Векторните бази данни представляват значителна промяна в начина, по който управляваме и интерпретираме данни, особено в областта на изкуствения интелект и машинното обучение.
Основната функция на тези бази данни е да обработват ефективно високомерни вектори, които са суровината на моделите за машинно обучение и включват преобразуване на текст, картина или аудио вход в числени представяния в многоизмерно пространство.
За приложения като системи за препоръки, разпознаване на обекти, извличане на картини и откриване на измами, тази трансформация е повече от просто съхранение; това е врата към мощни възможности при търсене на сходство и заявки за най-близък съсед.
По-дълбоко, силата на векторните бази данни е в способността им да превеждат големи количества неструктурирани, сложни данни във вектори, които улавят контекста и значението на оригиналното съдържание.
Подобрените функции за търсене, станали възможни чрез вграждане на модели в това кодиране, включват способността да се правят запитвания към околните вектори, за да се намерят свързани картини или фрази.
Векторните бази данни са уникални с това, че са изградени върху усъвършенствани техники за индексиране, като Inverted File Index (IVF) и Hierarchical Navigable Small World (HNSW), което подобрява тяхната скорост и ефективност, докато локализира най-близките съседи в N-измерни пространства.
Има ясна разлика между векторни и класически бази данни. Конвенционалните бази данни са страхотни в организирането на данни в организирани набори, които са оптимизирани за CRUD и се придържат към зададени схеми.
Въпреки това, когато се работи с динамичния и сложен характер на данните с голямо измерение, тази твърдост започва да се превръща в пречка.
За разлика от тях, векторните бази данни предлагат степен на гъвкавост и ефективност, която традиционните еквиваленти не могат да се изравнят, особено за приложения, които силно разчитат на машинно обучение и изкуствен интелект. Те не само са мащабируеми и опитни в търсенето на прилики.
Векторните бази данни са особено полезни за генеративни AI приложения. За да се гарантира, че създаденият материал запазва контекстуалната цялост, тези приложения, които включват обработка на естествен език и генериране на картина, зависят от бързото извличане и сравнение на вграждания.
Така че в тази част ще разгледаме най-добрите векторни бази данни за следващия ви проект.
1. Милвус
Milvus е пионерска векторна база данни с отворен код, предназначена предимно за AI приложения, включително вградени търсения по сходство и мощни MLOps.
Тя се различава от конвенционалните релационни бази данни, които обработват предимно структурирани данни, поради този капацитет, който му позволява да индексира вектори в безпрецедентен трилионен мащаб.
Отдадеността на Milvus на мащабируемостта и високата достъпност се демонстрира от начина, по който се е развил от първата си версия до напълно разпространения, роден в облак Milvus 2.0.
По-конкретно, Milvus 2.0 показва изцяло нативен в облак дизайн, който има за цел поразителните 99.9% наличност, като същевременно се мащабира отвъд стотици възли.
За тези, които търсят надеждно решение за векторни бази данни, това издание е силно препоръчително, тъй като не само добавя сложни функции като мулти-облачна връзка и административен панел, но също така подобрява нивата на съгласуваност на данните за гъвкаво разработване на приложения.
Забележително предимство на Milvus е неговият подход, управляван от общността, който осигурява многоезична поддръжка и обширна верига от инструменти, съобразени с изискванията на разработчиците.
В ИТ сектора неговата мащабируемост и надеждност в облака, заедно с високопроизводителните му възможности за векторно търсене в големи набори от данни, го правят популярна опция.
Освен това, той подобрява ефективността на своите операции, използвайки възможност за хибридно търсене, която съчетава търсене по векторно сходство със скаларно филтриране.
Milvus има административен панел с ясно потребителски интерфейс, пълен набор от API и мащабируема и настройваща се архитектура.
Комуникацията с външни приложения се улеснява от слоя за достъп, докато балансирането на натоварването и управлението на данните се координират от координаторската услуга, която служи като централна команда.
Постоянността на базата данни се поддържа от слоя за съхранение на обекти, докато работните възли извършват дейности, за да осигурят мащабируемост.
Планове
Той е безплатен за използване за всеки.
2. ФАЙС
Екипът на Facebook за AI Research разработи авангардна библиотека, наречена Facebook AI Similarity Search, която е предназначена да направи гъстото векторно групиране и търсенето по подобие по-ефективно.
Създаването му беше продиктувано от изискването за подобряване на възможностите за търсене на подобие на Facebook AI чрез използване на авангардни фундаментални методологии.
