル適応 | カスタム開発が必要 | 設定済みLLMインターフェース（LoRA/Pチューニング適応をサポート） |
| マルチモーダル・エクステンション | テキストのみのサポート | 画像/音声メモリの実験的サポート (v0.4+) |
典型的なシナリオの利点：カスタマーサービスにおいて、ユーザーの問題履歴を記憶するだけでなく、ベクトルの類似性だけでは実現できない、「3ヶ月前に物流問題でクレームを出した」といった時間的な特徴を特定することができる。
この答えは記事から得たものである。Deep Recall：大規模モデルのためのエンタープライズクラスのメモリフレームワークを提供するオープンソースツールについて
