تمثل قواعد بيانات المتجهات تحولًا كبيرًا في كيفية إدارة البيانات وتفسيرها، خاصة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
تتمثل الوظيفة الأساسية لقواعد البيانات هذه في التعامل بفعالية مع المتجهات عالية الأبعاد، والتي تعد المادة الخام لنماذج التعلم الآلي وتتضمن تحويل النص أو الصورة أو إدخال الصوت إلى تمثيلات رقمية في مساحة متعددة الأبعاد.
بالنسبة لتطبيقات مثل أنظمة التوصية، والتعرف على الكائنات، واسترجاع الصور، واكتشاف الاحتيال، فإن هذا التحول هو أكثر من مجرد تخزين؛ إنه مدخل لإمكانيات قوية في عمليات البحث عن التشابه واستعلامات الجوار الأقرب.
وبشكل أعمق، تكمن قوة قواعد البيانات المتجهة في قدرتها على ترجمة كميات كبيرة من البيانات المعقدة وغير المنظمة إلى ناقلات تلتقط سياق المحتوى الأصلي ومعناه.
تتضمن وظائف البحث المحسنة التي أصبحت ممكنة من خلال تضمين النماذج في هذا التشفير القدرة على الاستعلام عن المتجهات المحيطة للعثور على الصور أو العبارات ذات الصلة.
تعتبر قواعد بيانات المتجهات فريدة من نوعها من حيث أنها مبنية على تقنيات فهرسة متقدمة مثل فهرس الملفات المقلوب (IVF) والعالم الصغير القابل للملاحة الهرمي (HNSW)، مما يعمل على تحسين سرعتها وكفاءتها مع تحديد موقع أقرب الجيران في مساحات ذات أبعاد N.
هناك فرق واضح بين قواعد البيانات المتجهة والكلاسيكية. تعتبر قواعد البيانات التقليدية رائعة في تنظيم البيانات في مجموعات منظمة مُحسّنة لـ CRUD وتلتزم بمخططات محددة.
ومع ذلك، عند التعامل مع الطبيعة الديناميكية والمعقدة للبيانات عالية الأبعاد، تبدأ هذه الصلابة في أن تصبح عائقًا.
في المقابل، توفر قواعد البيانات المتجهة درجة من المرونة والكفاءة لا يمكن لمعادلاتها التقليدية أن تساويها، خاصة بالنسبة للتطبيقات التي تعتمد عليها بشكل كبير آلة التعلم والذكاء الاصطناعي. إنهم ليسوا فقط قابلين للتطوير ويتقنون عمليات البحث عن التشابه.
تعد قواعد بيانات المتجهات مفيدة بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية. لضمان احتفاظ المادة التي تم إنشاؤها بالتكامل السياقي، تعتمد هذه التطبيقات - التي تشمل معالجة اللغة الطبيعية وتوليد الصور - على الاسترجاع السريع والمقارنة بين التضمينات.
لذا، في هذه المقالة، سنلقي نظرة على أهم قواعد البيانات المتجهة لمشروعك القادم.
1. ميلفوس
Milvus هي قاعدة بيانات متجهة رائدة مفتوحة المصدر مصممة بشكل أساسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عمليات البحث عن التشابه المضمنة وعمليات MLOs القوية.
وهو يختلف عن قواعد البيانات العلائقية التقليدية، التي تتعامل في الغالب بيانات منظمةبسبب هذه القدرة التي تمكنه من فهرسة المتجهات على نطاق تريليوني غير مسبوق.
يتجلى تفاني Milvus في قابلية التوسع والتوافر العالي في الطريقة التي تطورت بها من نسختها الأولى إلى Milvus 2.0 الأصلية الموزعة بالكامل على السحابة.
على وجه التحديد، يعرض Milvus 2.0 تصميمًا سحابيًا أصليًا بالكامل يهدف إلى توفير مذهل بنسبة 99.9% مع التوسع إلى ما هو أبعد من مئات العقد.
بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن حل موثوق لقاعدة بيانات المتجهات، يوصى بشدة بهذا الإصدار لأنه لا يضيف فقط ميزات متطورة مثل اتصال متعدد السحابة ولوحة إدارية، ولكنه يعمل أيضًا على تحسين مستويات اتساق البيانات لتطوير التطبيقات المرنة.
