ভেক্টর ডেটাবেসগুলি আমরা কীভাবে ডেটা পরিচালনা এবং ব্যাখ্যা করি, বিশেষত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে।
এই ডাটাবেসগুলির মৌলিক কাজ হল উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টরগুলিকে কার্যকরভাবে পরিচালনা করা, যা মেশিন লার্নিং মডেলের কাঁচামাল এবং বহুমাত্রিক স্থানের সংখ্যাসূচক উপস্থাপনায় পাঠ্য, ছবি বা অডিও ইনপুট রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত করে।
সুপারিশ সিস্টেম, বস্তু শনাক্তকরণ, ছবি পুনরুদ্ধার, এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, এই রূপান্তরটি কেবল স্টোরেজের চেয়ে বেশি; এটি সাদৃশ্য অনুসন্ধান এবং নিকটতম-প্রতিবেশী প্রশ্নের শক্তিশালী ক্ষমতার একটি দ্বার।
আরও গভীরভাবে, ভেক্টর ডাটাবেসের শক্তি তাদের ক্ষমতার মধ্যে রয়েছে প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত, জটিল ডেটা ভেক্টরগুলিতে অনুবাদ করতে যা মূল বিষয়বস্তুর প্রসঙ্গ এবং অর্থ ক্যাপচার করে।
এই এনকোডিং-এ মডেল এম্বেড করার মাধ্যমে যে বর্ধিত অনুসন্ধান ফাংশনগুলি সম্ভব হয়েছে তার মধ্যে রয়েছে আশেপাশের ভেক্টরগুলিকে সম্পর্কিত ছবি বা বাক্যাংশগুলি খুঁজে বের করার ক্ষমতা।
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি অনন্য যে সেগুলি ইনভার্টেড ফাইল ইনডেক্স (IVF) এবং হায়ারর্কিক্যাল নেভিগেবল স্মল ওয়ার্ল্ড (HNSW) এর মতো উন্নত ইন্ডেক্সিং কৌশলগুলির উপর নির্মিত, যা এন-ডাইমেনশনাল স্পেসে নিকটতম প্রতিবেশীদের সনাক্ত করার সময় তাদের গতি এবং দক্ষতা উন্নত করে।
ভেক্টর এবং ক্লাসিক ডাটাবেসের মধ্যে একটি স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে। প্রচলিত ডেটাবেসগুলি সিআরইউডি-অপ্টিমাইজ করা এবং সেট স্কিমা মেনে চলা সংগঠিত সেটগুলিতে ডেটা সংগঠিত করতে দুর্দান্ত।
যাইহোক, উচ্চ-মাত্রিক ডেটার গতিশীল এবং জটিল প্রকৃতির সাথে মোকাবিলা করার সময়, এই দৃঢ়তা একটি বাধা হয়ে উঠতে শুরু করে।
বিপরীতে, ভেক্টর ডাটাবেসগুলি এমন নমনীয়তা এবং দক্ষতার একটি ডিগ্রী প্রদান করে যা ঐতিহ্যগত সমতুল্য সমান হতে পারে না, বিশেষ করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য যা ব্যাপকভাবে নির্ভর করে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। তারা শুধু মাপযোগ্য এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধানে দক্ষ নয়।
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। নিশ্চিত করার জন্য যে তৈরি করা উপাদান প্রাসঙ্গিক অখণ্ডতা বজায় রাখে, এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি - যার মধ্যে রয়েছে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং ছবি তৈরি করা - এম্বেডিংয়ের দ্রুত পুনরুদ্ধার এবং তুলনার উপর নির্ভর করে।
সুতরাং এই অংশে, আমরা আপনার পরবর্তী প্রকল্পের জন্য শীর্ষ ভেক্টর ডাটাবেসগুলি দেখব।
1. মিলভাস
মিলভাস হল একটি অগ্রগামী ওপেন সোর্স ভেক্টর ডাটাবেস যা প্রাথমিকভাবে এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মধ্যে এমবেডেড মিল অনুসন্ধান এবং শক্তিশালী MLOps রয়েছে।
এটি প্রচলিত রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে ভিন্ন, যা বেশিরভাগই পরিচালনা করে কাঠামোগত ডেটা, এই ক্ষমতার কারণে, যা এটিকে একটি অভূতপূর্ব ট্রিলিয়ন স্কেলে ভেক্টর সূচক করতে সক্ষম করে।
স্কেলেবিলিটি এবং উচ্চ প্রাপ্যতার প্রতি Milvus-এর উত্সর্গ যেভাবে এটি তার প্রথম সংস্করণ থেকে সম্পূর্ণরূপে বিতরণ করা, ক্লাউড-নেটিভ মিলভাস 2.0 পর্যন্ত বিকাশ করেছে তার দ্বারা প্রদর্শিত হয়।
বিশেষত, Milvus 2.0 একটি সম্পূর্ণরূপে ক্লাউড-নেটিভ ডিজাইন প্রদর্শন করে যা শত শত নোডের বাইরে স্কেলিং করার সময় একটি আশ্চর্যজনক 99.9% প্রাপ্যতার লক্ষ্য রাখে।
