Ang mga database sa vector nagrepresentar sa usa ka hinungdanon nga pagbag-o kung giunsa naton pagdumala ug paghubad ang mga datos, labi na sa natad sa artificial intelligence ug pagkat-on sa makina.
Ang sukaranan nga gimbuhaton sa kini nga mga database mao ang epektibo nga pagdumala sa mga high-dimensional nga vector, nga mao ang hilaw nga materyal sa mga modelo sa pagkat-on sa makina ug gilakip ang pagbag-o sa teksto, litrato, o audio input sa mga representasyon sa numero sa wanang nga multidimensional.
Alang sa mga aplikasyon sama sa mga sistema sa rekomendasyon, pag-ila sa butang, pagkuha sa litrato, ug pag-ila sa pagpanglimbong, kini nga pagbag-o labaw pa sa pagtipig; kini usa ka pultahan sa kusgan nga mga kapabilidad sa pagpangita sa pagkaparehas ug mga pangutana sa labing duol nga silingan.
Sa mas lawom nga bahin, ang gahum sa mga database sa vector naa sa ilang kapasidad sa paghubad sa daghang mga wala’y istruktura, komplikado nga datos sa mga vector nga nakakuha sa konteksto ug kahulugan sa orihinal nga sulud.
Ang gipauswag nga mga gimbuhaton sa pagpangita nga nahimong posible pinaagi sa pag-embed sa mga modelo sa kini nga pag-encode naglakip sa katakus sa pagpangutana sa palibot nga mga vector aron makit-an ang mga kalambigit nga litrato o hugpong sa mga pulong.
Talagsaon ang mga database sa Vector tungod kay kini gitukod sa mga advanced nga teknik sa pag-indeks sama sa Inverted File Index (IVF) ug Hierarchical Navigable Small World (HNSW), nga nagpauswag sa ilang katulin ug kahusayan samtang nangita sa labing duol nga mga silingan sa N-dimensional nga mga wanang.
Adunay klaro nga kalainan tali sa vector ug classic nga mga database. Ang naandan nga mga database maayo sa pag-organisar sa datos ngadto sa organisado nga mga set nga CRUD-optimized ug nagsunod sa mga set schemas.
Bisan pa, kung nag-atubang sa dinamiko ug komplikado nga kinaiya sa high-dimensional nga datos, kini nga pagkagahi nagsugod nga mahimong usa ka babag.
Sa kasukwahi, ang mga database sa vector nagtanyag sa usa ka lebel sa pagka-flexible ug kaepektibo nga dili parehas sa tradisyonal nga mga katumbas, labi na alang sa mga aplikasyon nga nagsalig pag-ayo. pagkat-on sa makina ug artificial intelligence. Dili lang sila scalable ug hanas sa pagpangita sa pagkaparehas.
Ang mga database sa vector labi ka mapuslanon alang sa mga generative AI nga aplikasyon. Aron magarantiya nga ang gimugna nga materyal magpabilin sa konteksto nga integridad, kini nga mga aplikasyon—nga naglakip sa natural nga pagproseso sa pinulongan ug paghimo og hulagway—nagdepende sa dali nga pagkuha ug pagtandi sa mga embeddings.
Mao nga sa kini nga piraso, tan-awon namon ang nanguna nga mga database sa vector alang sa imong sunod nga proyekto.
1. Milvus
Ang Milvus usa ka nagpayunir nga open-source vector database nga gidisenyo ilabina alang sa AI nga mga aplikasyon, lakip na ang naka-embed nga mga pagpangita sa pagkaparehas ug gamhanang MLOps.
Lahi kini sa naandan nga relational database, nga kasagaran nagdumala naayos nga datos, tungod niini nga kapasidad, nga makapahimo niini sa pag-index sa mga vector sa usa ka wala pa sukad nga trilyon nga sukod.
Ang dedikasyon sa Milvus sa scalability ug taas nga pagkaanaa gipakita sa paagi nga kini naugmad gikan sa una nga bersyon hangtod sa hingpit nga naapod-apod, lumad nga panganod nga Milvus 2.0.
Sa piho, ang Milvus 2.0 nagpakita sa usa ka hingpit nga cloud-native nga disenyo nga nagtumong sa usa ka talagsaon nga 99.9% nga pagkaanaa samtang nag-scale lapas sa gatusan ka mga node.