من المزايا الجديرة بالملاحظة لدى Milvus هو نهجها الموجه نحو المجتمع، والذي يوفر دعمًا متعدد اللغات وسلسلة أدوات واسعة النطاق مصممة خصيصًا لتلبية متطلبات المطورين.
في قطاع تكنولوجيا المعلومات، فإن قابلية التوسع السحابية والموثوقية، إلى جانب إمكانات البحث عالية الأداء في مجموعات البيانات الكبيرة، تجعلها خيارًا شائعًا.
بالإضافة إلى ذلك، فهو يعزز كفاءة عملياته باستخدام إمكانية البحث الهجين التي تمزج البحث عن تشابه المتجهات مع التصفية العددية.
لدى Milvus لوحة إدارية واضحة واجهة المستخدمومجموعة كاملة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وبنية قابلة للتطوير والضبط.
يتم تسهيل الاتصال بالتطبيقات الخارجية من خلال طبقة الوصول، بينما يتم تنسيق موازنة التحميل وإدارة البيانات بواسطة خدمة المنسق، التي تعمل كأمر مركزي.
يتم دعم دوام قاعدة البيانات من خلال طبقة تخزين الكائنات، بينما تقوم العقد العاملة بتنفيذ الأنشطة لضمان قابلية التوسع.
التسعير
إنه مجاني للاستخدام للجميع.
2. فايس
قام فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك بتطوير مكتبة متطورة تسمى بحث التشابه في Facebook AI والتي تم تصميمها لجعل تجميع المتجهات الكثيفة والبحث عن التشابه أكثر فعالية.
كان الدافع وراء إنشائها هو الحاجة إلى تحسين قدرات البحث عن التشابه في Facebook AI من خلال استخدام المنهجيات الأساسية المتطورة.
بالمقارنة مع التطبيقات المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية، يمكن لتطبيق FAISS المتطور لوحدة معالجة الرسومات تسريع أوقات البحث بمقدار خمس إلى عشر مرات، مما يجعله أداة لا تقدر بثمن لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك أنظمة التوصية وتحديد المعاني المشابهة في عدد كبير من التطبيقات. مجموعات البيانات غير المنظمة مثل النص والصوت والفيديو.
يمكن لـ FAISS التعامل مع نطاق واسع من مقاييس التشابه، مثل تشابه جيب التمام والمنتج الداخلي ومقياس L2 الشائع الاستخدام (المسافة الإقليدية).
تسهل هذه القياسات إجراء عمليات بحث تشابه دقيقة ومرنة عبر أنواع البيانات المختلفة. تعمل ميزات مثل معالجة الدفعات، والمقايضات ذات السرعة الدقيقة، ودعم عمليات البحث الدقيقة والتقريبية على زيادة مرونتها.
بالإضافة إلى ذلك، يقدم FAISS طريقة قابلة للتطوير للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة من خلال السماح بتخزين الفهارس على القرص.
يعد الملف المقلوب، وتقدير المنتج (PQ)، وتحسين PQ مجرد عدد قليل من التقنيات المبتكرة التي تشكل أساس أبحاث FAISS وتضيف إلى فعاليتها عندما يتعلق الأمر بفهرسة حقول المتجهات عالية الأبعاد والبحث فيها.
يتم تعزيز هذه الاستراتيجيات من خلال الأساليب المتطورة مثل خوارزميات التحديد k المتسارعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات والتصفية المسبقة لمسافات PQ، مما يضمن قدرة FAISS على إنتاج نتائج بحث سريعة ودقيقة حتى في مجموعات البيانات ذات المليارات النطاق.
التسعير
إنه مجاني للاستخدام للجميع.
3. كوز الصنوبر
Pinecone هي شركة رائدة في قواعد بيانات المتجهات، حيث توفر خدمة مُدارة سحابية أصلية تم تصميمها خصيصًا لتحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية الطاقة.
لقد تم تصميمه خصيصًا للتعامل مع تضمينات المتجهات، والتي تعتبر ضرورية للذكاء الاصطناعي التوليدي والبحث الدلالي والتطبيقات التي تستخدم نماذج لغوية ضخمة.
يستطيع الذكاء الاصطناعي الآن فهم المعلومات الدلالية بفضل هذه التضمينات، والتي تعمل بشكل فعال كذاكرة طويلة المدى للمهام المعقدة.
