Vektorandmebaasid kujutavad endast olulist nihet andmete haldamises ja tõlgendamises, eriti tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas.
Nende andmebaaside põhiülesanne on tõhusalt käsitleda kõrgmõõtmelisi vektoreid, mis on masinõppemudelite tooraine ja hõlmavad teksti, pildi või helisisendi teisendamist numbriteks mitmemõõtmelises ruumis.
Selliste rakenduste jaoks nagu soovitussüsteemid, objektituvastus, pildiotsing ja pettuste tuvastamine on see teisendus midagi enamat kui lihtsalt salvestamine; see on uks võimsatele võimalustele sarnasuse otsingutes ja lähinaabrite päringutes.
Veelgi enam, vektorandmebaaside jõud seisneb nende võimes tõlkida suuri koguseid struktureerimata keerulisi andmeid vektoriteks, mis jäädvustavad algse sisu konteksti ja tähenduse.
Sellesse kodeeringusse mudelite manustamisel võimalikuks tehtud täiustatud otsingufunktsioonid hõlmavad võimalust teha päringuid ümbritsevate vektorite kohta, et leida seotud pilte või fraase.
Vektorandmebaasid on ainulaadsed selle poolest, et need on üles ehitatud täiustatud indekseerimistehnikatele, nagu ümberpööratud failiindeks (IVF) ja hierarhiline navigeeritav väikemaailm (HNSW), mis parandab nende kiirust ja tõhusust, leides samal ajal lähimate naabrite asukoha N-mõõtmelistes ruumides.
Vektor- ja klassikaliste andmebaaside vahel on selge erinevus. Tavapärased andmebaasid on suurepärased andmete korraldamisel organiseeritud komplektidesse, mis on optimeeritud CRUD-i jaoks ja järgivad komplektiskeeme.
Kui aga käsitleda kõrgmõõtmeliste andmete dünaamilist ja keerulist olemust, hakkab see jäikus muutuma takistuseks.
Seevastu vektorandmebaasid pakuvad teatud paindlikkust ja tõhusust, millega traditsioonilised ekvivalendid ei saa võrduda, eriti rakenduste puhul, mis sõltuvad suuresti masinõpe ja tehisintellekt. Nad ei ole lihtsalt skaleeritavad ja valdavad sarnasuse otsinguid.
Vektorandmebaasid on eriti kasulikud generatiivsete AI-rakenduste jaoks. Tagamaks, et loodud materjal säilitab kontekstuaalse terviklikkuse, sõltuvad need rakendused, mis hõlmavad loomuliku keele töötlemist ja pildi genereerimist, manuste kiirest otsimisest ja võrdlemisest.
Nii et selles artiklis vaatleme teie järgmise projekti populaarseimaid vektorandmebaase.
1. Milvus
Milvus on teedrajav avatud lähtekoodiga vektorandmebaas, mis on loodud peamiselt AI rakenduste jaoks, sealhulgas manustatud sarnasuse otsingud ja võimsad MLO-d.
See erineb tavapärastest relatsiooniandmebaasidest, mida enamasti käsitletakse struktureeritud andmed, tänu sellele võimsusele, mis võimaldab indekseerida vektoreid enneolematul triljonil skaalal.
Milvuse pühendumust skaleeritavusele ja kõrgele saadavusele näitab viis, kuidas see on arenenud oma esimesest versioonist täielikult hajutatud pilvepõhise Milvus 2.0-ni.
Täpsemalt, Milvus 2.0 on täielikult pilvepõhise disainiga, mille eesmärk on saavutada hämmastav 99.9% saadavus, ulatudes samal ajal sadade sõlmede piiresse.
Neile, kes otsivad usaldusväärset vektorandmebaasi lahendust, on see väljaanne väga soovitatav, kuna see mitte ainult ei lisa keerukaid funktsioone, nagu mitme pilveühendus ja halduspaneel, vaid parandab ka andmete järjepidevuse taset paindlikuks rakenduste arendamiseks.
Milvuse märkimisväärne eelis on selle kogukonnapõhine lähenemine, mis pakub mitmekeelset tuge ja ulatuslikku tööriistaahelat, mis on kohandatud arendajate nõudmistele.
IT-sektoris muudavad selle populaarseks valikuks selle pilve skaleeritavus ja töökindlus koos suure jõudlusega vektorotsingu võimalustega suurtes andmekogumites.
Lisaks suurendab see oma toimingute tõhusust, kasutades hübriidotsingu võimalust, mis ühendab vektori sarnasuse otsingu skalaarfiltreerimisega.
Milvusel on halduspaneel selge kasutajaliides, täielik komplekt API-sid ning skaleeritav ja häälestatav arhitektuur.
Väliste rakendustega suhtlemist hõlbustab juurdepääsukiht, koormuse tasakaalustamist ja andmehaldust koordineerib koordinaatoriteenus, mis toimib keskse käsuna.
Andmebaasi püsivust toetab objektide salvestuskiht, samal ajal kui töösõlmed teostavad mastaapsuse tagamiseks tegevusi.
hinnapoliitika
Selle kasutamine on kõigile tasuta.
2. FAISS
Facebooki AI-uuringute meeskond töötas välja tipptasemel raamatukogu nimega Facebook AI Sarnasuse otsing, mis on loodud tiheda vektorite klastrite ja sarnasuse otsingu tõhustamiseks.
Selle loomise ajendiks oli nõue täiustada Facebooki AI sarnasuse otsimise võimalusi, kasutades tipptasemel põhilisi metoodikaid.
Võrreldes CPU-põhiste rakendustega võib FAISS-i tipptasemel GPU-rakendus kiirendada otsinguaega viis kuni kümme korda, muutes selle hindamatuks tööriistaks mitmesuguste rakenduste jaoks, sealhulgas soovitussüsteemide ja sarnaste tähenduste tuvastamiseks suurtes kogustes. struktureerimata andmekogumid, nagu tekst, heli ja video.
FAISS suudab käsitleda laia valikut sarnasusmõõdikuid, nagu koosinussarnasus, sisemine korrutis ja tavaliselt kasutatav L2 mõõdik (eukleidiline kaugus).
Need mõõtmised hõlbustavad täpset ja paindlikku sarnasuse otsingut erinevate andmetüüpide vahel. Funktsioonid, nagu partii töötlemine, täpsuse kiiruse kompromissid ja nii täpsete kui ka ligikaudsete otsingute tugi, suurendavad veelgi selle paindlikkust.
Lisaks pakub FAISS skaleeritavat meetodit massiivsete andmekogumite käsitlemiseks, võimaldades indekseid kettale salvestada.
Pööratud fail, tootekvantimine (PQ) ja täiustatud PQ on vaid mõned uuenduslikud tehnikad, mis moodustavad FAISSi uurimisaluse ja suurendavad selle tõhusust kõrgmõõtmeliste vektorväljade indekseerimisel ja otsimisel.
Neid strateegiaid tugevdavad tipptasemel lähenemisviisid, nagu GPU-kiirendatud k-valiku algoritmid ja PQ-kauguste eelfiltreerimine, mis tagab FAISS-i võime anda kiireid ja täpseid otsingutulemusi isegi miljardis mastaabis andmekogumites.
hinnapoliitika
Selle kasutamine on kõigile tasuta.
3. Käbikäpp
Pinecone on vektorandmebaaside turuliider, pakkudes pilvepõhist hallatavat teenust, mis on loodud eelkõige suure võimsusega tehisintellekti rakenduste jõudluse parandamiseks.
See on spetsiaalselt loodud vektormanustuste käsitlemiseks, mis on hädavajalikud generatiivse AI, semantilise otsingu ja massiivseid keelemudeleid kasutavate rakenduste jaoks.
AI saab nüüd semantilisest teabest aru tänu nendele manustele, mis toimivad tõhusalt keerukate ülesannete pikaajalise mäluna.
Pinecone on ainulaadne selle poolest, et see integreerib sujuvalt traditsiooniliste andmebaaside võimalused vektorindeksite täiustatud jõudlusega, võimaldades manuste tõhusat ja suuremahulist salvestamist ja päringuid.
See muudab selle ideaalseks võimaluseks olukordades, kus kaasatud andmete keerukus ja maht muudavad standardsed skalaaripõhised andmebaasid ebapiisavaks.
Pinecone pakub arendajatele probleemivaba lahendust tänu hallatavale teenusele, mis muudab integreerimise ja reaalajas andmehõive protseduurid sujuvamaks.
See toetab paljusid andmetoiminguid, sealhulgas andmete toomist, värskendamist, kustutamist, päringute esitamist ja muutmist.
Pinecone tagab veelgi, et päringud, mis esindavad reaalajas tehtud modifikatsioone, nagu katkestused ja kustutamised, annavad õigeid, madala latentsusajaga vastuseid miljardite vektoritega indeksitele.
Dünaamilistes olukordades on see funktsioon oluline päringutulemuste asjakohasuse ja värskuse säilitamiseks.
Lisaks suurendab Pinecone'i partnerlus Airbyte'iga Pinecone'i ühenduse kaudu selle mitmekülgsust ja paindlikkust, võimaldades sujuvat andmete integreerimist erinevatest allikatest.
Selle suhte kaudu saab optimeerida kulusid ja tõhusust, tagades, et andmete järkjärgulise sünkroonimise kaudu käsitletakse ainult äsja omandatud teavet.
Pistiku disain rõhutab lihtsust, vajades vaid minimaalseid seadistusparameetreid, ja see on pikendatav, mis võimaldab edaspidiseid parandusi.
hinnapoliitika
Lisatasu hind algab RAG-i kasutusjuhtumi puhul 5.80 dollarist kuus.
4. Kuduma
Weaviate on uuenduslik vektorandmebaas, mis on saadaval avatud lähtekoodiga tarkvarana, mis muudab viisi, kuidas me andmetele juurde pääseme ja neid kasutame.
Weaviate kasutab vektorotsingu võimalusi, mis võimaldavad keerukaid ja kontekstiteadlikke otsinguid suurte ja keeruliste andmekogumite vahel, erinevalt tüüpilistest andmebaasidest, mis sõltuvad skalaarväärtustest ja eelmääratletud päringutest.
Selle meetodi abil saate sisu asukoha tuvastada selle järgi, kui sarnane see muu sisuga on, mis parandab otsingute intuitiivsust ja tulemuste asjakohasust.
Selle sujuv integreerimine masinõppe mudelitega on üks selle peamisi omadusi; see võimaldab tal toimida rohkem kui lihtsalt andmesalvestuslahendusena; see võimaldab ka tehisintellekti abil andmeid mõista ja analüüsida.
Weaviate arhitektuur sisaldab seda integratsiooni põhjalikult, võimaldades analüüsida keerulisi andmeid ilma täiendavaid tööriistu kasutamata.
Selle graafiku andmemudelite tugi pakub ka teistsugust vaatenurka andmetele kui lingitud üksustele, paljastades mustrid ja arusaamad, mida tavapäraste andmebaasiarhitektuuride puhul võiks kasutamata jätta.
Weaviate'i modulaarse arhitektuuri tõttu saavad kliendid vajadusel lisada selliseid võimalusi nagu andmete vektoriseerimine ja varukoopia loomine.
Selle põhiversioon toimib vektorandmete spetsialistide andmebaasina ja seda saab erinevate vajaduste rahuldamiseks teiste moodulitega laiendada.
Selle mastaapsust suurendab veelgi selle modulaarne disain, mis tagab, et kiirust ei ohverdata vastusena kasvavatele andmemahtudele ja päringunõuetele.
Mitmekülgse ja tõhusa meetodi salvestatud andmetega suhtlemiseks võimaldab andmebaasi tugi nii RESTfuli kui ka GraphQL API-dele.
Eelkõige valitakse GraphQL selle võime tõttu kiiresti sooritada keerulisi graafikupõhiseid päringuid, võimaldades kasutajatel hankida täpselt soovitud andmeid ilma liigseid või ebapiisavaid andmemahtusid hankimata.
Weaviate on tänu paindlikule API-le kasutajasõbralikum erinevates klienditeekides ja programmeerimiskeeltes.
Neile, kes soovivad Weaviate'i lähemalt uurida, on saadaval hulgaliselt dokumente ja õpetusi, alates eksemplari seadistamisest ja konfigureerimisest kuni sügava sukeldumiseni selle võimaluste, nagu vektorotsing, masinõppe integreerimine ja skeemi kujundamine.
Saate juurdepääsu samale võimsale tehnoloogiale, mis muudab teabe dünaamiliseks ja kasutatavaks, olenemata sellest, kas otsustate Weaviate'i kasutada kohapeal, cloud computing keskkonnas või Weaviate hallatava pilveteenuse kaudu.
hinnapoliitika
Platvormi tasuline hind algab serverita 25 dollarist kuus.
5. Chroma
Chroma on tipptasemel vektorandmebaas, mille eesmärk on muuta revolutsiooniliselt andmete otsimine ja salvestamine, eriti masinõpet ja tehisintellekti hõlmavate rakenduste jaoks.
Kuna Chroma töötab erinevalt tavapärastest andmebaasidest skalaararvude asemel vektorite abil, on see väga hea suuremõõtmeliste keerukate andmete haldamisel.
See on andmete otsimise tehnoloogia suur edasiminek, kuna see võimaldab keerukamaid otsinguid, mis põhinevad materjali semantilisel sarnasusel, mitte täpsetel märksõnavastetel.
Chroma märkimisväärne omadus on selle võime töötada mitmete aluseks olevate salvestuslahendustega, nagu ClickHouse skaleeritud seadete jaoks ja DuckDB eraldiseisvate installide jaoks, tagades paindlikkuse ja kohandamise erinevate kasutusjuhtumitega.
Chroma on tehtud lihtsust, kiirust ja analüüsi silmas pidades. See on saadaval paljudele arendajatele, kellel on Pythoni ja JavaScripti/TypeScripti SDK-d.
Lisaks paneb Chroma suurt rõhku kasutajasõbralikkusele, võimaldades arendajatel testimiseks kiiresti luua püsiva andmebaasi, mida toetab DuckDB või mälus oleva andmebaasi.
Võimalus koostada tavapärastes andmebaasides tabeleid meenutavaid koguobjekte, kuhu saab tekstiandmeid sisestada ja automaatselt manusteks teisendada, kasutades selliseid mudeleid nagu all-MiniLM-L6-v2, suurendab seda mitmekülgsust veelgi.
Teksti ja manuseid saab sujuvalt integreerida, mis on oluline rakenduste jaoks, mis peavad mõistma andmesemantikat.
Chroma vektori sarnasuse meetodi aluseks on ortogonaalsuse ja tiheduse matemaatilised mõisted, mis on olulised andmebaasides andmete esituse ja võrdlemise mõistmiseks.
Need ideed võimaldavad Chromal teostada sisukaid ja tõhusaid sarnasuse otsinguid, võttes arvesse andmeelementide vahelisi semantilisi seoseid.
Ressursid, nagu õpetused ja juhised, on kättesaadavad inimestele, kes soovivad Chromat lähemalt uurida. Need sisaldavad samm-sammult juhiseid andmebaasi seadistamiseks, kogude loomiseks ja sarnasusotsingute tegemiseks.
hinnapoliitika
Saate seda tasuta kasutama hakata.
6. Herilane
Vespa on platvorm, mis muudab tehisintellekti ja suurte andmete võrgus käsitlemist.
Vespa põhieesmärk on võimaldada väikese latentsusega arvutusi suurte andmehulkade lõikes, võimaldades teil hõlpsasti salvestada, indekseerida ja analüüsida teksti-, vektor- ja struktureeritud andmeid.
Vespa eristub selle võime poolest anda kiireid vastuseid mis tahes skaalal, sõltumata käsitletavate päringute, valikute või masinõpitud mudelijärelduste olemusest.
Vespa paindlikkus ilmneb täielikult toimivas otsingumootoris ja vektorandmebaasis, mis võimaldavad teha palju otsinguid ühe päringu sees, alates vektorist (ANN), leksikaalsetest ja struktureeritud andmetest.
Olenemata mastaabist saate tänu sellele masinõpitud mudelijäreldamise integreerimisele teie andmetega luua kasutajasõbralikke ja reageerivaid otsingurakendusi reaalajas tehisintellekti võimalustega.
Vespa on aga midagi enamat kui lihtsalt otsimine; see on ka kohtumiste mõistmine ja kohandamine.
Tipptasemel kohandamis- ja soovitustööriistad pakuvad dünaamilisi ja ajakohaseid soovitusi, mis on mõeldud konkreetsetele kasutajatele või asjaoludele.
Vespa on mängu muutja kõigile, kes soovivad siseneda ka vestluslikku AI-ruumi, kuna see pakub reaalajas teksti- ja vektorandmete salvestamiseks ja uurimiseks vajalikku infrastruktuuri, mis võimaldab arendada arenenumaid ja praktilisemaid AI-agente.
Platvormi laiaulatuslikud päringuvõimalused toetavad kõikehõlmavat märgistamist ja tüvest, täistekstiotsingut, lähimate naabrite otsinguid ja struktureeritud andmepäringuid.
See erineb selle poolest, et suudab mitut otsingudimensiooni kombineerides tõhusalt käsitleda keerulisi päringuid.
Vespa on tehisintellekti ja masinõppe rakenduste arvutuslik jõuallikas, kuna selle arvutusmootor suudab käsitleda keerulisi matemaatilisi avaldisi skalaaride ja tensorite abil.
Töötamisel on Vespa lihtne kasutada ja laiendatav.
See lihtsustab korduvaid protsesse, alates süsteemi konfiguratsioonist ja rakenduste arendamisest kuni andmete ja sõlmede haldamiseni, võimaldades turvalisi ja katkematuid tootmistoiminguid.
Vespa arhitektuur tagab, et see laieneb koos teie andmetega, säilitades selle töökindluse ja jõudluse.
hinnapoliitika
Saate seda tasuta kasutama hakata.
7. sektor
Qdrant on paindlik vektorandmebaasi platvorm, mis pakub ainulaadseid võimalusi, et vastata tehisintellekti ja masinõppe rakenduste kasvavatele nõudmistele.
Alguses on Qdrant vektorite sarnasuse otsingumootor, mis pakub hõlpsasti kasutatavat API-d vektorite ja kasuliku koormuse andmete salvestamiseks, leidmiseks ja hooldamiseks.
See funktsioon on ülioluline mitme rakenduse, näiteks semantilise otsingu ja soovitussüsteemide jaoks, mis nõuavad keeruliste andmevormingute tõlgendamist.
Platvorm on loodud tõhusust ja mastaapsust silmas pidades ning see on võimeline käsitlema tohutuid andmekogumeid miljardite andmepunktidega.
See pakub mitmeid kaugusmõõdikuid, sealhulgas koosinussarnasust, eukleidilist kaugust ja punktiprodukti, muutes selle kohandatavaks paljude kasutusstsenaariumide jaoks.
Disain pakub keerulist filtreerimist, nagu stringi-, vahemiku- ja geofiltrid, et rahuldada erinevaid otsinguvajadusi.
Qdrant on arendajatele juurdepääsetav mitmel viisil, sealhulgas Dockeri pilt kiireks kohalikuks seadistamiseks, Pythoni klient neile, kes tunnevad keelt hästi, ja pilveteenus jõulisema, tootmistasemel keskkonna jaoks.
Qdranti kohanemisvõime võimaldab sujuvat integreerimist mis tahes tehnoloogilise konfiguratsiooni või protsessi vajadustega.
Lisaks lihtsustab Qdranti kasutajasõbralik liides vektorandmebaasi haldamist. Platvorm on mõeldud olema arusaadav kõikide oskustasemetega kasutajatele, alates klastri loomisest kuni API-võtmete genereerimiseni turvaliseks juurdepääsuks.
Selle hulgiüleslaadimise võimalus ja asünkroonne API parandavad selle tõhusust, muutes selle väga kasulikuks tööriistaks arendajatele, kes tegelevad tohutute andmemahtudega.
hinnapoliitika
Saate seda tasuta kasutama hakata ja tasuline hind algab 25 dollarist sõlme kohta kuus, mille arveldamine toimub tunnis
8. Astra
AstraDB suurepärased vektorotsingu võimalused ja serverita arhitektuur muudavad generatiivseid AI-rakendusi.
AstraDB on suurepärane võimalus keerukate, kontekstitundlike otsingute haldamiseks erinevatest andmetüüpidest, kuna see on üles ehitatud Apache Cassandra tugevale alusele ja ühendab sujuvalt mastaapsuse, stabiilsuse ja jõudluse.
AstraDB suutlikkus käsitleda heterogeenseid töökoormusi, sealhulgas voogedastus-, mittevektori- ja vektorandmeid, säilitades samal ajal äärmiselt madala latentsusaja samaaegsete päringu- ja värskendustoimingute jaoks, on üks selle märkimisväärsemaid eeliseid.
See kohandatavus on hädavajalik generatiivsete AI-rakenduste jaoks, mis nõuavad voogesitust ja reaalajas andmetöötlust, et pakkuda täpseid ja kontekstiteadlikke tehisintellekti vastuseid.
AstraDB serverita lahendus muudab arenduse veelgi lihtsamaks, vabastades arendajad keskenduma uuenduslike tehisintellekti rakenduste loomisele, mitte taustainfrastruktuuri haldamisele.
Alates kiirjuhistest kuni vestlusrobotite ja soovitussüsteemide loomise põhjalike õppetundideni võimaldab AstraDB arendajatel oma tehisintellekti ideid kiiresti realiseerida usaldusväärsete API-de ja sujuvate liideste kaudu tuntud tööriistade ja platvormidega.
Ettevõtlustasemel generatiivsed AI-süsteemid peavad seadma esikohale turvalisuse ja vastavuse ning AstraDB toimib mõlemal rindel.
See pakub sügavaid ettevõtte turvafunktsioone ja vastavussertifikaate, mis tagab, et AstraDB-s arendatud tehisintellekti rakendused järgivad kõige rangemaid privaatsus- ja andmekaitsejuhiseid.
hinnapoliitika
Saate seda tasuta kasutama hakata ja see pakub väljamaksemudelit.
9. OpenSearch
OpenSearch tundub ahvatlev valik neile, kes uurivad vektorandmebaase, eriti kohandatavate, skaleeritavate ja tulevikukindlate AI-süsteemide arendamiseks.
OpenSearch on kõikehõlmav avatud lähtekoodiga vektorandmebaas, mis ühendab analüütika, keeruka vektorotsingu ja tavapärase otsingu võimsuse üheks ühtseks süsteemiks.
Kasutades masinõppe manustamismudeleid mitme andmevormi (dokumentide, fotode ja heli) tähenduse ja konteksti kodeerimiseks sarnasuse otsimiseks vektoritesse, on see integreerimine eriti kasulik arendajatele, kes soovivad lisada oma otsingurakendustesse semantilist arusaamist.
Kuigi OpenSearchil on palju pakkuda, on oluline meeles pidada, et võrreldes Elasticsearchiga on koodimuudatusi tehtud palju vähem, eriti kriitilistes moodulites, nagu skriptikeeled ja sisestuskonveieri protsessorid.
Tänu suurenenud arendustööle võivad Elasticsearchil olla keerukamad võimalused, mis toob kaasa erinevusi jõudluses, funktsioonide komplektis ja värskendustes nende kahe vahel.
OpenSearch kompenseerib suure kogukonna jälgimise ja pühendumisega avatud lähtekoodiga ideedele, mille tulemuseks on avatud ja kohandatav platvorm.
See toetab paljusid rakendusi peale otsingu ja analüütika, näiteks jälgitavuse ja turbeanalüütika, muutes selle paindlikuks tööriistaks andmemahukate ülesannete jaoks.
Kogukonnapõhine strateegia tagab pidevad täiendused ja integreerimised, et hoida platvormi ajakohasena ja ainulaadsena.
hinnapoliitika
Saate seda tasuta kasutama hakata.
10. Azure AI otsing
Azure AI Search on tugev platvorm, mis parandab generatiivsete AI-rakenduste otsinguvõimalusi.
See paistab silma, kuna see toetab vektorotsingut, mehhanismi, mis võimaldab indekseerida, salvestada ja tuua otsinguindeksis olevaid vektori manuseid.
See funktsioon aitab avastada vektorruumis võrreldavaid dokumente, mille tulemuseks on kontekstuaalselt asjakohasemad otsingutulemused.
Azure AI Search erineb selle poolest, et see toetab hübriidsituatsioone, kus vektori- ja märksõnaotsingud tehakse samaaegselt, mille tulemuseks on ühtne tulemuste kogum, mis sageli ületab iga eraldi kasutatava tehnika tõhusust.
Vektori ja mittevektori materjali kombinatsioon samas indeksis võimaldab täielikumat ja paindlikumat otsingukogemust.
Azure AI Searchi vektorotsingu funktsioon on laialdaselt kättesaadav ja tasuta kõigi Azure AI Search tasandite jaoks.
See on äärmiselt paindlik mitmesuguste kasutusjuhtude ja arenduseelistuste jaoks, kuna see toetab mitut arenduskeskkonda, mida pakutakse Azure'i saidi kaudu, REST API-d, ja SDK-d Pythoni, JavaScripti ja.NETi jaoks.
Tänu sügavale integratsioonile Azure AI ökosüsteemiga pakub Azure AI Search enamat kui lihtsalt otsing; see suurendab ka ökosüsteemi potentsiaali generatiivsete AI rakenduste jaoks.
Azure OpenAI Studio mudeli manustamiseks ja Azure AI Services piltide toomiseks on vaid kaks näidet sellesse integratsiooni kaasatud teenustest.
Azure AI Search on paindlik lahendus arendajatele, kes soovivad oma rakendustesse lisada keerukaid otsingufunktsioone, kuna see pakub laialdast tuge, mis võimaldab laia valikut rakendusi alates sarnasuse otsingust ja multimodaalsest otsingust kuni hübriidotsingu ja mitmekeelse otsinguni.
hinnapoliitika
Saate seda tasuta kasutama hakata ja tasuline hind algab 0.11 dollarist tunnis.
Järeldus
Vektorandmebaasid muudavad tehisintellekti andmehaldust, haldades suuremõõtmelisi vektoreid, võimaldades tugevaid sarnasuse otsinguid ja kiireid lähinaabrite päringuid sellistes rakendustes nagu soovitussüsteemid ja pettuste tuvastamine.
Tänu keerukatele indekseerimisalgoritmidele teisendavad need andmebaasid keerulised struktureerimata andmed tähenduslikeks vektoriteks, pakkudes samal ajal kiirust ja paindlikkust, mida traditsioonilised andmebaasid ei võimalda.
Märkimisväärsete platvormide hulka kuulub Pinecone, mis särab generatiivsetes AI-rakendustes; FAISS, mille on loonud Facebook AI tiheda vektorite klastrite jaoks; ja Milvus, mis on tuntud oma skaleeritavuse ja pilvepõhise arhitektuuri poolest.
Weaviate ühendab masinõppe kontekstiteadliku otsinguga, samas kui Vespa ja Chroma paistavad silma vastavalt oma väikese latentsusajaga arvutusvõimaluste ja kasutuslihtsuse poolest.
Vektorandmebaasid on AI ja masinõppe tehnoloogiate arendamiseks üliolulised tööriistad, kuna sellised platvormid nagu Qdrant, AstraDB, OpenSearch ja Azure AI Search pakuvad mitmesuguseid teenuseid alates serverita arhitektuuridest kuni ulatuslike otsingu- ja analüüsivõimalusteni.
Jäta vastus