Vektorové databáze představují významný posun ve způsobu správy a interpretace dat, zejména v oblasti umělé inteligence a strojového učení.
Základní funkcí těchto databází je efektivně zpracovávat vysokorozměrné vektory, které jsou základním materiálem pro modely strojového učení a zahrnují převod textu, obrázku nebo zvukového vstupu do numerických reprezentací ve vícerozměrném prostoru.
Pro aplikace, jako jsou systémy doporučení, rozpoznávání objektů, načítání obrázků a detekce podvodů, je tato transformace více než jen ukládání; je to brána k výkonným funkcím v podobnostním vyhledávání a dotazech na nejbližší sousedy.
Ještě hlouběji, síla vektorových databází je v jejich schopnosti překládat velké množství nestrukturovaných, komplikovaných dat do vektorů, které zachycují kontext a význam původního obsahu.
Vylepšené vyhledávací funkce umožněné vložením modelů do tohoto kódování zahrnují schopnost dotazovat se na okolní vektory a najít související obrázky nebo fráze.
Vektorové databáze jsou jedinečné v tom, že jsou postaveny na pokročilých technikách indexování, jako je Inverted File Index (IVF) a Hierarchical Navigable Small World (HNSW), které zlepšují jejich rychlost a efektivitu při vyhledávání nejbližších sousedů v N-rozměrných prostorech.
Mezi vektorovými a klasickými databázemi je jasný rozdíl. Konvenční databáze jsou skvělé při organizování dat do organizovaných sad, které jsou optimalizované pro CRUD a dodržují schémata sad.
Při řešení dynamické a komplikované povahy vysokorozměrných dat se však tato rigidita začíná stávat překážkou.
Naproti tomu vektorové databáze nabízejí stupeň flexibility a efektivity, kterému se tradiční ekvivalenty nemohou rovnat, zejména pro aplikace, které silně spoléhají na strojové učení a umělou inteligenci. Nejsou jen škálovatelné a zběhlé ve vyhledávání podobnosti.
Vektorové databáze jsou zvláště užitečné pro generativní aplikace AI. Aby bylo zaručeno, že si vytvořený materiál zachová kontextovou integritu, závisí tyto aplikace – které zahrnují zpracování přirozeného jazyka a generování obrázků – na rychlém vyhledání a porovnání vložení.
V tomto díle se tedy podíváme na nejlepší vektorové databáze pro váš další projekt.
1. Milvus
Milvus je průkopnická vektorová databáze s otevřeným zdrojovým kódem určená primárně pro aplikace AI, včetně vestavěného vyhledávání podobností a výkonných MLO.
Liší se od běžných relačních databází, které většinou zpracovávají strukturovaná data, kvůli této kapacitě, která mu umožňuje indexovat vektory v bezprecedentním trilionovém měřítku.
Odhodlání společnosti Milvus ke škálovatelnosti a vysoké dostupnosti dokazuje způsob, jakým se vyvinul od své první verze až po plně distribuovaný, cloudově nativní Milvus 2.0.
Konkrétně Milvus 2.0 vykazuje plně cloudový design, jehož cílem je ohromujících 99.9% dostupnost při škálování nad stovky uzlů.
Pro ty, kteří hledají spolehlivé řešení vektorové databáze, je toto vydání vysoce doporučeno, protože nejen přidává sofistikované funkce, jako je multi-cloudové připojení a administrativní panel, ale také zlepšuje úrovně konzistence dat pro flexibilní vývoj aplikací.
Pozoruhodnou výhodou Milvusu je jeho komunitně řízený přístup, který poskytuje vícejazyčnou podporu a rozsáhlý toolchain přizpůsobený požadavkům vývojářů.
V sektoru IT je jeho cloudová škálovatelnost a spolehlivost spolu s vysoce výkonnými možnostmi vektorového vyhledávání na velkých souborech dat oblíbenou volbou.
Navíc zvyšuje efektivitu svých operací pomocí schopnosti hybridního vyhledávání, která kombinuje vyhledávání podobnosti vektorů se skalárním filtrováním.
Milvus má administrativní panel s přehledem Uživatelské rozhraní, úplnou sadu rozhraní API a škálovatelnou a laditelnou architekturu.