যারা একটি নির্ভরযোগ্য ভেক্টর ডাটাবেস সমাধান খুঁজছেন তাদের জন্য, এই সংস্করণটি অত্যন্ত সুপারিশ করা হয়েছে কারণ এটি শুধুমাত্র একটি মাল্টি-ক্লাউড সংযোগ এবং একটি প্রশাসনিক প্যানেলের মতো অত্যাধুনিক বৈশিষ্ট্য যোগ করে না, এটি নমনীয় অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য ডেটা সামঞ্জস্যের মাত্রাও উন্নত করে।
মিলভাসের একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল এর সম্প্রদায়-চালিত পদ্ধতি, যা বহু-ভাষা সমর্থন এবং ডেভেলপারদের চাহিদা অনুযায়ী একটি বিস্তৃত টুলচেন প্রদান করে।
আইটি সেক্টরে, এর ক্লাউড স্কেলেবিলিটি এবং নির্ভরযোগ্যতা, বড় ডেটাসেটে এর উচ্চ-পারফরম্যান্স ভেক্টর অনুসন্ধান ক্ষমতা সহ, এটি একটি জনপ্রিয় বিকল্প করে তোলে।
উপরন্তু, এটি একটি হাইব্রিড অনুসন্ধান ক্ষমতা ব্যবহার করে এর ক্রিয়াকলাপের দক্ষতা বাড়ায় যা স্কেলার ফিল্টারিংয়ের সাথে ভেক্টর সাদৃশ্য অনুসন্ধানকে মিশ্রিত করে।
Milvus একটি স্পষ্ট সঙ্গে একটি প্রশাসনিক প্যানেল আছে ব্যবহারকারী ইন্টারফেস, API-এর একটি সম্পূর্ণ সেট এবং একটি মাপযোগ্য এবং টিউনযোগ্য আর্কিটেকচার।
এক্সটার্নাল অ্যাপ্লিকেশানগুলির সাথে যোগাযোগ অ্যাক্সেস লেয়ার দ্বারা সহজতর হয়, যখন লোড ব্যালেন্সিং এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট সমন্বয়কারী পরিষেবা দ্বারা সমন্বিত হয়, যা কেন্দ্রীয় কমান্ড হিসাবে কাজ করে।
ডাটাবেসের স্থায়ীত্ব অবজেক্ট স্টোরেজ লেয়ার দ্বারা সমর্থিত হয়, যখন কর্মী নোডগুলি স্কেলেবিলিটি নিশ্চিত করার জন্য কার্যক্রম পরিচালনা করে।
প্রাইসিং
এটি সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়।
2. FAISS
Facebook-এর AI রিসার্চ টিম Facebook AI সিমিলারিটি সার্চ নামে একটি অত্যাধুনিক লাইব্রেরি তৈরি করেছে যা ঘন ভেক্টর ক্লাস্টারিং এবং মিল অনুসন্ধানকে আরও কার্যকর করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷
অত্যাধুনিক মৌলিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে Facebook AI-এর সাদৃশ্য অনুসন্ধান ক্ষমতা উন্নত করার প্রয়োজনীয়তার দ্বারা এটির তৈরি করা হয়েছিল।
CPU-ভিত্তিক বাস্তবায়নের তুলনায়, FAISS-এর অত্যাধুনিক GPU বাস্তবায়ন সার্চের সময়কে পাঁচ থেকে দশ গুণ বাড়িয়ে তুলতে পারে, এটিকে সুপারিশ সিস্টেম সহ বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অমূল্য হাতিয়ার করে তোলে এবং একই রকম অর্থের সনাক্তকরণ। টেক্সট, অডিও এবং ভিডিওর মতো অসংগঠিত ডেটাসেট।
FAISS সাদৃশ্য মেট্রিক্সের বিস্তৃত পরিসর পরিচালনা করতে পারে, যেমন কোসাইন সাদৃশ্য, অভ্যন্তরীণ পণ্য এবং সাধারণত ব্যবহৃত L2 মেট্রিক (ইউক্লিডীয় দূরত্ব)।
এই পরিমাপগুলি বিভিন্ন ধরণের ডেটা জুড়ে সঠিক এবং নমনীয় সাদৃশ্য অনুসন্ধান করা সহজ করে তোলে। ব্যাচ প্রসেসিং, যথার্থ-গতি ট্রেড-অফ এবং সুনির্দিষ্ট এবং আনুমানিক উভয় অনুসন্ধানের জন্য সমর্থনের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি এর নমনীয়তা আরও বাড়িয়ে তোলে।
অতিরিক্তভাবে, FAISS সূচীগুলিকে ডিস্কে সংরক্ষণ করার অনুমতি দিয়ে বিশাল ডেটাসেট পরিচালনা করার জন্য একটি মাপযোগ্য পদ্ধতি অফার করে।
ইনভার্টেড ফাইল, প্রোডাক্ট কোয়ান্টাইজেশন (PQ), এবং উন্নত PQ হল কয়েকটি উদ্ভাবনী কৌশল যা FAISS-এর গবেষণা ভিত্তি তৈরি করে এবং উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টর ক্ষেত্রগুলিকে ইন্ডেক্সিং এবং অনুসন্ধান করার ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতা যোগ করে।
এই কৌশলগুলি অত্যাধুনিক পদ্ধতির দ্বারা শক্তিশালী করা হয় যেমন GPU-এক্সিলারেটেড কে-নির্বাচন অ্যালগরিদম এবং PQ দূরত্বের প্রাক-ফিল্টারিং, এমনকি বিলিয়ন-স্কেল ডেটাসেটেও দ্রুত এবং সুনির্দিষ্ট অনুসন্ধান ফলাফল তৈরি করার জন্য FAISS-এর ক্ষমতার গ্যারান্টি দেয়।
প্রাইসিং
এটি সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়।
3. পাইন গাছের ফল
