Vektorske baze podataka predstavljaju značajnu promjenu u načinu na koji upravljamo podacima i tumačimo ih, posebno u oblastima umjetne inteligencije i strojnog učenja.
Osnovna funkcija ovih baza podataka je efikasno rukovanje visokodimenzionalnim vektorima, koji su sirovi materijal za modele mašinskog učenja i uključuju konverziju teksta, slike ili audio ulaza u numeričke reprezentacije u višedimenzionalnom prostoru.
Za aplikacije kao što su sistemi preporuka, prepoznavanje objekata, pronalaženje slika i otkrivanje prevare, ova transformacija je više od samo skladištenja; to je ulaz u moćne mogućnosti u pretraživanju sličnosti i upitima za najbliže susjede.
Dublje, moć vektorskih baza podataka je u njihovoj sposobnosti da prevedu velike količine nestrukturiranih, komplikovanih podataka u vektore koji obuhvataju kontekst i značenje originalnog sadržaja.
Poboljšane funkcije pretraživanja koje su omogućene ugrađivanjem modela u ovo kodiranje uključuju mogućnost upita okolnih vektora za pronalaženje povezanih slika ili fraza.
Vektorske baze podataka su jedinstvene po tome što su izgrađene na naprednim tehnikama indeksiranja kao što su Inverted File Index (IVF) i Hierarchical Navigable Small World (HNSW), što poboljšava njihovu brzinu i efikasnost dok locira najbliže susjede u N-dimenzionalnim prostorima.
Postoji jasna razlika između vektorskih i klasičnih baza podataka. Konvencionalne baze podataka su odlične u organiziranju podataka u organizirane skupove koji su CRUD-optimizirani i pridržavaju se šema skupova.
Međutim, kada se bavimo dinamičnom i komplikovanom prirodom visokodimenzionalnih podataka, ova rigidnost počinje da postaje prepreka.
Nasuprot tome, vektorske baze podataka nude stepen fleksibilnosti i efikasnosti kojem tradicionalni ekvivalenti ne mogu biti jednaki, posebno za aplikacije koje se u velikoj meri oslanjaju na mašinsko učenje i vještačka inteligencija. Oni nisu samo skalabilni i iskusni u pretraživanju sličnosti.
Vektorske baze podataka su posebno korisne za generativne AI aplikacije. Kako bi se zajamčilo da kreirani materijal zadrži kontekstualni integritet, ove aplikacije — koje uključuju obradu prirodnog jezika i generiranje slika — zavise od brzog pronalaženja i poređenja ugrađivanja.
Dakle, u ovom članku ćemo pogledati vrhunske vektorske baze podataka za vaš sljedeći projekat.
1. Milvus
Milvus je pionirska vektorska baza podataka otvorenog koda dizajnirana prvenstveno za AI aplikacije, uključujući ugrađene pretrage sličnosti i moćne MLOps.
Razlikuje se od konvencionalnih relacionih baza podataka koje uglavnom rukuju strukturirani podaci, zbog ovog kapaciteta, koji mu omogućava da indeksira vektore na neviđenoj skali od triliona.
Milvusova posvećenost skalabilnosti i visokoj dostupnosti demonstrira se načinom na koji se razvio od svoje prve verzije do potpuno distribuiranog Milvusa 2.0 koji je nastao u oblaku.
Konkretno, Milvus 2.0 pokazuje potpuno Cloud-native dizajn koji ima za cilj nevjerovatnu dostupnost od 99.9% uz skaliranje izvan stotina čvorova.
Za one koji traže pouzdano rješenje vektorske baze podataka, ovo izdanje se preporučuje jer ne samo da dodaje sofisticirane funkcije kao što su konekcija u više oblaka i administrativni panel, već i poboljšava nivoe konzistentnosti podataka za fleksibilan razvoj aplikacija.
Značajna prednost Milvusa je njegov pristup vođen zajednice, koji pruža podršku na više jezika i opsežan lanac alata prilagođen zahtjevima programera.
U IT sektoru, njegova skalabilnost i pouzdanost u oblaku, zajedno sa mogućnostima vektorskog pretraživanja visokih performansi na velikim skupovima podataka, čine ga popularnom opcijom.
Dodatno, poboljšava efikasnost svojih operacija koristeći mogućnost hibridnog pretraživanja koja spaja pretragu vektorske sličnosti sa skalarnim filtriranjem.