Komunikaci s externími aplikacemi usnadňuje přístupová vrstva, vyvažování zátěže a správu dat koordinuje služba koordinátora, která slouží jako centrální příkaz.
Stálost databáze je podporována vrstvou úložiště objektů, zatímco pracovní uzly provádějí činnosti zajišťující škálovatelnost.
CENY
Je zdarma k použití pro každého.
2. FAISS
Tým výzkumu AI společnosti Facebook vyvinul špičkovou knihovnu s názvem Facebook AI Similarity Search, která je navržena tak, aby zefektivnila husté shlukování vektorů a podobnostní vyhledávání.
Jeho vytvoření bylo řízeno požadavkem zlepšit možnosti podobnostního vyhledávání Facebook AI využitím nejmodernějších základních metodologií.
Ve srovnání s implementacemi založenými na CPU může nejmodernější implementace GPU společnosti FAISS urychlit dobu vyhledávání pětkrát až desetkrát, což z ní činí neocenitelný nástroj pro různé aplikace, včetně systémů doporučení a identifikace podobných významů ve velkých rozměrech. nestrukturované datové sady, jako je text, zvuk a video.
FAISS dokáže zpracovat širokou škálu metrik podobnosti, jako je kosinusová podobnost, vnitřní součin a běžně používaná metrika L2 (euklidovská vzdálenost).
Tato měření usnadňují přesné a flexibilní vyhledávání podobnosti napříč různými druhy dat. Funkce jako dávkové zpracování, kompromisy mezi přesností a rychlostí a podpora přesného i přibližného vyhledávání dále zvyšují jeho flexibilitu.
FAISS navíc nabízí škálovatelnou metodu pro manipulaci s masivními datovými sadami tím, že umožňuje ukládání indexů na disk.
Invertovaný soubor, kvantování produktu (PQ) a vylepšené PQ jsou jen některé z inovativních technik, které tvoří výzkumnou základnu společnosti FAISS a přispívají k její efektivitě, pokud jde o indexování a vyhledávání vysokorozměrných vektorových polí.
Tyto strategie jsou posíleny nejmodernějšími přístupy, jako jsou GPU-akcelerované algoritmy k-selekce a předfiltrování PQ vzdáleností, což zaručuje schopnost FAISS produkovat rychlé a přesné výsledky vyhledávání i v miliardových datových sadách.
CENY
Je zdarma k použití pro každého.
3. Borová šiška
Pinecone je lídrem ve vektorových databázích a poskytuje cloudovou nativní spravovanou službu, která je speciálně navržena pro zlepšení výkonu vysoce výkonných aplikací umělé inteligence.
Je speciálně navržen tak, aby zvládl vektorové vkládání, které je nezbytné pro generativní AI, sémantické vyhledávání a aplikace využívající masivní jazykové modely.
Umělá inteligence nyní dokáže porozumět sémantickým informacím díky těmto vložkám, které efektivně fungují jako dlouhodobá paměť pro komplikované úkoly.
Pinecone je unikátní v tom, že bezproblémově integruje možnosti tradičních databází se zvýšeným výkonem vektorových indexů, což umožňuje efektivní a rozsáhlé ukládání a dotazování vložení.
Díky tomu je perfektní volbou v situacích, kdy složitost a objem použitých dat činí standardní skalární databáze nedostačujícími.
Pinecone nabízí vývojářům bezproblémové řešení díky svému přístupu ke spravovaným službám, který zjednodušuje integraci a procedury příjmu dat v reálném čase.
Podporuje četné datové operace, včetně načítání, aktualizace, mazání, dotazování a upsertingu dat.
Pinecone dále zaručuje, že dotazy představující modifikace v reálném čase, jako jsou upserts a deletion, poskytují správné odpovědi s nízkou latencí pro indexy s miliardami vektorů.
V dynamických situacích je tato funkce nezbytná pro zachování relevance a aktuálnosti výsledků dotazů.
Navíc partnerství Pinecone s Airbyte prostřednictvím připojení Pinecone zvyšuje jeho všestrannost a flexibilitu, což umožňuje hladkou integraci dat z řady zdrojů.
Prostřednictvím tohoto vztahu lze optimalizovat náklady a efektivitu tím, že je zajištěno, že pouze nově získané informace budou zpracovány prostřednictvím přírůstkové synchronizace dat.