পাইনকোন ভেক্টর ডাটাবেসের একজন নেতা, একটি ক্লাউড-নেটিভ, পরিচালিত পরিষেবা প্রদান করে যা বিশেষত উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য নির্মিত।
এটি বিশেষভাবে ভেক্টর এমবেডিংগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা জেনারেটিভ এআই, শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং বিশাল ভাষা মডেল ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রয়োজনীয়।
এআই এখন এই এমবেডিংয়ের জন্য অর্থসূচক তথ্য বুঝতে পারে, যা কার্যকরভাবে জটিল কাজের জন্য দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতি হিসাবে কাজ করে।
পাইনকোন অনন্য যে এটি ভেক্টর সূচকগুলির বর্ধিত কর্মক্ষমতার সাথে প্রথাগত ডাটাবেসের ক্ষমতাগুলিকে নির্বিঘ্নে একত্রিত করে, দক্ষ এবং বৃহৎ-স্কেল সঞ্চয় এবং এম্বেডিংয়ের অনুসন্ধান সক্ষম করে।
এটি এমন পরিস্থিতিতে নিখুঁত বিকল্প করে তোলে যেখানে ডেটার জটিলতা এবং ভলিউম স্ট্যান্ডার্ড স্কেলার-ভিত্তিক ডেটাবেসগুলিকে অপর্যাপ্ত রেন্ডার করে।
পিনকোন ডেভেলপারদের একটি ঝামেলা-মুক্ত সমাধান প্রদান করে কারণ এর পরিচালিত পরিষেবা পদ্ধতির কারণে, যা ইন্টিগ্রেশন এবং রিয়েল-টাইম ডেটা গ্রহণের পদ্ধতিগুলিকে স্ট্রীমলাইন করে।
আনয়ন, আপডেট, মুছে ফেলা, অনুসন্ধান এবং ডেটা আপসার্ট করা সহ অসংখ্য ডেটা অপারেশন এটি দ্বারা সমর্থিত।
পিনকোন আরও গ্যারান্টি দেয় যে রিয়েল-টাইম পরিবর্তনগুলি যেমন আপসার্ট এবং মুছে ফেলার প্রতিনিধিত্বকারী প্রশ্নগুলি কোটি কোটি ভেক্টর সহ সূচকগুলির জন্য সঠিক, কম লেটেন্সি প্রতিক্রিয়া দেয়৷
গতিশীল পরিস্থিতিতে, এই বৈশিষ্ট্যটি ক্যোয়ারী ফলাফলের প্রাসঙ্গিকতা এবং সতেজতা সংরক্ষণের জন্য অপরিহার্য।
উপরন্তু, Pinecone সংযোগের মাধ্যমে Airbyte-এর সাথে Pinecone এর অংশীদারিত্ব এর বহুমুখীতা এবং নমনীয়তা বৃদ্ধি করে, যা বিভিন্ন উৎস থেকে মসৃণ ডেটা একীকরণের অনুমতি দেয়।
এই সম্পর্কের মাধ্যমে, শুধুমাত্র নতুন অর্জিত তথ্য ক্রমবর্ধমান ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশনের মাধ্যমে পরিচালনা করা হয় তা নিশ্চিত করে খরচ এবং দক্ষতা অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।
সংযোগকারীর নকশা সরলতার উপর জোর দেয়, শুধুমাত্র ন্যূনতম সেটআপ পরামিতি প্রয়োজন, এবং এটি প্রসারিতযোগ্য, ভবিষ্যতে উন্নতির জন্য অনুমতি দেয়।
প্রাইসিং
RAG ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রিমিয়াম মূল্য $5.80/মাস থেকে শুরু হয়।
4. বোনা
ওয়েভিয়েট হল একটি উদ্ভাবনী ভেক্টর ডাটাবেস যা ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার হিসাবে উপলব্ধ যা আমাদের ডেটা অ্যাক্সেস এবং ব্যবহার করার উপায়কে রূপান্তরিত করে।
Weaviate ভেক্টর অনুসন্ধান ক্ষমতা ব্যবহার করে, যা বড়, জটিল ডেটাসেট জুড়ে পরিশীলিত, প্রসঙ্গ-সচেতন অনুসন্ধানগুলিকে সক্ষম করে, সাধারণ ডেটাবেসগুলির বিপরীতে যা স্কেলার মান এবং পূর্বনির্ধারিত প্রশ্নের উপর নির্ভর করে।
এই পদ্ধতির সাহায্যে, আপনি অন্যান্য বিষয়বস্তুর সাথে কতটা মিল রয়েছে তার উপর ভিত্তি করে বিষয়বস্তু সনাক্ত করতে পারেন, যা অনুসন্ধানের স্বজ্ঞাততা এবং ফলাফলের প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করে।
মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে এর মসৃণ একীকরণ এর প্রাথমিক বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি; এটি এটিকে ডেটা স্টোরেজ সমাধানের চেয়ে বেশি কাজ করতে দেয়; এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে ডেটা বোঝা এবং বিশ্লেষণ করার অনুমতি দেয়।
ওয়েভিয়েটের আর্কিটেকচার এই ইন্টিগ্রেশনটিকে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে অন্তর্ভুক্ত করে, যার ফলে অতিরিক্ত সরঞ্জাম ব্যবহার না করে জটিল ডেটা বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়।