В сравнение с CPU-базирани внедрявания, най-съвременното GPU изпълнение на FAISS може да ускори времето за търсене от пет до десет пъти, което го прави безценен инструмент за различни приложения, включително системи за препоръки и идентифициране на подобни значения в значителни неструктурирани набори от данни като текст, аудио и видео.
FAISS може да обработва широк набор от показатели за сходство, като косинусово сходство, вътрешно произведение и често използваната метрика L2 (Евклидово разстояние).
Тези измервания улесняват извършването на точни и гъвкави търсения на прилики в различни видове данни. Функции като пакетна обработка, компромиси между прецизност и скорост и поддръжка както за прецизни, така и за приблизителни търсения допълнително увеличават неговата гъвкавост.
Освен това FAISS предлага мащабируем метод за обработка на масивни масиви от данни, като позволява индексите да се съхраняват на диск.
Обърнатият файл, квантизирането на продукта (PQ) и подобреното PQ са само някои от иновативните техники, които съставляват изследователската основа на FAISS и добавят към нейната ефективност, когато става въпрос за индексиране и търсене на високомерни векторни полета.
Тези стратегии са подсилени от авангардни подходи като GPU-ускорени алгоритми за k-селекция и предварително филтриране на PQ разстояния, гарантиращи капацитета на FAISS да произвежда бързи и прецизни резултати от търсене дори в набори от данни с милиард мащаб.
Планове
Той е безплатен за използване за всеки.
3. Шишарка
Pinecone е лидер във векторните бази данни, предоставяйки базирана на облака, управлявана услуга, която е създадена специално за подобряване на производителността на мощни AI приложения.
Той е специално проектиран да обработва векторни вграждания, които са от съществено значение за генеративен AI, семантично търсене и приложения, използващи масивни езикови модели.
AI вече може да разбира семантична информация благодарение на тези вграждания, които ефективно действат като дългосрочна памет за сложни задачи.
Pinecone е уникален с това, че безпроблемно интегрира възможностите на традиционните бази данни с подобрената производителност на векторните индекси, което позволява ефективно и широкомащабно съхранение и заявки за вграждания.
Това го прави перфектната опция в ситуации, при които сложността и обемът на включените данни правят стандартните скаларно базирани бази данни неадекватни.
Pinecone предлага на разработчиците безпроблемно решение поради своя подход за управлявана услуга, който рационализира интеграцията и процедурите за приемане на данни в реално време.
Многобройни операции с данни се поддържат от него, включително извличане, актуализиране, изтриване, запитване и добавяне на данни.
Pinecone допълнително гарантира, че заявките, представляващи модификации в реално време, като добавяне нагоре и изтривания, дават правилни отговори с ниска латентност за индекси с милиарди вектори.
В динамични ситуации тази функция е от съществено значение за запазване на уместността и актуалността на резултатите от заявката.
В допълнение, партньорството на Pinecone с Airbyte чрез връзката Pinecone увеличава неговата многофункционалност и гъвкавост, позволявайки плавно интегриране на данни от редица източници.
Чрез тази връзка разходите и ефективността могат да бъдат оптимизирани, като се гарантира, че само новопридобитата информация се обработва чрез постепенно синхронизиране на данни.
Дизайнът на конектора подчертава простотата, нуждаейки се само от минимални параметри за настройка и е разширяем, което позволява бъдещи подобрения.
Планове
Премиум цените започват от $5.80/месец за случая на използване на RAG.
4. Изплетете
Weaviate е иновативна векторна база данни, която се предлага като софтуер с отворен код, който трансформира начина, по който осъществяваме достъп и използваме данни.
Weaviate използва възможности за векторно търсене, които позволяват усъвършенствани, съобразени с контекста търсения в големи, сложни набори от данни, за разлика от типичните бази данни, които зависят от скаларни стойности и предварително дефинирани заявки.
С този метод можете да намерите съдържание въз основа на това колко е подобно на друго съдържание, което подобрява интуитивността на търсенията и уместността на резултатите.
Плавната му интеграция с моделите за машинно обучение е една от основните му характеристики; това му позволява да функционира като нещо повече от просто решение за съхранение на данни; също така позволява данните да бъдат разбирани и анализирани с помощта на изкуствен интелект.
Архитектурата на Weaviate включва тази интеграция напълно, което прави възможно анализирането на сложни данни без използването на допълнителни инструменти.
Неговата поддръжка за графични модели на данни също предоставя различна гледна точка към данните като свързани обекти, разкривайки модели и прозрения, които могат да бъдат пропуснати в конвенционалните архитектури на бази данни.
Поради модулната архитектура на Weaviate, клиентите могат да добавят възможности като векторизация на данни и създаване на резервно копие, ако е необходимо.