Konstrukce konektoru klade důraz na jednoduchost, vyžaduje pouze minimální parametry nastavení a je rozšiřitelná, což umožňuje budoucí vylepšení.
CENY
Prémiová cena začíná od 5.80 $/měsíc pro případ použití RAG.
4. Vázat
Weaviate je inovativní vektorová databáze, která je k dispozici jako open-source software, který mění způsob, jakým přistupujeme k datům a používáme je.
Weaviate využívá schopnosti vektorového vyhledávání, které umožňují sofistikované, kontextově orientované vyhledávání ve velkých a komplikovaných souborech dat, na rozdíl od typických databází, které jsou závislé na skalárních hodnotách a předdefinovaných dotazech.
Pomocí této metody můžete najít obsah podle toho, jak je podobný jinému obsahu, což zlepšuje intuitivnost vyhledávání a relevanci výsledků.
Jeho hladká integrace s modely strojového učení je jednou z jeho primárních charakteristik; to mu umožňuje fungovat jako více než pouhé řešení pro ukládání dat; umožňuje také porozumět datům a analyzovat je pomocí umělé inteligence.
Architektura Weaviate tuto integraci důkladně zahrnuje, což umožňuje analyzovat komplexní data bez použití dalších nástrojů.
Jeho podpora pro grafové datové modely také poskytuje jiný pohled na data jako propojené entity a odhaluje vzory a vhledy, které by mohly v konvenčních databázových architekturách chybět.
Díky modulární architektuře Weaviate mohou zákazníci podle potřeby přidávat funkce, jako je vektorizace dat a vytváření záloh.
Jeho základní verze funguje jako databáze specialistů na vektorová data a lze ji rozšířit o další moduly, aby vyhovovala různým potřebám.
Jeho škálovatelnost je dále vylepšena jeho modulárním designem, který zaručuje, že rychlost nebude obětována v reakci na rostoucí množství dat a požadavky na dotazy.
Univerzální a efektivní způsob interakce s uloženými daty je umožněn díky podpoře databáze RESTful i GraphQL API.
GraphQL je vybrán zejména kvůli své schopnosti rychle provádět složité dotazy založené na grafech, což uživatelům umožňuje získat přesně ta data, která chtějí, aniž by získali nadměrné nebo nedostatečné množství dat.
Weaviate je uživatelsky přívětivější napříč řadou klientských knihoven a programovacích jazyků díky flexibilnímu rozhraní API.
Pro ty, kteří chtějí Weaviate prozkoumat dále, je k dispozici nepřeberné množství dokumentace a výukových programů, od nastavení a konfigurace instance až po hluboké ponory do jejích možností, jako je vektorové vyhledávání, integrace strojového učení a návrh schémat.
Bez ohledu na to, zda se rozhodnete provozovat Weaviate lokálně, získáte přístup ke stejné výkonné technologii, díky které jsou informace dynamické a použitelné. cloud computing prostředí nebo prostřednictvím cloudové služby spravované Weaviate.
CENY
Prémiová cena platformy začíná od 25 $ měsíčně bez serveru.
5. Chroma
Chroma je špičková vektorová databáze, která si klade za cíl revoluci v získávání a ukládání dat, zejména pro aplikace zahrnující strojové učení a umělou inteligenci.
Protože Chroma pracuje s vektory místo skalárních čísel, na rozdíl od standardních databází je velmi dobrá ve správě vysoce dimenzionálních, komplikovaných dat.
Jedná se o významný pokrok v technologii vyhledávání dat, protože umožňuje sofistikovanější vyhledávání na základě sémantické podobnosti materiálu spíše než přesné shody klíčových slov.
Pozoruhodnou vlastností Chroma je její schopnost pracovat s několika základními úložnými řešeními, jako je ClickHouse pro škálovaná nastavení a DuckDB pro samostatné instalace, což zaručuje flexibilitu a přizpůsobení různým případům použití.
Chroma je vyrobena s ohledem na jednoduchost, rychlost a analýzu. Je k dispozici širokému spektru vývojářů s SDK pro Python a JavaScript/TypeScript.
