Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Vektoraj datumbazoj reprezentas signifan ŝanĝon en kiel ni administras kaj interpretas datumojn, precipe en la kampoj de artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado.
La fundamenta funkcio de tiuj datumbazoj estas efike pritrakti altdimensiajn vektorojn, kiuj estas la krudmaterialo de maŝinlernado-modeloj kaj inkluzivas la konvertiĝon de teksto, bildo aŭ audio-enigo en nombrajn reprezentadojn en plurdimensia spaco.
Por aplikoj kiel rekomendaj sistemoj, objekta rekono, bilda reakiro kaj fraŭda detekto, ĉi tiu transformo estas pli ol nur stokado; ĝi estas pordo al potencaj kapabloj en similecaj serĉoj kaj plej proksimaj najbaraj demandoj.
Pli profunde, la potenco de vektoraj datumbazoj estas en ilia kapablo traduki grandajn kvantojn da nestrukturitaj, komplikaj datenoj en vektorojn kiuj kaptas la kuntekston kaj signifon de la origina enhavo.
La plibonigitaj serĉfunkcioj ebligitaj per enkonstruado de modeloj en ĉi tiu kodigado inkluzivas la kapablon pridemandi ĉirkaŭajn vektorojn por trovi rilatajn bildojn aŭ frazojn.
Vektoraj datumbazoj estas unikaj pro tio ke ili estas konstruitaj sur altnivelaj indeksaj teknikoj kiel Inverted File Index (IVF) kaj Hierarchical Navigable Small World (HNSW), kiu plibonigas ilian rapidecon kaj efikecon lokalizante plej proksimajn najbarojn en N-dimensiaj spacoj.
Estas klara diferenco inter vektoraj kaj klasikaj datumbazoj. Konvenciaj datumbazoj estas bonegaj por organizi datumojn en organizitajn arojn, kiuj estas CRUD-optimumigitaj kaj aliĝas al fiksitaj skemoj.
Tamen, kiam oni traktas la dinamikan kaj komplikan naturon de altdimensiaj datumoj, ĉi tiu rigideco komencas fariĝi malhelpo.
En kontrasto, vektoraj datumbazoj ofertas gradon da fleksebleco kaj efikecon kiujn tradiciaj ekvivalentoj ne povas egali, precipe por aplikoj kiuj tre dependas je. maŝinlernado kaj artefarita inteligenteco. Ili ne estas nur skaleblaj kaj scipovaj en similecaj serĉoj.
Vektoraj datumbazoj estas precipe utilaj por generaj AI-aplikoj. Por garantii, ke la kreita materialo konservas kontekstan integrecon, ĉi tiuj aplikaĵoj - kiuj inkluzivas naturlingvan prilaboradon kaj bildgeneradon - dependas de la rapida retrovo kaj komparo de enkonstruadoj.
Do en ĉi tiu peco, ni rigardos la suprajn vektorajn datumbazojn por via sekva projekto.
1. Milvus
Milvus estas pionira malfermfonta vektora datumbazo dizajnita ĉefe por AI-aplikoj, inkluzive de enigitaj similecaj serĉoj kaj potencaj MLOps.
Ĝi diferencas de konvenciaj interrilataj datumbazoj, kiuj plejparte pritraktas strukturitaj datumoj, pro tiu kapacito, kiu ebligas ĝin indeksi vektorojn sur senprecedenca duiliona skalo.
La dediĉo de Milvus al skaleblo kaj alta havebleco estas pruvita per la maniero kiel ĝi evoluis de sia unua versio ĝis la plene distribuita, nubo-denaska Milvus 2.0.
Specife, Milvus 2.0 elmontras tute nub-indiĝenan dezajnon kiu celas mirigan haveblecon de 99.9% dum grimpado preter centoj da nodoj.
Por tiuj, kiuj serĉas fidindan vektoran datumbazan solvon, ĉi tiu eldono estas tre rekomendinda ĉar ĝi ne nur aldonas kompleksajn funkciojn kiel plurnuba konekto kaj administra panelo, sed ĝi ankaŭ plibonigas datumajn konsekvencnivelojn por fleksebla aplikaĵa disvolviĝo.