Para sa mga nangita og kasaligang vector database solution, kini nga edisyon kay girekomendar kaayo tungod kay dili lang kini makadugang ug sopistikado nga mga feature sama sa multi-cloud connection ug administrative panel, apan kini usab nagpauswag sa data consistency level para sa flexible application development.
Usa ka hinungdanon nga bentaha sa Milvus mao ang pamaagi nga gimaneho sa komunidad, nga naghatag suporta sa daghang sinultian ug usa ka halapad nga toolchain nga gipahaum sa mga gipangayo sa mga developer.
Sa IT sector, ang cloud scalability ug reliability niini, uban sa iyang high-performance vector search capabilities sa dagkong datasets, naghimo niini nga popular nga opsyon.
Dugang pa, gipauswag niini ang kaepektibo sa mga operasyon niini gamit ang usa ka katakus sa pagpangita nga hybrid nga nagsagol sa pagpangita sa pagkaparehas sa vector sa pagsala sa scalar.
Ang Milvus adunay administratibong panel nga adunay klaro user interface, usa ka bug-os nga hugpong sa mga API, ug usa ka scalable ug tunable nga arkitektura.
Ang komunikasyon sa mga eksternal nga aplikasyon gipadali sa layer sa pag-access, samtang ang pagbalanse sa load ug pagdumala sa datos gi-coordinate sa serbisyo sa coordinator, nga nagsilbing sentro nga mando.
Ang pagkapermanente sa database gisuportahan sa layer sa pagtipig sa butang, samtang ang mga node sa mamumuo nagpahigayon mga kalihokan aron masiguro ang pagkadako.
pagbili
Libre kini nga gamiton alang sa tanan.
2. FAISS
Ang AI Research team sa Facebook nagmugna og usa ka cutting-edge nga librarya nga gitawag og Facebook AI Similarity Search nga gidesinyo aron mas epektibo ang siksik nga vector clustering ug similarity search.
Ang pagmugna niini gimaneho sa kinahanglanon aron mapaayo ang kapabilidad sa pagpangita sa pagkaparehas sa Facebook AI pinaagi sa paggamit sa labing bag-ong sukaranan nga mga pamaagi.
Kung itandi sa mga implementasyon nga nakabase sa CPU, ang state-of-the-art nga implementasyon sa GPU sa FAISS makapadali sa mga oras sa pagpangita og lima ngadto sa napulo ka beses, nga naghimo niini nga usa ka bililhon nga himan alang sa lain-laing mga aplikasyon, lakip ang mga sistema sa rekomendasyon ug ang pag-ila sa susama nga mga kahulogan sa dako nga kantidad. dili istruktura nga mga datos sama sa teksto, audio, ug video.
Ang FAISS makahimo sa pagdumala sa usa ka halapad nga sukod sa pagkaparehas, sama sa cosine nga pagkaparehas, sulod nga produkto, ug ang kasagarang gigamit nga L2 metric (Euclidean distance).
Kini nga mga sukod nagpasayon sa paghimo sa tukma ug flexible nga mga pagpangita sa pagkaparehas sa nagkalain-laing matang sa datos. Ang mga feature sama sa pagproseso sa batch, precision-speed trade-offs, ug suporta alang sa tukma ug gibanabana nga mga pagpangita dugang nga nagdugang sa pagka-flexible niini.
Dugang pa, ang FAISS nagtanyag og usa ka scalable nga pamaagi alang sa pagdumala sa dagkong mga dataset pinaagi sa pagtugot sa mga indeks nga tipigan sa disk.
Ang inverted file, product quantization (PQ), ug gipaayo nga PQ maoy pipila lang sa mga innovative techniques nga naglangkob sa FAISS's research foundation ug nagdugang sa pagka-epektibo niini sa pag-indeks ug pagpangita sa high-dimensional vector fields.
Kini nga mga estratehiya gipalig-on sa mga cutting-edge nga mga pamaagi sama sa GPU-accelerated k-selection algorithms ug pre-filtering sa PQ distances, nga naggarantiya sa kapasidad sa FAISS nga makahimo og paspas ug tukma nga mga resulta sa pagpangita bisan sa bilyon-bilyon nga mga dataset.
pagbili
Libre kini nga gamiton alang sa tanan.