গ্রাফ ডেটা মডেলগুলির জন্য এর সমর্থন লিঙ্কযুক্ত সত্তা হিসাবে ডেটার উপর একটি ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে, প্রথাগত ডাটাবেস আর্কিটেকচারে মিস করা যেতে পারে এমন নিদর্শন এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলি প্রকাশ করে।
ওয়েভিয়েটের মডুলার আর্কিটেকচারের কারণে, গ্রাহকরা প্রয়োজন অনুসারে ডেটা ভেক্টরাইজেশন এবং ব্যাকআপ তৈরির মতো ক্ষমতা যুক্ত করতে পারেন।
এর মৌলিক সংস্করণটি ভেক্টর ডেটা বিশেষজ্ঞ ডাটাবেস হিসাবে কাজ করে এবং এটি বিভিন্ন প্রয়োজন মেটাতে অন্যান্য মডিউলগুলির সাথে প্রসারিত করা যেতে পারে।
এর স্কেলেবিলিটি এর মডুলার ডিজাইন দ্বারা আরও উন্নত করা হয়েছে, যা গ্যারান্টি দেয় যে ডেটার পরিমাণ এবং ক্যোয়ারী চাহিদা বৃদ্ধির প্রতিক্রিয়া হিসাবে গতিকে বলিদান করা হবে না।
সংরক্ষিত ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার একটি বহুমুখী এবং কার্যকর পদ্ধতি RESTful এবং GraphQL API উভয়ের জন্য ডাটাবেসের সমর্থন দ্বারা সম্ভব হয়েছে।
বিশেষ করে, গ্রাফকিউএলকে বেছে নেওয়া হয়েছে দ্রুত জটিল, গ্রাফ-ভিত্তিক প্রশ্নগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতার কারণে, যা ব্যবহারকারীদের অত্যধিক বা অপর্যাপ্ত পরিমাণে ডেটা প্রাপ্ত না করেই তাদের পছন্দের ডেটা পেতে সক্ষম করে।
বিভিন্ন ধরনের ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি এবং প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ জুড়ে Weaviate এর নমনীয় API এর জন্য আরও বেশি ব্যবহারকারী-বান্ধব।
যারা ওয়েভিয়েটকে আরও অন্বেষণ করতে চান তাদের জন্য, আপনার উদাহরণ সেট আপ এবং কনফিগার করা থেকে শুরু করে ভেক্টর অনুসন্ধান, মেশিন লার্নিং ইন্টিগ্রেশন এবং স্কিমা ডিজাইনের মতো এর ক্ষমতাগুলিতে গভীর ডুব দেওয়া পর্যন্ত প্রচুর ডকুমেন্টেশন এবং টিউটোরিয়াল উপলব্ধ রয়েছে।
আপনি একই শক্তিশালী প্রযুক্তি অ্যাক্সেস করতে পারেন যা তথ্যকে গতিশীল এবং কার্যকর করে তোলে আপনি স্থানীয়ভাবে Weaviate পরিচালনা করার সিদ্ধান্ত নেন কিনা ক্লাউড কম্পিউটিং পরিবেশ, অথবা ওয়েভিয়েট পরিচালিত ক্লাউড পরিষেবার মাধ্যমে
প্রাইসিং
প্ল্যাটফর্মের প্রিমিয়াম মূল্য সার্ভারহীনের জন্য $25/মাস থেকে শুরু হয়।
5. ক্রোমা
Chroma হল একটি অত্যাধুনিক ভেক্টর ডাটাবেস যার লক্ষ্য ডেটা পুনরুদ্ধার এবং সঞ্চয়স্থানে বিপ্লব ঘটানো, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যুক্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য।
যেহেতু ক্রোমা স্কেলার সংখ্যার পরিবর্তে ভেক্টরের সাথে কাজ করে, স্ট্যান্ডার্ড ডেটাবেসের বিপরীতে, এটি উচ্চ-মাত্রিক, জটিল ডেটা পরিচালনা করতে খুব ভাল।
এটি ডেটা পুনরুদ্ধার প্রযুক্তিতে একটি বড় অগ্রগতি কারণ এটি সুনির্দিষ্ট কীওয়ার্ড মিলের পরিবর্তে উপাদানের শব্দার্থিক মিলের উপর ভিত্তি করে আরও পরিশীলিত অনুসন্ধান সক্ষম করে।
Chroma-এর একটি উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য হল বিভিন্ন অন্তর্নিহিত স্টোরেজ সমাধানের সাথে কাজ করার ক্ষমতা, যেমন স্কেল করা সেটিংসের জন্য ClickHouse এবং স্বতন্ত্র ইনস্টলেশনের জন্য DuckDB, বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে নমনীয়তা এবং অভিযোজনের গ্যারান্টি দেয়।
ক্রোমা সরলতা, গতি এবং বিশ্লেষণকে মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে। এটি পাইথন এবং জাভাস্ক্রিপ্ট/টাইপস্ক্রিপ্টের জন্য SDK সহ বিকাশকারীদের বিস্তৃত বর্ণালীতে উপলব্ধ।
উপরন্তু, Chroma ব্যবহারকারী-বন্ধুত্বের উপর একটি দৃঢ় জোর দেয়, যা ডেভেলপারদের দ্রুত DuckDB দ্বারা সমর্থিত একটি স্থায়ী ডাটাবেস বা পরীক্ষার জন্য একটি ইন-মেমরি ডাটাবেস সেট আপ করার অনুমতি দেয়।
প্রচলিত ডাটাবেসের সারণির অনুরূপ সংগ্রহের বস্তু তৈরি করার ক্ষমতা, যেখানে টেক্সট ডেটা সন্নিবেশ করা যেতে পারে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমস্ত-MiniLM-L6-v2-এর মতো মডেল ব্যবহার করে এমবেডিংয়ে রূপান্তরিত হতে পারে, এই বহুমুখিতাকে আরও বাড়িয়ে তোলে।