Milvus ima administrativni panel sa jasnom korisnički interfejs, puni skup API-ja i skalabilnu i podesivu arhitekturu.
Komunikaciju sa eksternim aplikacijama olakšava pristupni sloj, dok balansiranje opterećenja i upravljanje podacima koordinira služba koordinatora, koja služi kao centralna komanda.
Trajnost baze podataka je podržana slojem za skladištenje objekata, dok radnički čvorovi obavljaju aktivnosti kako bi osigurali skalabilnost.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
2. FAISS
Facebookov AI istraživački tim razvio je najsavremeniju biblioteku pod nazivom Facebook AI Similarity Search koja je dizajnirana da učini gusto grupiranje vektora i pretragu sličnosti efikasnijim.
Njegovo stvaranje potaknuto je zahtjevom da se poboljšaju mogućnosti pretraživanja sličnosti Facebooka AI korištenjem vrhunskih fundamentalnih metodologija.
U poređenju sa implementacijama baziranim na CPU-u, FAISS-ova najsavremenija GPU implementacija može ubrzati vrijeme pretraživanja za pet do deset puta, što ga čini neprocjenjivim alatom za razne aplikacije, uključujući sisteme preporuka i identifikaciju sličnih značenja u značajnoj mjeri. nestrukturirani skupovi podataka kao što su tekst, audio i video.
FAISS može upravljati širokim rasponom metrika sličnosti, kao što su kosinusna sličnost, unutrašnji proizvod i najčešće korištena L2 metrika (Euklidska udaljenost).
Ova mjerenja olakšavaju obavljanje preciznih i fleksibilnih pretraga sličnosti u različitim vrstama podataka. Karakteristike kao što su grupna obrada, ustupci preciznosti i brzine i podrška za precizna i približna pretraživanja dodatno povećavaju njegovu fleksibilnost.
Dodatno, FAISS nudi skalabilnu metodu za rukovanje masivnim skupovima podataka omogućavajući skladištenje indeksa na disku.
Invertirana datoteka, kvantizacija proizvoda (PQ) i poboljšani PQ samo su neke od inovativnih tehnika koje čine FAISS-ovu istraživačku osnovu i doprinose njegovoj efikasnosti kada je u pitanju indeksiranje i pretraživanje visokodimenzionalnih vektorskih polja.
Ove strategije su pojačane najsavremenijim pristupima kao što su algoritmi k-selekcije ubrzanih GPU-om i predfiltriranje PQ udaljenosti, garantujući FAISS-ov kapacitet da proizvede brze i precizne rezultate pretraživanja čak i u skupovima podataka od milijardu.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
3. borova šišarka
Pinecone je lider u vektorskim bazama podataka, pružajući Cloud izvornu, upravljanu uslugu koja je posebno izgrađena da poboljša performanse snažnih AI aplikacija.
Posebno je dizajniran za rukovanje vektorskim ugrađivanjem, koje su neophodne za generativnu umjetnu inteligenciju, semantičko pretraživanje i aplikacije koje koriste masivne jezičke modele.
AI sada može razumjeti semantičke informacije zahvaljujući ovim ugrađenim elementima, koji efektivno djeluju kao dugoročna memorija za komplikovane zadatke.
Pinecone je jedinstven po tome što neprimetno integriše mogućnosti tradicionalnih baza podataka sa poboljšanim performansama vektorskih indeksa, omogućavajući efikasno i masovno skladištenje i ispitivanje ugradnje.
Ovo ga čini savršenom opcijom u situacijama kada složenost i obim uključenih podataka čine standardne skalarno zasnovane baze podataka neadekvatnim.
Pinecone nudi programerima rješenje bez problema zbog pristupa upravljanoj usluzi, koji pojednostavljuje integraciju i procedure unosa podataka u realnom vremenu.
Podržane su brojne operacije sa podacima, uključujući dohvaćanje, ažuriranje, brisanje, postavljanje upita i unos podataka.
Pinecone dalje garantuje da upiti koji predstavljaju modifikacije u realnom vremenu kao što su upsert i brisanja daju ispravne, niske latencije odgovore za indekse sa milijardama vektora.
U dinamičkim situacijama, ova karakteristika je neophodna za očuvanje relevantnosti i svježine rezultata upita.
Pored toga, Pineconeovo partnerstvo sa Airbyte-om preko Pinecone veze povećava njegovu svestranost i fleksibilnost, omogućavajući glatku integraciju podataka iz niza izvora.