Chroma navíc klade velký důraz na uživatelskou přívětivost a umožňuje vývojářům rychle nastavit stálou databázi podporovanou DuckDB nebo databázi v paměti pro testování.
Schopnost vytvářet objekty kolekce, které se podobají tabulkám v konvenčních databázích, kam lze vkládat textová data a automaticky je transformovat do vložení pomocí modelů, jako je all-MiniLM-L6-v2, tuto všestrannost dále zvyšuje.
Text a vkládání lze hladce integrovat, což je nezbytné pro aplikace, které potřebují uchopit sémantiku dat.
Základem metody vektorové podobnosti Chroma jsou matematické koncepty ortogonality a hustoty, které jsou nezbytné pro pochopení reprezentace a srovnání dat v databázích.
Tyto myšlenky umožňují Chroma provádět smysluplné a efektivní vyhledávání podobnosti tím, že bere v úvahu sémantické vazby mezi datovými prvky.
Zdroje, jako jsou tutoriály a pokyny, jsou dostupné pro jednotlivce, kteří chtějí Chroma dále prozkoumat. Zahrnují podrobné pokyny, jak nastavit databázi, vytvářet kolekce a spouštět podobnostní vyhledávání.
CENY
Můžete jej začít používat zdarma.
6. Vosa
Vespa je platforma, která transformuje online zpracování AI a velkých dat.
Základním účelem Vespa je umožnit výpočty s nízkou latencí napříč velkými datovými sadami, což vám umožní snadno ukládat, indexovat a analyzovat textová, vektorová a strukturovaná data.
Vespa se vyznačuje svou schopností poskytovat rychlé odpovědi v jakémkoli měřítku, bez ohledu na povahu dotazů, voleb nebo strojově naučených modelových závěrů, které jsou zpracovávány.
Flexibilita společnosti Vespa je ukázána v jejím plně funkčním vyhledávači a vektorové databázi, které umožňují mnoho vyhledávání v rámci jediného dotazu, od vektorových (ANN), lexikálních a strukturovaných dat.
Bez ohledu na rozsah můžete vytvářet uživatelsky přívětivé a citlivé vyhledávací aplikace s funkcemi umělé inteligence v reálném čase díky této integraci strojově naučeného modelového odvození s vašimi daty.
Vespa je však o více než pouhém hledání; je to také o pochopení a přizpůsobení setkání.
Špičkové nástroje pro přizpůsobení a návrhy poskytují dynamická a aktuální doporučení zaměřená na konkrétní uživatele nebo okolnosti.
Vespa mění hru pro každého, kdo chce také vstoupit do konverzačního prostoru AI, protože nabízí infrastrukturu potřebnou k ukládání a prozkoumávání textových a vektorových dat v reálném čase, což umožňuje vývoj pokročilejších a praktičtějších agentů AI.
Díky komplexní tokenizaci a stemmingu jsou fulltextové vyhledávání, vyhledávání nejbližších sousedů a dotazy na strukturovaná data podporovány rozsáhlými možnostmi dotazů platformy.
Liší se tím, že dokáže efektivně zpracovávat komplikované dotazy tím, že kombinuje několik dimenzí vyhledávání.
Vespa je výpočetní elektrárna pro aplikace AI a strojového učení, protože její výpočetní engine dokáže zpracovat složité matematické výrazy přes skaláry a tenzory.
V provozu je Vespa vyrobena tak, aby byla snadno použitelná a rozšiřitelná.
Zefektivňuje opakující se procesy, od konfigurace systému a vývoje aplikací až po správu dat a uzlů, což umožňuje bezpečné a nepřerušované výrobní operace.
Architektura Vespa zajišťuje, že se rozšiřuje s vašimi daty a udržuje si svou spolehlivost a výkon.
CENY
Můžete jej začít používat zdarma.
7. kvadrant
Qdrant je flexibilní vektorová databázová platforma, která poskytuje jedinečnou sadu funkcí pro splnění rostoucích požadavků aplikací AI a strojového učení.
Ve svém základu je Qdrant vyhledávač podobnosti vektorů, který poskytuje snadno použitelné rozhraní API pro ukládání, vyhledávání a údržbu vektorů a dat o užitečné zátěži.
Tato funkce je klíčová pro několik aplikací, jako jsou sémantické vyhledávání a systémy doporučení, které vyžadují interpretaci komplikovaných datových formátů.
Platforma je postavena s ohledem na efektivitu a škálovatelnost a je schopna zpracovat masivní datové sady s miliardami datových bodů.
Poskytuje několik metrik vzdáleností, včetně kosinové podobnosti, euklidovské vzdálenosti a bodového produktu, díky čemuž je přizpůsobitelný v mnoha scénářích použití.
Návrh nabízí komplexní filtrování, jako jsou řetězcové, rozsahové a geografické filtry, které splňují různé potřeby vyhledávání.
Qdrant je přístupný vývojářům různými způsoby, včetně obrazu Dockeru pro rychlé místní nastavení, klienta Pythonu pro uživatele, kteří s tímto jazykem rozumí, a cloudové služby pro robustnější prostředí na produkční úrovni.
Adaptabilita Qdrant umožňuje bezproblémovou integraci s jakoukoli technologickou konfigurací nebo procesními potřebami.
Uživatelsky přívětivé rozhraní Qdrant navíc zjednodušuje správu vektorové databáze. Platforma má být přímočará pro uživatele všech úrovní dovedností, od vytváření clusteru až po generování klíčů API pro bezpečný přístup.
Jeho schopnost hromadného nahrávání a asynchronní API zlepšují jeho efektivitu, což z něj činí velmi užitečný nástroj pro vývojáře, kteří pracují s obrovským množstvím dat.
CENY
Můžete jej začít používat zdarma a prémiové ceny začínají od 25 USD za uzel/měsíc účtované každou hodinu
8. Astra
Vynikající schopnosti vektorového vyhledávání AstraDB a architektura bez serveru transformují generativní aplikace umělé inteligence.
AstraDB je skvělá volba pro správu složitých, kontextově citlivých vyhledávání napříč různými typy dat, protože je postavena na pevných základech Apache Cassandra a bezproblémově kombinuje škálovatelnost, stabilitu a výkon.
Schopnost AstraDB zvládat heterogenní pracovní zátěže, včetně streamování, nevektorových a vektorových dat, při zachování extrémně nízké latence pro simultánní operace dotazů a aktualizací, je jednou z jejích nejpozoruhodnějších výhod.
Tato přizpůsobivost je nezbytná pro generativní aplikace umělé inteligence, které vyžadují streamování a zpracování dat v reálném čase, aby bylo možné poskytovat přesné a kontextově orientované reakce umělé inteligence.
Bezserverové řešení od AstraDB ještě více usnadňuje vývoj a umožňuje vývojářům soustředit se na vytváření inovativních aplikací umělé inteligence místo správy backend infrastruktury.
AstraDB umožňuje vývojářům rychle realizovat své nápady na AI prostřednictvím spolehlivých rozhraní API a hladkých rozhraní se známými nástroji a platformami, od pokynů pro rychlý začátek až po podrobné lekce o vytváření chatbotů a systémů doporučení.
Generativní systémy umělé inteligence na podnikové úrovni musí upřednostňovat zabezpečení a shodu a AstraDB poskytuje výsledky na obou frontách.
Poskytuje hluboké podnikové bezpečnostní funkce a certifikace shody, které zaručují, že aplikace AI vyvinuté na AstraDB dodržují nejpřísnější pokyny pro ochranu soukromí a dat.
CENY
Můžete jej začít používat zdarma a nabízí průběžný model.
9. Opensearch
OpenSearch se jeví jako přitažlivá možnost pro ty, kteří zkoumají vektorové databáze, zejména pro vývoj adaptabilních, škálovatelných a perspektivních systémů umělé inteligence.
OpenSearch je komplexní vektorová databáze s otevřeným zdrojovým kódem, která kombinuje sílu analýzy, sofistikovaného vyhledávání vektorů a konvenčního vyhledávání do jednoho soudržného systému.
Tato integrace je užitečná zejména pro vývojáře, kteří chtějí do svých vyhledávacích aplikací zahrnout sémantické porozumění, protože pomocí modelů vkládání strojového učení ke kódování významu a kontextu různých datových forem – dokumentů, fotografií a zvuku – do vektorů pro vyhledávání podobností.
