Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Datu-base bektorialek aldaketa nabarmena adierazten dute datuak kudeatzen eta interpretatzen ditugun moduan, bereziki adimen artifizialaren eta ikaskuntza automatikoaren alorretan.
Datu-base hauen oinarrizko funtzioa dimentsio handiko bektoreak modu eraginkorrean kudeatzea da, ikaskuntza automatikoko ereduen lehengaia direnak eta testua, irudia edo audioaren sarrera dimentsio anitzeko espazioan zenbakizko irudikapenetan bihurtzea barne hartzen dutenak.
Gomendio sistemak, objektuak ezagutzeko, irudiak berreskuratzeko eta iruzurrak hautemateko aplikazioetarako, eraldaketa hau biltegiratzea baino gehiago da; antzekotasun-bilaketan eta gertukoenen kontsultetan gaitasun indartsuetarako atea da.
Sakonagoago, datu-base bektorialen ahalmena da egituratu gabeko datu konplikatuak jatorrizko edukiaren testuingurua eta esanahia harrapatzen duten bektoreetara itzultzeko gaitasunean.
Kodeketa honetan ereduak txertatzeak ahalbidetzen dituen bilaketa-funtzio hobetuen artean inguruko bektoreak kontsultatzeko aukera dago erlazionatutako irudiak edo esaldiak aurkitzeko.
Bektore-datu-baseak bakarrak dira, indexazio-teknika aurreratuetan eraikita daudelako, hala nola Inverted File Index (IVF) eta Hierarchical Navigable Small World (HNSW), eta horrek abiadura eta eraginkortasuna hobetzen ditu hurbilen dauden bizilagunak N dimentsioko espazioetan kokatuz.
Ezberdintasun argia dago datu-base bektorialen eta klasikoen artean. Datu-base konbentzionalak bikainak dira CRUD-en optimizatuta dauden eta eskemetara atxikitzen diren multzo antolatuetan antolatzeko.
Hala ere, dimentsio handiko datuen izaera dinamiko eta korapilatsuaren aurrean, zurruntasun hori oztopo bihurtzen hasten da.
Aitzitik, datu-base bektorialek baliokide tradizionalek berdindu ezin duten malgutasun eta eraginkortasun maila eskaintzen dute, batez ere asko oinarritzen diren aplikazioetarako. makina ikaskuntza eta adimen artifiziala. Ez dira eskalagarriak eta antzekotasun bilaketetan trebeak.
Datu-base bektorialak bereziki erabilgarriak dira AI sorkuntzako aplikazioetarako. Sortutako materialak testuinguruaren osotasuna mantentzen duela bermatzeko, aplikazio hauek —lengoaia naturalaren prozesamendua eta irudiak sortzea barne hartzen dituzte— kapsultazioak azkar berreskuratu eta konparatzearen araberakoak dira.
Beraz, pieza honetan, zure hurrengo proiekturako goiko datu-base bektorialak aztertuko ditugu.
1. Milvus
Milvus kode irekiko datu-base bektorial aitzindaria da, batez ere AI aplikazioetarako diseinatua, txertatutako antzekotasun bilaketak eta MLOps indartsuak barne.
Ohiko datu-base erlazionaletatik desberdina da, gehienbat maneiatzen dutenak egituratutako datuak, gaitasun hori dela eta, aurrekaririk gabeko bilioi eskalan bektoreak indexatzeko aukera ematen diona.
Milvus-en eskalagarritasun eta erabilgarritasun handiko dedikazioa bere lehen bertsiotik guztiz banatutako Milvus 2.0-ra garatu den moduak frogatzen du.
Zehazki, Milvus 2.0-k guztiz hodeiko jatorrizko diseinua erakusten du, ehunka nodoetatik haratago eskalatzen duen % 99.9ko erabilgarritasun harrigarria helburu duena.
Datu-base bektorialaren konponbide fidagarri bat bilatzen dutenentzat, edizio hau oso gomendagarria da, hodei anitzeko konexioa eta administrazio panela bezalako ezaugarri sofistikatuak gehitzen dituelako, baina baita datuen koherentzia mailak hobetzen dituelako aplikazio malguak garatzeko.
Milvusen abantaila nabarmena komunitateak bultzatutako ikuspegia da, hizkuntza anitzeko laguntza eta garatzaileen eskakizunetara egokitutako tresna-kate zabala eskaintzen duena.
Informatika-sektorean, bere hodeiaren eskalagarritasuna eta fidagarritasuna, datu multzo handietan errendimendu handiko bilaketa bektorialaren gaitasunekin batera, aukera ezaguna bihurtzen dute.
Gainera, bere eragiketen eraginkortasuna hobetzen du bilaketa-gaitasun hibrido bat erabiliz, antzekotasun bektorialaren bilaketarekin iragazketa eskalarra nahasten dituena.
Milvusek administrazio panel bat dauka argi batekin erabiltzaileen interfazea, API multzo osoa eta arkitektura eskalagarria eta sintonizagarria.
Kanpoko aplikazioekin komunikazioa sarbide-geruzak errazten du, eta karga-orekatzea eta datuen kudeaketa koordinatzaile-zerbitzuak koordinatzen ditu, aginte zentrala gisa balio duena.
Datu-basearen iraunkortasuna objektuen biltegiratze geruzak onartzen du, langile-nodoek eskalagarritasuna bermatzeko jarduerak egiten dituzten bitartean.
Prezioak
Doakoa da guztiontzat erabiltzeko.
2. FAISS
Facebook-en AI Research taldeak Facebook AI Similarity Search izeneko abangoardiako liburutegia garatu zuen, bektorial multzo trinkoa eta antzekotasun bilaketa eraginkorragoa izan dadin.
Bere sorrera Facebook AIren antzekotasun bilaketa gaitasunak hobetzeko eskakizunak bultzatu zuen puntako oinarrizko metodologiak erabiliz.
CPUan oinarritutako inplementazioekin alderatuta, FAISSen punta-puntako GPU inplementazioak bilaketa-denbora bost edo hamar aldiz bizkortu dezake, hainbat aplikaziotarako tresna eskerga bihurtuz, gomendio-sistemetarako eta antzeko esanahien identifikazio neurri handi batean barne. testua, audioa eta bideoa bezalako egituratu gabeko datu multzoak.
FAISS-ek antzekotasun-metria sorta zabala kudea dezake, hala nola kosinuaren antzekotasuna, barne-produktua eta erabili ohi den L2 metrika (distantzia euklidearra).
Neurketa hauek hainbat datu motatan antzekotasun bilaketa zehatzak eta malguak egitea errazten dute. Batch prozesatzea, doitasun-abiadura-konpromisoak eta bilaketa zehatzak nahiz gutxi gorabeherako laguntzak bezalako funtzioek malgutasuna areagotzen dute.
Gainera, FAISSek datu multzo masiboak kudeatzeko metodo eskalagarria eskaintzen du indizeak diskoan gordetzeko aukera emanez.
Alderantzizko fitxategia, produktuaren kuantizazioa (PQ) eta PQ hobetua FAISSen ikerketa-oinarria osatzen duten teknika berritzaileetako batzuk baino ez dira eta dimentsio handiko bektore-eremuak indexatzeko eta bilatzerakoan eraginkortasuna gehitzen duten.
Estrategia hauek punta-puntako ikuspegiek indartzen dituzte, hala nola, GPU-k azeleratutako k-hautespen algoritmoak eta PQ distantziak aldez aurretik iragaztea, FAISSek bilaketa-emaitza azkar eta zehatzak sortzeko gaitasuna bermatuz, baita milioika eskalako datu multzoetan ere.
Prezioak
Doakoa da guztiontzat erabiltzeko.
3. pinecone
Pinecone liderra da datu-base bektorialetan, eta hodeian jatorrizko kudeatutako zerbitzu bat eskaintzen du, bereziki potentzia handiko AI aplikazioen errendimendua hobetzeko eraikia.
Berariaz diseinatuta dago txertaketa bektorialak kudeatzeko, ezinbestekoak diren IA sorkuntzarako, bilaketa semantikorako eta hizkuntza eredu masiboak erabiltzen dituzten aplikazioetarako.
AIk informazio semantikoa uler dezake orain txertaketa hauei esker, zeregin konplikatuetarako epe luzeko memoria gisa funtzionatzen baitute.
Pinecone bakarra da datu-base tradizionalen gaitasunak indize bektorialen errendimendu hobearekin integratzen dituelako, kapsultazioak biltegiratzeko eta kontsultatzeko eskala handiko eta eraginkorrak ahalbidetuz.
Horrek aukera ezin hobea da inplikatutako datuen konplexutasuna eta bolumena eskalaretan oinarritutako datu-base estandarrak desegokiak bihurtzen dituen egoeretan.
Pinecone-k garatzaileei arazorik gabeko irtenbide bat eskaintzen die kudeatutako zerbitzu-ikuspegiagatik, integrazio eta denbora errealeko datuak hartzeko prozedurak errazten dituena.
Datu-eragiketa ugari onartzen ditu, besteak beste, datuak eskuratzea, eguneratzea, ezabatzea, kontsultatzea eta igotzea.
Pinecone-k, gainera, bermatzen du denbora errealeko aldaketak adierazten dituzten kontsultek, hala nola goratzeak eta ezabaketak, erantzun zuzenak eta latentzia baxukoak ematen dituztela milaka milioi bektore dituzten indizeetarako.
Egoera dinamikoetan, eginbide hau ezinbestekoa da kontsulten emaitzen garrantzia eta freskotasuna gordetzeko.
Gainera, Pinecone-k Airbyterekin duen lankidetzak Pinecone konexioaren bidez bere aldakortasuna eta malgutasuna areagotzen ditu, hainbat iturritako datuen integrazioa errazteko.
Harreman horren bidez, kostuak eta eraginkortasuna optimizatu daitezke, lortu berri den informazioa soilik kudeatzen dela datuen sinkronizazio inkrementalaren bidez.
Konektorearen diseinuak sinpletasuna azpimarratzen du, gutxieneko konfigurazio-parametroak behar ditu eta hedagarria da, etorkizuneko hobekuntzak ahalbidetuz.
Prezioak
Premium prezioa $ 5.80 / hilean hasten da RAG erabilera kasurako.
4. Ehundu
Weaviate datu-base bektorial berritzaile bat da, kode irekiko software gisa eskuragarri, datuak sartzeko eta erabiltzeko modua eraldatzen duena.
Weaviate-k bilaketa-gaitasun bektorialak erabiltzen ditu, datu-multzo handi eta konplikatuetan testuinguruaren araberako bilaketa sofistikatuak ahalbidetzen dituztenak, balio eskalarren eta aurrez zehaztutako kontsulten araberakoak diren datu-base tipikoen aldean.
Metodo honekin, edukia beste eduki batzuekin duten antzekotasunaren arabera aurki dezakezu, eta horrek bilaketen intuitibotasuna eta emaitzen garrantzia hobetzen ditu.
Ikaskuntza automatikoko ereduekin duen integrazio leuna da bere ezaugarri nagusietako bat; horri esker, datuak biltegiratzeko soluzio soil gisa funtzionatzen du; adimen artifiziala erabiliz datuak ulertzeko eta aztertzeko aukera ere ematen du.
Weaviate-ren arkitekturak integrazio hori sakonki barneratzen du, eta datu konplexuak aztertzea ahalbidetzen du tresna gehigarririk erabili gabe.
Grafikoen datu-ereduen euskarria datuei lotuta dauden entitateei buruzko beste ikuspuntu bat eskaintzen du, datu-baseen arkitektura konbentzionaletan galdu daitezkeen ereduak eta ikuspegiak agerian utziz.
Weaviate-ren arkitektura modularra dela eta, bezeroek datuen bektorizazioa eta babeskopiak sortzea bezalako gaitasunak gehi ditzakete beharren arabera.
Bere oinarrizko bertsioak datu bektorialen datu-base espezializatu gisa funtzionatzen du, eta beste modulu batzuekin heda daiteke behar desberdinak asetzeko.
Bere eskalagarritasuna are gehiago hobetzen da bere diseinu modulararekin, eta horrek bermatzen du abiadura ez dela sakrifikatuko datu-kopuru eta kontsulten eskaerei erantzunez.
Biltegiratutako datuekin elkarreragiteko metodo polifazetikoa eta eraginkorra ahalbidetzen du datu-baseak RESTful eta GraphQL APIetarako laguntzarekin.
Batez ere, GraphQL aukeratzen da grafikoetan oinarritutako kontsulta korapilatsuak azkar egiteko gaitasuna duelako, erabiltzaileek nahi dituzten datuak zehatz-mehatz eskura ditzakete datu kopuru gehiegi edo eskasak lortu gabe.
Weaviate erabilerrazagoa da bezeroen liburutegi eta programazio lengoaia ezberdinetan bere API malguari esker.
Weaviate gehiago arakatu nahi dutenentzat, dokumentazio eta tutorial ugari daude eskuragarri, zure instantzia konfiguratu eta konfiguratu eta bere gaitasunetan sakontzeko, hala nola bilaketa bektoriala, ikaskuntza automatikoaren integrazioa eta eskema diseinua.
Informazioa dinamikoa eta bideragarria bihurtzen duen teknologia indartsu bera sar dezakezu Weaviate lokalean ustiatzea erabakitzen baduzu, cloud computing ingurunea, edo Weaviate kudeatutako hodeiko zerbitzuaren bidez
Prezioak
Plataformaren premium prezioa $ 25 / hilean hasten da zerbitzaririk gabekoentzat.
5. Chroma
Chroma punta-puntako datu-base bektoriala da, eta datuen berreskurapena eta biltegiratzea iraultzea du helburu, bereziki ikaskuntza automatikoa eta adimen artifiziala duten aplikazioetarako.
Chromak zenbaki eskalarrekin ordez bektoreekin lan egiten duenez, datu-base estandarrak ez bezala, oso ona da dimentsio handiko datu konplikatuak kudeatzen.
Datuak berreskuratzeko teknologian aurrerapen handia da hau, materialaren antzekotasun semantikoan oinarritutako bilaketa sofistikatuagoak ahalbidetzen baititu gako-hitz-etortze zehatzak baino.
Chromaren ezaugarri aipagarri bat azpian dauden hainbat biltegiratze-soluziorekin lan egiteko gaitasuna da, hala nola, ClickHouse ezarpen eskalatuetarako eta DuckDB instalazio autonomoetarako, malgutasuna eta erabilera-kasuetara egokitzea bermatuz.
Chroma sinpletasuna, abiadura eta analisia kontuan hartuta egiten da. Python eta JavaScript/TypeScript SDK-ak dituzten garatzaileen espektro zabal baten eskura dago.
Gainera, Chromak enfasi handia jartzen du erabilerraztasunari, garatzaileei DuckDB-k babestutako datu-base iraunkor bat edo memoriako datu-base bat probak egiteko azkar konfiguratzeko aukera emanez.
Datu-base konbentzionaletan taulen antza duten bildumako objektuak eraikitzeko gaitasunak, non testu-datuak txertatu eta automatikoki txertatze bihur daitezkeen, all-MiniLM-L6-v2 bezalako ereduak erabiliz, aldakortasun hori are gehiago areagotzen du.
Testua eta txertaketak ezin hobeto integra daitezke, eta hori ezinbestekoa da datuen semantika ulertu behar duten aplikazioetarako.
Chromaren antzekotasun bektorialaren metodoaren oinarria ortogonalitatearen eta dentsitatearen kontzeptu matematikoak dira, datu-baseetako datuen irudikapena eta konparazioa ulertzeko ezinbestekoak direnak.
Ideia hauei esker, Chromak antzekotasun bilaketa esanguratsu eta eraginkorrak egiteko aukera ematen du datu-elementuen arteko lotura semantikoak kontuan hartuta.
Tutorialak eta jarraibideak bezalako baliabideak eskuragarri daude Chroma gehiago arakatu nahi duten pertsonentzat. Datu-basea konfiguratzeko, bildumak sortzeko eta antzekotasun bilaketak egiteko urratsez urratseko jarraibideak biltzen dituzte.
Prezioak
Doan erabiltzen has zaitezke.
6. Avispa
Vespa AI eta datu handien lineako manipulazioa eraldatzen ari den plataforma da.
Vesparen oinarrizko helburua datu multzo handietan latentzia baxuko kalkuluak gaitzea da, testuak, bektoreak eta datu egituratuak erraz gordetzeko, indexatzeko eta aztertzeko aukera emanez.
Vespa edozein eskalatan erantzun azkarrak emateko duen gaitasunagatik bereizten da, kudeatzen ari diren galderen, aukeren edo makinaz ikasitako ereduen inferentziaren izaera edozein dela ere.
Vespa-ren malgutasuna guztiz funtzionala duen bilatzailean eta datu base bektorialean erakusten da, eta horrek bilaketa asko ahalbidetzen ditu kontsulta bakar baten barruan, datu bektorialetatik (ANN), lexikaletatik eta egituratuetatik hasita.
Eskala edozein dela ere, denbora errealeko AI gaitasunekin bilaketa-aplikazio errazak eta sentikorrak sor ditzakezu zure datuekin makinaz ikasitako ereduaren inferentzia integrazio honi esker.
Hala ere, Vespa bilatzea baino gehiago da; topaketak ulertzea eta pertsonalizatzea ere bada.
Goi-mailako pertsonalizazio- eta iradokizun-tresnek erabiltzaile edo egoera zehatzei zuzendutako gomendio dinamikoak eta egungoak eskaintzen dituzte.
Vespa joko-aldaketa bat da elkarrizketarako AI espazioan sartu nahi duen edonorentzat, testuak eta bektoreak denbora errealean gordetzeko eta arakatzeko beharrezkoa den azpiegitura eskaintzen baitu, AI agente aurreratu eta praktikoagoak garatzeko aukera emanez.
Tokenizazio eta stemming integralarekin, testu osoko bilaketak, gertukoen bilaketak eta datu egituratuen kontsultak plataformaren kontsulta gaitasun zabalak onartzen ditu.
Hainbat bilaketa-dimentsio konbinatuz kontsulta konplikatuak modu eraginkorrean kudeatu ditzakeelako desberdina da.
Vespa AI eta ikaskuntza automatikoko aplikazioetarako potentzia konputazionala da, bere konputazio-motorrak adierazpen matematiko konplexuak kudeatu ditzakeelako eskalar eta tentsoreen gainean.
Funtzionamenduan, Vespa erabiltzeko erraza eta zabalgarria izateko egina dago.
Prozesu errepikakorrak arintzen ditu, sistemaren konfiguraziotik eta aplikazioen garapenetik datuen eta nodoen kudeaketaraino, produkzio-eragiketa seguruak eta etenik gabekoak ahalbidetuz.
Vesparen arkitekturak zure datuekin zabaltzen dela ziurtatzen du, fidagarritasuna eta errendimendua mantenduz.
Prezioak
Doan erabiltzen has zaitezke.
7. Quadrant
Qdrant datu-base bektorialaren plataforma malgu bat da, AI eta ikaskuntza automatikoko aplikazioen gero eta eskaerei erantzuteko gaitasun multzo paregabea eskaintzen duena.
Bere oinarrian, Qdrant antzekotasun bektorialaren bilatzailea da, eta erabilerraza den API bat eskaintzen du, bektoreak eta karga datuak gordetzeko, aurkitzeko eta mantentzeko.
Ezaugarri hau funtsezkoa da datu-formatu konplikatuak interpretatzea eskatzen duten hainbat aplikaziotarako, hala nola bilaketa semantikorako eta gomendio-sistemetarako.
Plataforma eraginkortasuna eta eskalagarritasuna kontuan hartuta eraikita dago, milioika datu-puntu dituzten datu multzo masiboak kudeatzeko gai dena.
Distantzia-neurri ugari eskaintzen ditu, besteak beste, kosinuaren antzekotasuna, distantzia euklidearra eta puntu-produktua, erabilera-eszenatoki askotan moldagarria izateko.
Diseinuak iragazketa konplexua eskaintzen du, hala nola katea, barrutia eta geo-iragazkiak, bilaketa-behar askotari erantzuteko.
Qdrant hainbat modutan eskuragarri dago garatzaileentzat, besteak beste, Docker irudi bat tokiko konfigurazio azkarretarako, Python bezero bat hizkuntzarekin gustura daudenentzat eta hodeiko zerbitzu bat ekoizpen-mailako ingurune sendoago baterako.
Qdrant-en moldagarritasunak edozein konfigurazio teknologiko edo prozesu beharrekin integratzeko aukera ematen du.
Gainera, Qdrant-en interfaze errazak datu-base bektorialen kudeaketa errazten du. Plataformak trebetasun-maila guztietako erabiltzaileentzat erraza izan nahi du, klusterren sorreratik API gakoak sortzeraino, sarbide segururako.
Kargatze masiboko gaitasunak eta API asinkronoak eraginkortasuna hobetzen dute, eta datu-kopuru itzelak tratatzen dituzten garatzaileentzat oso tresna erabilgarria da.
Prezioak
Doan erabiltzen has zaitezke eta premium prezioak 25 $-tik hasten dira orduro fakturatutako nodo/hilabete bakoitzeko
8. Astra
AstraDB-ren goi mailako bilaketa bektorial-gaitasunak eta zerbitzaririk gabeko arkitekturak AI sorkuntzako aplikazioak eraldatzen ari dira.
AstraDB aukera bikaina da datu-mota ezberdinetan testuinguruaren araberako bilaketa korapilatsuak kudeatzeko, Apache Cassandra-ren oinarri sendoan eraikita dagoelako eta eskalagarritasuna, egonkortasuna eta errendimendua ezin hobeto konbinatzen dituelako.
AstraDB-k lan karga heterogeneoak kudeatzeko gaitasuna, streaming, bektorialak ez diren eta bektorialak barne, latentzia oso baxua mantenduz aldi berean kontsulta eta eguneratze eragiketetarako, bere abantaila nabarmenetako bat da.
Egokigarritasun hori ezinbestekoa da AI sorkuntzako aplikazioetarako, zeinek streaming-a eta denbora errealean datuak prozesatzea eskatzen baitute AI erantzun zehatzak eta testuingurua kontuan hartuta emateko.
AstraDB-ren zerbitzaririk gabeko irtenbideak garapena are errazten du, garatzaileak askatuz AI aplikazio berritzaileak sortzen kontzentratzeko, atzeko azpiegitura kudeatu beharrean.
Hasierako orientabideetatik hasi eta txat-botak eta gomendio-sistemak sortzeko ikasgai sakonetara, AstraDB-k garatzaileei beren AI ideiak azkar gauzatzeko aukera ematen die API fidagarrien eta interfaze leunen bidez, tresna eta plataforma ezagunekin.
Enpresa-mailako sorkuntzako AI sistemek segurtasuna eta betetzea lehenetsi behar dituzte, eta AstraDBk bi aldeetan ematen du.
Korporazioaren segurtasun-eginbide sakonak eta betetze-ziurtagiriak eskaintzen ditu, AstraDB-n garatutako AI aplikazioek pribatutasun eta datuen babeserako jarraibide zorrotzenak betetzen dituztela bermatuz.
Prezioak
Doan erabiltzen has zaitezke eta ordaintzeko eredua eskaintzen du.
9. opensearch
OpenSearch aukera erakargarri gisa agertzen da datu-base bektorialak arakatzen dituztenentzat, batez ere AI sistema moldagarriak, eskalagarriak eta etorkizunera begira garatzeko.
OpenSearch kode irekiko datu-base bektoriala da, analitikaren, bilaketa bektorial sofistikatuaren eta ohiko bilaketa sistema kohesionatu baten ahalmena konbinatzen dituena.
Ikaskuntza automatikoko txertatze-ereduak erabiliz hainbat datu-formaren esanahia eta testuingurua (dokumentuak, argazkiak eta audioa) antzekotasun bilaketak egiteko bektoreetan kodetzeko, integrazio hau bereziki lagungarria da beren bilaketa-aplikazioetan ulermen semantikoa sartu nahi duten garatzaileentzat.
OpenSearch-ek eskaintzeko asko duen arren, ezinbestekoa da gogoratzea Elasticsearch-ekin alderatuta, kode aldaketa askoz gutxiago izan direla, batez ere script-lengoaietan eta ingestio-prozesadoreetan bezalako modulu kritikoetan.
Elasticsearch-ek gaitasun sofistikatuagoak izan ditzake garapen-esfortzua areagotu delako, eta bien arteko errendimenduan, eginbide-multzoan eta eguneraketetan desberdintasunak sor ditzake.
OpenSearch-ek komunitatearen jarraipen handiarekin eta kode irekiko ideietarako dedikazioarekin konpentsatzen du, plataforma irekia eta moldagarria da.
Bilaketa eta analitikaz haratago aplikazio sorta zabala onartzen du, hala nola, behagarritasuna eta segurtasun analitika, eta tresna malgu bihurtuz datu askoko zereginetarako.
Komunitateak bultzatutako estrategiak etengabeko hobekuntzak eta integrazioak ziurtatzen ditu plataforma eguneratuta eta bakarra mantentzeko.
Prezioak
Doan erabiltzen has zaitezke.
10. Azure AI Search
Azure AI Search plataforma sendoa da, AI sorkuntzako aplikazioen bilaketa-gaitasunak hobetzen dituena.
Azpimarratzen da bilaketa bektoriala onartzen duelako, bilaketa-indize baten barruan txertaketa bektorialak indexatzeko, gordetzeko eta berreskuratzeko mekanismoa.
Ezaugarri honek espazio bektorialean konpara daitezkeen dokumentuak aurkitzen laguntzen du, eta ondorioz, testuinguruaren araberako bilaketa-emaitza garrantzitsuak lortzen dira.
Azure AI Search egoera hibridoetarako laguntzagatik bereizten da, zeinetan bektoreak eta gako-hitz bilaketak aldi berean egiten diren, eta maiz erabiltzen den teknika bakoitzaren eraginkortasuna gainditzen duen emaitza multzo bateratua lortzen da.
Indize berean material bektoriala eta ez-bektoriala konbinatzeak bilaketa-esperientzia osoagoa eta malguagoa izatea ahalbidetzen du.
Azure AI Search-en bilaketa bektorialaren funtzioa eskuragarri dago eta doakoa da Azure AI Search maila guztietan.
Oso malgua da erabilera-kasu eta garapen-hobespenetarako hainbat garapen-ingurunetarako onartzen duelako, Azure gunearen bidez eskaintzen dena, ATSEDEN APIs, eta Python, JavaScript eta.NETentzako SDK-ak, besteak beste.
Azure AI ekosistemarekin duen integrazio sakonarekin, Azure AI Search bilaketa soila baino gehiago eskaintzen du; halaber, ekosistemak sorkuntzako AI aplikazioetarako duen potentziala hobetzen du.
Azure OpenAI Studio ereduak txertatzeko eta Azure AI Zerbitzuak argazkiak berreskuratzeko integrazio honetan sartzen diren zerbitzuen bi adibide baino ez dira.
Azure AI Search irtenbide malgua da beren aplikazioetan bilaketa-funtzio sofistikatuak sartu nahi dituzten garatzaileentzat, bere laguntza zabalagatik, aplikazio sorta zabala ahalbidetzen duena, antzekotasun bilaketa eta bilaketa multimodala, bilaketa hibridoa eta bilaketa eleanitza.
Prezioak
Doan erabiltzen has zaitezke eta premium prezioak 0.11 $/orduko hasten dira.
Ondorioa
Bektore-datu-baseek datuen kudeaketa AI-n eraldatzen ari dira dimentsio handiko bektoreak kudeatuz, antzekotasun-bilaketak eta gertukoen inguruko kontsulta azkarrak ahalbidetuz, hala nola gomendio-sistemetan eta iruzurra detektatzeko aplikazioetan.
Indexazio-algoritmo sofistikatuak erabiliz, datu-base hauek egituratu gabeko datu konplikatuak bektore esanguratsu bihurtzen dituzte, datu-base tradizionalek ez duten abiadura eta malgutasuna eskaintzen duten bitartean.
Plataforma aipagarrien artean daude Pinecone, AI sortzaileen aplikazioetan distira egiten duena; FAISS, Facebook AI-k sortua bektore-multzo trinkorako; eta Milvus, bere eskalagarritasunagatik eta hodeiko jatorrizko arkitekturagatik ezaguna dena.
Weaviate-k ikaskuntza automatikoa testuinguruaren araberako bilaketarekin konbinatzen du, Vespa eta Chroma, berriz, latentzia baxuko konputazio-gaitasunengatik eta erabiltzeko erraztasunagatik nabarmentzen dira, hurrenez hurren.
Bektore datu-baseak funtsezko tresnak dira AI eta ikaskuntza automatikoko teknologiak garatzeko, Qdrant, AstraDB, OpenSearch eta Azure AI Search bezalako plataformek zerbitzu ugari eskaintzen baitituzte zerbitzaririk gabeko arkitekturatik bilaketa eta analisi gaitasun zabaletaraino.
Utzi erantzun bat