Rimarkinda avantaĝo de Milvus estas ĝia komunuma aliro, kiu disponigas plurlingvan subtenon kaj ampleksan ilĉenon adaptitan al la postuloj de programistoj.
En la IT-sektoro, ĝia nuba skalebleco kaj fidindeco, kune kun siaj alt-efikecaj vektoraj serĉkapabloj sur grandaj datumaroj, igas ĝin populara opcio.
Aldone, ĝi plibonigas la efikecon de siaj operacioj uzante hibridan serĉkapablon kiu miksas vektoran similecserĉon kun skalara filtrado.
Milvus havas administran panelon kun klara interfaco de uzanto, plena aro de APIoj, kaj skalebla kaj agordebla arkitekturo.
Komunikado kun eksteraj aplikoj estas faciligita per la alirtavolo, dum ŝarĝoekvilibro kaj datumadministrado estas kunordigitaj de la kunordiga servo, kiu funkcias kiel la centra komando.
La konstanteco de la datumbazo estas subtenata de la objekta stokado-tavolo, dum laboristaj nodoj faras agadojn por certigi skaleblon.
prezoj
Ĝi estas senpaga uzebla por ĉiuj.
2. FAISS
La AI Research-teamo de Facebook evoluigis avangardan bibliotekon nomitan Facebook AI Similarity Search, kiu estas dizajnita por fari densan vektorgrupon kaj similecserĉon pli efika.
Ĝia kreado estis pelita de la postulo plibonigi la similecajn serĉkapablojn de Facebook AI uzante avangardajn fundamentajn metodarojn.
Kompare kun CPU-bazitaj efektivigoj, la pintnivela GPU-efektivigo de FAISS povas akceli serĉtempojn je kvin ĝis dek fojojn, igante ĝin valorega ilo por diversaj aplikoj, inkluzive de rekomendsistemoj kaj la identigo de similaj signifoj en konsiderindaj. nestrukturitaj datumaroj kiel teksto, audio kaj video.
FAISS povas pritrakti larĝan gamon de similecmetriko, kiel ekzemple kosinussimileco, interna produkto, kaj la ofte uzita L2-metriko (eŭklida distanco).
Ĉi tiuj mezuradoj faciligas fari precizajn kaj flekseblajn similecajn serĉojn tra diversaj datumspecoj. Trajtoj kiel bata prilaborado, precize-rapidecaj kompromisoj kaj subteno por precizaj kaj proksimumaj serĉoj plu pliigas ĝian flekseblecon.
Plie, FAISS ofertas skaleblan metodon por pritrakti masivajn datumarojn permesante al indeksoj esti stokitaj sur disko.
La inversa dosiero, produkta kvantigo (PQ), kaj plibonigita PQ estas nur kelkaj el la novigaj teknikoj kiuj konsistigas la esploran fundamenton de FAISS kaj aldonas al ĝia efikeco kiam temas pri indeksado kaj serĉado de altdimensiaj vektoraj kampoj.
Ĉi tiuj strategioj estas plifortigitaj per avangardaj aliroj kiel GPU-akcelitaj k-selektado-algoritmoj kaj antaŭ-filtrado de PQ-distancoj, garantiante la kapablon de FAISS produkti rapidajn kaj precizajn serĉrezultojn eĉ en miliardskalaj datenoj.
prezoj
Ĝi estas senpaga uzebla por ĉiuj.
3. Pinkoloro
Pinecone estas gvidanto en vektoraj datumbazoj, provizante nub-denaskan, administritan servon, kiu estas precipe konstruita por plibonigi la agadon de alt-motoraj AI-aplikoj.
Ĝi estas specife desegnita por pritrakti vektorajn enkonstruaĵojn, kiuj estas esencaj por genera AI, semantika serĉo kaj aplikoj uzantaj masivajn lingvomodelojn.
AI nun povas kompreni semantikajn informojn danke al ĉi tiuj enkonstruaĵoj, kiuj efike funkcias kiel longdaŭra memoro por komplikaj taskoj.
Pinecone estas unika pro tio, ke ĝi perfekte integras la kapablojn de tradiciaj datumbazoj kun la plibonigita agado de vektoraj indeksoj, ebligante la efikan kaj grandskalan stokadon kaj pridemandadon de enkonstruaĵoj.
Ĉi tio faras ĝin la perfekta opcio en situacioj kie la komplekseco kaj volumo de datumoj implikitaj igas normajn skalar-bazitajn datumbazojn neadekvataj.
Pinecone ofertas al programistoj senpagan solvon pro sia administrita serva aliro, kiu fluliniigas la integrigajn kaj realtempajn datumojn pri konsumado de proceduroj.
Multnombraj datumoperacioj estas subtenataj de ĝi, inkluzive de preni, ĝisdatigi, forigi, pridemandi kaj pliigi datumojn.
Pinecone plue garantias ke demandoj reprezentantaj realtempajn modifojn kiel ekzemple supreniroj kaj forigoj donas ĝustajn, malalt-latentemajn respondojn por indeksoj kun miliardoj da vektoroj.
En dinamikaj situacioj, ĉi tiu funkcio estas esenca por konservi la gravecon kaj freŝecon de serĉrezultoj.
Aldone, la partnereco de Pinecone kun Airbyte per la Pinecone-konekto pliigas ĝian ĉiuflankecon kaj flekseblecon, ebligante glatan integriĝon de datumoj de diversaj fontoj.
Per ĉi tiu rilato, kostoj kaj efikeco povas esti optimumigitaj certigante ke nur lastatempe akiritaj informoj estas pritraktitaj per pliiga datumsinkronigado.
La dezajno de la konektilo emfazas simplecon, bezonante nur minimumajn agordajn parametrojn, kaj ĝi estas etendebla, ebligante estontajn plibonigojn.
prezoj
La altvalora prezo komenciĝas de $ 5.80/monate por la uzokazo de RAG.
4. Weaviate
Weaviate estas noviga vektora datumbazo disponebla kiel malfermfonta programaro, kiu transformas la manieron kiel ni aliras kaj uzas datumojn.
Weaviate uzas vektorajn serĉkapablojn, kiuj ebligas sofistikajn, kuntekst-konsciajn serĉojn tra grandaj, komplikaj datumaroj, kontraste al tipaj datumbazoj kiuj dependas de skalaraj valoroj kaj antaŭdifinitaj demandoj.
Kun ĉi tiu metodo, vi povas lokalizi enhavon laŭ kiom simila ĝi estas al alia enhavo, kio plibonigas la intuiciecon de serĉoj kaj la gravecon de la rezultoj.
Ĝia glata integriĝo kun maŝinlernado-modeloj estas unu el ĝiaj ĉefaj karakterizaĵoj; ĉi tio permesas al ĝi funkcii kiel pli ol simple datumstoka solvo; ĝi ankaŭ permesas al datumoj esti komprenitaj kaj analizitaj uzante artefaritan inteligentecon.
La arkitekturo de Weaviate asimilas ĉi tiun integriĝon ĝisfunde, ebligante analizi kompleksajn datumojn sen la uzo de pliaj iloj.
Ĝia subteno por grafeaj datummodeloj ankaŭ disponigas malsaman vidpunkton pri datenoj kiel ligitaj unuoj, eksponante padronojn kaj komprenojn kiuj povus esti sopiritaj en konvenciaj datumbazaj arkitekturoj.
Pro la modula arkitekturo de Weaviate, klientoj povas aldoni kapablojn kiel datumvektorizado kaj rezerva kreado laŭbezone.
Ĝia fundamenta versio funkcias kiel vektordatuma specialista datumbazo, kaj ĝi povas esti vastigita kun aliaj moduloj por renkonti malsamajn bezonojn.
Ĝia skaleblo plifortiĝas per sia modula dezajno, kiu garantias, ke rapideco ne estos oferita responde al kreskantaj datumkvantoj kaj demandaj postuloj.
Multflanka kaj efika metodo de interagado kun la stokitaj datenoj estas ebligita per la subteno de la datumbazo por kaj RESTful kaj GraphQL APIoj.
Aparte, GraphQL estas elektita pro sia kapablo rapide efektivigi komplikajn, grafik-bazitajn demandojn, ebligante uzantojn akiri precize la datumojn kiujn ili volas sen akiri troajn aŭ nesufiĉajn kvantojn da datumoj.
Weaviate estas pli uzebla tra diversaj klientbibliotekoj kaj programlingvoj danke al sia fleksebla API.
Por tiuj, kiuj volas esplori Weaviate plu, ekzistas amaso da dokumentaro kaj lerniloj disponeblaj, de agordo kaj agordo de via ekzemplo ĝis profundaj plonĝoj en ĝiaj kapabloj kiel vektora serĉo, maŝinlernada integriĝo kaj skemo-dezajno.
Vi povas aliri la saman potencan teknologion, kiu faras informojn dinamikaj kaj ageblaj ĉu vi decidas funkciigi Weaviate loke, en cloud computing medio, aŭ per la Weaviate administrita nuba servo.
prezoj
La altvalora prezo de la platformo komenciĝas de $ 25/monate por senservilo.
5. Kromo
Chroma estas pintnivela vektordatumbazo kiu celas revolucii datenservadon kaj stokadon, precipe por aplikoj implikantaj maŝinlernadon kaj artefaritan inteligentecon.
Ĉar Chroma funkcias kun vektoroj anstataŭe de skalaj nombroj, male al normaj datumbazoj, ĝi estas tre bona pri administrado de altdimensiaj, komplikaj datumoj.
Ĉi tio estas grava progreso en la teknologio de rehavigo de datumoj ĉar ĝi ebligas pli kompleksajn serĉojn bazitajn sur la semantika simileco de la materialo prefere ol precizaj ŝlosilvortoj.
Rimarkinda karakterizaĵo de Chroma estas ĝia kapablo labori kun pluraj subestaj stokadsolvoj, kiel ekzemple ClickHouse por skalitaj agordoj kaj DuckDB por memstaraj instalaĵoj, garantiante flekseblecon kaj adaptadon al diversaj uzkazoj.
Chroma estas farita kun simpleco, rapideco kaj analizo en menso. Ĝi haveblas al larĝa spektro de programistoj kun SDK-oj por Python kaj JavaScript/TypeScript.
Aldone, Chroma emfazas la facilecon de uzanto, permesante al programistoj rapide starigi konstantan datumbazon subtenitan de DuckDB aŭ en-memora datumbazo por testado.
La kapablo konstrui kolektobjektojn, kiuj similas tabelojn en konvenciaj datumbazoj, kie tekstaj datumoj povas esti enmetitaj kaj aŭtomate transformitaj en enkonstruaĵojn uzante modelojn kiel tute-MiniLM-L6-v2, pliigas ĉi tiun ĉiuflankecon.
Teksto kaj enkonstruadoj povas esti perfekte integritaj, kio estas esenca por aplikoj kiuj bezonas ekteni datumsemantikon.
La fundamento de la vektora similecmetodo de Chroma estas la matematikaj konceptoj de ortogonaleco kaj denseco, kiuj estas esencaj por komprenado de la reprezentado kaj komparo de datenoj en datumbazoj.
Tiuj ideoj permesas al Chroma efektivigi signifajn kaj efikajn similecserĉojn konsiderante la semantikajn ligojn inter datenelementoj.
Rimedoj kiel lerniloj kaj gvidlinioj estas alireblaj por individuoj kiuj volas esplori Chroma plu. Ili inkluzivas paŝon-post-paŝan gvidadon pri kiel agordi la datumbazon, krei kolektojn kaj fari similecajn serĉojn.
prezoj
Vi povas komenci uzi ĝin senpage.
6. Vespa
Vespa estas platformo, kiu transformas la interretan uzadon de AI kaj grandaj datumoj.
La fundamenta celo de Vespa estas ebligi malalt-latentemajn komputadojn tra grandaj datumaroj, ebligante vin facile stoki, indeksi kaj analizi tekstojn, vektorajn kaj strukturitajn datumojn.
Vespa distingiĝas pro sia kapablo disponigi rapidajn respondojn je iu skalo, sendepende de la naturo de la demandoj, elektoj aŭ maŝinlernitaj modelinferencoj estantaj pritraktitaj.
La fleksebleco de Vespa estas montrita en sia plene funkcia serĉilo kaj vektora datumbazo, kiuj ebligas multajn serĉojn ene de ununura konsulto, intervalante de vektora (ANN), leksikaj kaj strukturitaj datumoj.
Sendepende de skalo, vi povas krei uzant-amikajn kaj respondemajn serĉajn apojn kun realtempaj AI-kapabloj danke al ĉi tiu integriĝo de maŝinlernita modela inferenco kun viaj datumoj.
Tamen, Vespa temas pri pli ol simple serĉado; temas ankaŭ pri komprenado kaj personigo de renkontoj.
Altnivelaj personigo kaj sugestaj iloj disponigas dinamikajn, aktualajn rekomendojn servatajn al specifaj uzantoj aŭ cirkonstancoj.
Vespa estas ludŝanĝilo por ĉiuj, kiuj volas eniri la konversacian AI-spacon ankaŭ, ĉar ĝi ofertas la infrastrukturon necesan por stoki kaj esplori tekstojn kaj vektorajn datumojn en reala tempo, ebligante la disvolviĝon de pli progresintaj kaj praktikaj AI-agentoj.
Kun ampleksa tokenigo kaj detigo, plentekstaj serĉoj, plej proksimaj najbaraj serĉoj kaj strukturitaj datendemandoj estas ĉiuj subtenataj de la ampleksaj konsultkapabloj de la platformo.
Ĝi diferencas pro tio, ke ĝi povas efike trakti komplikajn demandojn kombinante plurajn serĉajn dimensiojn.
Vespa estas komputila potenco por AI kaj maŝinlernado-aplikoj ĉar ĝia komputila motoro povas pritrakti kompleksajn matematikajn esprimojn super skalaroj kaj tensoroj.
En funkciado, Vespa estas farita por esti simpla uzebla kaj disetendebla.
Ĝi fluliniigas ripetemajn procezojn, intervalante de sistema agordo kaj aplikaĵevoluo ĝis datumoj kaj nodadministrado, ebligante sekurajn kaj seninterrompajn produktadoperaciojn.
La arkitekturo de Vespa certigas, ke ĝi plivastiĝas kun viaj datumoj, konservante sian fidindecon kaj efikecon.
prezoj
Vi povas komenci uzi ĝin senpage.
7. Kvarbo
Qdrant estas fleksebla vektora datumbaza platformo, kiu provizas unikan aron da kapabloj por plenumi la kreskantajn postulojn de AI kaj maŝinlernadaj aplikoj.
Ĉe ĝia fundamento, Qdrant estas vektora simileca serĉilo kiu disponigas facile uzeblan API por stoki, trovi kaj konservi vektorojn same kiel utilajn datumojn.
Ĉi tiu funkcio estas decida por pluraj aplikoj, kiel semantika serĉo kaj rekomendsistemoj, kiuj postulas interpreti komplikajn datumformatojn.
La platformo estas konstruita kun efikeco kaj skaleblo en menso, kapabla pritrakti amasajn datumajn arojn kun miliardoj da datumpunktoj.
Ĝi zorgas pri pluraj distancaj metrikoj inkluzive de Kosinusa Simileco, Eŭklida Distanco kaj Punkta Produkto, igante ĝin adaptebla tra multaj uzscenaroj.
La dezajno ofertas kompleksan filtradon, kiel ŝnuro, gamo kaj geo-filtriloj, por renkonti diversajn serĉbezonojn.
Qdrant estas alirebla por programistoj en diversaj manieroj, inkluzive de Docker-bildo por rapidaj lokaj agordoj, Python-kliento por tiuj, kiuj komfortas kun la lingvo, kaj nuba servo por pli fortika, produktadgrada medio.
La adaptebleco de Qdrant permesas senjuntan integriĝon kun iu ajn teknologia agordo aŭ procezbezonoj.
Krome, la uzant-amika interfaco de Qdrant simpligas vektorajn datumbazadministradon. La platformo estas intencita esti simpla por uzantoj de ĉiuj lertaj niveloj, de kreado de aretoj ĝis la generacio de API-ŝlosiloj por sekura aliro.
Ĝia amasa alŝuta kapablo kaj nesinkrona API plibonigas ĝian efikecon, igante ĝin tre utila ilo por programistoj traktantaj grandegajn kvantojn da datumoj.
prezoj
Vi povas komenci uzi ĝin senpage kaj superaj prezoj komenciĝas de $ 25 po nodo/monate fakturita ĉiuhore
8. Astra
La superaj vektoraj serĉkapabloj kaj senservila arkitekturo de AstraDB transformas generajn AI-aplikojn.
AstraDB estas bonega eblo por administri komplikajn, kuntekst-sentemajn serĉojn tra diversaj datumtipoj, ĉar ĝi estas konstruita sur la solida fundamento de Apache Cassandra kaj perfekte kombinas skaleblon, stabilecon kaj rendimenton.
La kapablo de AstraDB pritrakti heterogenajn laborŝarĝojn, inkluzive de fluado, ne-vektoraj kaj vektoraj datumoj, konservante ekstreme malaltan latentecon por samtempaj demandoj kaj ĝisdatigaj operacioj, estas unu el ĝiaj plej rimarkindaj avantaĝoj.
Ĉi tiu adaptebleco estas esenca por generaj AI-aplikoj, kiuj postulas fluadon kaj realtempan datumtraktadon por disponigi precizajn, kuntekst-konsciajn AI-respondojn.
La senservila solvo de AstraDB faciligas la disvolviĝon, liberigante programistojn koncentriĝi pri kreado de novigaj AI-aplikoj anstataŭ administri la backend-infrastrukturon.
De rapida komenca gvidado ĝis profundaj lecionoj pri kreado de babilbotoj kaj rekomendsistemoj, AstraDB ebligas al programistoj rapide realigi siajn AI-ideojn per fidindaj API-oj kaj glataj interfacoj per konataj iloj kaj platformoj.
Entrepren-nivelaj generaj AI-sistemoj devas prioritati sekurecon kaj observon, kaj AstraDB liveras sur ambaŭ frontoj.
Profundaj kompaniaj sekurecaj funkcioj kaj konformaj atestiloj estas provizitaj de ĝi, garantiante, ke AI-aplikoj evoluigitaj sur AstraDB aliĝas al la plej striktaj gvidlinioj pri privateco kaj datuma protekto.
prezoj
Vi povas komenci uzi ĝin senpage kaj ĝi ofertas pagmodelon.
9. Malferma Serĉo
OpenSearch aperas kiel alloga elekto por tiuj, kiuj esploras vektorajn datumbazojn, precipe por disvolvi adapteblajn, skaleblajn kaj estontecan AI-sistemojn.
OpenSearch estas ĉio-inkluziva, malfermfonta vektora datumbazo, kiu kombinas la potencon de analizo, sofistikan vektoran serĉon kaj konvencian serĉon en unu kohezian sistemon.
Uzante maŝinlernajn enkonstruajn modelojn por ĉidi la signifon kaj kuntekston de multoblaj datumformoj - dokumentoj, fotoj kaj aŭdaĵoj - en vektorojn por similecaj serĉoj, ĉi tiu integriĝo estas precipe helpema por programistoj, kiuj volas inkluzivi semantikan komprenon en siaj serĉaplikoj.
Kvankam OpenSearch havas multon por oferti, estas nemalhave memori, ke kompare kun Elasticsearch, estis multe malpli da kodŝanĝoj, precipe en kritikaj moduloj kiel skriptlingvoj kaj konsumaj duktoprocesoroj.
Elasticsearch povas havi pli altnivelajn kapablojn pro pliigita disvolva penado, kondukante al diferencoj en efikeco, funkcioj kaj ĝisdatigoj inter la du.
OpenSearch kompensas per granda komunuma sekvantaro kaj dediĉo al malfermfontaj ideoj, rezultigante malferman kaj adapteblan platformon.
Ĝi subtenas larĝan gamon de aplikoj preter serĉado kaj analizo, kiel observableco kaj sekureca analizo, igante ĝin fleksebla ilo por datenintensaj taskoj.
La komunuma strategio certigas kontinuajn plibonigojn kaj integriĝojn por konservi la platformon ĝisdatigita kaj unika.
prezoj
Vi povas komenci uzi ĝin senpage.
10. Azure AI Serĉo
Azure AI Search estas forta platformo, kiu plibonigas serĉkapablojn ene de generaj AI-aplikoj.
Ĝi elstaras ĉar ĝi subtenas vektoran serĉon, mekanismon por indeksado, stokado kaj retrovo de vektoraj enkonstruaĵoj ene de serĉindekso.
Ĉi tiu funkcio helpas malkovri kompareblajn dokumentojn en vektora spaco, rezultigante pli kontekste trafajn serĉrezultojn.
Azure AI-Serĉo estas distingita per sia subteno por hibridaj situacioj, en kiuj vektoraj kaj ŝlosilvortaj serĉoj estas faritaj samtempe, rezultigante unuigitan rezultan aron, kiu ofte superas la efikecon de ĉiu tekniko uzata sole.
La kombinaĵo de vektora kaj ne-vektora materialo en la sama indekso permesas pli kompletan kaj flekseblan serĉan sperton.
La vektora serĉo en Azure AI Search estas vaste alirebla kaj senpage por ĉiuj niveloj de Azure AI Search.
Ĝi estas ekstreme fleksebla por gamo da uzkazoj kaj evoluaj preferoj pro sia subteno por pluraj evolumedioj, kiu estas provizita per la Azure-ejo, RIPOZOJ API, kaj SDK-oj por Python, JavaScript kaj.NET, inter aliaj.
Kun ĝia profunda integriĝo kun la Azure AI-ekosistemo, Azure AI Search ofertas pli ol simple serĉon; ĝi ankaŭ plibonigas la potencialon de la ekosistemo por generaj AI-aplikoj.
Azure OpenAI Studio por modela enkonstruado kaj Azure AI-Servoj por bilda reakiro estas nur du ekzemploj de la servoj kiuj estas inkluzivitaj en ĉi tiu integriĝo.
Azure AI Search estas fleksebla solvo por programistoj dezirantaj enkorpigi kompleksajn serĉfunkciojn en siaj aplikoj pro ĝia ampleksa subteno, kiu ebligas larĝan gamon de aplikoj, de simileca serĉo kaj multmodala serĉo ĝis hibrida serĉo kaj plurlingva serĉo.
prezoj
Vi povas komenci uzi ĝin senpage kaj superaj prezoj komenciĝas de 0.11 USD/horo.
konkludo
Vektoraj datumbazoj transformas datumadministradon en AI administrante altdimensiajn vektorojn, ebligante fortajn similecajn serĉojn kaj rapidajn plej proksimajn demandojn en aplikoj kiel rekomendaj sistemoj kaj fraŭda detekto.
Kun la uzo de kompleksaj indeksaj algoritmoj, ĉi tiuj datumbazoj konvertas komplikajn senstrukturajn datumojn en signifajn vektorojn dum ili provizas la rapidecon kaj flekseblecon, kiujn tradiciaj datumbazoj ne faras.
Rimarkindaj platformoj inkluzivas Pinecone, kiu brilas en generaj AI-aplikoj; FAISS, kreita de Facebook AI por densa vektora amasiĝo; kaj Milvus, kiu estas fama pro sia skaleblo kaj nub-indiĝena arkitekturo.
Weaviate kombinas maŝinlernadon kun kunteksta serĉado, dum Vespa kaj Chroma estas rimarkindaj pro siaj malalt-latentecaj komputikkapabloj kaj facileco de uzo, respektive.
Vektoraj datumbazoj estas esencaj iloj por disvolvi teknologiojn de AI kaj maŝinlernado, ĉar platformoj kiel Qdrant, AstraDB, OpenSearch kaj Azure AI Search disponigas diversajn servojn de senservilaj arkitekturoj ĝis ampleksaj serĉaj kaj analizaj kapabloj.
Lasi Respondon