Вектарныя базы даных уяўляюць сабой значны зрух у тым, як мы кіруем данымі і інтэрпрэтуем іх, асабліва ў галіне штучнага інтэлекту і машыннага навучання.
Фундаментальная функцыя гэтых баз даных - эфектыўная апрацоўка высокамерных вектараў, якія з'яўляюцца зыходным матэрыялам для мадэляў машыннага навучання і ўключаюць у сябе пераўтварэнне ўводу тэксту, выявы або аўдыя ў лікавыя ўяўленні ў шматмернай прасторы.
Для такіх прыкладанняў, як рэкамендацыйныя сістэмы, распазнаванне аб'ектаў, пошук малюнкаў і выяўленне махлярства, гэта пераўтварэнне больш, чым проста захоўванне; гэта праход да магутных магчымасцей у пошуку падабенства і запытах бліжэйшых суседзяў.
Больш глыбока, моц вектарных баз даных заключаецца ў іх здольнасці перакладаць вялікія аб'ёмы неструктураваных, складаных даных у вектары, якія фіксуюць кантэкст і сэнс зыходнага кантэнту.
Палепшаныя функцыі пошуку, якія сталі магчымымі дзякуючы ўбудаванню мадэляў у гэтую кадыроўку, уключаюць магчымасць запытваць навакольныя вектары, каб знайсці звязаныя малюнкі або фразы.
Вектарныя базы даных унікальныя тым, што яны пабудаваны на перадавых метадах індэксацыі, такіх як інвертаваны індэкс файлаў (IVF) і іерархічны навігацыйны малы свет (HNSW), што павышае іх хуткасць і эфектыўнасць пры пошуку бліжэйшых суседзяў у N-мерных прасторах.
Існуе выразная розніца паміж вектарнымі і класічнымі базамі даных. Звычайныя базы даных выдатна спраўляюцца з арганізацыяй даных у арганізаваныя наборы, якія аптымізаваны для CRUD і прытрымліваюцца ўстаноўленых схем.
Аднак калі мець справу з дынамічным і складаным характарам высокаразмерных даных, гэтая жорсткасць пачынае станавіцца перашкодай.
Наадварот, вектарныя базы даных забяспечваюць такую ступень гібкасці і эфектыўнасці, якой не могуць параўнацца традыцыйныя эквіваленты, асабліва для прыкладанняў, якія моцна залежаць ад навучанне з дапамогай машыны і штучны інтэлект. Яны не проста маштабуюцца і дасведчаныя ў пошуку падабенства.
Вектарныя базы дадзеных асабліва карысныя для генератыўных прыкладанняў штучнага інтэлекту. Каб гарантаваць, што створаны матэрыял захоўвае кантэкстную цэласнасць, гэтыя прыкладанні, якія ўключаюць апрацоўку натуральнай мовы і стварэнне малюнкаў, залежаць ад хуткага пошуку і параўнання ўбудаваных файлаў.
Такім чынам, у гэтай частцы мы разгледзім лепшыя вектарныя базы дадзеных для вашага наступнага праекта.
1. Мільвус
Milvus - гэта піянерская вектарная база дадзеных з адкрытым зыходным кодам, распрацаваная галоўным чынам для прыкладанняў штучнага інтэлекту, уключаючы ўбудаваны пошук падабенства і магутныя MLO.
Яна адрозніваецца ад звычайных рэляцыйных баз даных, якія ў асноўным апрацоўваюць структураваныя дадзеныя, дзякуючы гэтай магутнасці, якая дазваляе індэксаваць вектары ў беспрэцэдэнтным маштабе трыльёнаў.
Прыхільнасць Milvus да маштабаванасці і высокай даступнасці дэманструецца тым, як ён развіваўся ад сваёй першай версіі да цалкам размеркаванай, роднай для воблака Milvus 2.0.
У прыватнасці, Milvus 2.0 дэманструе цалкам уласны воблачны дызайн, які накіраваны на ашаламляльную даступнасць 99.9% пры маштабаванні за межы сотняў вузлоў.
