Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Les bases de dades vectorials representen un canvi significatiu en la manera com gestionem i interpretem les dades, especialment en els camps de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic.
La funció fonamental d'aquestes bases de dades és gestionar eficaçment vectors d'alta dimensió, que són la matèria primera dels models d'aprenentatge automàtic i inclouen la conversió de text, imatge o entrada d'àudio en representacions numèriques en un espai multidimensional.
Per a aplicacions com sistemes de recomanació, reconeixement d'objectes, recuperació d'imatges i detecció de fraus, aquesta transformació és més que només emmagatzematge; és una porta d'accés a potents capacitats en cerques de similitud i consultes de veïns més propers.
Més profundament, el poder de les bases de dades vectorials està en la seva capacitat de traduir grans quantitats de dades complicades i no estructurades en vectors que capturen el context i el significat del contingut original.
Les funcions de cerca millorades que es fan possibles gràcies a la inserció de models en aquesta codificació inclouen la possibilitat de consultar vectors circumdants per trobar imatges o frases relacionades.
Les bases de dades vectorials són úniques perquè es basen en tècniques d'indexació avançades com ara l'índex de fitxers invertit (IVF) i el món petit i navegable jeràrquic (HNSW), que milloren la seva velocitat i eficiència alhora que localitzen els veïns més propers en espais N-dimensionals.
Hi ha una clara diferència entre bases de dades vectorials i clàssiques. Les bases de dades convencionals són excel·lents per organitzar les dades en conjunts organitzats que estan optimitzats per CRUD i s'adhereixen als esquemes establerts.
Tanmateix, quan es tracta de la naturalesa dinàmica i complicada de les dades d'alta dimensió, aquesta rigidesa comença a convertir-se en un obstacle.
En canvi, les bases de dades vectorials ofereixen un grau de flexibilitat i eficiència que els equivalents tradicionals no poden igualar, especialment per a aplicacions que depenen molt. màquina d'aprenentatge i intel·ligència artificial. No només són escalables i competents en cerques de similitud.
Les bases de dades vectorials són especialment útils per a aplicacions d'IA generativa. Per garantir que el material creat conserva la integritat contextual, aquestes aplicacions, que inclouen el processament del llenguatge natural i la generació d'imatges, depenen de la ràpida recuperació i comparació de les incrustacions.
Per tant, en aquesta peça, veurem les principals bases de dades vectorials per al vostre proper projecte.
1. Milvus
Milvus és una base de dades vectorials de codi obert pionera dissenyada principalment per a aplicacions d'IA, incloses cerques de similitud incrustades i MLOps potents.
Es diferencia de les bases de dades relacionals convencionals, que majoritàriament gestionen dades estructurades, per aquesta capacitat, que li permet indexar vectors a una escala de bilions sense precedents.
La dedicació de Milvus a l'escalabilitat i l'alta disponibilitat es demostra per la forma en què s'ha desenvolupat des de la seva primera versió fins al Milvus 2.0, totalment distribuït i natiu del núvol.
Concretament, Milvus 2.0 presenta un disseny totalment natiu del núvol que pretén una disponibilitat sorprenent del 99.9% mentre s'escala més enllà de centenars de nodes.
Per a aquells que busquen una solució de base de dades vectorial fiable, aquesta edició és molt recomanable, ja que no només afegeix funcions sofisticades com una connexió multinúvol i un tauler administratiu, sinó que també millora els nivells de coherència de les dades per al desenvolupament d'aplicacions flexible.
Un avantatge destacable de Milvus és el seu enfocament impulsat per la comunitat, que proporciona suport en diversos idiomes i una àmplia cadena d'eines adaptada a les demandes dels desenvolupadors.
Al sector informàtic, la seva escalabilitat i fiabilitat al núvol, juntament amb les seves capacitats de cerca vectorials d'alt rendiment en grans conjunts de dades, la converteixen en una opció popular.
A més, millora l'eficiència de les seves operacions mitjançant una capacitat de cerca híbrida que combina la cerca de similitud vectorial amb el filtratge escalar.
Milvus té un panell administratiu amb un clar interfície d'usuari, un conjunt complet d'API i una arquitectura escalable i ajustable.