يعتبر Pinecone فريدًا من حيث أنه يدمج بسلاسة إمكانات قواعد البيانات التقليدية مع الأداء المحسن لفهارس المتجهات، مما يتيح تخزينًا فعالاً وواسع النطاق والاستعلام عن التضمينات.
وهذا يجعله الخيار الأمثل في المواقف التي يؤدي فيها تعقيد وحجم البيانات المعنية إلى جعل قواعد البيانات القياسية القائمة على العددية غير كافية.
يقدم Pinecone للمطورين حلاً خاليًا من المتاعب بسبب نهج الخدمة المُدارة الذي يتبعه، والذي يعمل على تبسيط إجراءات التكامل والحصول على البيانات في الوقت الفعلي.
ويدعم العديد من عمليات البيانات، بما في ذلك جلب البيانات وتحديثها وحذفها والاستعلام عنها وتغييرها.
يضمن Pinecone أيضًا أن الاستعلامات التي تمثل تعديلات في الوقت الفعلي مثل عمليات الإدراج والحذف تؤدي إلى استجابات صحيحة منخفضة زمن الوصول للفهارس التي تحتوي على مليارات المتجهات.
في المواقف الديناميكية، تعد هذه الميزة ضرورية للحفاظ على ملاءمة نتائج الاستعلام وحداثتها.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل شراكة Pinecone مع Airbyte عبر اتصال Pinecone على زيادة تنوعها ومرونتها، مما يسمح بتكامل سلس للبيانات من مجموعة من المصادر.
ومن خلال هذه العلاقة، يمكن تحسين التكاليف والكفاءة من خلال ضمان معالجة المعلومات المكتسبة حديثًا فقط من خلال مزامنة البيانات المتزايدة.
يؤكد تصميم الموصل على البساطة، ويحتاج فقط إلى الحد الأدنى من معلمات الإعداد، كما أنه قابل للتمديد، مما يسمح بإجراء تحسينات مستقبلية.
التسعير
يبدأ السعر المتميز من 5.80 دولارًا شهريًا لحالة استخدام RAG.
4. نسج
Weaviate هي قاعدة بيانات متجهة مبتكرة متاحة كبرنامج مفتوح المصدر يعمل على تغيير طريقة وصولنا إلى البيانات واستخدامها.
يستخدم Weaviate إمكانات البحث المتجهي، التي تتيح إجراء عمليات بحث متطورة واعية بالسياق عبر مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة، على عكس قواعد البيانات النموذجية التي تعتمد على القيم العددية والاستعلامات المحددة مسبقًا.
باستخدام هذه الطريقة، يمكنك تحديد موقع المحتوى استنادًا إلى مدى تشابهه مع المحتوى الآخر، مما يعمل على تحسين سهولة عمليات البحث وملاءمة النتائج.
يعد تكامله السلس مع نماذج التعلم الآلي أحد خصائصه الأساسية؛ وهذا يسمح لها بالعمل أكثر من مجرد حل لتخزين البيانات؛ كما يسمح بفهم البيانات وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تتضمن بنية Weaviate هذا التكامل بشكل كامل، مما يجعل من الممكن تحليل البيانات المعقدة دون استخدام أدوات إضافية.
كما يوفر دعمها لنماذج بيانات الرسم البياني وجهة نظر مختلفة حول البيانات باعتبارها كيانات مرتبطة، مما يكشف الأنماط والرؤى التي يمكن تفويتها في بنيات قواعد البيانات التقليدية.
بفضل بنية Weaviate المعيارية، يمكن للعملاء إضافة إمكانات مثل توجيه البيانات وإنشاء النسخ الاحتياطية حسب الحاجة.
تعمل نسخته الأساسية كقاعدة بيانات متخصصة في البيانات المتجهة، ويمكن توسيعها بوحدات أخرى لتلبية الاحتياجات المختلفة.
ويتم تعزيز قابلية التوسع بشكل أكبر من خلال تصميمه المعياري، والذي يضمن عدم التضحية بالسرعة استجابة لكميات البيانات المتزايدة ومتطلبات الاستعلام.
أصبحت الطريقة متعددة الاستخدامات والفعالة للتفاعل مع البيانات المخزنة ممكنة بفضل دعم قاعدة البيانات لكل من RESTful وGraphQL APIs.