Для тых, хто шукае надзейнае рашэнне вектарнай базы дадзеных, гэтае выданне настойліва рэкамендуецца, паколькі яно не толькі дадае складаныя функцыі, такія як шматвоблачнае злучэнне і адміністрацыйная панэль, але таксама паляпшае ўзроўні ўзгодненасці даных для гнуткай распрацоўкі прыкладанняў.
Вартай увагі перавагай Milvus з'яўляецца падыход, арыентаваны на супольнасць, які забяспечвае шматмоўную падтрымку і шырокую ланцужок інструментаў, адаптаваных да патрабаванняў распрацоўшчыкаў.
У ІТ-сектары яго воблачная маштабаванасць і надзейнасць, а таксама высокапрадукцыйныя магчымасці вектарнага пошуку ў вялікіх наборах даных робяць яго папулярным варыянтам.
Акрамя таго, ён павышае эфектыўнасць сваіх аперацый, выкарыстоўваючы магчымасць гібрыднага пошуку, якая спалучае вектарны пошук падабенства са скалярнай фільтрацыяй.
Milvus мае адміністрацыйную панэль з выразным інтэрфейс карыстальніка, поўны набор API, а таксама маштабаваную і наладжвальную архітэктуру.
Сувязь са знешнімі праграмамі палягчаецца з дапамогай ўзроўню доступу, у той час як балансаванне нагрузкі і кіраванне дадзенымі каардынуюцца службай каардынатара, якая служыць цэнтральнай камандай.
Сталасць базы дадзеных падтрымліваецца ўзроўнем захоўвання аб'ектаў, у той час як рабочыя вузлы выконваюць дзеянні для забеспячэння маштабаванасці.
Цэннiк
Гэта бясплатнае выкарыстанне для ўсіх.
2. ФАЙС
Каманда Facebook AI Research распрацавала перадавую бібліятэку пад назвай Facebook AI Similarity Search, якая распрацавана, каб зрабіць шчыльную вектарную кластэрызацыю і пошук па падабенстве больш эфектыўнымі.
Яго стварэнне было абумоўлена патрабаваннем палепшыць магчымасці штучнага інтэлекту Facebook у пошуку падабенства за кошт выкарыстання перадавых фундаментальных метадалогій.
У параўнанні з рэалізацыямі на аснове цэнтральнага працэсара, сучасная рэалізацыя графічнага працэсара FAISS можа паскорыць час пошуку ў пяць-дзесяць разоў, што робіць яго неацэнным інструментам для розных прыкладанняў, уключаючы сістэмы рэкамендацый і ідэнтыфікацыю падобных значэнняў у значным неструктураваныя наборы дадзеных, такія як тэкст, аўдыё і відэа.
FAISS можа апрацоўваць шырокі спектр паказчыкаў падабенства, такіх як косінус падабенства, унутраны здабытак і часта выкарыстоўваная метрыка L2 (эўклідава адлегласць).
Гэтыя вымярэнні палягчаюць дакладны і гнуткі пошук падабенства ў розных тыпах даных. Такія функцыі, як пакетная апрацоўка, кампрамісы дакладнасці і хуткасці, а таксама падтрымка як дакладных, так і прыблізных пошукаў, яшчэ больш павялічваюць яго гібкасць.
Акрамя таго, FAISS прапануе маштабаваны метад для апрацоўкі масіўных набораў даных, дазваляючы індэксы захоўвацца на дыску.
Інвертаваны файл, квантаванне прадукту (PQ) і палепшаная PQ - гэта толькі некаторыя з інавацыйных метадаў, якія складаюць даследчую аснову FAISS і павялічваюць яе эфектыўнасць, калі гаворка ідзе пра індэксаванне і пошук у вектарных палях вялікай памернасці.
