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Las bases de datos vectoriales representan un cambio significativo en la forma en que gestionamos e interpretamos los datos, particularmente en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
La función fundamental de estas bases de datos es manejar eficazmente vectores de alta dimensión, que son la materia prima de los modelos de aprendizaje automático e incluyen la conversión de entradas de texto, imágenes o audio en representaciones numéricas en un espacio multidimensional.
Para aplicaciones como sistemas de recomendación, reconocimiento de objetos, recuperación de imágenes y detección de fraude, esta transformación es más que solo almacenamiento; es una puerta de entrada a poderosas capacidades en búsquedas de similitudes y consultas de vecinos más cercanos.
Más profundamente, el poder de las bases de datos vectoriales reside en su capacidad para traducir grandes cantidades de datos complicados y no estructurados en vectores que capturan el contexto y el significado del contenido original.
Las funciones de búsqueda mejoradas que son posibles al incorporar modelos en esta codificación incluyen la capacidad de consultar vectores circundantes para encontrar imágenes o frases relacionadas.
Las bases de datos vectoriales son únicas porque se basan en técnicas de indexación avanzadas como el índice de archivos invertido (IVF) y el mundo pequeño navegable jerárquico (HNSW), que mejoran su velocidad y eficiencia al localizar a los vecinos más cercanos en espacios N-dimensionales.
Existe una clara diferencia entre las bases de datos vectoriales y las clásicas. Las bases de datos convencionales son excelentes para organizar datos en conjuntos organizados que están optimizados para CRUD y se adhieren a esquemas establecidos.
Sin embargo, cuando se trata de la naturaleza dinámica y complicada de los datos de alta dimensión, esta rigidez comienza a convertirse en un obstáculo.
Por el contrario, las bases de datos vectoriales ofrecen un grado de flexibilidad y eficiencia que los equivalentes tradicionales no pueden igualar, particularmente para aplicaciones que dependen en gran medida de máquina de aprendizaje e inteligencia artificial. No sólo son escalables y competentes en búsquedas de similitudes.
Las bases de datos vectoriales son particularmente útiles para aplicaciones de IA generativa. Para garantizar que el material creado conserve la integridad contextual, estas aplicaciones, que incluyen procesamiento de lenguaje natural y generación de imágenes, dependen de la rápida recuperación y comparación de las incrustaciones.
Entonces, en este artículo, veremos las principales bases de datos vectoriales para su próximo proyecto.
1. milvus
Milvus es una base de datos vectorial pionera de código abierto diseñada principalmente para aplicaciones de inteligencia artificial, que incluye búsquedas de similitudes integradas y potentes MLOps.
Se diferencia de las bases de datos relacionales convencionales, que en su mayoría manejan datos estructurados, debido a esta capacidad, que le permite indexar vectores en una escala de billones sin precedentes.
La dedicación de Milvus a la escalabilidad y la alta disponibilidad se demuestra por la forma en que se ha desarrollado desde su primera versión hasta Milvus 2.0, totalmente distribuido y nativo de la nube.
Específicamente, Milvus 2.0 exhibe un diseño completamente nativo de la nube que apunta a una asombrosa disponibilidad del 99.9% mientras escala más allá de cientos de nodos.
Para aquellos que buscan una solución de base de datos vectorial confiable, esta edición es muy recomendable ya que no solo agrega características sofisticadas como una conexión multinube y un panel administrativo, sino que también mejora los niveles de consistencia de los datos para un desarrollo flexible de aplicaciones.
Una ventaja notable de Milvus es su enfoque impulsado por la comunidad, que proporciona soporte en varios idiomas y una amplia cadena de herramientas adaptada a las demandas de los desarrolladores.
En el sector de TI, su escalabilidad y confiabilidad en la nube, junto con sus capacidades de búsqueda vectorial de alto rendimiento en grandes conjuntos de datos, la convierten en una opción popular.
Además, mejora la eficiencia de sus operaciones utilizando una capacidad de búsqueda híbrida que combina la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado escalar.
Milvus tiene un panel administrativo con una clara interfaz de usuario, un conjunto completo de API y una arquitectura escalable y ajustable.