3. pine cone
Ang Pinecone usa ka nanguna sa mga database sa vector, nga naghatag usa ka lumad nga panganod, gidumala nga serbisyo nga labi nga gitukod aron mapaayo ang pasundayag sa mga high-powered AI nga aplikasyon.
Kini espesipikong gidesinyo sa pagdumala sa mga vector embeddings, nga gikinahanglan alang sa generative AI, semantic search, ug mga aplikasyon gamit ang dagkong mga modelo sa pinulongan.
Nasabtan na karon sa AI ang semantiko nga kasayuran salamat sa kini nga mga pag-embed, nga epektibo nga molihok ingon usa ka dugay nga panumduman alang sa mga komplikado nga buluhaton.
Talagsaon ang Pinecone tungod kay hapsay nga gihiusa niini ang mga kapabilidad sa tradisyonal nga mga database nga adunay gipaayo nga pasundayag sa mga indeks sa vector, nga makapaarang sa episyente ug dako nga pagtipig ug pagpangutana sa mga embedding.
Gihimo kini nga perpekto nga kapilian sa mga sitwasyon diin ang pagkakomplikado ug gidaghanon sa mga datos nga nahilambigit naghimo sa mga sukaranan nga nakabase sa scalar nga mga database nga dili igo.
Nagtanyag ang Pinecone sa mga developer og usa ka walay problema nga solusyon tungod sa pagdumala niini nga pamaagi sa serbisyo, nga nagpahapsay sa panagsama ug mga pamaagi sa pagkuha sa datos sa tinuod nga panahon.
Daghang mga operasyon sa datos ang gisuportahan niini, lakip ang pagkuha, pag-update, pagtangtang, pagpangutana, ug pagpataas sa datos.
Dugang pa nga gigarantiyahan sa Pinecone nga ang mga pangutana nga nagrepresentar sa real-time nga mga pagbag-o sama sa mga pag-upsert ug pagtangtang makahatag og tama, ubos nga latency nga mga tubag alang sa mga indeks nga adunay binilyon nga mga vector.
Sa dinamikong mga sitwasyon, kini nga bahin kinahanglanon alang sa pagpreserbar sa kalabutan ug kabag-o sa mga resulta sa pangutana.
Dugang pa, ang pakigtambayayong sa Pinecone sa Airbyte pinaagi sa koneksyon sa Pinecone nagdugang sa iyang versatility ug flexibility, nga nagtugot sa hapsay nga data integration gikan sa lain-laing mga tinubdan.
Pinaagi niini nga relasyon, ang mga gasto ug kaepektibo mahimong ma-optimize pinaagi sa pagsiguro nga ang bag-ong nakuha nga impormasyon lamang ang madumala pinaagi sa incremental data synchronization.
Ang disenyo sa connector naghatag og gibug-aton sa kayano, nanginahanglan lang og minimum nga mga parameter sa pag-setup, ug kini mapalapad, nga nagtugot sa umaabot nga mga kalamboan.
pagbili
Ang premium nga presyo magsugod gikan sa $5.80/bulan para sa RAG use case.
4. Nagpabug-at
Ang Weaviate usa ka bag-ong database sa vector nga magamit isip open-source nga software nga nagbag-o sa paagi sa pag-access ug paggamit sa datos.
Gigamit ni Weaviate ang mga katakus sa pagpangita sa vector, nga makapahimo sa mga sopistikado, nahibal-an sa konteksto nga pagpangita sa mga dagko, komplikado nga mga dataset, sukwahi sa kasagaran nga mga database nga nagdepende sa mga kantidad sa scalar ug gitakda nang daan nga mga pangutana.
Sa kini nga pamaagi, mahimo nimong makit-an ang sulud base sa kung unsa kini ka parehas sa uban nga sulud, nga nagpauswag sa intuitiveness sa mga pagpangita ug ang kalabotan sa mga resulta.