Гэтыя стратэгіі ўзмацняюцца перадавымі падыходамі, такімі як алгарытмы k-выбору з паскораным графічным працэсарам і папярэдняя фільтрацыя адлегласцей PQ, што гарантуе здольнасць FAISS ствараць хуткія і дакладныя вынікі пошуку нават у наборах даных мільярднага маштабу.
Цэннiк
Гэта бясплатнае выкарыстанне для ўсіх.
3. Пінекону
Pinecone з'яўляецца лідэрам у галіне вектарных баз даных, забяспечваючы воблачны кіраваны сэрвіс, створаны спецыяльна для павышэння прадукцыйнасці магутных праграм штучнага інтэлекту.
Ён спецыяльна распрацаваны для апрацоўкі вектарных убудоўванняў, якія важныя для генератыўнага штучнага інтэлекту, семантычнага пошуку і прыкладанняў, якія выкарыстоўваюць масіўныя моўныя мадэлі.
ШІ цяпер можа разумець семантычную інфармацыю дзякуючы гэтым убудаванням, якія эфектыўна дзейнічаюць як доўгатэрміновая памяць для складаных задач.
Pinecone унікальны тым, што ён лёгка аб'ядноўвае магчымасці традыцыйных баз даных з палепшанай прадукцыйнасцю вектарных індэксаў, дазваляючы эфектыўнае і буйнамаштабнае захоўванне і запыт убудоўванняў.
Гэта робіць яго ідэальным варыянтам у сітуацыях, калі складанасць і аб'ём дадзеных робяць стандартныя скалярныя базы даных неадэкватнымі.
Pinecone прапануе распрацоўшчыкам беспраблемнае рашэнне дзякуючы падыходу да кіраванага абслугоўвання, які спрашчае інтэграцыю і працэдуры атрымання даных у рэжыме рэальнага часу.
Шматлікія аперацыі з дадзенымі падтрымліваюцца ім, уключаючы атрыманне, абнаўленне, выдаленне, запыт і ўстаўку даных.
Pinecone таксама гарантуе, што запыты, якія прадстаўляюць мадыфікацыі ў рэальным часе, такія як змены і выдаленні, дадуць правільныя адказы з нізкай затрымкай для індэксаў з мільярдамі вектараў.
У дынамічных сітуацыях гэтая функцыя вельмі важная для захавання актуальнасці і свежасці вынікаў запыту.
Акрамя таго, партнёрства Pinecone з Airbyte праз злучэнне Pinecone павялічвае яго ўніверсальнасць і гібкасць, што дазваляе плаўна інтэграваць даныя з розных крыніц.
Дзякуючы гэтай сувязі можна аптымізаваць выдаткі і эфектыўнасць, гарантуючы, што праз паступовую сінхранізацыю дадзеных апрацоўваецца толькі новая інфармацыя.
Канструкцыя раздыма падкрэслівае прастату, патрабуючы мінімальных параметраў наладкі, і яго можна пашыраць, што дазваляе ўдасканальваць яго ў будучыні.
Цэннiк
Прэміум-цана пачынаецца ад 5.80 долараў у месяц для выпадку выкарыстання RAG.
4. Ткаць
Weaviate - гэта інавацыйная вектарная база дадзеных, даступная ў выглядзе праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам, якое змяняе спосаб доступу і выкарыстання даных.
Weaviate выкарыстоўвае магчымасці вектарнага пошуку, якія забяспечваюць складаны пошук з улікам кантэксту ў вялікіх і складаных наборах даных, у адрозненне ад тыповых баз даных, якія залежаць ад скалярных значэнняў і загадзя вызначаных запытаў.
З дапамогай гэтага метаду вы можаце знаходзіць змесціва ў залежнасці ад таго, наколькі яно падобна да іншага змесціва, што паляпшае інтуітыўнасць пошуку і рэлевантнасць вынікаў.