La comunicación con aplicaciones externas se ve facilitada por la capa de acceso, mientras que el equilibrio de carga y la gestión de datos son coordinados por el servicio coordinador, que actúa como comando central.
La permanencia de la base de datos está respaldada por la capa de almacenamiento de objetos, mientras que los nodos trabajadores llevan a cabo actividades para garantizar la escalabilidad.
Precios
Es de uso gratuito para todos.
2. FAISS
El equipo de investigación de inteligencia artificial de Facebook desarrolló una biblioteca de vanguardia llamada Búsqueda de similitudes de inteligencia artificial de Facebook que está diseñada para hacer que la agrupación de vectores densos y la búsqueda de similitudes sean más efectivas.
Su creación fue impulsada por el requisito de mejorar las capacidades de búsqueda de similitudes de la IA de Facebook mediante el uso de metodologías fundamentales de vanguardia.
En comparación con las implementaciones basadas en CPU, la implementación de GPU de última generación de FAISS puede acelerar los tiempos de búsqueda de cinco a diez veces, lo que la convierte en una herramienta invaluable para una variedad de aplicaciones, incluidos sistemas de recomendación y la identificación de significados similares en cantidades considerables. conjuntos de datos no estructurados como texto, audio y vídeo.
FAISS puede manejar una amplia gama de métricas de similitud, como la similitud del coseno, el producto interno y la métrica L2 (distancia euclidiana) comúnmente utilizada.
Estas mediciones facilitan la realización de búsquedas de similitudes precisas y flexibles en varios tipos de datos. Funciones como el procesamiento por lotes, las compensaciones entre precisión y velocidad y la compatibilidad con búsquedas precisas y aproximadas aumentan aún más su flexibilidad.
Además, FAISS ofrece un método escalable para manejar conjuntos de datos masivos al permitir que los índices se almacenen en el disco.
El archivo invertido, la cuantificación del producto (PQ) y la PQ mejorada son sólo algunas de las técnicas innovadoras que conforman la base de investigación de FAISS y aumentan su eficacia cuando se trata de indexar y buscar campos vectoriales de alta dimensión.
Estas estrategias se ven reforzadas por enfoques de vanguardia, como algoritmos de selección k acelerados por GPU y prefiltrado de distancias PQ, lo que garantiza la capacidad de FAISS para producir resultados de búsqueda rápidos y precisos incluso en conjuntos de datos de miles de millones de escala.
Precios
Es de uso gratuito para todos.
3. piña
Pinecone es líder en bases de datos vectoriales y ofrece un servicio administrado nativo de la nube que está especialmente diseñado para mejorar el rendimiento de aplicaciones de inteligencia artificial de alta potencia.
Está diseñado específicamente para manejar incrustaciones de vectores, que son esenciales para la IA generativa, la búsqueda semántica y las aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje masivo.
La IA ahora puede comprender información semántica gracias a estas incorporaciones, que actúan efectivamente como una memoria a largo plazo para tareas complicadas.
Pinecone es único porque integra perfectamente las capacidades de las bases de datos tradicionales con el rendimiento mejorado de los índices vectoriales, lo que permite el almacenamiento y la consulta eficientes y a gran escala de incrustaciones.
Esto la convierte en la opción perfecta en situaciones donde la complejidad y el volumen de datos involucrados hacen que las bases de datos escalares estándar sean inadecuadas.
Pinecone ofrece a los desarrolladores una solución sin complicaciones gracias a su enfoque de servicio gestionado, que agiliza la integración y los procedimientos de entrada de datos en tiempo real.
Admite numerosas operaciones de datos, incluida la búsqueda, actualización, eliminación, consulta e inserción de datos.
Pinecone garantiza además que las consultas que representan modificaciones en tiempo real, como inserciones y eliminaciones, produzcan respuestas correctas y de baja latencia para índices con miles de millones de vectores.
En situaciones dinámicas, esta característica es esencial para preservar la relevancia y la actualidad de los resultados de la consulta.
Además, la asociación de Pinecone con Airbyte a través de la conexión Pinecone aumenta su versatilidad y flexibilidad, permitiendo una integración fluida de datos desde una variedad de fuentes.