Основната му версия функционира като специализирана база данни за векторни данни и може да бъде разширена с други модули, за да отговори на различни нужди.
Неговата мащабируемост е допълнително подобрена от неговия модулен дизайн, който гарантира, че скоростта няма да бъде пожертвана в отговор на увеличаващите се количества данни и заявки.
Гъвкавият и ефективен метод за взаимодействие със съхранените данни е възможен благодарение на поддръжката на базата данни за RESTful и GraphQL API.
По-специално, GraphQL е избран поради капацитета си за бързо извършване на сложни заявки, базирани на графики, което позволява на потребителите да получат точно данните, които искат, без да получават прекомерни или недостатъчни количества данни.
Weaviate е по-удобен за използване в различни клиентски библиотеки и езици за програмиране благодарение на гъвкавия си API.
За тези, които искат да проучат по-нататък Weaviate, има изобилие от налична документация и уроци, от настройка и конфигуриране на вашия екземпляр до задълбочено гмуркане в неговите възможности като векторно търсене, интегриране на машинно обучение и дизайн на схема.
Можете да получите достъп до същата мощна технология, която прави информацията динамична и приложима, независимо дали решите да управлявате Weaviate локално, в изчислителни облаци среда или чрез управляваната облачна услуга Weaviate.
Планове
Премиум цените на платформата започват от $25/месец за сървър без сървър.
5. Chroma
Chroma е авангардна векторна база данни, която има за цел да революционизира извличането и съхранението на данни, особено за приложения, включващи машинно обучение и изкуствен интелект.
Тъй като Chroma работи с вектори вместо скаларни числа, за разлика от стандартните бази данни, той е много добър в управлението на многомерни, сложни данни.
Това е голям напредък в технологията за извличане на данни, тъй като позволява по-сложни търсения въз основа на семантичното сходство на материала, а не на прецизни съвпадения на ключови думи.
Забележителна характеристика на Chroma е способността му да работи с няколко основни решения за съхранение, като ClickHouse за мащабирани настройки и DuckDB за самостоятелни инсталации, гарантирайки гъвкавост и адаптиране към различни случаи на употреба.
Chroma е направена с мисъл за простота, скорост и анализ. Той е достъпен за широк спектър от разработчици с SDK за Python и JavaScript/TypeScript.
Освен това Chroma поставя силен акцент върху удобството за потребителя, позволявайки на разработчиците бързо да настроят постоянна база данни, поддържана от DuckDB или база данни в паметта за тестване.
Възможността за изграждане на обекти за събиране, които приличат на таблици в конвенционалните бази данни, където текстови данни могат да бъдат вмъкнати и автоматично трансформирани във вграждания, използвайки модели като all-MiniLM-L6-v2, допълнително увеличава тази гъвкавост.
Текстът и вгражданията могат да бъдат безпроблемно интегрирани, което е от съществено значение за приложения, които трябва да разберат семантиката на данните.
Основата на метода за векторно сходство на Chroma са математическите концепции за ортогоналност и плътност, които са от съществено значение за разбирането на представянето и сравнението на данни в базите данни.
Тези идеи позволяват на Chroma да извършва значими и ефективни търсения на сходство, като взема предвид семантичните връзки между елементите на данните.
Ресурси като уроци и насоки са достъпни за хора, които искат да изследват по-нататък Chroma. Те включват насоки стъпка по стъпка за това как да настроите базата данни, да създадете колекции и да стартирате търсене на сходства.
Планове
Можете да започнете да го използвате безплатно.
6. Vespa
Vespa е платформа, която трансформира онлайн обработката на AI и големи данни.
Основната цел на Vespa е да позволи изчисления с ниска латентност в големи набори от данни, което ви позволява лесно да съхранявате, индексирате и анализирате текстови, векторни и структурирани данни.
Vespa се отличава с капацитета си да предоставя бързи отговори във всякакъв мащаб, независимо от естеството на заявките, изборите или изводите на машинно научен модел, които се обработват.
Гъвкавостта на Vespa е показана в неговата напълно функционална търсачка и векторна база данни, които позволяват много търсения в рамките на една заявка, варираща от векторни (ANN), лексикални и структурирани данни.
Независимо от мащаба, можете да създавате удобни за потребителя и отзивчиви приложения за търсене с възможности за изкуствен интелект в реално време благодарение на тази интеграция на машинно научен модел с вашите данни.
Въпреки това, Vespa е нещо повече от просто търсене; става въпрос и за разбиране и персонализиране на срещите.