على وجه الخصوص، تم اختيار GraphQL نظرًا لقدرته على تنفيذ الاستعلامات المعقدة القائمة على الرسم البياني بسرعة، مما يمكّن المستخدمين من الحصول على البيانات التي يريدونها بدقة دون الحصول على كميات زائدة أو غير كافية من البيانات.
يعد Weaviate أكثر سهولة في الاستخدام عبر مجموعة متنوعة من مكتبات العملاء ولغات البرمجة بفضل واجهة برمجة التطبيقات المرنة الخاصة به.
بالنسبة لأولئك الذين يسعون إلى استكشاف Weaviate بشكل أكبر، هناك عدد كبير من الوثائق والبرامج التعليمية المتاحة، بدءًا من إعداد المثيل الخاص بك وتكوينه وحتى التعمق في قدراته مثل البحث المتجه، وتكامل التعلم الآلي، وتصميم المخطط.
يمكنك الوصول إلى نفس التكنولوجيا القوية التي تجعل المعلومات ديناميكية وقابلة للتنفيذ سواء قررت تشغيل Weaviate محليًا، في الحوسبة السحابية البيئة، أو من خلال الخدمة السحابية المدارة Weaviate
التسعير
يبدأ السعر المميز للمنصة من 25 دولارًا شهريًا بدون خادم.
5. صفاء
Chroma هي قاعدة بيانات متجهة متطورة تهدف إلى إحداث ثورة في استرجاع البيانات وتخزينها، خاصة بالنسبة للتطبيقات التي تتضمن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
نظرًا لأن Chroma يعمل مع المتجهات بدلاً من الأرقام العددية، على عكس قواعد البيانات القياسية، فهو جيد جدًا في إدارة البيانات المعقدة عالية الأبعاد.
يعد هذا تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا استرجاع البيانات لأنه يتيح عمليات بحث أكثر تعقيدًا استنادًا إلى التشابه الدلالي للمادة بدلاً من التطابقات الدقيقة للكلمات الرئيسية.
من السمات البارزة لـ Chroma قدرتها على العمل مع العديد من حلول التخزين الأساسية، مثل ClickHouse للإعدادات المتدرجة وDuckDB للتثبيتات المستقلة، مما يضمن المرونة والتكيف مع حالات الاستخدام المختلفة.
تم تصميم Chroma مع مراعاة البساطة والسرعة والتحليل. وهي متاحة لمجموعة واسعة من المطورين الذين لديهم حزم SDK لـ Python وJavaScript/TypeScript.
بالإضافة إلى ذلك، تركز Chroma بقوة على سهولة الاستخدام، مما يسمح للمطورين بإعداد قاعدة بيانات دائمة مدعومة بـ DuckDB أو قاعدة بيانات في الذاكرة للاختبار بسرعة.
إن القدرة على إنشاء كائنات مجموعة تشبه الجداول في قواعد البيانات التقليدية، حيث يمكن إدراج البيانات النصية وتحويلها تلقائيًا إلى تضمينات باستخدام نماذج مثل all-MiniLM-L6-v2، تزيد من هذا التنوع.
يمكن دمج النص والتضمينات بسلاسة، وهو أمر ضروري للتطبيقات التي تحتاج إلى فهم دلالات البيانات.
أساس طريقة تشابه المتجهات في Chroma هو المفاهيم الرياضية للتعامد والكثافة، والتي تعتبر ضرورية لفهم تمثيل البيانات ومقارنتها في قواعد البيانات.
تتيح هذه الأفكار لـ Chroma إجراء عمليات بحث تشابه هادفة وفعالة من خلال مراعاة الروابط الدلالية بين عناصر البيانات.
يمكن الوصول إلى الموارد مثل البرامج التعليمية والإرشادات للأفراد الذين يرغبون في استكشاف Chroma بشكل أكبر. وهي تتضمن إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إعداد قاعدة البيانات وإنشاء المجموعات وإجراء عمليات بحث التشابه.
التسعير
يمكنك البدء في استخدامه مجانًا.
6. دبور
Vespa عبارة عن منصة تعمل على إحداث تحول في التعامل عبر الإنترنت مع الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة.
الغرض الأساسي من Vespa هو تمكين العمليات الحسابية ذات زمن الوصول المنخفض عبر مجموعات البيانات الكبيرة، مما يتيح لك تخزين وفهرسة وتحليل البيانات النصية والمتجهة والبيانات المنظمة بسهولة.