পাঠ্য এবং এম্বেডিংগুলি নির্বিঘ্নে একত্রিত করা যেতে পারে, যেটি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রয়োজনীয় যেগুলি ডেটা শব্দার্থবিদ্যা উপলব্ধি করতে হবে৷
ক্রোমার ভেক্টর সাদৃশ্য পদ্ধতির ভিত্তি হল অর্থোগোনালিটি এবং ঘনত্বের গাণিতিক ধারণা, যা ডেটাবেসে ডেটার উপস্থাপনা এবং তুলনা বোঝার জন্য অপরিহার্য।
এই ধারণাগুলি ক্রোমাকে ডেটা উপাদানগুলির মধ্যে শব্দার্থিক সংযোগগুলি বিবেচনায় নিয়ে অর্থপূর্ণ এবং দক্ষ মিল অনুসন্ধানগুলি চালানোর অনুমতি দেয়।
যে সমস্ত ব্যক্তিরা ক্রোমাকে আরও অন্বেষণ করতে চান তাদের জন্য টিউটোরিয়াল এবং নির্দেশিকাগুলির মতো সংস্থানগুলি অ্যাক্সেসযোগ্য৷ তারা কীভাবে ডাটাবেস সেট আপ করতে হয়, সংগ্রহ তৈরি করতে হয় এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধান চালাতে হয় সে সম্পর্কে ধাপে ধাপে নির্দেশিকা অন্তর্ভুক্ত করে।
প্রাইসিং
আপনি বিনামূল্যে এটি ব্যবহার শুরু করতে পারেন.
6. ভেসপা
Vespa একটি প্ল্যাটফর্ম যা AI এবং বড় ডেটার অনলাইন হ্যান্ডলিংকে রূপান্তরিত করছে।
Vespa-এর মৌলিক উদ্দেশ্য হল বৃহৎ ডেটাসেট জুড়ে স্বল্প-বিলম্বিত গণনা সক্ষম করা, যাতে আপনি সহজেই পাঠ্য, ভেক্টর এবং কাঠামোগত ডেটা সঞ্চয়, সূচী এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হন।
Vespa যেকোন স্কেলে দ্রুত উত্তর দেওয়ার ক্ষমতার দ্বারা আলাদা করা হয়, প্রশ্নগুলির প্রকৃতি, পছন্দ, বা মেশিন-লার্নড মডেলের অনুমানগুলি পরিচালনা করা যাই হোক না কেন।
Vespa এর নমনীয়তা তার সম্পূর্ণ কার্যকরী সার্চ ইঞ্জিন এবং ভেক্টর ডাটাবেসে দেখানো হয়েছে, যা ভেক্টর (ANN), আভিধানিক, এবং কাঠামোগত ডেটা থেকে শুরু করে একটি একক প্রশ্নের মধ্যে অনেকগুলি অনুসন্ধান সক্ষম করে।
স্কেল নির্বিশেষে, আপনি আপনার ডেটার সাথে মেশিন-শিক্ষিত মডেল অনুমানের এই একীকরণের জন্য রিয়েল-টাইম এআই ক্ষমতা সহ ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং প্রতিক্রিয়াশীল অনুসন্ধান অ্যাপ তৈরি করতে পারেন।
যাইহোক, ভেসপা কেবল চাওয়ার চেয়েও বেশি কিছু; এটি এনকাউন্টারগুলি বোঝা এবং কাস্টমাইজ করার বিষয়েও।
শীর্ষস্থানীয় কাস্টমাইজেশন এবং পরামর্শ সরঞ্জামগুলি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী বা পরিস্থিতির জন্য গতিশীল, বর্তমান সুপারিশ সরবরাহ করে।
যে কেউ কথোপকথনমূলক AI স্পেসে প্রবেশ করতে চায় তাদের জন্য Vespa একটি গেম-চেঞ্জার, কারণ এটি রিয়েল-টাইমে টেক্সট এবং ভেক্টর ডেটা সঞ্চয় এবং অন্বেষণ করার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো সরবরাহ করে, যা আরও উন্নত এবং ব্যবহারিক AI এজেন্টগুলির বিকাশের অনুমতি দেয়।
ব্যাপক টোকেনাইজেশন এবং স্টেমিং সহ, পূর্ণ-পাঠ্য অনুসন্ধান, নিকটতম প্রতিবেশী অনুসন্ধান এবং কাঠামোগত ডেটা কোয়েরিগুলি প্ল্যাটফর্মের বিস্তৃত ক্যোয়ারী ক্ষমতা দ্বারা সমর্থিত।
এটি ভিন্ন যে এটি কার্যকরভাবে বিভিন্ন অনুসন্ধান মাত্রা একত্রিত করে জটিল প্রশ্নগুলি পরিচালনা করতে পারে৷
Vespa হল AI এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি কম্পিউটেশনাল পাওয়ার হাউস কারণ এর কম্পিউটেশন ইঞ্জিন স্কেলার এবং টেনসরগুলির উপর জটিল গাণিতিক অভিব্যক্তিগুলি পরিচালনা করতে পারে।
অপারেশনে, Vespa ব্যবহার করা সহজ এবং প্রসারণযোগ্য করা হয়েছে।
এটি সিস্টেম কনফিগারেশন এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট থেকে শুরু করে ডেটা এবং নোড পরিচালনা পর্যন্ত পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রীমলাইন করে, নিরাপদ এবং নিরবচ্ছিন্ন উত্পাদন ক্রিয়াকলাপগুলিকে সক্ষম করে৷
Vespa এর আর্কিটেকচার নিশ্চিত করে যে এটি আপনার ডেটার সাথে প্রসারিত হয়, এর নির্ভরযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা বজায় রাখে।
প্রাইসিং
আপনি বিনামূল্যে এটি ব্যবহার শুরু করতে পারেন.