Първокласните инструменти за персонализиране и предложения предоставят динамични, текущи препоръки, обслужващи конкретни потребители или обстоятелства.
Vespa променя играта за всеки, който иска да навлезе и в пространството на разговорния AI, тъй като предлага инфраструктурата, необходима за съхраняване и изследване на текстови и векторни данни в реално време, което позволява разработването на по-напреднали и практични AI агенти.
С всеобхватна токенизация и произтичане, търсения в пълен текст, търсения на най-близки съседи и заявки за структурирани данни се поддържат от обширните възможности за заявки на платформата.
Различава се по това, че може ефективно да обработва сложни заявки чрез комбиниране на няколко измерения на търсенето.
Vespa е изчислителна мощност за AI и приложения за машинно обучение, тъй като неговият изчислителен двигател може да обработва сложни математически изрази върху скалари и тензори.
По време на работа Vespa е направена да бъде лесна за използване и разширяема.
Той рационализира повтарящите се процеси, вариращи от системна конфигурация и разработка на приложения до управление на данни и възли, позволявайки сигурни и непрекъснати производствени операции.
Архитектурата на Vespa гарантира, че тя се разширява с вашите данни, поддържайки своята надеждност и производителност.
Планове
Можете да започнете да го използвате безплатно.
7. квадрант
Qdrant е гъвкава платформа за векторни бази данни, която предоставя уникален набор от възможности за посрещане на нарастващите изисквания на AI и приложенията за машинно обучение.
В основата си Qdrant е търсачка за векторно сходство, която предоставя лесен за използване API за съхраняване, намиране и поддържане на вектори, както и данни за полезен товар.
Тази функция е от решаващо значение за няколко приложения, като системи за семантично търсене и препоръки, които изискват интерпретиране на сложни формати на данни.
Платформата е изградена с мисъл за ефективност и мащабируемост, способна да обработва масивни набори от данни с милиарди точки от данни.
Той предоставя няколко показателя за разстояние, включително косинусово сходство, евклидово разстояние и точков продукт, което го прави адаптивен в много сценарии на използване.
Дизайнът предлага комплексно филтриране, като филтри за низ, обхват и географски филтри, за да отговори на различни нужди от търсене.
Qdrant е достъпен за разработчиците по различни начини, включително изображение на Docker за бързи локални настройки, клиент на Python за тези, които са запознати с езика, и облачна услуга за по-стабилна среда от производствен клас.
Адаптивността на Qdrant позволява безпроблемна интеграция с всякакви технологични конфигурации или нужди на процеса.
Освен това, удобният за потребителя интерфейс на Qdrant опростява управлението на векторни бази данни. Платформата е предназначена да бъде лесна за потребители с всички нива на умения, от създаването на клъстер до генерирането на API ключове за безопасен достъп.
Неговата възможност за групово качване и асинхронният API подобряват неговата ефективност, което го прави много полезен инструмент за разработчици, работещи с огромни количества данни.
Планове
Можете да започнете да го използвате безплатно, а премиум цените започват от $25 на възел/месец, таксувани на час
8. Астра ДБ
Превъзходните възможности на AstraDB за векторно търсене и безсървърната архитектура трансформират генеративните AI приложения.
AstraDB е страхотна опция за управление на сложни, контекстно-чувствителни търсения в различни типове данни, тъй като е изградена върху солидната основа на Apache Cassandra и безпроблемно комбинира мащабируемост, стабилност и производителност.
Капацитетът на AstraDB да обработва разнородни работни натоварвания, включително стрийминг, невекторни и векторни данни, като същевременно запазва изключително ниска латентност за едновременни операции за заявка и актуализиране, е едно от най-забележителните му предимства.
Тази адаптивност е от съществено значение за генеративни AI приложения, които изискват стрийминг и обработка на данни в реално време, за да осигурят прецизни, съобразени с контекста AI отговори.
Решението без сървър от AstraDB прави разработката още по-лесна, освобождавайки разработчиците да се концентрират върху създаването на иновативни AI приложения, вместо да управляват бекенд инфраструктурата.
От насоки за бърз старт до задълбочени уроци за създаване на чатботове и системи за препоръки, AstraDB позволява на разработчиците бързо да реализират своите AI идеи чрез надеждни API и гладки интерфейси с добре познати инструменти и платформи.
Генеративните AI системи от корпоративен клас трябва да дадат приоритет на сигурността и съответствието, а AstraDB предоставя и на двата фронта.
Дълбоки корпоративни функции за сигурност и сертификати за съответствие се предоставят от него, гарантирайки, че AI приложенията, разработени на AstraDB, се придържат към най-строгите указания за поверителност и защита на данните.