Ang hapsay nga panagsama niini sa mga modelo sa pagkat-on sa makina mao ang usa sa mga nag-unang kinaiya niini; kini nagtugot niini nga molihok isip labaw pa sa usa ka solusyon sa pagtipig sa datos; gitugotan usab niini ang mga datos nga masabtan ug matuki gamit ang artificial intelligence.
Ang arkitektura ni Weaviate hingpit nga nag-apil sa kini nga panagsama, nga nagpaposible sa pag-analisar sa komplikado nga datos nga wala gigamit ang dugang nga mga himan.
Ang suporta niini alang sa mga modelo sa data sa graph naghatag usab ug lahi nga panglantaw sa datos isip nalambigit nga mga entidad, nagbutyag sa mga sumbanan ug mga panabut nga mahimong mapalgan sa naandan nga mga arkitektura sa database.
Tungod sa modular nga arkitektura sa Weaviate, ang mga kustomer makadugang mga kapabilidad sama sa data vectorization ug backup nga paghimo kung gikinahanglan.
Ang sukaranan nga bersyon niini naglihok ingon usa ka database sa espesyalista sa datos sa vector, ug mahimo kini nga mapalapad sa ubang mga module aron matubag ang lainlaing mga panginahanglanon.
Ang scalability niini dugang nga gipauswag pinaagi sa modular nga disenyo niini, nga naggarantiya nga ang katulin dili masakripisyo isip tubag sa pagdugang sa gidaghanon sa datos ug mga panginahanglan sa pangutana.
Usa ka versatile ug epektibo nga pamaagi sa pagpakig-uban sa gitipigan nga datos nahimong posible pinaagi sa suporta sa database para sa RESTful ug GraphQL APIs.
Sa partikular, ang GraphQL gipili tungod sa kapasidad niini sa paspas nga pagpatuman sa makuti, graph-based nga mga pangutana, nga makapahimo sa mga tiggamit sa pagkuha sa tukma nga datos nga ilang gusto nga dili makakuha og sobra o dili igo nga gidaghanon sa datos.
Ang Weaviate mas mahigalaon sa user sa lain-laing mga librarya sa kliyente ug programming language salamat sa flexible API niini.
Alang sa mga nagtinguha sa pagsusi sa Weaviate, adunay daghang mga dokumentasyon ug mga panudlo nga magamit, gikan sa pag-set up ug pag-configure sa imong instance hangtod sa lawom nga pag-dive sa mga kapabilidad niini sama sa pagpangita sa vector, paghiusa sa pagkat-on sa makina, ug disenyo sa schema.
Mahimo nimong ma-access ang parehas nga kusog nga teknolohiya nga naghimo sa kasayuran nga dinamiko ug aksyon kung magdesisyon ka nga mag-operate sa Weaviate sa lokal, sa usa ka panganod Computing palibot, o pinaagi sa Weaviate nga gidumala nga serbisyo sa panganod.
pagbili
Ang premium nga presyo sa plataporma magsugod gikan sa $25/bulan para sa walay server.
5. Chroma
Ang Chroma usa ka cutting-edge nga vector database nga nagtumong sa pagbag-o sa data retrieval ug storage, partikular na sa mga aplikasyon nga naglambigit sa machine learning ug artificial intelligence.
Tungod kay ang Chroma nagtrabaho uban sa mga vector imbes sa mga scalar nga numero, dili sama sa standard nga mga database, kini maayo kaayo sa pagdumala sa high-dimensional, komplikado nga datos.
Kini usa ka dako nga pag-uswag sa teknolohiya sa pagkuha sa datos tungod kay kini makahimo sa mas sopistikado nga mga pagpangita base sa semantiko nga pagkaparehas sa materyal kay sa tukma nga mga tugma sa keyword.
Usa ka talagsaon nga kinaiya sa Chroma mao ang abilidad niini sa pagtrabaho uban sa pipila ka nagpahiping mga solusyon sa pagtipig, sama sa ClickHouse alang sa mga gi-scale nga mga setting ug DuckDB alang sa standalone nga mga instalasyon, nga naggarantiya sa pagka-flexible ug pagpahiangay sa lainlaing mga kaso sa paggamit.
Ang Chroma gihimo uban sa kayano, katulin, ug pagtuki sa hunahuna. Anaa kini sa usa ka halapad nga spectrum sa mga developer nga adunay mga SDK alang sa Python ug JavaScript/TypeScript.
Dugang pa, gipasiugda sa Chroma ang pagkamahigalaon sa user, nga gitugotan ang mga developer nga dali nga magbutang usa ka permanente nga database nga gisuportahan sa DuckDB o usa ka database sa memorya alang sa pagsulay.
Ang katakus sa paghimo sa mga butang sa pagkolekta nga susama sa mga lamesa sa naandan nga mga database, diin ang mga datos sa teksto mahimong isulud ug awtomatiko nga mabag-o sa mga embedding gamit ang mga modelo sama sa all-MiniLM-L6-v2, dugang nga nagdugang kini nga versatility.
Ang teksto ug mga embeddings mahimong hapsay nga mahiusa, nga hinungdanon alang sa mga aplikasyon nga kinahanglan nga masabtan ang mga semantiko sa datos.
Ang pundasyon sa pamaagi sa pagkaparehas sa vector sa Chroma mao ang mga konsepto sa matematika sa orthogonality ug density, nga hinungdanon aron masabtan ang representasyon ug pagtandi sa datos sa mga database.
Kini nga mga ideya nagtugot sa Chroma sa paghimo sa makahuluganon ug episyente nga mga pagpangita sa pagkaparehas pinaagi sa pagkonsiderar sa semantiko nga mga sumpay tali sa mga elemento sa datos.
Ang mga kapanguhaan sama sa mga panudlo ug mga panudlo magamit alang sa mga indibidwal nga gusto nga mag-usisa pa sa Chroma. Naglakip kini sa sunod-sunod nga giya kung giunsa ang pag-set up sa database, paghimo og mga koleksyon, ug pagpadagan sa mga pagpangita sa pagkaparehas.
pagbili
Mahimo nimong sugdan ang paggamit niini nga libre.
6. Vespa
Ang Vespa usa ka plataporma nga nagbag-o sa online nga pagdumala sa AI ug dagkong datos.
Ang sukaranan nga katuyoan sa Vespa mao ang paghimo sa mga pag-compute sa ubos nga latency sa mga dagkong dataset, nga makapaarang kanimo sa dali nga pagtipig, pag-indeks, ug pag-analisar sa teksto, vector, ug istruktura nga datos.
Ang Vespa gipalahi sa kapasidad niini sa paghatag ug dali nga mga tubag sa bisan unsang sukod, bisan unsa pa ang kinaiya sa mga pangutana, mga pagpili, o nakat-onan sa makina nga modelo nga mga inferences nga gidumala.
Ang pagka-flexible sa Vespa gipakita sa iyang fully functional search engine ug vector database, nga makapahimo sa daghang pagpangita sulod sa usa ka pangutana, gikan sa vector (ANN), lexical, ug structured nga datos.
Bisan unsa pa ang gidak-on, mahimo kang maghimo ug user-friendly ug responsive nga mga search apps nga adunay real-time nga AI nga kapabilidad salamat niining pag-integrate sa machine-learned model inference sa imong data.
Apan, ang Vespa kay labaw pa sa pagpangita; mahitungod usab kini sa pagsabot ug pag-customize sa mga engkwentro.
Ang pinakataas nga mga himan sa pag-customize ug sugyot naghatag og dinamiko, kasamtangan nga mga rekomendasyon nga gitagana sa mga piho nga tiggamit o mga kahimtang.
Ang Vespa usa ka game-changer alang sa bisan kinsa nga nagtinguha nga mosulod usab sa panag-istoryahanay nga wanang sa AI, tungod kay kini nagtanyag sa imprastraktura nga gikinahanglan sa pagtipig ug pagsuhid sa teksto ug data sa vector sa tinuod nga panahon, nga nagtugot alang sa pagpalambo sa mas abante ug praktikal nga mga ahente sa AI.
Uban sa komprehensibo nga tokenization ug stemming, full-text nga mga pagpangita, labing duol nga silingan nga pagpangita, ug structured data query kay gisuportahan tanan sa lapad nga mga kapabilidad sa pagpangutana sa plataporma.
Lahi kini tungod kay kini epektibo nga makadumala sa mga komplikado nga pangutana pinaagi sa paghiusa sa daghang mga sukat sa pagpangita.
Ang Vespa usa ka computational powerhouse alang sa AI ug machine learning nga mga aplikasyon tungod kay ang computation engine niini makahimo sa pagdumala sa komplikadong mga ekspresyon sa matematika sa mga scalar ug tensor.
Sa operasyon, ang Vespa gihimo nga yano nga gamiton ug mapalapad.
Gipahapsay niini ang mga balik-balik nga proseso, gikan sa pag-configure sa sistema ug pag-uswag sa aplikasyon hangtod sa pagdumala sa datos ug node, nga makapahimo sa luwas ug walay hunong nga mga operasyon sa produksiyon.
Gipaneguro sa arkitektura sa Vespa nga molapad kini sa imong datos, nga magpadayon sa pagkasaligan ug pasundayag niini.
pagbili
Mahimo nimong sugdan ang paggamit niini nga libre.
7. Quadrant
Ang Qdrant usa ka flexible vector database platform nga naghatag usa ka talagsaon nga hugpong sa mga kapabilidad aron matubag ang nagkadako nga panginahanglan sa AI ug mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina.
Sa pundasyon niini, ang Qdrant kay usa ka vector similarity search engine nga naghatag ug sayon-gamiton nga API para sa pagtipig, pagpangita, ug pagmentinar sa mga vector ingon man sa payload data.
Kini nga bahin hinungdanon alang sa daghang mga aplikasyon, sama sa semantic nga pagpangita ug mga sistema sa rekomendasyon, nga nanginahanglan paghubad sa mga komplikado nga format sa datos.
Ang plataporma gitukod nga adunay kaepektibo ug scalability sa hunahuna, nga makahimo sa pagdumala sa daghang mga dataset nga adunay binilyon nga mga punto sa datos.
Naghatag kini og daghang mga sukatan sa gilay-on lakip ang Cosine Similarity, Euclidean Distance, ug Dot Product, nga naghimo niini nga mapahiangay sa daghang mga senaryo sa paggamit.
Nagtanyag ang disenyo og komplikadong pagsala, sama sa string, range, ug geo-filters, aron matubag ang lain-laing panginahanglan sa pagpangita.
Ang Qdrant kay accessible sa mga developers sa lain-laing paagi, lakip ang Docker image para sa paspas nga local setups, Python client para sa mga komportable sa pinulongan, ug cloud service para sa mas lig-on, production-grade environment.
Ang pagkamapasibo sa Qdrant nagtugot alang sa seamless nga panagsama sa bisan unsang teknolohikal nga pagsumpo o mga kinahanglanon sa proseso.
Dugang pa, ang user-friendly nga interface sa Qdrant nagpasimple sa pagdumala sa database sa vector. Ang plataporma gituyo nga prangka alang sa mga tiggamit sa tanan nga lebel sa kahanas, gikan sa paghimo sa cluster hangtod sa paghimo sa mga yawe sa API alang sa luwas nga pag-access.
Ang kadaghanan nga katakus sa pag-upload niini ug ang asynchronous nga API nagpauswag sa kaepektibo niini, nga naghimo niini nga usa ka mapuslanon nga himan alang sa mga nag-develop nga nag-atubang sa daghang mga datos.
pagbili
Mahimo nimong sugdan ang paggamit niini nga libre ug ang premium nga presyo magsugod gikan sa $25 kada node/buwan nga gisingil kada oras
8. Astra
Ang superyor nga abilidad sa pagpangita sa vector sa AstraDB ug arkitektura nga walay server nagbag-o sa mga generative AI nga aplikasyon.
Ang AstraDB usa ka maayo nga kapilian alang sa pagdumala sa makuti, sensitibo sa konteksto nga pagpangita sa lainlaing mga tipo sa datos tungod kay kini gitukod sa lig-on nga pundasyon sa Apache Cassandra ug hapsay nga naghiusa sa scalability, kalig-on, ug pasundayag.
Ang kapasidad sa AstraDB sa pagdumala sa nagkalain-laing mga workloads, lakip na ang streaming, non-vector, ug vector data, samtang gipreserbar ang hilabihan ka ubos nga latency alang sa dungan nga pagpangutana ug pag-update nga mga operasyon, maoy usa sa labing inila nga mga bentaha niini.
Importante kini nga adaptability alang sa generative AI nga mga aplikasyon, nga nagkinahanglan sa streaming ug real-time nga pagproseso sa datos aron makahatag og tukma, konteksto nga nahibal-an sa AI nga mga tubag.
Ang walay server nga solusyon gikan sa AstraDB naghimo sa kalamboan nga mas sayon, nga nagpagawas sa mga developers sa pagkonsentrar sa pagmugna og mga innovative AI nga mga aplikasyon kay sa pagdumala sa backend nga imprastraktura.
Gikan sa dali nga pagsugod nga giya hangtod sa lawom nga mga leksyon sa paghimo sa mga chatbot ug mga sistema sa rekomendasyon, ang AstraDB nagtugot sa mga developer nga dali nga makaamgo sa ilang mga ideya sa AI pinaagi sa kasaligan nga mga API ug hapsay nga mga interface nga adunay mga ilado nga himan ug platform.
Kinahanglang unahon sa enterprise-grade generative AI system ang seguridad ug pagsunod, ug ang AstraDB naghatod sa duha ka nataran.
Ang lawom nga mga bahin sa seguridad sa korporasyon ug mga sertipikasyon sa pagsunod gihatag niini, nga naggarantiya nga ang mga aplikasyon sa AI nga naugmad sa AstraDB nagsunod sa labing higpit nga mga panudlo sa pagkapribado ug pagpanalipod sa datos.
pagbili
Mahimo nimong sugdan ang paggamit niini nga libre ug nagtanyag kini usa ka modelo nga pay-as-you-go.
9. OpenSearch
Ang OpenSearch makita ingon usa ka madanihon nga kapilian alang sa mga nagsuhid sa mga database sa vector, labi na alang sa pagpauswag sa mga sistema sa AI nga mapaangay, scalable, ug umaabot nga ebidensya.
Ang OpenSearch usa ka all-inclusive, open-source vector database nga naghiusa sa gahum sa analytics, sopistikado nga vector search, ug conventional search ngadto sa usa ka cohesive system.
Pinaagi sa paggamit sa mga modelo sa pag-embed sa pagkat-on sa makina aron ma-encode ang kahulugan ug konteksto sa daghang mga porma sa datos—mga dokumento, litrato, ug audio—ngadto sa mga vector alang sa mga pagpangita sa pagkaparehas, kini nga panagsama labi ka makatabang alang sa mga developer nga nagtinguha nga ilakip ang semantic nga pagsabut sa ilang mga aplikasyon sa pagpangita.
Bisan kung ang OpenSearch adunay daghang gitanyag, hinungdanon nga hinumdoman nga kung itandi sa Elasticsearch, adunay labi ka gamay nga pagbag-o sa code, labi na sa mga kritikal nga module sama sa mga sinultian sa script ug mga tigproseso sa pipeline sa pagtunaw.
Ang Elasticsearch mahimong adunay mas sopistikado nga mga kapabilidad tungod sa dugang nga paningkamot sa pagpalambo, nga mosangpot sa mga kalainan sa performance, feature set, ug mga update tali sa duha.
Ang OpenSearch nagbayad sa usa ka dako nga komunidad nga nagsunod ug usa ka dedikasyon sa bukas nga gigikanan nga mga ideya, nga nagresulta sa usa ka bukas ug mapahiangay nga plataporma.
Gisuportahan niini ang usa ka halapad nga mga aplikasyon nga lapas sa pagpangita ug pag-analisa, sama sa pag-obserbar ug pag-analisa sa seguridad, nga naghimo niini nga usa ka flexible nga himan alang sa mga buluhaton nga kusog sa datos.
Ang estratehiya nga gipatuyok sa komunidad nagpasalig sa padayon nga pagpauswag ug paghiusa aron mapadayon ang plataporma nga labing bag-o ug talagsaon.
pagbili
Mahimo nimong sugdan ang paggamit niini nga libre.
10. Azure AI Search
Ang Azure AI Search usa ka lig-on nga plataporma nga nagpauswag sa mga kapabilidad sa pagpangita sulod sa generative AI nga mga aplikasyon.
Talagsaon kini tungod kay gisuportahan niini ang pagpangita sa vector, usa ka mekanismo sa pag-indeks, pagtipig, ug pagkuha sa mga sulud sa vector sa sulod sa usa ka indeks sa pagpangita.
Kini nga bahin makatabang sa pagdiskubre sa parehas nga mga dokumento sa vector space, nga nagresulta sa labi nga may kalabotan sa konteksto nga mga resulta sa pagpangita.
Ang Azure AI Search gipalahi pinaagi sa suporta niini alang sa hybrid nga mga sitwasyon, diin ang mga pagpangita sa vector ug keyword dungan nga gihimo, nga nagresulta sa usa ka hiniusang resulta nga set nga kanunay nga labaw sa kaepektibo sa matag teknik nga gigamit nga nag-inusara.
Ang kombinasyon sa vector ug non-vector nga materyal sa samang indeks nagtugot sa mas kompleto ug flexible nga kasinatian sa pagpangita.
Ang vector search feature sa Azure AI Search kay kaylap nga ma-access ug walay bayad para sa tanang Azure AI Search tiers.
Kini labi ka dali alang sa usa ka lainlaing mga kaso sa paggamit ug mga gusto sa pag-uswag tungod sa suporta niini alang sa daghang mga palibot sa pag-uswag, nga gihatag pinaagi sa Azure site, Mga Kapahulayan nga API, ug mga SDK alang sa Python, JavaScript, ug.NET, ug uban pa.
Uban sa lawom nga panagsama niini sa Azure AI ecosystem, ang Azure AI Search nagtanyag labaw pa sa pagpangita; gipauswag usab niini ang potensyal sa ekosistema alang sa mga generative AI nga aplikasyon.
Ang Azure OpenAI Studio alang sa pag-embed sa modelo ug ang Azure AI Services alang sa pagkuha sa litrato duha ra ka pananglitan sa mga serbisyo nga gilakip sa kini nga panagsama.
Ang Azure AI Search kay usa ka flexible nga solusyon alang sa mga developers nga gustong iapil ang sopistikado nga search functions sa ilang mga aplikasyon tungod sa kaylap nga suporta niini, nga makapahimo sa usa ka halapad nga mga aplikasyon, gikan sa similarity search ug multimodal search ngadto sa hybrid search ug multilingual search.
pagbili
Mahimo nimong sugdan ang paggamit niini nga libre ug ang premium nga presyo magsugod gikan sa $0.11/oras.
Panapos
Ang mga database sa vector nagbag-o sa pagdumala sa datos sa AI pinaagi sa pagdumala sa mga high-dimensional nga mga vector, nga nagtugot alang sa lig-on nga mga pagpangita sa pagkaparehas ug dali nga mga pangutana sa labing duol nga silingan sa mga aplikasyon sama sa mga sistema sa rekomendasyon ug pagtuki sa pagpanglimbong.
Uban sa paggamit sa sopistikado nga mga algorithm sa pag-indeks, kini nga mga database nag-convert sa mga komplikado nga wala'y istruktura nga datos ngadto sa makahuluganon nga mga vector samtang naghatag sa katulin ug pagka-flexible nga dili mahimo sa tradisyonal nga mga database.
Ang bantog nga mga plataporma naglakip sa Pinecone, nga nagdan-ag sa generative AI nga mga aplikasyon; FAISS, gihimo sa Facebook AI alang sa dasok nga vector clustering; ug Milvus, nga nabantog sa scalability ug cloud-native nga arkitektura niini.
Ang Weaviate naghiusa sa pagkat-on sa makina sa pagpangita sa konteksto, samtang ang Vespa ug Chroma nabantog tungod sa ilang mga kapabilidad sa pag-compute nga ubos ang latency ug kadali sa paggamit, matag usa.
Ang mga database sa Vector hinungdanon nga mga himan alang sa pagpalambo sa AI ug mga teknolohiya sa pagkat-on sa makina tungod kay ang mga platform sama sa Qdrant, AstraDB, OpenSearch, ug Azure AI Search naghatag usa ka lainlaing serbisyo gikan sa mga arkitektura nga wala’y server hangtod sa daghang kapabilidad sa pagpangita ug pag-analisa.
Leave sa usa ka Reply