7. পাদ
Qdrant হল একটি নমনীয় ভেক্টর ডাটাবেস প্ল্যাটফর্ম যা AI এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটাতে সক্ষমতার একটি অনন্য সেট প্রদান করে।
এর ফাউন্ডেশনে, Qdrant হল একটি ভেক্টর সাদৃশ্য সার্চ ইঞ্জিন যা ভেক্টরের পাশাপাশি পেলোড ডেটা সংরক্ষণ, অনুসন্ধান এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য API প্রদান করে।
এই বৈশিষ্ট্যটি বেশ কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং সুপারিশ সিস্টেম, যার জন্য জটিল ডেটা বিন্যাস ব্যাখ্যা করা প্রয়োজন।
প্ল্যাটফর্মটি দক্ষতা এবং স্কেলেবিলিটি মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে, বিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট সহ বিশাল ডেটাসেট পরিচালনা করতে সক্ষম।
এটি কোসাইন সিমিলারিটি, ইউক্লিডীয় দূরত্ব এবং ডট প্রোডাক্ট সহ বেশ কয়েকটি দূরত্বের মেট্রিক্সের জন্য প্রদান করে, যা এটিকে অনেক ব্যবহারের পরিস্থিতিতে অভিযোজিত করে তোলে।
ডিজাইন জটিল ফিল্টারিং অফার করে, যেমন স্ট্রিং, রেঞ্জ এবং জিও-ফিল্টার, বিভিন্ন অনুসন্ধানের চাহিদা মেটাতে।
Qdrant বিভিন্ন উপায়ে ডেভেলপারদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য, যার মধ্যে রয়েছে দ্রুত স্থানীয় সেটআপের জন্য একটি ডকার ইমেজ, ভাষার সাথে আরামদায়কদের জন্য একটি পাইথন ক্লায়েন্ট এবং আরও শক্তিশালী, উৎপাদন-গ্রেড পরিবেশের জন্য একটি ক্লাউড পরিষেবা।
Qdrant এর অভিযোজনযোগ্যতা যেকোনো প্রযুক্তিগত কনফিগারেশন বা প্রক্রিয়ার প্রয়োজনের সাথে নিরবচ্ছিন্ন একীকরণের অনুমতি দেয়।
উপরন্তু, Qdrant এর ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবস্থাপনাকে সহজ করে। প্ল্যাটফর্মটি নিরাপদ অ্যাক্সেসের জন্য ক্লাস্টার তৈরি থেকে শুরু করে API কী তৈরি পর্যন্ত সমস্ত দক্ষতা স্তরের ব্যবহারকারীদের জন্য সহজবোধ্য।
এটির বাল্ক আপলোড ক্ষমতা এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস API এর কার্যকারিতা উন্নত করে, এটি ডেভেলপারদের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য একটি খুব দরকারী টুল তৈরি করে৷
প্রাইসিং
আপনি এটি বিনামূল্যে ব্যবহার করা শুরু করতে পারেন এবং প্রতি ঘণ্টায় প্রতি নোড/মাস বিল $25 থেকে প্রিমিয়াম মূল্য শুরু হয়
8. অ্যাস্ট্রা ডিবি
AstraDB এর উচ্চতর ভেক্টর অনুসন্ধান ক্ষমতা এবং সার্ভারহীন আর্কিটেকচার জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে রূপান্তরিত করছে।
AstraDB বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপ জুড়ে জটিল, প্রসঙ্গ-সংবেদনশীল অনুসন্ধানগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি দুর্দান্ত বিকল্প কারণ এটি Apache Cassandra-এর শক্ত ভিত্তির উপর নির্মিত এবং নির্বিঘ্নে স্কেলেবিলিটি, স্থিতিশীলতা এবং কর্মক্ষমতাকে একত্রিত করে।
স্ট্রিমিং, নন-ভেক্টর এবং ভেক্টর ডেটা সহ ভিন্নধর্মী কাজের চাপ সামলাতে AstraDB-এর ক্ষমতা, একই সাথে ক্যোয়ারী এবং আপডেট অপারেশনের জন্য অত্যন্ত কম লেটেন্সি সংরক্ষণ করে, এটি এর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধাগুলির মধ্যে একটি।
এই অভিযোজনযোগ্যতা জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অপরিহার্য, যার জন্য সুনির্দিষ্ট, প্রসঙ্গ-সচেতন এআই প্রতিক্রিয়া প্রদানের জন্য স্ট্রিমিং এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং প্রয়োজন।