Планове
Можете да започнете да го използвате безплатно и той предлага разплащателен модел.
9. OpenSearch
OpenSearch се явява като привлекателна опция за тези, които изследват векторни бази данни, особено за разработване на адаптивни, мащабируеми и устойчиви на бъдещето AI системи.
OpenSearch е всеобхватна векторна база данни с отворен код, която съчетава силата на анализите, усъвършенстваното векторно търсене и конвенционалното търсене в една сплотена система.
Чрез използване на модели за вграждане на машинно обучение за кодиране на значението и контекста на множество форми на данни – документи, снимки и аудио – във вектори за търсене по сходство, тази интеграция е особено полезна за разработчиците, които искат да включат семантично разбиране в своите приложения за търсене.
Въпреки че OpenSearch има какво да предложи, жизненоважно е да запомните, че в сравнение с Elasticsearch има много по-малко промени в кода, особено в критични модули като скриптови езици и процесори за конвейери за приемане.
Elasticsearch може да има по-сложни възможности поради увеличените усилия за разработка, което води до разлики в производителността, набора от функции и актуализациите между двете.
OpenSearch компенсира с голяма общност от последователи и отдаденост на идеите с отворен код, което води до отворена и адаптивна платформа.
Той поддържа широка гама от приложения отвъд търсенето и анализите, като анализи за наблюдение и сигурност, което го прави гъвкав инструмент за задачи с интензивно използване на данни.
Стратегията, управлявана от общността, гарантира непрекъснати подобрения и интеграции, за да поддържа платформата актуална и уникална.
Планове
Можете да започнете да го използвате безплатно.
10. Azure AI Търсене
Azure AI Search е силна платформа, която подобрява възможностите за търсене в генеративни AI приложения.
Той се откроява, защото поддържа векторно търсене, механизъм за индексиране, съхраняване и извличане на векторни вграждания в индекс за търсене.
Тази функция помага за откриването на сравними документи във векторно пространство, което води до по-контекстуално подходящи резултати от търсенето.
Azure AI Search се отличава с поддръжката си за хибридни ситуации, в които векторни търсения и търсения по ключови думи се извършват едновременно, което води до унифициран набор от резултати, който често превъзхожда ефикасността на всяка техника, използвана самостоятелно.
Комбинацията от векторен и невекторен материал в един и същ индекс позволява по-пълно и гъвкаво търсене.
Функцията за векторно търсене в Azure AI Search е широко достъпна и безплатна за всички нива на Azure AI Search.
Той е изключително гъвкав за редица случаи на употреба и предпочитания за разработка поради поддръжката си за няколко среди за разработка, която се предоставя чрез сайта на Azure, REST APIи SDK за Python, JavaScript и .NET, между другото.
Със своята дълбока интеграция с екосистемата на Azure AI, Azure AI Search предлага повече от просто търсене; също така подобрява потенциала на екосистемата за генеративни AI приложения.
Azure OpenAI Studio за вграждане на модел и Azure AI Services за извличане на картина са само два примера за услугите, които са включени в тази интеграция.
Azure AI Search е гъвкаво решение за разработчици, желаещи да включат усъвършенствани функции за търсене в своите приложения поради широката си поддръжка, която позволява широка гама от приложения, от търсене по сходство и мултимодално търсене до хибридно търсене и многоезично търсене.
Планове
Можете да започнете да го използвате безплатно, а първокласните цени започват от $0.11/час.
Заключение
Векторните бази данни трансформират управлението на данни в AI чрез управление на високомерни вектори, което позволява силно търсене на прилики и бързи заявки за най-близкия съсед в приложения като системи за препоръки и откриване на измами.
С използването на сложни алгоритми за индексиране, тези бази данни преобразуват сложни неструктурирани данни в значими вектори, като същевременно осигуряват скоростта и гъвкавостта, които традиционните бази данни не осигуряват.
Забележителните платформи включват Pinecone, който блести в генеративните AI приложения; FAISS, създаден от Facebook AI за гъсто векторно клъстериране; и Milvus, който е известен със своята скалируемост и облачна архитектура.
Weaviate съчетава машинно обучение с контекстно ориентирано търсене, докато Vespa и Chroma се отличават съответно със своите изчислителни възможности с ниска латентност и лекота на използване.
Векторните бази данни са жизненоважни инструменти за разработване на AI и технологии за машинно обучение, тъй като платформи като Qdrant, AstraDB, OpenSearch и Azure AI Search предоставят разнообразни услуги от архитектури без сървър до широки възможности за търсене и анализ.
Оставете коментар