La comunicació amb aplicacions externes es facilita mitjançant la capa d'accés, mentre que l'equilibri de càrrega i la gestió de dades estan coordinats pel servei de coordinació, que serveix com a comandament central.
La permanència de la base de dades és compatible amb la capa d'emmagatzematge d'objectes, mentre que els nodes de treball realitzen activitats per garantir l'escalabilitat.
Preus
És d'ús gratuït per a tothom.
2. FAISS
L'equip de recerca d'IA de Facebook va desenvolupar una biblioteca d'avantguarda anomenada Facebook AI Similarity Search que està dissenyada per fer que l'agrupació dens vectors i la cerca de similitudes siguin més efectives.
La seva creació va ser impulsada pel requisit de millorar les capacitats de cerca de similitud de Facebook AI mitjançant l'ús de metodologies fonamentals d'avantguarda.
En comparació amb les implementacions basades en CPU, la implementació de GPU d'última generació de FAISS pot accelerar els temps de cerca de cinc a deu vegades, la qual cosa la converteix en una eina inestimable per a una varietat d'aplicacions, inclosos els sistemes de recomanació i la identificació de significats similars en grans dimensions. conjunts de dades no estructurats com text, àudio i vídeo.
FAISS pot gestionar una àmplia gamma de mètriques de semblança, com ara la similitud del cosinus, el producte interior i la mètrica L2 (distància euclidiana) que s'utilitza habitualment.
Aquestes mesures faciliten fer cerques de similitud precises i flexibles entre diferents tipus de dades. Funcions com el processament per lots, les compensacions de velocitat de precisió i el suport per a cerques precises i aproximades augmenten encara més la seva flexibilitat.
A més, FAISS ofereix un mètode escalable per gestionar conjunts de dades massius permetent que els índexs s'emmagatzemen al disc.
El fitxer invertit, la quantificació del producte (PQ) i el PQ millorat són només algunes de les tècniques innovadores que conformen la base de recerca de FAISS i que afegeixen a la seva eficàcia quan es tracta d'indexar i cercar camps vectorials d'alta dimensió.
Aquestes estratègies es reforcen amb enfocaments d'avantguarda com els algorismes de selecció k accelerats per la GPU i el prefiltrat de distàncies PQ, garantint la capacitat de FAISS de produir resultats de cerca ràpids i precisos fins i tot en conjunts de dades de mil milions d'escala.
Preus
És d'ús gratuït per a tothom.
3. Pinya de pi
Pinecone és líder en bases de dades vectorials, proporcionant un servei gestionat natiu del núvol que està especialment dissenyat per millorar el rendiment de les aplicacions d'IA d'alta potència.
Està dissenyat específicament per gestionar les incrustacions vectorials, que són essencials per a la IA generativa, la cerca semàntica i les aplicacions que utilitzen models de llenguatge massius.
La IA ara pot entendre la informació semàntica gràcies a aquestes incrustacions, que actuen efectivament com a memòria a llarg termini per a tasques complicades.
Pinecone és únic perquè integra perfectament les capacitats de les bases de dades tradicionals amb el rendiment millorat dels índexs vectorials, permetent l'emmagatzematge i la consulta eficients i a gran escala de les incrustacions.
Això la converteix en l'opció perfecta en situacions en què la complexitat i el volum de dades implicades fan que les bases de dades estàndard basades en escalars siguin inadequades.
Pinecone ofereix als desenvolupadors una solució sense problemes a causa del seu enfocament de servei gestionat, que racionalitza la integració i els procediments d'ingesta de dades en temps real.
S'admeten nombroses operacions de dades, com ara l'obtenció, l'actualització, la supressió, la consulta i la publicació de dades.
A més, Pinecone garanteix que les consultes que representen modificacions en temps real, com ara pujades i supressions, donen respostes correctes i de baixa latència per a índexs amb milers de milions de vectors.
En situacions dinàmiques, aquesta característica és essencial per preservar la rellevància i la frescor dels resultats de la consulta.
A més, l'associació de Pinecone amb Airbyte mitjançant la connexió Pinecone augmenta la seva versatilitat i flexibilitat, permetent una integració fluida de dades des d'una varietat de fonts.