A través de esta relación, se pueden optimizar los costos y la eficiencia al garantizar que solo se maneje la información recién adquirida mediante la sincronización incremental de datos.
El diseño del conector enfatiza la simplicidad, necesita sólo unos parámetros de configuración mínimos y es extensible, lo que permite futuras mejoras.
Precios
El precio premium comienza desde $5.80/mes para el caso de uso RAG.
4. tejido
Weaviate es una innovadora base de datos vectorial disponible como software de código abierto que transforma la forma en que accedemos y utilizamos los datos.
Weaviate utiliza capacidades de búsqueda vectorial, que permiten búsquedas sofisticadas y contextuales en conjuntos de datos grandes y complicados, en contraste con las bases de datos típicas que dependen de valores escalares y consultas predefinidas.
Con este método, puedes localizar contenido en función de su similitud con otros contenidos, lo que mejora la intuición de las búsquedas y la relevancia de los resultados.
Su fluida integración con modelos de aprendizaje automático es una de sus principales características; esto le permite funcionar como algo más que una simple solución de almacenamiento de datos; también permite comprender y analizar los datos mediante inteligencia artificial.
La arquitectura de Weaviate incorpora esta integración a fondo, lo que permite analizar datos complejos sin el uso de herramientas adicionales.
Su soporte para modelos de datos gráficos también proporciona un punto de vista diferente sobre los datos como entidades vinculadas, exponiendo patrones e ideas que podrían pasarse por alto en las arquitecturas de bases de datos convencionales.
Gracias a la arquitectura modular de Weaviate, los clientes pueden agregar capacidades como vectorización de datos y creación de copias de seguridad según sea necesario.
Su versión fundamental funciona como una base de datos especializada en datos vectoriales y se puede ampliar con otros módulos para satisfacer diferentes necesidades.
Su escalabilidad se ve reforzada aún más por su diseño modular, que garantiza que no se sacrificará la velocidad en respuesta a crecientes cantidades de datos y demandas de consultas.
Un método versátil y eficaz para interactuar con los datos almacenados es posible gracias al soporte de la base de datos para las API RESTful y GraphQL.
En particular, se selecciona GraphQL debido a su capacidad para realizar rápidamente consultas complejas basadas en gráficos, lo que permite a los usuarios obtener precisamente los datos que desean sin obtener cantidades excesivas o insuficientes de datos.
Weaviate es más fácil de usar en una variedad de bibliotecas de clientes y lenguajes de programación gracias a su API flexible.
Para aquellos que buscan explorar Weaviate más a fondo, hay una gran cantidad de documentación y tutoriales disponibles, desde instalar y configurar su instancia hasta profundizar en sus capacidades como búsqueda vectorial, integración de aprendizaje automático y diseño de esquemas.
Puede acceder a la misma potente tecnología que hace que la información sea dinámica y procesable ya sea que decida operar Weaviate localmente, en un la computación en nube entorno, o a través del servicio de nube administrado Weaviate.
Precios
El precio premium de la plataforma comienza desde $25/mes para sin servidor.
5. Chroma
Chroma es una base de datos vectorial de vanguardia que tiene como objetivo revolucionar la recuperación y el almacenamiento de datos, particularmente para aplicaciones que involucran aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Dado que Chroma trabaja con vectores en lugar de números escalares, a diferencia de las bases de datos estándar, es muy bueno para gestionar datos complicados y de alta dimensión.
Este es un avance importante en la tecnología de recuperación de datos, ya que permite búsquedas más sofisticadas basadas en la similitud semántica del material en lugar de coincidencias precisas de palabras clave.
Una característica notable de Chroma es su capacidad para trabajar con varias soluciones de almacenamiento subyacentes, como ClickHouse para configuraciones escaladas y DuckDB para instalaciones independientes, lo que garantiza flexibilidad y adaptación a diversos casos de uso.
Chroma está hecho pensando en la simplicidad, la velocidad y el análisis. Está disponible para un amplio espectro de desarrolladores con SDK para Python y JavaScript/TypeScript.