Яго гладкая інтэграцыя з мадэлямі машыннага навучання з'яўляецца адной з асноўных характарыстык; гэта дазваляе яму функцыянаваць не толькі як рашэнне для захоўвання дадзеных; гэта таксама дазваляе разумець і аналізаваць дадзеныя з дапамогай штучнага інтэлекту.
Архітэктура Weaviate цалкам уключае гэтую інтэграцыю, што дазваляе аналізаваць складаныя даныя без выкарыстання дадатковых інструментаў.
Яго падтрымка графічных мадэляў даных таксама дае іншы пункт гледжання на даныя як на звязаныя аб'екты, выяўляючы шаблоны і разуменне, якія можна прапусціць у звычайных архітэктурах баз дадзеных.
Дзякуючы модульнай архітэктуры Weaviate кліенты могуць дадаваць такія магчымасці, як вектарызацыя даных і стварэнне рэзервовых копій па меры неабходнасці.
Яго фундаментальная версія функцыянуе як спецыялізаваная база дадзеных вектарных дадзеных, і яе можна пашырыць іншымі модулямі для задавальнення розных патрэб.
Яго маштабаванасць яшчэ больш пашыраецца дзякуючы модульнай канструкцыі, якая гарантуе, што хуткасць не будзе прынесена ў ахвяру ў адказ на павелічэнне колькасці даных і патрабаванняў да запытаў.
Універсальны і эфектыўны метад узаемадзеяння з захаванымі дадзенымі стаў магчымым дзякуючы падтрымцы базай дадзеных API RESTful і GraphQL.
У прыватнасці, GraphQL абраны з-за яго здольнасці хутка выконваць складаныя запыты на аснове графаў, што дазваляе карыстальнікам атрымліваць менавіта тыя даныя, якія яны хочуць, без атрымання празмерных або недастатковых аб'ёмаў даных.
Дзякуючы гнуткаму API, Weaviate больш зручны для розных кліенцкіх бібліятэк і моў праграмавання.
Для тых, хто хоча далей вывучыць Weaviate, ёсць мноства дакументацыі і навучальных дапаможнікаў, пачынаючы ад наладжвання і канфігурацыі вашага асобніка і заканчваючы глыбокім вывучэннем яго магчымасцей, такіх як вектарны пошук, інтэграцыя машыннага навучання і дызайн схемы.
Вы можаце атрымаць доступ да той самай магутнай тэхналогіі, якая робіць інфармацыю дынамічнай і дзейснай, незалежна ад таго, вы вырашыце выкарыстоўваць Weaviate лакальна, у хмарных вылічэнняў асяроддзі або праз воблачную службу, кіраваную Weaviate.
Цэннiк
Прэміум-цана платформы пачынаецца ад 25 долараў у месяц для бессерверных.
5. Каляровасць
Chroma - гэта перадавая вектарная база дадзеных, мэта якой - зрабіць рэвалюцыю ў пошуку і захоўванні даных, асабліва для прыкладанняў, якія ўключаюць машыннае навучанне і штучны інтэлект.
Паколькі Chroma працуе з вектарамі замест скалярных лікаў, у адрозненне ад стандартных баз даных, ён вельмі добры ў кіраванні шматмернымі, складанымі дадзенымі.
Гэта вялікі прагрэс у тэхналогіі пошуку даных, паколькі ён дазваляе больш дасканалы пошук, заснаваны на семантычным падабенстве матэрыялу, а не на дакладных супадзеннях ключавых слоў.
Характэрнай характарыстыкай Chroma з'яўляецца яго здольнасць працаваць з некалькімі базавымі рашэннямі для захоўвання дадзеных, такімі як ClickHouse для маштабаваных налад і DuckDB для аўтаномных установак, што гарантуе гнуткасць і адаптацыю да розных варыянтаў выкарыстання.
Chroma ствараецца з улікам прастаты, хуткасці і аналізу. Ён даступны шырокаму спектру распрацоўшчыкаў з SDK для Python і JavaScript/TypeScript.