تتميز Vespa بقدرتها على تقديم إجابات سريعة على أي نطاق، بغض النظر عن طبيعة الاستعلامات أو الاختيارات أو استنتاجات النماذج المستفادة آليًا التي يتم التعامل معها.
تظهر مرونة Vespa في محرك البحث الذي يعمل بكامل طاقته وقاعدة البيانات المتجهة، والتي تمكن من إجراء العديد من عمليات البحث داخل استعلام واحد، بدءًا من البيانات المتجهة (ANN) والبيانات المعجمية والمنظمة.
بغض النظر عن الحجم، يمكنك إنشاء تطبيقات بحث سهلة الاستخدام وسريعة الاستجابة مع إمكانات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي بفضل هذا التكامل لاستدلال النماذج المستفادة آليًا مع بياناتك.
ومع ذلك، فإن فيسبا هي أكثر من مجرد السعي؛ يتعلق الأمر أيضًا بفهم اللقاءات وتخصيصها.
توفر أدوات التخصيص والاقتراح من الدرجة الأولى توصيات ديناميكية وحديثة تلبي احتياجات مستخدمين أو ظروف محددة.
يعد Vespa بمثابة تغيير جذري لأي شخص يتطلع إلى دخول مجال الذكاء الاصطناعي للمحادثة أيضًا، نظرًا لأنه يوفر البنية التحتية اللازمة لتخزين واستكشاف النصوص وبيانات المتجهات في الوقت الفعلي، مما يسمح بتطوير عوامل ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا وعملية.
من خلال الترميز والاستخلاص الشاملين، يتم دعم عمليات البحث عن النص الكامل، وعمليات البحث عن الجيران الأقرب، واستعلامات البيانات المنظمة جميعها من خلال إمكانات الاستعلام الشاملة للنظام الأساسي.
ويختلف من حيث أنه يمكنه التعامل بشكل فعال مع الاستعلامات المعقدة من خلال الجمع بين عدة أبعاد بحث.
تعد Vespa قوة حسابية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأن محركها الحسابي يمكنه التعامل مع التعبيرات الرياضية المعقدة عبر الكميات القياسية والموترات.
أثناء التشغيل، تم تصميم Vespa ليكون سهل الاستخدام وقابل للتوسيع.
فهو يعمل على تبسيط العمليات المتكررة، بدءًا من تكوين النظام وتطوير التطبيقات وحتى إدارة البيانات والعقد، مما يتيح عمليات إنتاج آمنة وغير منقطعة.
تتأكد بنية Vespa من أنها تتوسع مع بياناتك، وتحافظ على موثوقيتها وأدائها.
التسعير
يمكنك البدء في استخدامه مجانًا.
7. الربعية
Qdrant عبارة عن منصة مرنة لقاعدة بيانات المتجهات التي توفر مجموعة فريدة من الإمكانات لتلبية المتطلبات المتزايدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
في الأساس، Qdrant هو محرك بحث لتشابه المتجهات يوفر واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لتخزين المتجهات والعثور عليها وصيانتها بالإضافة إلى بيانات الحمولة.
تعتبر هذه الميزة ضرورية للعديد من التطبيقات، مثل البحث الدلالي وأنظمة التوصية، التي تتطلب تفسير تنسيقات البيانات المعقدة.
تم تصميم النظام الأساسي مع وضع الكفاءة وقابلية التوسع في الاعتبار، وهو قادر على التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة التي تحتوي على مليارات نقاط البيانات.
وهو يوفر العديد من مقاييس المسافة بما في ذلك تشابه جيب التمام والمسافة الإقليدية والمنتج النقطي، مما يجعله قابلاً للتكيف عبر العديد من سيناريوهات الاستخدام.
يوفر التصميم تصفية معقدة، مثل المرشحات النصية والنطاقية والجغرافية، لتلبية احتياجات البحث المتنوعة.
يمكن للمطورين الوصول إلى Qdrant بعدة طرق، بما في ذلك صورة Docker للإعدادات المحلية السريعة، وعميل Python لأولئك الذين يشعرون بالراحة مع اللغة، وخدمة سحابية لبيئة أكثر قوة على مستوى الإنتاج.
تسمح قدرة Qdrant على التكيف بالتكامل السلس مع أي تكوين تكنولوجي أو احتياجات عملية.