Además, Chroma pone un fuerte énfasis en la facilidad de uso, lo que permite a los desarrolladores configurar rápidamente una base de datos permanente respaldada por DuckDB o una base de datos en memoria para realizar pruebas.
La capacidad de crear objetos de colección que se asemejan a tablas en bases de datos convencionales, donde los datos de texto se pueden insertar y transformar automáticamente en incrustaciones utilizando modelos como all-MiniLM-L6-v2, aumenta aún más esta versatilidad.
El texto y las incrustaciones se pueden integrar perfectamente, lo cual es esencial para las aplicaciones que necesitan comprender la semántica de los datos.
La base del método de similitud vectorial de Chroma son los conceptos matemáticos de ortogonalidad y densidad, que son esenciales para comprender la representación y comparación de datos en bases de datos.
Estas ideas permiten a Chroma llevar a cabo búsquedas de similitud significativas y eficientes teniendo en cuenta los vínculos semánticos entre los elementos de datos.
Recursos como tutoriales y directrices están disponibles para las personas que quieran explorar Chroma más a fondo. Incluyen orientación paso a paso sobre cómo configurar la base de datos, crear colecciones y ejecutar búsquedas de similitudes.
Precios
Puedes empezar a usarlo gratis.
6. Vespa
Vespa es una plataforma que está transformando el manejo online de la IA y el big data.
El propósito fundamental de Vespa es permitir cálculos de baja latencia en grandes conjuntos de datos, lo que le permite almacenar, indexar y analizar fácilmente texto, datos vectoriales y estructurados.
Vespa se distingue por su capacidad de proporcionar respuestas rápidas a cualquier escala, independientemente de la naturaleza de las consultas, elecciones o inferencias de modelos aprendidos por máquina que se manejen.
La flexibilidad de Vespa se muestra en su motor de búsqueda completamente funcional y en su base de datos vectorial, que permite muchas búsquedas dentro de una sola consulta, que van desde datos vectoriales (ANN), léxicos y estructurados.
Independientemente de la escala, puede crear aplicaciones de búsqueda responsivas y fáciles de usar con capacidades de IA en tiempo real gracias a esta integración de la inferencia de modelos aprendidos por máquina con sus datos.
Sin embargo, Vespa es algo más que simplemente buscar; también se trata de comprender y personalizar los encuentros.
Las herramientas de sugerencias y personalización de primer nivel brindan recomendaciones dinámicas y actuales adaptadas a usuarios o circunstancias específicas.
Vespa cambia las reglas del juego para cualquiera que quiera ingresar al espacio de la IA conversacional, ya que ofrece la infraestructura necesaria para almacenar y explorar texto y datos vectoriales en tiempo real, lo que permite el desarrollo de agentes de IA más avanzados y prácticos.
Con tokenización y derivación integrales, las amplias capacidades de consulta de la plataforma respaldan las búsquedas de texto completo, las búsquedas de vecinos más cercanos y las consultas de datos estructurados.
Se diferencia en que puede manejar eficazmente consultas complicadas combinando varias dimensiones de búsqueda.
Vespa es una potencia computacional para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático porque su motor de cálculo puede manejar expresiones matemáticas complejas sobre escalares y tensores.
En funcionamiento, Vespa está diseñada para ser fácil de usar y ampliable.
Agiliza los procesos repetitivos, que van desde la configuración del sistema y el desarrollo de aplicaciones hasta la gestión de datos y nodos, lo que permite operaciones de producción seguras e ininterrumpidas.
La arquitectura de Vespa garantiza que se expanda con sus datos, manteniendo su confiabilidad y rendimiento.
Precios
Puedes empezar a usarlo gratis.
7. cuadrante
Qdrant es una plataforma de base de datos vectorial flexible que proporciona un conjunto único de capacidades para satisfacer las crecientes demandas de las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Básicamente, Qdrant es un motor de búsqueda de similitud de vectores que proporciona una API fácil de usar para almacenar, encontrar y mantener vectores, así como datos de carga útil.
Esta característica es crucial para varias aplicaciones, como los sistemas de recomendación y búsqueda semántica, que requieren la interpretación de formatos de datos complicados.