Kroz ovaj odnos, troškovi i efikasnost se mogu optimizirati osiguravanjem da se samo novostečenim informacijama rukuje kroz inkrementalnu sinhronizaciju podataka.
Dizajn konektora naglašava jednostavnost, zahteva samo minimalne parametre podešavanja, i on je proširiv, omogućavajući buduća poboljšanja.
Cijene
Vrhunska cijena počinje od 5.80 USD mjesečno za slučaj upotrebe RAG-a.
4. Weaviate
Weaviate je inovativna vektorska baza podataka koja je dostupna kao softver otvorenog koda koji transformira način na koji pristupamo podacima i koristimo ih.
Weaviate koristi mogućnosti vektorske pretrage, koje omogućavaju sofisticirane pretrage koje su svjesne konteksta u velikim, komplikovanim skupovima podataka, za razliku od tipičnih baza podataka koje zavise od skalarnih vrijednosti i unaprijed definiranih upita.
Pomoću ove metode možete locirati sadržaj na osnovu toga koliko je sličan drugom sadržaju, što poboljšava intuitivnost pretraživanja i relevantnost rezultata.
Njegova glatka integracija sa modelima mašinskog učenja je jedna od njegovih primarnih karakteristika; to mu omogućava da funkcionira kao više od jednostavnog rješenja za pohranu podataka; takođe omogućava razumevanje i analizu podataka pomoću veštačke inteligencije.
Arhitektura Weaviatea temeljno uključuje ovu integraciju, što omogućava analizu složenih podataka bez upotrebe dodatnih alata.
Njegova podrška za modele podataka grafa također pruža drugačiji pogled na podatke kao povezane entitete, izlažući obrasce i uvide koji bi mogli nedostajati u konvencionalnim arhitekturama baza podataka.
Zbog Weaviateove modularne arhitekture, kupci mogu po potrebi dodati mogućnosti poput vektorizacije podataka i pravljenja rezervnih kopija.
Njegova osnovna verzija funkcionira kao specijalizirana baza podataka za vektorske podatke i može se proširiti drugim modulima kako bi se zadovoljile različite potrebe.
Njegova skalabilnost je dodatno poboljšana njegovim modularnim dizajnom, koji garantuje da brzina neće biti žrtvovana kao odgovor na sve veće količine podataka i zahteve za upitima.
Raznovrsna i efikasna metoda interakcije sa pohranjenim podacima omogućena je podrškom baze podataka za RESTful i GraphQL API.
GraphQL je posebno odabran zbog svoje sposobnosti da brzo izvrši složene upite zasnovane na grafovima, omogućavajući korisnicima da dobiju upravo one podatke koje žele bez dobijanja prevelike ili nedovoljne količine podataka.
Weaviate je lakši za upotrebu u raznim klijentskim bibliotekama i programskim jezicima zahvaljujući svom fleksibilnom API-ju.
Za one koji žele dalje da istražuju Weaviate, na raspolaganju je mnoštvo dokumentacije i tutorijala, od postavljanja i konfigurisanja vaše instance do dubokog zarona u njegove mogućnosti poput vektorskog pretraživanja, integracije mašinskog učenja i dizajna šeme.
Možete pristupiti istoj moćnoj tehnologiji koja informacije čini dinamičnim i djelotvornim bilo da odlučite raditi Weaviate lokalno, u cloud computing okruženju ili putem usluge u oblaku kojom upravlja Weaviate.
Cijene
Premijum cijena platforme počinje od 25 USD mjesečno za server bez servera.
5. Chroma
Chroma je vrhunska vektorska baza podataka koja ima za cilj da revolucioniše pronalaženje i skladištenje podataka, posebno za aplikacije koje uključuju mašinsko učenje i veštačku inteligenciju.
Budući da Chroma radi s vektorima umjesto sa skalarnim brojevima, za razliku od standardnih baza podataka, vrlo je dobar u upravljanju visokodimenzionalnim, komplikovanim podacima.
Ovo je veliki napredak u tehnologiji pronalaženja podataka jer omogućava sofisticiranije pretrage zasnovane na semantičkoj sličnosti materijala, a ne na preciznim podudaranjima ključnih reči.
Značajna karakteristika Chroma-e je njegova sposobnost da radi sa nekoliko osnovnih rješenja za pohranu podataka, kao što su ClickHouse za skalirane postavke i DuckDB za samostalne instalacije, što garantuje fleksibilnost i prilagođavanje različitim slučajevima upotrebe.