Акрамя таго, Chroma робіць моцны акцэнт на зручнасці карыстання, дазваляючы распрацоўшчыкам хутка наладзіць пастаянную базу дадзеных з падтрымкай DuckDB або базу дадзеных у памяці для тэставання.
Магчымасць ствараць аб'екты калекцыі, якія нагадваюць табліцы ў звычайных базах дадзеных, куды тэкставыя даныя можна ўстаўляць і аўтаматычна трансфармаваць ва ўбудаваныя з дапамогай такіх мадэляў, як all-MiniLM-L6-v2, яшчэ больш павялічвае гэтую ўніверсальнасць.
Тэкст і ўбудовы могуць быць плаўна інтэграваны, што вельмі важна для прыкладанняў, якім трэба зразумець семантыку даных.
Асновай метаду вектарнага падабенства Chroma з'яўляюцца матэматычныя паняцці артаганальнасці і шчыльнасці, неабходныя для разумення прадстаўлення і параўнання даных у базах даных.
Гэтыя ідэі дазваляюць Chroma ажыццяўляць значны і эфектыўны пошук падабенства з улікам семантычных сувязяў паміж элементамі даных.
Такія рэсурсы, як навучальныя дапаможнікі і рэкамендацыі, даступныя для асоб, якія хочуць вывучыць Chroma далей. Яны ўключаюць у сябе пакрокавыя інструкцыі аб тым, як наладзіць базу дадзеных, стварыць калекцыі і выканаць пошук падабенства.
Цэннiк
Вы можаце пачаць выкарыстоўваць яго бясплатна.
6. Аса
Vespa - гэта платформа, якая трансфармуе онлайн-апрацоўку штучнага інтэлекту і вялікіх даных.
Фундаментальная мэта Vespa - забяспечыць вылічэнні з нізкай затрымкай у вялікіх наборах даных, што дазваляе лёгка захоўваць, індэксаваць і аналізаваць тэкставыя, вектарныя і структураваныя даныя.
Vespa вылучаецца сваёй здольнасцю даваць хуткія адказы ў любым маштабе, незалежна ад характару запытаў, варыянтаў выбару або высноў машыннага навучання мадэлі, якія апрацоўваюцца.
Гнуткасць Vespa выяўляецца ў яе поўнафункцыянальнай пошукавай сістэме і вектарнай базе дадзеных, якія дазваляюць шмат пошукаў у адным запыце, пачынаючы ад вектарных (ANN), лексічных і структураваных даных.
Незалежна ад маштабу, вы можаце ствараць зручныя і хутка рэагуючыя праграмы пошуку з магчымасцямі штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу дзякуючы гэтай інтэграцыі вываду машыннага навучання мадэлі з вашымі дадзенымі.
Аднак Vespa - гэта больш, чым проста пошук; гэта таксама аб разуменні і наладжванні сустрэч.
Першакласныя інструменты налады і прапановы забяспечваюць дынамічныя, бягучыя рэкамендацыі, якія абслугоўваюць канкрэтных карыстальнікаў або абставіны.
Vespa змяняе гульню для тых, хто таксама хоча ўвайсці ў прастору гутарковага штучнага інтэлекту, паколькі прапануе інфраструктуру, неабходную для захоўвання і вывучэння тэкставых і вектарных даных у рэжыме рэальнага часу, што дазваляе распрацоўваць больш дасканалыя і практычныя агенты штучнага інтэлекту.
Дзякуючы ўсебаковай токенізацыі і стымінгаванню, паўнатэкставы пошук, пошук бліжэйшых суседзяў і запыты структураваных даных падтрымліваюцца шырокімі магчымасцямі запытаў платформы.
Ён адрозніваецца тым, што можа эфектыўна апрацоўваць складаныя запыты, аб'ядноўваючы некалькі памераў пошуку.
Vespa з'яўляецца вылічальнай магутнасцю для прыкладанняў штучнага інтэлекту і машыннага навучання, таму што яе вылічальны механізм можа апрацоўваць складаныя матэматычныя выразы праз скаляры і тэнзары.