علاوة على ذلك، تعمل واجهة Qdrant سهلة الاستخدام على تبسيط إدارة قاعدة بيانات المتجهات. من المفترض أن تكون المنصة واضحة للمستخدمين من جميع مستويات المهارة، بدءًا من إنشاء المجموعة وحتى إنشاء مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات (API) للوصول الآمن.
تعمل إمكانية التحميل المجمع وواجهة برمجة التطبيقات غير المتزامنة على تحسين كفاءتها، مما يجعلها أداة مفيدة جدًا للمطورين الذين يتعاملون مع كميات هائلة من البيانات.
التسعير
يمكنك البدء في استخدامه مجانًا، ويبدأ السعر المميز من 25 دولارًا لكل عقدة/شهر يتم إصدار فاتورة بها كل ساعة
8. أسترا دي بي
تعمل إمكانات البحث المتفوقة في AstraDB والهندسة المعمارية بدون خادم على إحداث تحول في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
يعد AstraDB خيارًا رائعًا لإدارة عمليات البحث المعقدة والحساسة للسياق عبر مجموعة متنوعة من أنواع البيانات نظرًا لأنه مبني على أساس متين من Apache Cassandra ويجمع بسلاسة بين قابلية التوسع والاستقرار والأداء.
تعد قدرة AstraDB على التعامل مع أعباء العمل غير المتجانسة، بما في ذلك البيانات المتدفقة وغير المتجهة والمتجهة، مع الحفاظ على زمن استجابة منخفض للغاية لعمليات الاستعلام والتحديث المتزامنة، إحدى أبرز مزاياها.
تعد هذه القدرة على التكيف ضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، والتي تتطلب التدفق ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي من أجل توفير استجابات الذكاء الاصطناعي الدقيقة والمدركة للسياق.
الحل بدون خادم من AstraDB يجعل التطوير أسهل، مما يتيح للمطورين التركيز على إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة بدلاً من إدارة البنية التحتية الخلفية.
بدءًا من إرشادات البدء السريع وحتى الدروس المتعمقة حول إنشاء روبوتات الدردشة وأنظمة التوصية، يتيح AstraDB للمطورين تحقيق أفكار الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بسرعة من خلال واجهات برمجة التطبيقات الموثوقة والواجهات السلسة باستخدام الأدوات والمنصات المعروفة.
يجب أن تعطي أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية على مستوى المؤسسات الأولوية للأمن والامتثال، وتقدم AstraDB خدماتها على كلا الجبهتين.
يتم توفير ميزات الأمان العميق للشركات وشهادات الامتثال من خلاله، مما يضمن أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها على AstraDB تلتزم بأكثر إرشادات الخصوصية وحماية البيانات صرامة.
التسعير
يمكنك البدء في استخدامه مجانًا ويقدم نموذج الدفع أولاً بأول.
9. أوبن سيرش
يبدو OpenSearch خيارًا جذابًا لأولئك الذين يستكشفون قواعد بيانات المتجهات، خاصة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتكيف والقابلة للتطوير والمقاومة للمستقبل.
OpenSearch عبارة عن قاعدة بيانات متجهة شاملة ومفتوحة المصدر تجمع بين قوة التحليلات والبحث المتجه المتطور والبحث التقليدي في نظام واحد متماسك.
من خلال استخدام نماذج تضمين التعلم الآلي لتشفير معنى وسياق نماذج البيانات المتعددة - المستندات والصور والصوت - في متجهات لعمليات البحث المتشابهة، يعد هذا التكامل مفيدًا بشكل خاص للمطورين الذين يتطلعون إلى تضمين الفهم الدلالي في تطبيقات البحث الخاصة بهم.
على الرغم من أن OpenSearch لديه الكثير ليقدمه، فمن المهم أن نتذكر أنه بالمقارنة مع Elasticsearch، كانت هناك تغييرات أقل بكثير في التعليمات البرمجية، خاصة في الوحدات المهمة مثل لغات البرمجة النصية ومعالجات مسارات الاستيعاب.
يمكن أن تتمتع Elasticsearch بقدرات أكثر تطورًا بسبب زيادة جهود التطوير، مما يؤدي إلى اختلافات في الأداء ومجموعة الميزات والتحديثات بين الاثنين.