Mitjançant aquesta relació, els costos i l'eficiència es poden optimitzar assegurant que només es gestiona la informació recent adquirida mitjançant la sincronització de dades incremental.
El disseny del connector posa l'accent en la simplicitat, només necessita uns paràmetres de configuració mínims i és extensible, permetent millores futures.
Preus
El preu premium comença a partir de 5.80 dòlars al mes per al cas d'ús RAG.
4. Weaviate
Weaviate és una innovadora base de dades vectorials disponible com a programari de codi obert que transforma la manera com accedim i utilitzem les dades.
Weaviate fa ús de les capacitats de cerca vectorial, que permeten cerques sofisticades i conscients del context en conjunts de dades grans i complicats, a diferència de les bases de dades típiques que depenen de valors escalars i consultes predefinides.
Amb aquest mètode, podeu localitzar contingut en funció de la seva semblança amb altres continguts, la qual cosa millora la intuïtivitat de les cerques i la rellevància dels resultats.
La seva integració fluida amb els models d'aprenentatge automàtic és una de les seves característiques principals; això li permet funcionar com més que una solució d'emmagatzematge de dades; també permet entendre i analitzar dades mitjançant la intel·ligència artificial.
L'arquitectura de Weaviate incorpora aquesta integració a fons, fent possible analitzar dades complexes sense l'ús d'eines addicionals.
El seu suport per als models de dades de gràfics també proporciona un punt de vista diferent sobre les dades com a entitats enllaçades, exposant patrons i coneixements que es podrien perdre a les arquitectures de bases de dades convencionals.
A causa de l'arquitectura modular de Weaviate, els clients poden afegir capacitats com la vectorització de dades i la creació de còpies de seguretat segons sigui necessari.
La seva versió fonamental funciona com una base de dades especialitzada en dades vectorials, i es pot ampliar amb altres mòduls per satisfer les diferents necessitats.
La seva escalabilitat es millora encara més pel seu disseny modular, que garanteix que la velocitat no es sacrificarà en resposta a l'augment de la quantitat de dades i les demandes de consultes.
Un mètode versàtil i eficaç per interaccionar amb les dades emmagatzemades és possible gràcies al suport de la base de dades tant per a les API RESTful com GraphQL.
En particular, GraphQL es selecciona per la seva capacitat per dur a terme ràpidament consultes complexes basades en gràfics, cosa que permet als usuaris obtenir precisament les dades que volen sense obtenir quantitats excessives o insuficients de dades.
Weaviate és més fàcil d'utilitzar en una varietat de biblioteques de client i llenguatges de programació gràcies a la seva API flexible.
Per a aquells que vulguin explorar Weaviate més, hi ha una gran quantitat de documentació i tutorials disponibles, des de la configuració i la configuració de la vostra instància fins a profunds en les seves capacitats com la cerca vectorial, la integració d'aprenentatge automàtic i el disseny d'esquemes.
Podeu accedir a la mateixa tecnologia potent que fa que la informació sigui dinàmica i accionable tant si decidiu operar Weaviate localment, en un cloud computing entorn, o mitjançant el servei de núvol gestionat de Weaviate.
Preus
El preu premium de la plataforma comença a partir de 25 dòlars al mes per a sense servidor.
5. Chroma
Chroma és una base de dades vectorial d'avantguarda que pretén revolucionar la recuperació i l'emmagatzematge de dades, especialment per a aplicacions que impliquen aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial.
Com que Chroma treballa amb vectors en lloc de nombres escalars, a diferència de les bases de dades estàndard, és molt bo per gestionar dades complicades i de gran dimensió.
Aquest és un avenç important en la tecnologia de recuperació de dades, ja que permet cerques més sofisticades basades en la similitud semàntica del material en lloc de concordances de paraules clau precises.
Una característica notable de Chroma és la seva capacitat per treballar amb diverses solucions d'emmagatzematge subjacents, com ara ClickHouse per a configuracions escalades i DuckDB per a instal·lacions autònomes, garantint flexibilitat i adaptació a diversos casos d'ús.
Chroma es fa tenint en compte la simplicitat, la velocitat i l'anàlisi. Està disponible per a un ampli espectre de desenvolupadors amb SDK per a Python i JavaScript/TypeScript.