La plataforma está construida teniendo en cuenta la eficiencia y la escalabilidad, y es capaz de manejar conjuntos de datos masivos con miles de millones de puntos de datos.
Proporciona varias métricas de distancia, incluidas la similitud del coseno, la distancia euclidiana y el producto escalar, lo que lo hace adaptable a muchos escenarios de uso.
El diseño ofrece filtrado complejo, como filtros de cadena, rango y geográficos, para satisfacer diversas necesidades de búsqueda.
Los desarrolladores pueden acceder a Qdrant de diversas formas, incluida una imagen de Docker para configuraciones locales rápidas, un cliente Python para quienes se sienten cómodos con el lenguaje y un servicio en la nube para un entorno más sólido y de nivel de producción.
La adaptabilidad de Qdrant permite una integración perfecta con cualquier configuración tecnológica o necesidad de proceso.
Además, la interfaz fácil de usar de Qdrant simplifica la gestión de bases de datos vectoriales. La plataforma está destinada a ser sencilla para usuarios de todos los niveles, desde la creación de clústeres hasta la generación de claves API para un acceso seguro.
Su capacidad de carga masiva y su API asincrónica mejoran su eficiencia, lo que la convierte en una herramienta muy útil para los desarrolladores que manejan enormes cantidades de datos.
Precios
Puede comenzar a usarlo de forma gratuita y el precio premium comienza desde $25 por nodo/mes facturado por hora.
8. DB Astra
Las capacidades superiores de búsqueda vectorial y la arquitectura sin servidor de AstraDB están transformando las aplicaciones de IA generativa.
AstraDB es una excelente opción para administrar búsquedas complejas y sensibles al contexto en una variedad de tipos de datos, ya que está construido sobre la base sólida de Apache Cassandra y combina a la perfección escalabilidad, estabilidad y rendimiento.
La capacidad de AstraDB para manejar cargas de trabajo heterogéneas, incluidos datos de streaming, no vectoriales y vectoriales, preservando al mismo tiempo una latencia extremadamente baja para operaciones simultáneas de consulta y actualización, es una de sus ventajas más notables.
Esta adaptabilidad es esencial para las aplicaciones de IA generativa, que requieren transmisión y procesamiento de datos en tiempo real para proporcionar respuestas de IA precisas y conscientes del contexto.
La solución sin servidor de AstraDB facilita aún más el desarrollo, liberando a los desarrolladores para concentrarse en crear aplicaciones de IA innovadoras en lugar de administrar la infraestructura backend.
Desde una guía de inicio rápido hasta lecciones detalladas sobre la creación de chatbots y sistemas de recomendación, AstraDB permite a los desarrolladores realizar rápidamente sus ideas de IA a través de API confiables e interfaces fluidas con herramientas y plataformas reconocidas.
Los sistemas de IA generativa de nivel empresarial deben priorizar la seguridad y el cumplimiento, y AstraDB cumple en ambos frentes.
Proporciona profundas características de seguridad corporativa y certificaciones de cumplimiento, lo que garantiza que las aplicaciones de inteligencia artificial desarrolladas en AstraDB cumplan con las pautas más estrictas de privacidad y protección de datos.
Precios
Puedes empezar a usarlo gratis y ofrece un modelo de pago por uso.
9. Opensearch
OpenSearch aparece como una opción atractiva para quienes exploran bases de datos vectoriales, particularmente para desarrollar sistemas de inteligencia artificial adaptables, escalables y preparados para el futuro.
OpenSearch es una base de datos vectorial de código abierto con todo incluido que combina el poder del análisis, la búsqueda vectorial sofisticada y la búsqueda convencional en un sistema cohesivo.
Al utilizar modelos integrados de aprendizaje automático para codificar el significado y el contexto de múltiples formas de datos (documentos, fotografías y audio) en vectores para búsquedas de similitudes, esta integración es especialmente útil para los desarrolladores que buscan incluir comprensión semántica en sus aplicaciones de búsqueda.
Aunque OpenSearch tiene mucho que ofrecer, es vital recordar que, en comparación con Elasticsearch, ha habido muchos menos cambios de código, especialmente en módulos críticos como lenguajes de scripting y procesadores de canalización de ingesta.