AstraDB-এর সার্ভারহীন সমাধানটি উন্নয়নকে আরও সহজ করে তোলে, বিকাশকারীদের ব্যাকএন্ড পরিকাঠামো পরিচালনার পরিবর্তে উদ্ভাবনী AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরিতে মনোনিবেশ করতে মুক্ত করে।
চ্যাটবট এবং সুপারিশ সিস্টেম তৈরির বিষয়ে কুইকস্টার্ট দিকনির্দেশনা থেকে শুরু করে গভীর পাঠ পর্যন্ত, AstraDB ডেভেলপারদের তাদের AI ধারণাগুলিকে দ্রুততার সাথে উপলব্ধি করতে সক্ষম করে যাতে তারা নির্ভরযোগ্য API এবং সুপরিচিত টুল এবং প্ল্যাটফর্মের সাথে মসৃণ ইন্টারফেসের মাধ্যমে।
এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড জেনারেটিভ এআই সিস্টেমগুলিকে অবশ্যই নিরাপত্তা এবং সম্মতিকে অগ্রাধিকার দিতে হবে এবং AstraDB উভয় ক্ষেত্রেই সরবরাহ করে।
গভীর কর্পোরেট নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য এবং কমপ্লায়েন্স সার্টিফিকেশন এটি দ্বারা প্রদান করা হয়, গ্যারান্টি দেয় যে AstraDB-তে বিকশিত AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি কঠোরতম গোপনীয়তা এবং ডেটা সুরক্ষা নির্দেশিকা মেনে চলে।
প্রাইসিং
আপনি এটি বিনামূল্যে ব্যবহার করা শুরু করতে পারেন এবং এটি একটি পে-যেমন-আপ-গো মডেল অফার করে৷
9. ওপেনসার্চ
যারা ভেক্টর ডাটাবেস অন্বেষণ করে তাদের জন্য ওপেনসার্চ একটি আকর্ষণীয় বিকল্প হিসাবে উপস্থিত হয়, বিশেষত অভিযোজনযোগ্য, মাপযোগ্য, এবং ভবিষ্যত-প্রমাণ AI সিস্টেমের বিকাশের জন্য।
OpenSearch হল একটি সর্ব-অন্তর্ভুক্ত, ওপেন-সোর্স ভেক্টর ডাটাবেস যা বিশ্লেষণের শক্তি, পরিশীলিত ভেক্টর অনুসন্ধান, এবং প্রচলিত অনুসন্ধানকে একটি সমন্বিত সিস্টেমে একত্রিত করে।
সাদৃশ্য অনুসন্ধানের জন্য ভেক্টরগুলিতে একাধিক ডেটা ফর্ম—ডকুমেন্ট, ফটো এবং অডিও—এর অর্থ এবং প্রসঙ্গ এনকোড করতে মেশিন লার্নিং এমবেডিং মডেলগুলি ব্যবহার করে, এই ইন্টিগ্রেশন বিশেষত ডেভেলপারদের জন্য সহায়ক যারা তাদের অনুসন্ধান অ্যাপে শব্দার্থগত বোঝাপড়া অন্তর্ভুক্ত করতে চান৷
যদিও OpenSearch-এর কাছে অনেক কিছু অফার করার আছে, এটা মনে রাখা অত্যাবশ্যক যে ইলাস্টিকসার্চের তুলনায়, কোডে অনেক কম পরিবর্তন হয়েছে, বিশেষ করে স্ক্রিপ্টিং ল্যাঙ্গুয়েজ এবং ইনজেশন পাইপলাইন প্রসেসরের মতো জটিল মডিউলগুলিতে।
বর্ধিত উন্নয়ন প্রচেষ্টার কারণে ইলাস্টিকসার্চের আরও পরিশীলিত ক্ষমতা থাকতে পারে, যার ফলে উভয়ের মধ্যে কর্মক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য সেট এবং আপডেটে পার্থক্য দেখা দেয়।
OpenSearch একটি বৃহৎ সম্প্রদায়কে অনুসরণ করে এবং ওপেন-সোর্স ধারনাগুলির জন্য একটি উত্সর্গের সাথে ক্ষতিপূরণ দেয়, যার ফলে একটি উন্মুক্ত এবং অভিযোজিত প্ল্যাটফর্ম হয়।
এটি অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের বাইরে বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমর্থন করে, যেমন পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং সুরক্ষা বিশ্লেষণ, এটি ডেটা-নিবিড় কাজের জন্য একটি নমনীয় হাতিয়ার করে তোলে।
সম্প্রদায়-চালিত কৌশলটি প্ল্যাটফর্মটিকে আপ-টু-ডেট এবং অনন্য রাখতে ক্রমাগত উন্নতি এবং সংহতকরণের নিশ্চয়তা দেয়।
প্রাইসিং
আপনি বিনামূল্যে এটি ব্যবহার শুরু করতে পারেন.