Přestože má OpenSearch co nabídnout, je důležité si uvědomit, že ve srovnání s Elasticsearch došlo k mnohem menšímu počtu změn kódu, zejména v kritických modulech, jako jsou skriptovací jazyky a procesory pro zpracování dat.
Elasticsearch může mít propracovanější schopnosti díky zvýšenému úsilí o vývoj, což vede k rozdílům ve výkonu, sadě funkcí a aktualizacích mezi těmito dvěma.
OpenSearch to kompenzuje velkou sledovaností komunity a oddaností nápadům s otevřeným zdrojovým kódem, což vede k otevřené a přizpůsobivé platformě.
Podporuje širokou škálu aplikací nad rámec vyhledávání a analýzy, jako je analytika pozorovatelnosti a zabezpečení, což z něj činí flexibilní nástroj pro úlohy náročné na data.
Strategie řízená komunitou zajišťuje neustálá vylepšování a integrace, aby byla platforma stále aktuální a jedinečná.
CENY
Můžete jej začít používat zdarma.
10. Azure AI Search
Azure AI Search je silná platforma, která zlepšuje možnosti vyhledávání v rámci generativních aplikací AI.
Vyniká tím, že podporuje vektorové vyhledávání, mechanismus pro indexování, ukládání a načítání vektorových vložení do vyhledávacího indexu.
Tato funkce pomáhá objevovat srovnatelné dokumenty ve vektorovém prostoru, což má za následek kontextově relevantnější výsledky vyhledávání.
Azure AI Search se vyznačuje podporou pro hybridní situace, ve kterých se vyhledávání vektorů a klíčových slov provádí souběžně, což vede k jednotné sadě výsledků, která často překonává účinnost každé použité techniky samostatně.
Kombinace vektorového a nevektorového materiálu ve stejném indexu umožňuje úplnější a flexibilnější vyhledávání.
Funkce vektorového vyhledávání v Azure AI Search je široce dostupná a bezplatná pro všechny úrovně Azure AI Search.
Je extrémně flexibilní pro řadu případů použití a vývojových preferencí, protože podporuje několik vývojových prostředí, která je poskytována prostřednictvím webu Azure, REST APIa SDK pro Python, JavaScript a.NET, mimo jiné.
Díky hluboké integraci s ekosystémem Azure AI nabízí Azure AI Search víc než pouhé vyhledávání; také zvyšuje potenciál ekosystému pro generativní aplikace umělé inteligence.
Azure OpenAI Studio pro vkládání modelů a Azure AI Services pro načítání obrázků jsou jen dva příklady služeb, které jsou součástí této integrace.
Azure AI Search je flexibilní řešení pro vývojáře, kteří chtějí do svých aplikací začlenit sofistikované vyhledávací funkce kvůli jeho rozsáhlé podpoře, která umožňuje širokou škálu aplikací, od podobnostního vyhledávání a multimodálního vyhledávání až po hybridní vyhledávání a vícejazyčné vyhledávání.
CENY
Můžete jej začít používat zdarma a prémiové ceny začínají od 0.11 $ za hodinu.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Vektorové databáze transformují správu dat v AI správou vysokorozměrných vektorů, což umožňuje silné vyhledávání podobností a rychlé dotazy na nejbližší sousedy v aplikacích, jako jsou systémy doporučení a detekce podvodů.
S využitím sofistikovaných indexovacích algoritmů tyto databáze převádějí komplikovaná nestrukturovaná data na smysluplné vektory a zároveň poskytují rychlost a flexibilitu, kterou tradiční databáze nemají.
Mezi pozoruhodné platformy patří Pinecone, která září v generativních aplikacích umělé inteligence; FAISS, vytvořený Facebook AI pro husté vektorové shlukování; a Milvus, který je známý svou škálovatelností a cloudovou nativní architekturou.
Weaviate kombinuje strojové učení s kontextovým vyhledáváním, zatímco Vespa a Chroma jsou pozoruhodné svými výpočetními schopnostmi s nízkou latencí a snadností použití.
Vektorové databáze jsou životně důležité nástroje pro vývoj technologií umělé inteligence a strojového učení, protože platformy jako Qdrant, AstraDB, OpenSearch a Azure AI Search poskytují různé služby od bezserverových architektur po rozsáhlé možnosti vyhledávání a analýzy.
Napsat komentář