A més, Chroma posa un gran èmfasi en la facilitat d'ús, permetent als desenvolupadors configurar ràpidament una base de dades permanent recolzada per DuckDB o una base de dades a la memòria per provar.
La capacitat de crear objectes de col·lecció que s'assemblen a taules en bases de dades convencionals, on les dades de text es poden inserir i transformar automàticament en incrustacions mitjançant models com ara tot-MiniLM-L6-v2, augmenta encara més aquesta versatilitat.
El text i les incrustacions es poden integrar perfectament, cosa que és essencial per a les aplicacions que necessiten comprendre la semàntica de les dades.
La base del mètode de similitud vectorial de Chroma són els conceptes matemàtics d'ortogonalitat i densitat, que són essencials per comprendre la representació i comparació de dades en bases de dades.
Aquestes idees permeten a Chroma dur a terme cerques de semblança significatives i eficients tenint en compte els enllaços semàntics entre els elements de dades.
Els recursos com ara tutorials i directrius són accessibles per a persones que vulguin explorar Chroma més. Inclouen una guia pas a pas sobre com configurar la base de dades, crear col·leccions i fer cerques de semblança.
Preus
Podeu començar a utilitzar-lo de forma gratuïta.
6. Vespa
Vespa és una plataforma que està transformant el maneig en línia de la IA i les grans dades.
El propòsit fonamental de Vespa és permetre càlculs de baixa latència en grans conjunts de dades, cosa que us permet emmagatzemar, indexar i analitzar fàcilment dades de text, vectors i estructurades.
Vespa es distingeix per la seva capacitat de proporcionar respostes ràpides a qualsevol escala, independentment de la naturalesa de les consultes, les opcions o les inferències de models aprens per màquina que es tracten.
La flexibilitat de Vespa es mostra en el seu motor de cerca i base de dades vectorials totalment funcionals, que permeten moltes cerques dins d'una sola consulta, que van des de dades vectorials (ANN), lèxiques i estructurades.
Independentment de l'escala, podeu crear aplicacions de cerca fàcils d'utilitzar i sensibles amb capacitats d'IA en temps real gràcies a aquesta integració de la inferència de models aprens per màquina amb les vostres dades.
Tanmateix, Vespa és més que buscar; també es tracta de comprendre i personalitzar les trobades.
Les eines de personalització i suggeriments de primer nivell ofereixen recomanacions dinàmiques i actuals adaptades a usuaris o circumstàncies específiques.
Vespa és un canvi de joc per a qualsevol persona que vulgui entrar a l'espai d'IA conversacional, ja que ofereix la infraestructura necessària per emmagatzemar i explorar dades de text i vectors en temps real, permetent el desenvolupament d'agents d'IA més avançats i pràctics.
Amb la tokenització i la derivació integrals, les cerques de text complet, les cerques de veïns més propers i les consultes de dades estructurades són compatibles amb les àmplies capacitats de consulta de la plataforma.
Es diferencia perquè pot gestionar eficaçment consultes complicades combinant diverses dimensions de cerca.
Vespa és una potència computacional per a aplicacions d'IA i aprenentatge automàtic perquè el seu motor de càlcul pot gestionar expressions matemàtiques complexes sobre escalars i tensors.
En funcionament, la Vespa està feta per ser senzilla d'utilitzar i ampliable.
Agilitza els processos repetitius, que van des de la configuració del sistema i el desenvolupament d'aplicacions fins a la gestió de dades i nodes, permetent operacions de producció segures i ininterrompudes.
L'arquitectura de Vespa assegura que s'amplia amb les vostres dades, mantenint la seva fiabilitat i rendiment.
Preus
Podeu començar a utilitzar-lo de forma gratuïta.
7. quadrant
Qdrant és una plataforma de bases de dades vectorials flexible que proporciona un conjunt únic de capacitats per satisfer les creixents demandes d'aplicacions d'IA i aprenentatge automàtic.
En la seva fundació, Qdrant és un motor de cerca de similitud de vectors que proporciona una API fàcil d'utilitzar per emmagatzemar, trobar i mantenir vectors, així com dades de càrrega útil.
Aquesta característica és crucial per a diverses aplicacions, com ara sistemes de cerca semàntica i recomanació, que requereixen interpretar formats de dades complicats.