10. Azure AI অনুসন্ধান
Azure AI অনুসন্ধান একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম যা জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে অনুসন্ধান ক্ষমতা উন্নত করে।
এটি দাঁড়িয়েছে কারণ এটি ভেক্টর অনুসন্ধানকে সমর্থন করে, একটি অনুসন্ধান সূচকের ভিতরে ভেক্টর এম্বেডিংগুলিকে সূচীকরণ, সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার একটি প্রক্রিয়া৷
এই বৈশিষ্ট্যটি ভেক্টর স্পেসে তুলনামূলক নথি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে, যার ফলে আরও প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক অনুসন্ধান ফলাফল পাওয়া যায়।
Azure AI অনুসন্ধানকে হাইব্রিড পরিস্থিতির জন্য এর সমর্থন দ্বারা আলাদা করা হয়, যেখানে ভেক্টর এবং কীওয়ার্ড অনুসন্ধানগুলি একযোগে সঞ্চালিত হয়, যার ফলে একটি সমন্বিত ফলাফল সেট হয় যা প্রায়শই একা ব্যবহৃত প্রতিটি কৌশলের কার্যকারিতাকে ছাড়িয়ে যায়।
একই সূচকে ভেক্টর এবং নন-ভেক্টর উপাদানের সমন্বয় আরও সম্পূর্ণ এবং নমনীয় অনুসন্ধান অভিজ্ঞতার জন্য অনুমতি দেয়।
Azure AI অনুসন্ধানে ভেক্টর অনুসন্ধান বৈশিষ্ট্যটি সমস্ত Azure AI অনুসন্ধান স্তরগুলির জন্য ব্যাপকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং বিনামূল্যে।
এটি অনেকগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং বিকাশের পছন্দগুলির জন্য অত্যন্ত নমনীয় কারণ বিভিন্ন উন্নয়ন পরিবেশের জন্য এটির সমর্থন, যা Azure সাইটের মাধ্যমে প্রদান করা হয়, REST এপিআই, এবং Python, JavaScript, এবং.NET এর জন্য SDK, অন্যদের মধ্যে।
Azure AI ইকোসিস্টেমের সাথে গভীর একীকরণের সাথে, Azure AI সার্চ সহজভাবে অনুসন্ধানের চেয়ে আরও বেশি কিছু অফার করে; এটি জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বাস্তুতন্ত্রের সম্ভাবনাকেও বাড়িয়ে তোলে।
মডেল এমবেডিংয়ের জন্য Azure OpenAI স্টুডিও এবং ছবি পুনরুদ্ধারের জন্য Azure AI পরিষেবাগুলি এই ইন্টিগ্রেশনে অন্তর্ভুক্ত পরিষেবাগুলির শুধুমাত্র দুটি উদাহরণ।
Azure AI অনুসন্ধান হল একটি নমনীয় সমাধান যা তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে পরিশীলিত অনুসন্ধান ফাংশনগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে ইচ্ছুক ডেভেলপারদের জন্য এর ব্যাপক সমর্থনের কারণে, যা মিল অনুসন্ধান এবং মাল্টিমোডাল অনুসন্ধান থেকে হাইব্রিড অনুসন্ধান এবং বহুভাষিক অনুসন্ধান পর্যন্ত বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করে।
প্রাইসিং
আপনি এটি বিনামূল্যে ব্যবহার শুরু করতে পারেন এবং প্রিমিয়াম মূল্য $0.11/ঘন্টা থেকে শুরু হয়৷
উপসংহার
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি হাই-ডাইমেনশনাল ভেক্টরগুলি পরিচালনা করে AI-তে ডেটা ম্যানেজমেন্টকে রূপান্তরিত করছে, যা সুপারিশ সিস্টেম এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে শক্তিশালী মিল অনুসন্ধান এবং দ্রুত নিকটতম-প্রতিবেশীর অনুসন্ধানের অনুমতি দেয়।
অত্যাধুনিক ইনডেক্সিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, এই ডাটাবেসগুলি জটিল অসংগঠিত ডেটাকে অর্থপূর্ণ ভেক্টরে রূপান্তর করে এবং গতি এবং নমনীয়তা প্রদান করে যা ঐতিহ্যগত ডেটাবেসগুলি করে না।
উল্লেখযোগ্য প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে রয়েছে পাইনকোন, যা জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উজ্জ্বল হয়; FAISS, ঘন ভেক্টর ক্লাস্টারিংয়ের জন্য Facebook AI দ্বারা তৈরি; এবং মিলভাস, যা তার মাপযোগ্যতা এবং ক্লাউড-নেটিভ আর্কিটেকচারের জন্য বিখ্যাত।
Weaviate প্রসঙ্গ-সচেতন অনুসন্ধানের সাথে মেশিন লার্নিংকে একত্রিত করে, যেখানে Vespa এবং Chroma যথাক্রমে তাদের স্বল্প-বিলম্বিত কম্পিউটিং ক্ষমতা এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য উল্লেখযোগ্য।
Qdrant, AstraDB, OpenSearch, এবং Azure AI সার্চের মতো প্ল্যাটফর্মগুলি যেহেতু সার্ভারহীন আর্কিটেকচার থেকে ব্যাপক অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা পর্যন্ত বিভিন্ন পরিষেবা প্রদান করে, তাই ভেক্টর ডেটাবেসগুলি AI এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি বিকাশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার৷
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন