Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Mae cronfeydd data fector yn cynrychioli newid sylweddol yn y modd yr ydym yn rheoli ac yn dehongli data, yn enwedig ym meysydd deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol.
Swyddogaeth sylfaenol y cronfeydd data hyn yw trin fectorau uchel-dimensiwn yn effeithiol, sef deunydd crai modelau dysgu peiriannau ac sy'n cynnwys trosi mewnbwn testun, llun neu sain yn gynrychioliadau rhifiadol mewn gofod amlddimensiwn.
Ar gyfer cymwysiadau fel systemau argymell, adnabod gwrthrychau, adalw lluniau, a chanfod twyll, mae'r trawsnewid hwn yn fwy na storio yn unig; mae'n ddrws i alluoedd pwerus mewn chwiliadau tebygrwydd ac ymholiadau cymdogion agosaf.
Yn ddyfnach, mae pŵer cronfeydd data fector yn eu gallu i drosi symiau mawr o ddata anstrwythuredig, cymhleth yn fectorau sy'n dal cyd-destun ac ystyr y cynnwys gwreiddiol.
Mae'r swyddogaethau chwilio uwch a wnaed yn bosibl trwy fewnosod modelau yn yr amgodio hwn yn cynnwys y gallu i ymholi am fectorau amgylchynol i ddod o hyd i luniau neu ymadroddion cysylltiedig.
Mae cronfeydd data fector yn unigryw gan eu bod wedi'u hadeiladu ar dechnegau mynegeio uwch fel Mynegai Ffeiliau Inverted (IVF) a Hierarchaidd Navigable Small World (HNSW), sy'n gwella eu cyflymder a'u heffeithlonrwydd wrth leoli cymdogion agosaf mewn gofodau N-dimensiwn.
Mae gwahaniaeth clir rhwng cronfeydd data fector a chlasurol. Mae cronfeydd data confensiynol yn wych am drefnu data yn setiau trefnus sydd wedi'u hoptimeiddio gan CRUD ac sy'n cadw at sgemâu gosod.
Fodd bynnag, wrth ymdrin â natur ddeinamig a chymhleth data dimensiwn uchel, mae'r anhyblygedd hwn yn dechrau dod yn rhwystr.
Mewn cyferbyniad, mae cronfeydd data fector yn cynnig rhywfaint o hyblygrwydd ac effeithlonrwydd na all cyfatebol traddodiadol fod yn gyfartal, yn enwedig ar gyfer cymwysiadau sy'n dibynnu'n helaeth arnynt dysgu peiriant a deallusrwydd artiffisial. Nid ydynt yn raddadwy yn unig ac yn hyddysg mewn chwiliadau tebygrwydd.
Mae cronfeydd data fector yn arbennig o ddefnyddiol ar gyfer cymwysiadau AI cynhyrchiol. Er mwyn gwarantu bod y deunydd a grëir yn cadw cyfanrwydd cyd-destunol, mae'r cymwysiadau hyn - sy'n cynnwys prosesu iaith naturiol a chynhyrchu lluniau - yn dibynnu ar adalw a chymharu ymgorfforiadau yn gyflym.
Felly yn y darn hwn, byddwn yn edrych ar y cronfeydd data fector uchaf ar gyfer eich prosiect nesaf.
1. Milvus
Mae Milvus yn gronfa ddata fector ffynhonnell agored arloesol sydd wedi'i chynllunio'n bennaf ar gyfer cymwysiadau AI, gan gynnwys chwiliadau tebygrwydd wedi'u hymgorffori a MLOps pwerus.
Mae'n wahanol i gronfeydd data perthynol confensiynol, sy'n trin yn bennaf data strwythuredig, oherwydd y gallu hwn, sy'n ei alluogi i fynegeio fectorau ar raddfa triliwn digynsail.
Mae ymroddiad Milvus i scalability ac argaeledd uchel yn cael ei ddangos gan y ffordd y mae wedi datblygu o'i fersiwn gyntaf i'r dosbarth llawn, cwmwl-frodorol Milvus 2.0.
Yn benodol, mae Milvus 2.0 yn arddangos dyluniad cwbl gymylaidd-frodorol sy'n anelu at argaeledd rhyfeddol o 99.9% wrth raddio y tu hwnt i gannoedd o nodau.
I'r rhai sy'n chwilio am ddatrysiad cronfa ddata fector dibynadwy, mae'r rhifyn hwn yn cael ei argymell yn fawr gan ei fod nid yn unig yn ychwanegu nodweddion soffistigedig fel cysylltiad aml-gwmwl a phanel gweinyddol, ond mae hefyd yn gwella lefelau cysondeb data ar gyfer datblygu cymwysiadau hyblyg.
Mantais nodedig Milvus yw ei ddull a yrrir gan y gymuned, sy'n darparu cefnogaeth aml-iaith a chadwyn offer helaeth wedi'i theilwra i ofynion datblygwyr.
Yn y sector TG, mae ei scalability cwmwl a'i ddibynadwyedd, ynghyd â'i alluoedd chwilio fector perfformiad uchel ar setiau data mawr, yn ei wneud yn opsiwn poblogaidd.
Yn ogystal, mae'n gwella effeithlonrwydd ei weithrediadau gan ddefnyddio gallu chwilio hybrid sy'n cyfuno chwiliad tebygrwydd fector â hidlo sgalar.
Mae gan Milvus banel gweinyddol gyda chlir rhyngwyneb defnyddiwr, set lawn o APIs, a phensaernïaeth scalable y gellir ei thiwnio.
Mae cyfathrebu â chymwysiadau allanol yn cael ei hwyluso gan yr haen mynediad, tra bod cydbwyso llwyth a rheoli data yn cael eu cydlynu gan y gwasanaeth cydlynydd, sy'n gweithredu fel y gorchymyn canolog.
Cefnogir parhad y gronfa ddata gan yr haen storio gwrthrychau, tra bod nodau gweithwyr yn cynnal gweithgareddau i sicrhau graddadwyedd.
Prisiau
Mae'n rhad ac am ddim i bawb ei ddefnyddio.
2. FAISS
Datblygodd tîm Ymchwil AI Facebook lyfrgell flaengar o'r enw Facebook AI Similarity Search sydd wedi'i chynllunio i wneud clystyru fectorau trwchus a chwiliad tebygrwydd yn fwy effeithiol.
Cafodd ei greu ei ysgogi gan y gofyniad i wella galluoedd chwilio tebygrwydd Facebook AI trwy ddefnyddio methodolegau sylfaenol blaengar.
O'i gymharu â gweithrediadau sy'n seiliedig ar CPU, gall gweithrediad GPU o'r radd flaenaf FAISS gyflymu amseroedd chwilio pump i ddeg gwaith, gan ei wneud yn arf amhrisiadwy ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau, gan gynnwys systemau argymell a nodi ystyron tebyg mewn sizable setiau data anstrwythuredig fel testun, sain a fideo.
Gall FAISS drin ystod eang o fetrigau tebygrwydd, megis tebygrwydd cosin, cynnyrch mewnol, a'r metrig L2 a ddefnyddir yn gyffredin (pellter Ewclidaidd).
Mae'r mesuriadau hyn yn ei gwneud hi'n haws gwneud chwiliadau tebygrwydd cywir a hyblyg ar draws gwahanol fathau o ddata. Mae nodweddion fel swp-brosesu, cyfnewidiadau cyflymder manwl gywir, a chefnogaeth ar gyfer chwiliadau manwl gywir a bras yn cynyddu ei hyblygrwydd ymhellach.
Yn ogystal, mae FAISS yn cynnig dull graddadwy ar gyfer trin setiau data enfawr trwy ganiatáu i fynegeion gael eu storio ar ddisg.
Mae'r ffeil gwrthdro, meintioli cynnyrch (PQ), a PQ gwell yn ddim ond rhai o'r technegau arloesol sy'n ffurfio sylfaen ymchwil FAISS ac yn ychwanegu at ei effeithiolrwydd o ran mynegeio a chwilio meysydd fector uchel-dimensiwn.