Chroma je napravljena imajući na umu jednostavnost, brzinu i analizu. Dostupan je širokom spektru programera sa SDK-ovima za Python i JavaScript/TypeScript.
Osim toga, Chroma stavlja snažan naglasak na jednostavnost korisnika, omogućavajući programerima da brzo postave trajnu bazu podataka koju podržava DuckDB ili bazu podataka u memoriji za testiranje.
Mogućnost izgradnje objekata kolekcije koji liče na tabele u konvencionalnim bazama podataka, gde se tekstualni podaci mogu umetnuti i automatski transformisati u ugradnje koristeći modele kao što je all-MiniLM-L6-v2, dodatno povećava ovu svestranost.
Tekst i ugradnje mogu se neprimjetno integrirati, što je bitno za aplikacije koje trebaju shvatiti semantiku podataka.
Osnova Chroma-ine metode vektorske sličnosti su matematički koncepti ortogonalnosti i gustine, koji su neophodni za razumijevanje reprezentacije i poređenja podataka u bazama podataka.
Ove ideje omogućavaju Chroma-i da izvrši smislena i efikasna pretraživanja sličnosti uzimajući u obzir semantičke veze između elemenata podataka.
Resursi kao što su tutorijali i smjernice dostupni su pojedincima koji žele dalje istražiti Chroma. Oni uključuju upute korak po korak o tome kako postaviti bazu podataka, kreirati kolekcije i pokrenuti pretraživanja sličnosti.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno.
6. Vespa
Vespa je platforma koja transformira online rukovanje umjetnom inteligencijom i velikim podacima.
Osnovna svrha Vespe je da omogući proračune sa malim kašnjenjem u velikim skupovima podataka, omogućavajući vam da lako pohranite, indeksirate i analizirate tekstualne, vektorske i strukturirane podatke.
Vespa se odlikuje svojim kapacitetom da pruži brze odgovore u bilo kojoj skali, bez obzira na prirodu upita, izbora ili zaključivanje modela naučenih mašinama.
Vespina fleksibilnost prikazana je u njenom potpuno funkcionalnom pretraživaču i vektorskoj bazi podataka, koji omogućavaju mnoge pretrage unutar jednog upita, u rasponu od vektorskih (ANN), leksičkih i strukturiranih podataka.
Bez obzira na razmjer, možete kreirati aplikacije za pretraživanje koje su prilagođene korisniku i koje reaguju s AI mogućnostima u realnom vremenu zahvaljujući ovoj integraciji zaključivanja modela naučenog strojem s vašim podacima.
Međutim, Vespa je više od pukog traženja; također se radi o razumijevanju i prilagođavanju susreta.
Vrhunski alati za prilagođavanje i sugestije pružaju dinamične, trenutne preporuke prilagođene određenim korisnicima ili okolnostima.
Vespa je promjena igre za sve koji žele ući i u prostor AI za razgovore, jer nudi infrastrukturu potrebnu za pohranjivanje i istraživanje tekstualnih i vektorskih podataka u realnom vremenu, omogućavajući razvoj naprednijih i praktičnijih AI agenata.
Sa sveobuhvatnom tokenizacijom i stemmingom, pretraživanja punog teksta, pretraživanja najbližih susjeda i upiti strukturiranih podataka podržani su opsežnim mogućnostima upita platforme.
Razlikuje se po tome što može efikasno da obrađuje komplikovane upite kombinovanjem nekoliko dimenzija pretraživanja.
Vespa je računarska elektrana za aplikacije AI i mašinskog učenja jer njen računarski mehanizam može da obrađuje složene matematičke izraze preko skalara i tenzora.
U radu, Vespa je napravljena tako da bude jednostavna za korištenje i proširiva.
On pojednostavljuje procese koji se ponavljaju, u rasponu od konfiguracije sistema i razvoja aplikacija do upravljanja podacima i čvorovima, omogućavajući sigurne i neprekidne proizvodne operacije.
Vespina arhitektura osigurava da se proširuje s vašim podacima, održavajući svoju pouzdanost i performanse.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno.
7. kvadrant
Qdrant je fleksibilna platforma vektorske baze podataka koja pruža jedinstven skup mogućnosti za ispunjavanje rastućih zahtjeva AI i aplikacija za strojno učenje.