La plataforma es construeix tenint en compte l'eficiència i l'escalabilitat, capaç de gestionar conjunts de dades massius amb milers de milions de punts de dades.
Proporciona diverses mètriques de distància, com ara la similitud del cosinus, la distància euclidiana i el producte de punts, la qual cosa la fa adaptable a molts escenaris d'ús.
El disseny ofereix un filtratge complex, com ara filtres de cadena, rang i geofiltres, per satisfer diverses necessitats de cerca.
Qdrant és accessible per als desenvolupadors de diverses maneres, inclosa una imatge de Docker per a configuracions locals ràpides, un client Python per a aquells que se sentin còmodes amb l'idioma i un servei al núvol per a un entorn de producció més robust.
L'adaptabilitat de Qdrant permet una integració perfecta amb qualsevol configuració tecnològica o necessitat de procés.
A més, la interfície fàcil d'utilitzar de Qdrant simplifica la gestió de bases de dades vectorials. La plataforma està pensada per ser senzilla per als usuaris de tots els nivells d'habilitat, des de la creació de clústers fins a la generació de claus API per a un accés segur.
La seva capacitat de càrrega massiva i l'API asíncrona milloren la seva eficiència, la qual cosa la converteix en una eina molt útil per als desenvolupadors que tracten grans quantitats de dades.
Preus
Podeu començar a utilitzar-lo de manera gratuïta i els preus premium a partir de 25 dòlars per node/mes facturats per hora
8. Astra
Les capacitats superiors de cerca vectorial d'AstraDB i l'arquitectura sense servidor estan transformant les aplicacions d'IA generativa.
AstraDB és una opció fantàstica per gestionar cerques complexes i sensibles al context en una varietat de tipus de dades, ja que es basa en la base sòlida d'Apache Cassandra i combina a la perfecció escalabilitat, estabilitat i rendiment.
La capacitat d'AstraDB per gestionar càrregues de treball heterogènies, incloses dades de transmissió, no vectorials i vectorials, alhora que conserva una latència extremadament baixa per a operacions de consulta i actualització simultànies, és un dels seus avantatges més notables.
Aquesta adaptabilitat és essencial per a les aplicacions d'IA generativa, que requereixen un processament de dades en temps real i en temps real per proporcionar respostes d'IA precises i conscients del context.
La solució sense servidor d'AstraDB fa que el desenvolupament sigui encara més fàcil, alliberant els desenvolupadors per concentrar-se en la creació d'aplicacions d'IA innovadores en lloc de gestionar la infraestructura de fons.
Des d'una guia d'inici ràpid fins a lliçons en profunditat sobre la creació de chatbots i sistemes de recomanació, AstraDB permet als desenvolupadors realitzar ràpidament les seves idees d'IA mitjançant API fiables i interfícies suaus amb eines i plataformes conegudes.
Els sistemes d'IA generativa de nivell empresarial han de prioritzar la seguretat i el compliment, i AstraDB ofereix en ambdós fronts.
Proporciona funcions de seguretat corporativa profundes i certificacions de compliment, que garanteixen que les aplicacions d'IA desenvolupades a AstraDB compleixen les directrius de privadesa i protecció de dades més estrictes.
Preus
Podeu començar a utilitzar-lo de manera gratuïta i ofereix un model de pagament per ús.
9. OpenSearch
OpenSearch apareix com una opció atractiva per a aquells que exploren bases de dades vectorials, especialment per desenvolupar sistemes d'IA adaptables, escalables i a prova de futur.
OpenSearch és una base de dades vectorials de codi obert tot inclòs que combina el poder de l'anàlisi, la cerca vectorial sofisticada i la cerca convencional en un sol sistema cohesionat.
Mitjançant l'ús de models d'inserció d'aprenentatge automàtic per codificar el significat i el context de múltiples formularis de dades (documents, fotos i àudio) en vectors per a cerques de similitud, aquesta integració és especialment útil per als desenvolupadors que busquen incloure la comprensió semàntica a les seves aplicacions de cerca.
Tot i que OpenSearch té molt a oferir, és vital recordar que, en comparació amb Elasticsearch, hi ha hagut molts menys canvis de codi, especialment en mòduls crítics com els llenguatges de script i els processadors de canalització d'ingestió.