Atgyfnerthir y strategaethau hyn gan ddulliau blaengar megis algorithmau dewis k cyflymedig GPU a rhag-hidlo pellteroedd PQ, gan warantu gallu FAISS i gynhyrchu canlyniadau chwilio cyflym a manwl gywir hyd yn oed mewn setiau data ar raddfa biliwn.
Prisiau
Mae'n rhad ac am ddim i bawb ei ddefnyddio.
3. Pinecon
Mae Pinecone yn arweinydd mewn cronfeydd data fector, gan ddarparu gwasanaeth cwmwl-frodorol, a reolir sydd wedi'i adeiladu'n arbennig i wella perfformiad cymwysiadau AI pwerus.
Mae wedi'i gynllunio'n benodol i drin mewnosodiadau fector, sy'n hanfodol ar gyfer AI cynhyrchiol, chwiliad semantig, a chymwysiadau gan ddefnyddio modelau iaith enfawr.
Gall AI nawr ddeall gwybodaeth semantig diolch i'r mewnosodiadau hyn, sydd i bob pwrpas yn gweithredu fel cof hirdymor ar gyfer tasgau cymhleth.
Mae Pinecone yn unigryw gan ei fod yn integreiddio galluoedd cronfeydd data traddodiadol yn ddi-dor â pherfformiad gwell mynegeion fector, gan alluogi storio a chwestiynu mewnosodiadau yn effeithlon ac ar raddfa fawr.
Mae hyn yn ei wneud yn opsiwn perffaith mewn sefyllfaoedd lle mae cymhlethdod a maint y data dan sylw yn gwneud cronfeydd data safonol sy'n seiliedig ar sgalar yn annigonol.
Mae Pinecone yn cynnig datrysiad di-drafferth i ddatblygwyr oherwydd ei ddull gwasanaeth rheoledig, sy'n symleiddio'r gweithdrefnau integreiddio a chymeriant data amser real.
Mae nifer o weithrediadau data yn cael eu cefnogi ganddo, gan gynnwys nôl, diweddaru, dileu, ymholi, ac ysbeilio data.
Mae Pinecone yn gwarantu ymhellach bod ymholiadau sy'n cynrychioli addasiadau amser real megis upserts a dileadau yn rhoi ymatebion cywir, hwyrni isel ar gyfer mynegeion gyda biliynau o fectorau.
Mewn sefyllfaoedd deinamig, mae'r nodwedd hon yn hanfodol ar gyfer cadw perthnasedd a ffresni canlyniadau ymholiad.
Yn ogystal, mae partneriaeth Pinecone ag Airbyte trwy'r cysylltiad Pinecone yn cynyddu ei amlochredd a'i hyblygrwydd, gan ganiatáu ar gyfer integreiddio data'n llyfn o ystod o ffynonellau.
Trwy'r berthynas hon, gellir optimeiddio costau ac effeithlonrwydd trwy sicrhau mai dim ond gwybodaeth sydd newydd ei chaffael sy'n cael ei thrin trwy gydamseru data cynyddrannol.
Mae dyluniad y cysylltydd yn pwysleisio symlrwydd, sydd angen paramedrau gosod lleiaf yn unig, ac mae modd ei ymestyn, gan ganiatáu ar gyfer gwelliannau yn y dyfodol.
Prisiau
Mae'r prisiau premiwm yn dechrau o $5.80 / mis ar gyfer yr achos defnydd RAG.
4. Gwanu
Mae Weaviate yn gronfa ddata fector arloesol sydd ar gael fel meddalwedd ffynhonnell agored sy'n trawsnewid y ffordd yr ydym yn cyrchu a defnyddio data.
Mae Weaviate yn defnyddio galluoedd chwilio fector, sy'n galluogi chwiliadau soffistigedig sy'n ymwybodol o'r cyd-destun ar draws setiau data mawr, cymhleth, yn wahanol i gronfeydd data nodweddiadol sy'n dibynnu ar werthoedd sgalar ac ymholiadau wedi'u diffinio ymlaen llaw.