U svojoj osnovi, Qdrant je tražilica vektorske sličnosti koja pruža API jednostavan za korištenje za pohranjivanje, pronalaženje i održavanje vektora, kao i podataka o korisnom teretu.
Ova karakteristika je ključna za nekoliko aplikacija, kao što su semantička pretraga i sistemi preporuka, koji zahtevaju tumačenje komplikovanih formata podataka.
Platforma je napravljena s obzirom na efikasnost i skalabilnost, sposobna da rukuje ogromnim skupovima podataka sa milijardama tačaka podataka.
Obezbeđuje nekoliko metrika udaljenosti uključujući kosinusnu sličnost, Euklidsku udaljenost i tačkasti proizvod, što ga čini prilagodljivim u mnogim scenarijima upotrebe.
Dizajn nudi složeno filtriranje, kao što su string, opseg i geo-filteri, kako bi se zadovoljile različite potrebe pretraživanja.
Qdrant je dostupan programerima na različite načine, uključujući Docker sliku za brza lokalna podešavanja, Python klijent za one koji poznaju jezik i uslugu u oblaku za robusnije okruženje proizvodnog nivoa.
Qdrant-ova prilagodljivost omogućava besprijekornu integraciju sa bilo kojom tehnološkom konfiguracijom ili procesnim potrebama.
Štaviše, Qdrant-ovo korisničko sučelje pojednostavljuje upravljanje vektorskom bazom podataka. Platforma je namijenjena da bude jednostavna za korisnike svih nivoa vještina, od kreiranja klastera do generiranja API ključeva za siguran pristup.
Njegova mogućnost masovnog učitavanja i asinhroni API poboljšavaju njegovu efikasnost, čineći ga vrlo korisnim alatom za programere koji se bave ogromnim količinama podataka.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno, a premium cijene počinju od 25 USD po čvoru/mjesečno naplaćeno po satu
8. Astra
AstraDB superiorne mogućnosti vektorskog pretraživanja i arhitektura bez servera transformišu generativne AI aplikacije.
AstraDB je odlična opcija za upravljanje zamršenim, kontekstualno osjetljivim pretragama u različitim tipovima podataka budući da je izgrađen na čvrstim temeljima Apache Cassandre i neprimjetno kombinuje skalabilnost, stabilnost i performanse.
Kapacitet AstraDB-a da rukuje heterogenim radnim opterećenjima, uključujući streaming, nevektorske i vektorske podatke, uz očuvanje izuzetno niske latencije za istovremene operacije upita i ažuriranja, jedna je od njegovih najznačajnijih prednosti.
Ova prilagodljivost je od suštinskog značaja za generativne AI aplikacije, koje zahtevaju striming i obradu podataka u realnom vremenu kako bi pružile precizne, kontekstualno svjesne AI odgovore.
AstraDB rješenje bez servera čini razvoj još lakšim, oslobađajući programere da se koncentrišu na kreiranje inovativnih AI aplikacija umjesto na upravljanje pozadinskom infrastrukturom.
Od vodiča za brzi početak do detaljnih lekcija o kreiranju chatbotova i sistema preporuka, AstraDB omogućava programerima da brzo realizuju svoje AI ideje kroz pouzdane API-je i glatka sučelja s dobro poznatim alatima i platformama.
Generativni AI sistemi na nivou preduzeća moraju dati prioritet sigurnosti i usklađenosti, a AstraDB pruža rezultate na oba fronta.
On pruža duboke korporativne sigurnosne karakteristike i sertifikate o usklađenosti, garantujući da se AI aplikacije razvijene na AstraDB pridržavaju najstrožih smernica za privatnost i zaštitu podataka.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno i nudi model pay-as-you-go.
9. OpenSearch
OpenSearch se pojavljuje kao privlačna opcija za one koji istražuju vektorske baze podataka, posebno za razvoj prilagodljivih, skalabilnih i AI sistema otpornih na budućnost.
OpenSearch je sveobuhvatna vektorska baza podataka otvorenog koda koja kombinuje snagu analitike, sofisticirano pretraživanje vektora i konvencionalno pretraživanje u jedan kohezivni sistem.
Koristeći modele za ugradnju strojnog učenja za kodiranje značenja i konteksta više oblika podataka – dokumenata, fotografija i zvuka – u vektore za pretraživanje sličnosti, ova integracija je posebno korisna za programere koji žele uključiti semantičko razumijevanje u svoje aplikacije za pretraživanje.