У працы Vespa простая ў выкарыстанні і пашыраецца.
Ён упарадкоўвае паўтаральныя працэсы, пачынаючы ад канфігурацыі сістэмы і распрацоўкі прыкладанняў і заканчваючы кіраваннем дадзенымі і вузламі, забяспечваючы бяспечныя і бесперабойныя вытворчыя аперацыі.
Архітэктура Vespa гарантуе, што яна пашыраецца разам з вашымі дадзенымі, захоўваючы сваю надзейнасць і прадукцыйнасць.
Цэннiк
Вы можаце пачаць выкарыстоўваць яго бясплатна.
7. квадрант
Qdrant - гэта гнуткая вектарная платформа базы дадзеных, якая забяспечвае унікальны набор магчымасцей для задавальнення растучых патрабаванняў прыкладанняў штучнага інтэлекту і машыннага навучання.
Па сваёй аснове Qdrant - гэта пошукавая сістэма падабенства вектараў, якая забяспечвае просты ў выкарыстанні API для захоўвання, пошуку і падтрымання вектараў, а таксама дадзеных карыснай нагрузкі.
Гэтая асаблівасць мае вырашальнае значэнне для некалькіх прыкладанняў, такіх як семантычны пошук і сістэмы рэкамендацый, якія патрабуюць інтэрпрэтацыі складаных фарматаў даных.
Платформа створана з улікам эфектыўнасці і маштабаванасці, здольная апрацоўваць масіўныя наборы даных з мільярдамі кропак даных.
Ён забяспечвае некалькі паказчыкаў адлегласці, уключаючы косінуснае падабенства, эўклідава адлегласць і скалярны здабытак, што робіць яго адаптыўным да многіх сцэнарыяў выкарыстання.
Дызайн прапануе складаную фільтрацыю, такую як фільтры радкоў, дыяпазонаў і геафільтры, каб задаволіць разнастайныя патрэбы пошуку.
Qdrant даступны для распрацоўшчыкаў рознымі спосабамі, уключаючы вобраз Docker для хуткай лакальнай налады, кліент Python для тых, хто знаёмы з мовай, і воблачны сэрвіс для больш надзейнага асяроддзя вытворчага ўзроўню.
Адаптыўнасць Qdrant дазваляе бесперабойную інтэграцыю з любой тэхналагічнай канфігурацыяй або патрэбамі працэсу.
Акрамя таго, зручны інтэрфейс Qdrant спрашчае кіраванне вектарнай базай дадзеных. Платформа павінна быць простай для карыстальнікаў любога ўзроўню - ад стварэння кластара да стварэння ключоў API для бяспечнага доступу.
Яго магчымасць масавай загрузкі і асінхронны API павышаюць яго эфектыўнасць, што робіць яго вельмі карысным інструментам для распрацоўшчыкаў, якія маюць справу з велізарнымі аб'ёмамі даных.
Цэннiк
Вы можаце пачаць карыстацца ім бясплатна, а прэміяльныя цэны пачынаюцца ад 25 долараў за вузел у месяц, аплата за штогадзіну
8. Астра БД
Выдатныя магчымасці вектарнага пошуку AstraDB і бессерверная архітэктура трансфармуюць генератыўныя прыкладанні штучнага інтэлекту.
AstraDB з'яўляецца выдатным варыянтам для кіравання складаным, кантэкстна-залежным пошукам па розных тыпах дадзеных, паколькі ён пабудаваны на трывалай аснове Apache Cassandra і лёгка спалучае ў сабе маштабаванасць, стабільнасць і прадукцыйнасць.
Здольнасць AstraDB апрацоўваць гетэрагенныя працоўныя нагрузкі, у тым ліку струменевыя, невектарныя і вектарныя даныя, захоўваючы надзвычай нізкую затрымку для адначасовых аперацый запытаў і абнаўленняў, з'яўляецца адной з найбольш прыкметных пераваг.
Такая адаптыўнасць вельмі важная для генератыўных прыкладанняў штучнага інтэлекту, якія патрабуюць струменевай перадачы і апрацоўкі даных у рэальным часе, каб забяспечыць дакладныя адказы штучнага інтэлекту з улікам кантэксту.
Бессервернае рашэнне ад AstraDB яшчэ больш спрашчае распрацоўку, дазваляючы распрацоўшчыкам засяродзіцца на стварэнні інавацыйных прыкладанняў штучнага інтэлекту, а не на кіраванні бэкэнд-інфраструктурай.
Ад кароткіх інструкцый да глыбокіх урокаў па стварэнні чат-ботаў і рэкамендацыйных сістэм, AstraDB дазваляе распрацоўшчыкам хутка рэалізаваць свае ідэі штучнага інтэлекту з дапамогай надзейных API і гладкіх інтэрфейсаў з добра вядомымі інструментамі і платформамі.
Генератыўныя сістэмы штучнага інтэлекту карпаратыўнага ўзроўню павінны аддаваць перавагу бяспецы і адпаведнасці патрабаванням, і AstraDB забяспечвае абодва бакі.
Глыбокія карпаратыўныя функцыі бяспекі і сертыфікаты адпаведнасці забяспечваюцца ім, што гарантуе, што прыкладанні штучнага інтэлекту, распрацаваныя на AstraDB, прытрымліваюцца самых строгіх прынцыпаў прыватнасці і абароны даных.
Цэннiк
Вы можаце пачаць выкарыстоўваць яго бясплатна, і ён прапануе мадэль аплаты па меры выкарыстання.
9. OpenSearch
OpenSearch здаецца прывабным варыянтам для тых, хто вывучае вектарныя базы даных, асабліва для распрацоўкі адаптыўных, маштабаваных і перспектыўных сістэм штучнага інтэлекту.
OpenSearch - гэта комплексная вектарная база дадзеных з адкрытым зыходным кодам, якая аб'ядноўвае моц аналітыкі, складанага вектарнага пошуку і звычайнага пошуку ў адну згуртаваную сістэму.
Выкарыстоўваючы мадэлі ўбудавання машыннага навучання для кадавання сэнсу і кантэксту некалькіх формаў даных — дакументаў, фатаграфій і аўдыя — у вектары для пошуку падабенства, гэтая інтэграцыя асабліва карысная для распрацоўшчыкаў, якія жадаюць уключыць семантычнае разуменне ў свае пошукавыя праграмы.
Нягледзячы на тое, што OpenSearch можа прапанаваць шмат, вельмі важна памятаць, што ў параўнанні з Elasticsearch, было значна менш змен у код, асабліва ў важных модулях, такіх як мовы сцэнарыяў і канвеерныя працэсары прыёму.
Elasticsearch можа мець больш складаныя магчымасці з-за павелічэння намаганняў па распрацоўцы, што прыводзіць да адрозненняў у прадукцыйнасці, наборы функцый і абнаўленнях паміж імі.
OpenSearch кампенсуе вялікую колькасць прыхільнікаў супольнасці і прыхільнасць ідэям з адкрытым зыходным кодам, у выніку чаго ствараецца адкрытая і адаптыўная платформа.
Ён падтрымлівае шырокі спектр прыкладанняў, акрамя пошуку і аналітыкі, такіх як назіральнасць і аналітыка бяспекі, што робіць яго гнуткім інструментам для задач з інтэнсіўнай працай даных.
Стратэгія, арыентаваная на супольнасць, забяспечвае пастаяннае ўдасканаленне і інтэграцыю, каб падтрымліваць платформу ў актуальным стане і быць унікальнай.
Цэннiк
Вы можаце пачаць выкарыстоўваць яго бясплатна.
10. Пошук Azure AI
Azure AI Search - гэта моцная платформа, якая паляпшае магчымасці пошуку ў генератыўных праграмах AI.
Ён вылучаецца тым, што падтрымлівае вектарны пошук, механізм для індэксацыі, захоўвання і атрымання вектарных убудоў у індэкс пошуку.
Гэтая функцыя дапамагае знаходзіць супастаўныя дакументы ў вектарнай прасторы, што прыводзіць да атрымання больш адпаведных кантэксту вынікаў пошуку.
Azure AI Search адрозніваецца падтрымкай гібрыдных сітуацый, у якіх вектарны пошук і пошук па ключавых словах выконваюцца адначасова, у выніку чаго атрымліваецца адзіны набор вынікаў, які часта пераўзыходзіць эфектыўнасць кожнага метаду, які выкарыстоўваецца асобна.
Спалучэнне вектарнага і невектарнага матэрыялу ў адным індэксе дазваляе больш поўны і гнуткі пошук.
Функцыя вектарнага пошуку ў Azure AI Search шырока даступная і бясплатная для ўсіх узроўняў Azure AI Search.
Ён надзвычай гнуткі для розных варыянтаў выкарыстання і пераваг распрацоўкі дзякуючы падтрымцы некалькіх асяроддзяў распрацоўкі, якая прадастаўляецца праз сайт Azure, REST APIі SDK для Python, JavaScript і .NET, сярод іншага.
Дзякуючы глыбокай інтэграцыі з экасістэмай Azure AI, Azure AI Search прапануе больш, чым проста пошук; гэта таксама павялічвае патэнцыял экасістэмы для генератыўных прыкладанняў штучнага інтэлекту.
Azure OpenAI Studio для ўбудавання мадэляў і Azure AI Services для пошуку малюнкаў - толькі два прыклады сэрвісаў, уключаных у гэтую інтэграцыю.
Azure AI Search - гэта гібкае рашэнне для распрацоўшчыкаў, якія жадаюць уключыць складаныя функцыі пошуку ў свае дадаткі, дзякуючы шырокай падтрымцы, якая забяспечвае шырокі спектр прыкладанняў, ад пошуку па падабенстве і мультымадальнага пошуку да гібрыднага пошуку і шматмоўнага пошуку.
Цэннiк
Вы можаце пачаць карыстацца ім бясплатна, а прэміум-цана пачынаецца ад 0.11 долара за гадзіну.
заключэнне
Вектарныя базы даных пераўтвараюць кіраванне данымі ў штучным інтэлекте, кіруючы вектарамі высокай памернасці, дазваляючы праводзіць моцны пошук падабенства і хуткія запыты бліжэйшых суседзяў у такіх праграмах, як рэкамендацыйныя сістэмы і выяўленне махлярства.
З выкарыстаннем складаных алгарытмаў індэксацыі гэтыя базы дадзеных пераўтвараюць складаныя неструктураваныя даныя ў значныя вектары, забяспечваючы пры гэтым хуткасць і гібкасць, якіх не маюць традыцыйныя базы дадзеных.
Вядомыя платформы ўключаюць Pinecone, які ззяе ў генератыўных праграмах штучнага інтэлекту; FAISS, створаны AI Facebook для шчыльнай вектарнай кластарызацыі; і Milvus, які славіцца сваёй маштабаванасцю і ўласнай воблачнай архітэктурай.
Weaviate спалучае машыннае навучанне з пошукам з улікам кантэксту, у той час як Vespa і Chroma вылучаюцца сваімі вылічальнымі магчымасцямі з нізкай затрымкай і прастатой выкарыстання адпаведна.
Вектарныя базы дадзеных з'яўляюцца жыццёва важнымі інструментамі для распрацоўкі тэхналогій штучнага інтэлекту і машыннага навучання, паколькі такія платформы, як Qdrant, AstraDB, OpenSearch і Azure AI Search, прадастаўляюць розныя паслугі ад бессерверных архітэктур да шырокіх магчымасцей пошуку і аналітыкі.
Пакінуць каментар