Gyda'r dull hwn, gallwch ddod o hyd i gynnwys yn seiliedig ar ba mor debyg ydyw i gynnwys arall, sy'n gwella greddfol chwiliadau a pherthnasedd y canlyniadau.
Mae ei integreiddio llyfn â modelau dysgu peiriant yn un o'i brif nodweddion; mae hyn yn caniatáu iddo weithredu fel mwy na datrysiad storio data yn unig; mae hefyd yn caniatáu i ddata gael ei ddeall a'i ddadansoddi gan ddefnyddio deallusrwydd artiffisial.
Mae pensaernïaeth Weaviate yn ymgorffori'r integreiddio hwn yn drylwyr, gan ei gwneud hi'n bosibl dadansoddi data cymhleth heb ddefnyddio offer ychwanegol.
Mae ei gefnogaeth i fodelau data graff hefyd yn darparu safbwynt gwahanol ar ddata fel endidau cysylltiedig, gan ddatgelu patrymau a mewnwelediadau y gellid eu methu mewn saernïaeth cronfa ddata confensiynol.
Oherwydd pensaernïaeth fodiwlaidd Weaviate, gall cwsmeriaid ychwanegu galluoedd fel fectoreiddio data a chreu copïau wrth gefn yn ôl yr angen.
Mae ei fersiwn sylfaenol yn gweithredu fel cronfa ddata arbenigol data fector, a gellir ei ehangu gyda modiwlau eraill i ddiwallu gwahanol anghenion.
Mae ei scalability yn cael ei wella ymhellach gan ei ddyluniad modiwlaidd, sy'n gwarantu na fydd cyflymder yn cael ei aberthu mewn ymateb i feintiau data cynyddol a gofynion ymholiadau.
Mae dull amlbwrpas ac effeithiol o ryngweithio â'r data sydd wedi'i storio yn bosibl oherwydd cefnogaeth y gronfa ddata ar gyfer APIs RESTful a GraphQL.
Yn benodol, dewisir GraphQL oherwydd ei allu i gynnal ymholiadau cymhleth, seiliedig ar graffiau yn gyflym, gan alluogi defnyddwyr i gael yr union ddata y maent ei eisiau heb gael symiau gormodol neu annigonol o ddata.
Mae Weaviate yn haws ei ddefnyddio ar draws amrywiaeth o lyfrgelloedd cleientiaid ac ieithoedd rhaglennu diolch i'w API hyblyg.
I'r rhai sy'n ceisio archwilio Weaviate ymhellach, mae llu o ddogfennaeth a thiwtorialau ar gael, o sefydlu a ffurfweddu'ch achos i blymio'n ddwfn i'w alluoedd fel chwilio fector, integreiddio dysgu peiriannau, a dylunio sgema.
Gallwch gael mynediad at yr un dechnoleg rymus sy'n gwneud gwybodaeth yn ddeinamig ac yn ymarferol p'un a ydych yn penderfynu gweithredu Weaviate yn lleol, mewn cyfrifiadura cwmwl amgylchedd, neu drwy wasanaeth cwmwl a reolir gan Weaviate.
Prisiau
Mae prisiau premiwm y platfform yn dechrau o $ 25 / mis ar gyfer di-weinydd.
5. Chroma
Mae Chroma yn gronfa ddata fectorau blaengar sy'n ceisio chwyldroi'r broses o adfer a storio data, yn enwedig ar gyfer cymwysiadau sy'n ymwneud â dysgu peirianyddol a deallusrwydd artiffisial.
Gan fod Chroma yn gweithio gyda fectorau yn lle rhifau sgalar, yn wahanol i gronfeydd data safonol, mae'n dda iawn am reoli data cymhleth, dimensiwn uchel.
Mae hwn yn ddatblygiad mawr mewn technoleg adalw data gan ei fod yn galluogi chwiliadau mwy soffistigedig yn seiliedig ar debygrwydd semantig y deunydd yn hytrach na chyfatebiaethau allweddair manwl gywir.
Nodwedd nodedig o Chroma yw ei allu i weithio gyda sawl datrysiad storio sylfaenol, megis ClickHouse ar gyfer gosodiadau graddedig a DuckDB ar gyfer gosodiadau annibynnol, gan warantu hyblygrwydd ac addasu i achosion defnydd amrywiol.
Gwneir Chroma gyda symlrwydd, cyflymder, a dadansoddiad mewn golwg. Mae ar gael i sbectrwm eang o ddatblygwyr gyda SDKs ar gyfer Python a JavaScript/TypeScript.
Yn ogystal, mae Chroma yn rhoi pwyslais cryf ar gyfeillgarwch defnyddwyr, gan ganiatáu i ddatblygwyr sefydlu cronfa ddata barhaol yn gyflym gyda chefnogaeth DuckDB neu gronfa ddata cof i'w phrofi.
Mae'r gallu i adeiladu gwrthrychau casglu sy'n debyg i dablau mewn cronfeydd data confensiynol, lle gellir mewnosod data testun a'i drawsnewid yn awtomatig yn fewnosodiadau gan ddefnyddio modelau fel all-MiniLM-L6-v2, yn cynyddu'r amlochredd hwn ymhellach.
Gellir integreiddio testun a mewnosodiadau yn ddi-dor, sy'n hanfodol ar gyfer cymwysiadau sydd angen gafael ar semanteg data.
Sylfaen dull tebygrwydd fector Chroma yw'r cysyniadau mathemategol o orthogonedd a dwysedd, sy'n hanfodol i ddeall cynrychioliad a chymhariaeth data mewn cronfeydd data.
Mae'r syniadau hyn yn caniatáu i Chroma gynnal chwiliadau tebygrwydd ystyrlon ac effeithlon trwy gymryd i ystyriaeth y cysylltiadau semantig rhwng elfennau data.
Mae adnoddau fel tiwtorialau a chanllawiau ar gael i unigolion sydd am archwilio Chroma ymhellach. Maent yn cynnwys canllawiau cam wrth gam ar sut i sefydlu'r gronfa ddata, creu casgliadau, a chynnal chwiliadau tebygrwydd.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau ei ddefnyddio am ddim.
6. Wasp
Mae Vespa yn blatfform sy'n trawsnewid y ffordd y caiff AI a data mawr ei drin ar-lein.
Pwrpas sylfaenol Vespa yw galluogi cyfrifiannau hwyrni isel ar draws setiau data mawr, gan eich galluogi i storio, mynegeio a dadansoddi testun, fector, a data strwythuredig yn hawdd.
Mae Vespa yn nodedig oherwydd ei allu i ddarparu atebion cyflym ar unrhyw raddfa, waeth beth fo natur yr ymholiadau, y dewisiadau, neu'r casgliadau model a ddysgir gan beiriant sy'n cael eu trin.
Dangosir hyblygrwydd Vespa yn ei beiriant chwilio cwbl weithredol a chronfa ddata fector, sy'n galluogi llawer o chwiliadau o fewn un ymholiad, yn amrywio o fector (ANN), data geiriadurol a strwythuredig.
Waeth beth fo'r maint, gallwch greu apiau chwilio hawdd eu defnyddio ac ymatebol gyda galluoedd AI amser real diolch i'r integreiddio hwn o gasgliad model a ddysgwyd gan beiriant â'ch data.
Fodd bynnag, mae Vespa yn ymwneud â mwy na dim ond ceisio; mae hefyd yn ymwneud â deall ac addasu cyfarfyddiadau.
Mae offer addasu ac awgrymiadau o'r radd flaenaf yn darparu argymhellion deinamig, cyfredol ar gyfer defnyddwyr neu amgylchiadau penodol.
Mae Vespa yn newidiwr gemau i unrhyw un sydd am fynd i mewn i'r gofod AI sgwrsio hefyd, gan ei fod yn cynnig y seilwaith sydd ei angen i storio ac archwilio data testun a fector mewn amser real, gan ganiatáu ar gyfer datblygu asiantau AI mwy datblygedig ac ymarferol.
Gyda thocyniad a deillio cynhwysfawr, mae chwiliadau testun llawn, chwiliadau cymdogion agosaf, ac ymholiadau data strwythuredig i gyd yn cael eu cefnogi gan alluoedd ymholiad helaeth y platfform.
Mae'n wahanol yn yr ystyr y gall drin ymholiadau cymhleth yn effeithiol trwy gyfuno sawl dimensiwn chwilio.
Mae Vespa yn bwerdy cyfrifiannol ar gyfer cymwysiadau AI a dysgu peiriannau oherwydd gall ei injan gyfrifiant drin mynegiadau mathemategol cymhleth dros sgalarau a thenorau.
Ar waith, gwneir Vespa i fod yn syml i'w defnyddio ac yn ehangu.
Mae'n symleiddio prosesau ailadroddus, yn amrywio o gyfluniad system a datblygu cymwysiadau i reoli data a nodau, gan alluogi gweithrediadau cynhyrchu diogel a di-dor.
Mae pensaernïaeth Vespa yn sicrhau ei fod yn ehangu gyda'ch data, gan gadw ei ddibynadwyedd a'i berfformiad.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau ei ddefnyddio am ddim.
7. Cwadrant
Mae Qdrant yn blatfform cronfa ddata fector hyblyg sy'n darparu set unigryw o alluoedd i gwrdd â gofynion cynyddol cymwysiadau AI a dysgu peiriannau.
Ar ei sylfaen, mae Qdrant yn beiriant chwilio tebygrwydd fector sy'n darparu API hawdd ei ddefnyddio ar gyfer storio, darganfod a chynnal fectorau yn ogystal â data llwyth tâl.
Mae'r nodwedd hon yn hanfodol ar gyfer sawl cymhwysiad, megis systemau chwilio semantig ac argymell, sy'n gofyn am ddehongli fformatau data cymhleth.
Mae'r platfform wedi'i adeiladu gydag effeithlonrwydd a scalability mewn golwg, sy'n gallu trin setiau data enfawr gyda biliynau o bwyntiau data.
Mae'n darparu ar gyfer sawl metrig pellter gan gynnwys Tebygrwydd Cosin, Pellter Ewclidaidd, a Chynnyrch Dot, gan ei gwneud yn addasadwy ar draws llawer o senarios defnydd.
Mae'r dyluniad yn cynnig hidlo cymhleth, fel llinyn, amrediad, a geo-hidlwyr, i ddiwallu anghenion chwilio amrywiol.
Mae Qdrant yn hygyrch i ddatblygwyr mewn amrywiaeth o ffyrdd, gan gynnwys delwedd Docker ar gyfer gosodiadau lleol cyflym, cleient Python i'r rhai sy'n gyfforddus â'r iaith, a gwasanaeth cwmwl ar gyfer amgylchedd mwy cadarn, gradd cynhyrchu.
Mae addasrwydd Qdrant yn caniatáu integreiddio di-dor ag unrhyw anghenion cyfluniad technolegol neu broses.
At hynny, mae rhyngwyneb hawdd ei ddefnyddio Qdrant yn symleiddio rheolaeth cronfa ddata fector. Mae'r platfform i fod yn syml i ddefnyddwyr o bob lefel sgiliau, o greu clwstwr i gynhyrchu allweddi API ar gyfer mynediad diogel.
Mae ei allu uwchlwytho swmp a'i API asyncronig yn gwella ei effeithlonrwydd, gan ei wneud yn arf defnyddiol iawn i ddatblygwyr sy'n delio â symiau enfawr o ddata.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau ei ddefnyddio am ddim ac mae prisiau premiwm yn dechrau o $ 25 y nod / mis a godir fesul awr
8. Astra
Mae galluoedd chwilio fector uwchraddol AstraDB a phensaernïaeth heb weinydd yn trawsnewid cymwysiadau AI cynhyrchiol.
Mae AstraDB yn opsiwn gwych ar gyfer rheoli chwiliadau cymhleth sy'n sensitif i gyd-destun ar draws amrywiaeth o fathau o ddata gan ei fod wedi'i adeiladu ar sylfaen gadarn Apache Cassandra ac mae'n cyfuno graddadwyedd, sefydlogrwydd a pherfformiad yn ddi-dor.
Mae gallu AstraDB i drin llwythi gwaith heterogenaidd, gan gynnwys data ffrydio, di-fector, a fector, tra'n cadw hwyrni hynod isel ar gyfer gweithrediadau ymholi a diweddaru ar yr un pryd, yn un o'i fanteision mwyaf nodedig.
Mae'r hyblygrwydd hwn yn hanfodol ar gyfer cymwysiadau AI cynhyrchiol, sy'n gofyn am ffrydio a phrosesu data amser real er mwyn darparu ymatebion AI manwl gywir sy'n ymwybodol o'r cyd-destun.
Mae'r datrysiad di-weinydd gan AstraDB yn gwneud datblygiad hyd yn oed yn haws, gan ryddhau datblygwyr i ganolbwyntio ar greu cymwysiadau AI arloesol yn hytrach na rheoli'r seilwaith backend.
O ganllawiau quickstart i wersi manwl ar greu chatbots a systemau argymell, mae AstraDB yn galluogi datblygwyr i wireddu eu syniadau AI yn gyflym trwy APIs dibynadwy a rhyngwynebau llyfn gydag offer a llwyfannau adnabyddus.
Rhaid i systemau AI cynhyrchiol gradd menter flaenoriaethu diogelwch a chydymffurfiaeth, ac mae AstraDB yn cyflawni yn y ddau flaen.
Darperir nodweddion diogelwch corfforaethol dwfn ac ardystiadau cydymffurfio ganddo, gan warantu bod cymwysiadau AI a ddatblygir ar AstraDB yn cadw at y canllawiau preifatrwydd a diogelu data llymaf.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau ei ddefnyddio am ddim ac mae'n cynnig model talu-wrth-fynd.
9. Opensearch
Mae OpenSearch yn ymddangos fel opsiwn apelgar i'r rhai sy'n archwilio cronfeydd data fector, yn enwedig ar gyfer datblygu systemau AI addasadwy, graddadwy sy'n addas ar gyfer y dyfodol.
Mae OpenSearch yn gronfa ddata fector ffynhonnell agored hollgynhwysol sy'n cyfuno pŵer dadansoddeg, chwiliad fector soffistigedig, a chwilio confensiynol yn un system gydlynol.
Trwy ddefnyddio modelau mewnosod dysgu peirianyddol i amgodio ystyr a chyd-destun ffurfiau data lluosog - dogfennau, ffotograffau a sain - i fectorau ar gyfer chwiliadau tebygrwydd, mae'r integreiddio hwn yn arbennig o ddefnyddiol i ddatblygwyr sy'n edrych i gynnwys dealltwriaeth semantig yn eu apps chwilio.
Er bod gan OpenSearch lawer i'w gynnig, mae'n hanfodol cofio, o gymharu ag Elasticsearch, y bu llawer llai o newidiadau cod, yn enwedig mewn modiwlau hanfodol fel ieithoedd sgriptio a phroseswyr piblinellau llyncu.
Gall Elasticsearch gael galluoedd mwy soffistigedig oherwydd mwy o ymdrech datblygu, gan arwain at wahaniaethau mewn perfformiad, set nodwedd, a diweddariadau rhwng y ddau.
Mae OpenSearch yn gwneud iawn am ddilyniant cymuned fawr ac ymroddiad i syniadau ffynhonnell agored, gan arwain at lwyfan agored y gellir ei addasu.
Mae'n cefnogi ystod eang o gymwysiadau y tu hwnt i chwilio a dadansoddeg, megis arsylwi a dadansoddeg diogelwch, gan ei wneud yn offeryn hyblyg ar gyfer tasgau data-ddwys.
Mae'r strategaeth a yrrir gan y gymuned yn sicrhau gwelliannau ac integreiddiadau parhaus i gadw'r platfform yn gyfoes ac yn unigryw.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau ei ddefnyddio am ddim.
10. Chwilio Azure AI
Mae Azure AI Search yn blatfform cryf sy'n gwella galluoedd chwilio o fewn cymwysiadau AI cynhyrchiol.
Mae'n sefyll allan oherwydd ei fod yn cefnogi chwilio fector, mecanwaith ar gyfer mynegeio, storio, ac adalw mewnosodiadau fector y tu mewn i fynegai chwilio.
Mae'r nodwedd hon yn helpu i ddarganfod dogfennau tebyg yn y gofod fector, gan arwain at ganlyniadau chwilio mwy cyd-destunol.
Mae Azure AI Search yn cael ei wahaniaethu gan ei gefnogaeth i sefyllfaoedd hybrid, lle mae chwiliadau fector ac allweddair yn cael eu perfformio ar yr un pryd, gan arwain at set canlyniad unedig sy'n aml yn perfformio'n well nag effeithiolrwydd pob techneg a ddefnyddir yn unig.
Mae'r cyfuniad o ddeunydd fector a deunydd nad yw'n fector yn yr un mynegai yn caniatáu profiad chwilio mwy cyflawn a hyblyg.
Mae'r nodwedd chwilio fector yn Azure AI Search ar gael yn eang ac yn rhad ac am ddim ar gyfer pob haen Chwilio Azure AI.
Mae'n hynod hyblyg ar gyfer ystod o achosion defnydd a dewisiadau datblygu oherwydd ei gefnogaeth i sawl amgylchedd datblygu, a ddarperir trwy wefan Azure, APIs REST, a SDKs ar gyfer Python, JavaScript, a.NET, ymhlith eraill.
Gyda'i integreiddio dwfn ag ecosystem Azure AI, mae Azure AI Search yn cynnig mwy na chwilio yn unig; mae hefyd yn gwella potensial yr ecosystem ar gyfer cymwysiadau AI cynhyrchiol.
Dim ond dwy enghraifft o'r gwasanaethau sydd wedi'u cynnwys yn yr integreiddio hwn yw Stiwdio Azure OpenAI ar gyfer ymgorffori model a Gwasanaethau Azure AI ar gyfer adfer lluniau.
Mae Azure AI Search yn ddatrysiad hyblyg i ddatblygwyr sy'n dymuno ymgorffori swyddogaethau chwilio soffistigedig yn eu cymwysiadau oherwydd ei gefnogaeth helaeth, sy'n galluogi ystod eang o gymwysiadau, o chwilio tebygrwydd a chwiliad amlfodd i chwilio hybrid a chwiliad amlieithog.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau ei ddefnyddio am ddim ac mae prisiau premiwm yn cychwyn o $0.11 yr awr.
Casgliad
Mae cronfeydd data fector yn trawsnewid rheolaeth data mewn AI trwy reoli fectorau dimensiwn uchel, gan ganiatáu ar gyfer chwiliadau tebygrwydd cryf ac ymholiadau cymdogion agosaf cyflym mewn cymwysiadau fel systemau argymell a chanfod twyll.
Gyda'r defnydd o algorithmau mynegeio soffistigedig, mae'r cronfeydd data hyn yn trosi data anstrwythuredig cymhleth yn fectorau ystyrlon tra'n darparu'r cyflymder a'r hyblygrwydd nad yw cronfeydd data traddodiadol yn ei wneud.
Mae llwyfannau nodedig yn cynnwys Pinecone, sy'n disgleirio mewn cymwysiadau AI cynhyrchiol; FAISS, a grëwyd gan Facebook AI ar gyfer clystyru fector trwchus; a Milvus, sy'n enwog am ei scalability a phensaernïaeth cymylau-frodorol.
Mae Weaviate yn cyfuno dysgu peirianyddol â chwilio sy'n ymwybodol o'r cyd-destun, tra bod Vespa a Chroma yn nodedig am eu galluoedd cyfrifiadurol hwyrni isel a'u rhwyddineb defnydd, yn y drefn honno.
Mae cronfeydd data fector yn offer hanfodol ar gyfer datblygu AI a thechnolegau dysgu peiriannau gan fod llwyfannau fel Qdrant, AstraDB, OpenSearch, ac Azure AI Search yn darparu amrywiaeth o wasanaethau o bensaernïaeth heb weinydd i alluoedd chwilio a dadansoddi helaeth.
Gadael ymateb