Elasticsearch pot tenir capacitats més sofisticades a causa de l'augment de l'esforç de desenvolupament, cosa que comporta diferències de rendiment, conjunt de funcions i actualitzacions entre els dos.
OpenSearch compensa amb un gran seguiment de la comunitat i una dedicació a les idees de codi obert, donant lloc a una plataforma oberta i adaptable.
Admet una àmplia gamma d'aplicacions més enllà de la cerca i l'anàlisi, com ara l'anàlisi d'observabilitat i seguretat, el que la converteix en una eina flexible per a tasques intensives en dades.
L'estratègia impulsada per la comunitat garanteix millores i integracions contínues per mantenir la plataforma actualitzada i única.
Preus
Podeu començar a utilitzar-lo de forma gratuïta.
10. Azure AI Search
Azure AI Search és una plataforma sòlida que millora les capacitats de cerca a les aplicacions d'IA generativa.
Destaca perquè admet la cerca vectorial, un mecanisme per indexar, emmagatzemar i recuperar incrustacions vectorials dins d'un índex de cerca.
Aquesta funció ajuda a descobrir documents comparables a l'espai vectorial, donant lloc a resultats de cerca més rellevants per al context.
Azure AI Search es distingeix pel seu suport per a situacions híbrides, en què les cerques de vectors i paraules clau es realitzen simultàniament, donant lloc a un conjunt de resultats unificat que sovint supera l'eficàcia de cada tècnica utilitzada per si sola.
La combinació de material vectorial i no vectorial en un mateix índex permet una experiència de cerca més completa i flexible.
La funció de cerca vectorial d'Azure AI Search és àmpliament accessible i gratuïta per a tots els nivells d'Azure AI Search.
És extremadament flexible per a una sèrie de casos d'ús i preferències de desenvolupament a causa del seu suport per a diversos entorns de desenvolupament, que es proporciona a través del lloc Azure, APOS REST, i SDK per a Python, JavaScript i.NET, entre d'altres.
Amb la seva profunda integració amb l'ecosistema Azure AI, Azure AI Search ofereix més que una simple cerca; també millora el potencial de l'ecosistema per a aplicacions d'IA generativa.
L'Azure OpenAI Studio per a la incorporació de models i els serveis d'Azure AI per a la recuperació d'imatges són només dos exemples dels serveis que s'inclouen en aquesta integració.
Azure AI Search és una solució flexible per als desenvolupadors que desitgen incorporar funcions de cerca sofisticades a les seves aplicacions a causa del seu ampli suport, que permet una àmplia gamma d'aplicacions, des de cerca de similitud i cerca multimodal fins a cerca híbrida i cerca multilingüe.
Preus
Podeu començar a utilitzar-lo de manera gratuïta i els preus premium a partir de 0.11 $/hora.
Conclusió
Les bases de dades vectorials estan transformant la gestió de dades en IA mitjançant la gestió de vectors d'alta dimensió, permetent cerques de similituds fortes i consultes ràpides de veïns més propers en aplicacions com ara sistemes de recomanació i detecció de fraus.
Amb l'ús d'algorismes d'indexació sofisticats, aquestes bases de dades converteixen dades complicades no estructurades en vectors significatius alhora que proporcionen la velocitat i la flexibilitat que no tenen les bases de dades tradicionals.
Les plataformes destacades inclouen Pinecone, que brilla en aplicacions d'IA generativa; FAISS, creat per Facebook AI per agrupar vectors densos; i Milvus, que és conegut per la seva escalabilitat i arquitectura nativa del núvol.
Weaviate combina l'aprenentatge automàtic amb la cerca conscient del context, mentre que Vespa i Chroma destaquen per les seves capacitats de computació de baixa latència i la seva facilitat d'ús, respectivament.
Les bases de dades vectorials són eines vitals per desenvolupar tecnologies d'IA i aprenentatge automàtic, ja que plataformes com Qdrant, AstraDB, OpenSearch i Azure AI Search ofereixen una varietat de serveis, des d'arquitectures sense servidor fins a àmplies capacitats de cerca i anàlisi.
Deixa un comentari