Iako OpenSearch ima mnogo toga za ponuditi, bitno je zapamtiti da je u poređenju sa Elasticsearch-om, bilo mnogo manje promjena koda, posebno u kritičnim modulima kao što su skript jezici i procesori cevovoda za unos.
Elasticsearch može imati sofisticiranije mogućnosti zbog povećanog razvoja, što dovodi do razlika u performansama, skupu funkcija i ažuriranjima između njih dvoje.
OpenSearch nadoknađuje veliku zajednicu koja prati i posvećenost idejama otvorenog koda, što rezultira otvorenom i prilagodljivom platformom.
Podržava širok spektar aplikacija izvan pretraživanja i analitike, kao što su analitika vidljivosti i sigurnosti, što ga čini fleksibilnim alatom za zadatke koji zahtijevaju velike količine podataka.
Strategija vođena zajednicom osigurava stalna poboljšanja i integracije kako bi platforma bila ažurna i jedinstvena.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno.
10. Azure AI pretraga
Azure AI Search je snažna platforma koja poboljšava mogućnosti pretraživanja unutar generativnih AI aplikacija.
Ističe se jer podržava vektorsko pretraživanje, mehanizam za indeksiranje, pohranjivanje i preuzimanje vektorskih ugradnji unutar indeksa pretraživanja.
Ova funkcija pomaže u otkrivanju uporedivih dokumenata u vektorskom prostoru, što rezultira kontekstualno relevantnijim rezultatima pretraživanja.
Azure AI pretraga se odlikuje podrškom za hibridne situacije, u kojima se pretraživanja vektora i ključnih riječi izvode istovremeno, što rezultira jedinstvenim skupom rezultata koji često nadmašuje efikasnost svake pojedinačne tehnike.
Kombinacija vektorskog i nevektorskog materijala u istom indeksu omogućava potpunije i fleksibilnije iskustvo pretraživanja.
Funkcija vektorske pretrage u Azure AI pretrazi je široko dostupna i besplatna za sve nivoe Azure AI pretrage.
Izuzetno je fleksibilan za niz slučajeva upotrebe i razvojnih preferencija zbog svoje podrške za nekoliko razvojnih okruženja, koja se pruža preko Azure stranice, REST API-ji, i SDK-ovi za Python, JavaScript i.NET, između ostalih.
Sa svojom dubokom integracijom sa Azure AI ekosistemom, Azure AI Search nudi više od jednostavnog pretraživanja; takođe povećava potencijal ekosistema za generativne AI aplikacije.
Azure OpenAI Studio za ugrađivanje modela i Azure AI usluge za preuzimanje slika samo su dva primjera usluga koje su uključene u ovu integraciju.
Azure AI Search je fleksibilno rješenje za programere koji žele da inkorporiraju sofisticirane funkcije pretraživanja u svoje aplikacije zbog svoje opsežne podrške, koja omogućava širok raspon aplikacija, od pretraživanja sličnosti i multimodalnog pretraživanja do hibridnog pretraživanja i višejezičnog pretraživanja.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno, a premium cijene počinju od 0.11 USD po satu.
zaključak
Vektorske baze podataka transformišu upravljanje podacima u AI upravljanjem visokodimenzionalnim vektorima, omogućavajući snažnu pretragu sličnosti i brze upite o najbližim susedima u aplikacijama kao što su sistemi preporuka i otkrivanje prevara.
Uz korištenje sofisticiranih algoritama za indeksiranje, ove baze podataka pretvaraju komplicirane nestrukturirane podatke u značajne vektore, a istovremeno pružaju brzinu i fleksibilnost koju tradicionalne baze podataka nemaju.
Značajne platforme uključuju Pinecone, koji blista u generativnim AI aplikacijama; FAISS, kreiran od strane Facebook AI za gusto vektorsko grupisanje; i Milvus, koji je poznat po svojoj skalabilnosti i arhitekturi koja je izvorna za oblak.
Weaviate kombinuje mašinsko učenje sa pretraživanjem svjesnim konteksta, dok su Vespa i Chroma istaknute po svojim računarskim mogućnostima niske latencije i jednostavnosti korištenja.
Vektorske baze podataka su vitalni alati za razvoj tehnologija umjetne inteligencije i strojnog učenja budući da platforme poput Qdrant, AstraDB, OpenSearch i Azure AI Search pružaju niz usluga od arhitekture bez servera do opsežnih mogućnosti pretraživanja i analitike.
Ostavite odgovor