يعوض OpenSearch وجود عدد كبير من المتابعين من المجتمع والتفاني في الأفكار مفتوحة المصدر، مما يؤدي إلى إنشاء منصة مفتوحة وقابلة للتكيف.
وهو يدعم مجموعة واسعة من التطبيقات التي تتجاوز البحث والتحليلات، مثل إمكانية المراقبة والتحليلات الأمنية، مما يجعله أداة مرنة للمهام كثيفة البيانات.
وتضمن الإستراتيجية المرتكزة على المجتمع التحسينات والتكاملات المستمرة للحفاظ على المنصة محدثة وفريدة من نوعها.
التسعير
يمكنك البدء في استخدامه مجانًا.
10 بحث Azure AI
يعد Azure AI Search نظامًا أساسيًا قويًا يعمل على تحسين إمكانيات البحث داخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
إنه يبرز لأنه يدعم البحث المتجه، وهي آلية لفهرسة وتخزين واسترجاع تضمينات المتجهات داخل فهرس البحث.
تساعد هذه الميزة على اكتشاف المستندات القابلة للمقارنة في مساحة متجهة، مما يؤدي إلى نتائج بحث أكثر صلة بالسياق.
يتميز Azure AI Search بدعمه للمواقف المختلطة، حيث يتم إجراء عمليات البحث عن المتجهات والكلمات الرئيسية بشكل متزامن، مما يؤدي إلى مجموعة نتائج موحدة تتفوق في كثير من الأحيان على فعالية كل تقنية مستخدمة بمفردها.
يتيح الجمع بين المواد المتجهة وغير المتجهة في نفس الفهرس تجربة بحث أكثر اكتمالاً ومرونة.
يمكن الوصول إلى ميزة البحث المتجه في Azure AI Search على نطاق واسع ومجانًا لجميع طبقات Azure AI Search.
إنه مرن للغاية لمجموعة من حالات الاستخدام وتفضيلات التطوير بسبب دعمه للعديد من بيئات التطوير، والذي يتم توفيره عبر موقع Azure، واجهات برمجة التطبيقات RESTوحزم SDK لـ Python وJavaScript و.NET وغيرها.
بفضل تكامله العميق مع النظام البيئي Azure AI، يقدم Azure AI Search أكثر من مجرد بحث؛ كما أنه يعزز إمكانات النظام البيئي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
يعد Azure OpenAI Studio لتضمين النماذج وخدمات Azure AI لاسترداد الصور مثالين فقط على الخدمات المضمنة في هذا التكامل.
يعد Azure AI Search حلاً مرنًا للمطورين الراغبين في دمج وظائف بحث متطورة في تطبيقاتهم بسبب دعمه الشامل، والذي يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من بحث التشابه والبحث متعدد الوسائط إلى البحث المختلط والبحث متعدد اللغات.
التسعير
يمكنك البدء في استخدامه مجانًا وبأسعار مميزة تبدأ من 0.11 دولار في الساعة.
وفي الختام
تعمل قواعد بيانات المتجهات على تحويل إدارة البيانات في الذكاء الاصطناعي من خلال إدارة المتجهات عالية الأبعاد، مما يسمح بإجراء عمليات بحث قوية عن التشابه واستعلامات سريعة عن الجار الأقرب في تطبيقات مثل أنظمة التوصية واكتشاف الاحتيال.
باستخدام خوارزميات الفهرسة المتطورة، تقوم قواعد البيانات هذه بتحويل البيانات المعقدة غير المنظمة إلى متجهات ذات معنى مع توفير السرعة والمرونة التي لا توفرها قواعد البيانات التقليدية.
تشمل المنصات البارزة Pinecone، الذي يتألق في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية؛ FAISS، الذي أنشأه Facebook AI لتجمعات المتجهات الكثيفة؛ وMilvus، المشهورة بقابليتها للتوسع وبنيتها السحابية الأصلية.
يجمع Weaviate بين التعلم الآلي والبحث المدرك للسياق، في حين يتميز Vespa وChroma بقدرات الحوسبة ذات زمن الوصول المنخفض وسهولة الاستخدام، على التوالي.
تعد قواعد بيانات Vector أدوات حيوية لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نظرًا لأن منصات مثل Qdrant وAstraDB وOpenSearch وAzure AI Search توفر مجموعة متنوعة من الخدمات بدءًا من البنى غير الخادمة وحتى إمكانات البحث والتحليلات الشاملة.
اترك تعليق