Elasticsearch puede tener capacidades más sofisticadas debido a un mayor esfuerzo de desarrollo, lo que genera diferencias en el rendimiento, el conjunto de funciones y las actualizaciones entre los dos.
OpenSearch lo compensa con una gran comunidad de seguidores y una dedicación a las ideas de código abierto, lo que da como resultado una plataforma abierta y adaptable.
Admite una amplia gama de aplicaciones más allá de la búsqueda y el análisis, como el análisis de observabilidad y seguridad, lo que lo convierte en una herramienta flexible para tareas con uso intensivo de datos.
La estrategia impulsada por la comunidad garantiza mejoras e integraciones continuas para mantener la plataforma actualizada y única.
Precios
Puedes empezar a usarlo gratis.
10. Búsqueda de IA en Azure
Azure AI Search es una plataforma sólida que mejora las capacidades de búsqueda dentro de las aplicaciones de IA generativa.
Se destaca porque admite la búsqueda de vectores, un mecanismo para indexar, almacenar y recuperar incrustaciones de vectores dentro de un índice de búsqueda.
Esta característica ayuda a descubrir documentos comparables en el espacio vectorial, lo que genera resultados de búsqueda más relevantes contextualmente.
Azure AI Search se distingue por su compatibilidad con situaciones híbridas, en las que las búsquedas de vectores y palabras clave se realizan simultáneamente, lo que da como resultado un conjunto de resultados unificado que con frecuencia supera la eficacia de cada técnica utilizada por separado.
La combinación de material vectorial y no vectorial en el mismo índice permite una experiencia de búsqueda más completa y flexible.
La característica de búsqueda vectorial de Azure AI Search es ampliamente accesible y gratuita para todos los niveles de Azure AI Search.
Es extremadamente flexible para una variedad de casos de uso y preferencias de desarrollo debido a su soporte para varios entornos de desarrollo, que se proporciona a través del sitio de Azure. API RESTy SDK para Python, JavaScript y .NET, entre otros.
Con su profunda integración con el ecosistema de Azure AI, Azure AI Search ofrece más que simplemente búsqueda; también mejora el potencial del ecosistema para aplicaciones de IA generativa.
Azure OpenAI Studio para la incrustación de modelos y Azure AI Services para la recuperación de imágenes son solo dos ejemplos de los servicios que se incluyen en esta integración.
Azure AI Search es una solución flexible para desarrolladores que desean incorporar funciones de búsqueda sofisticadas en sus aplicaciones debido a su amplio soporte, que permite una amplia gama de aplicaciones, desde búsqueda por similitudes y búsqueda multimodal hasta búsqueda híbrida y búsqueda multilingüe.
Precios
Puede comenzar a usarlo de forma gratuita y el precio premium comienza desde $0.11 por hora.
Conclusión
Las bases de datos vectoriales están transformando la gestión de datos en IA al gestionar vectores de alta dimensión, lo que permite búsquedas de similitudes sólidas y consultas rápidas del vecino más cercano en aplicaciones como sistemas de recomendación y detección de fraude.
Con el uso de sofisticados algoritmos de indexación, estas bases de datos convierten datos complicados no estructurados en vectores significativos y, al mismo tiempo, brindan la velocidad y flexibilidad que las bases de datos tradicionales no ofrecen.
Las plataformas notables incluyen Pinecone, que brilla en aplicaciones de inteligencia artificial generativa; FAISS, creado por Facebook AI para agrupación de vectores densos; y Milvus, reconocida por su escalabilidad y arquitectura nativa de la nube.
Weaviate combina el aprendizaje automático con la búsqueda contextual, mientras que Vespa y Chroma destacan por sus capacidades informáticas de baja latencia y su facilidad de uso, respectivamente.
Las bases de datos vectoriales son herramientas vitales para desarrollar tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya que plataformas como Qdrant, AstraDB, OpenSearch y Azure AI Search brindan una variedad de servicios, desde arquitecturas sin servidor hasta amplias capacidades de búsqueda y análisis.
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