پایگاه داده های برداری نشان دهنده تغییر قابل توجهی در نحوه مدیریت و تفسیر داده ها، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
عملکرد اساسی این پایگاههای داده مدیریت مؤثر بردارهای با ابعاد بالا است که مواد خام مدلهای یادگیری ماشین هستند و شامل تبدیل متن، تصویر یا ورودی ورودی به نمایشهای عددی در فضای چند بعدی میشوند.
برای برنامه هایی مانند سیستم های توصیه، تشخیص اشیا، بازیابی تصویر و تشخیص تقلب، این تغییر شکل چیزی بیش از ذخیره سازی است. این دریچه ای برای قابلیت های قدرتمند در جستجوهای مشابه و پرس و جوهای نزدیکترین همسایه است.
عمیق تر، قدرت پایگاه های داده برداری در ظرفیت آنها برای ترجمه مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار و پیچیده به بردارهایی است که زمینه و معنای محتوای اصلی را به تصویر می کشند.
توابع جستجوی پیشرفتهای که با جاسازی مدلها در این رمزگذاری امکانپذیر شده است، شامل توانایی جستجو در بردارهای اطراف برای یافتن تصاویر یا عبارات مرتبط است.
پایگاه داده های برداری از این جهت منحصر به فرد هستند که بر اساس تکنیک های نمایه سازی پیشرفته مانند Inverted File Index (IVF) و Hierarchical Navigable Small World (HNSW) ساخته شده اند، که سرعت و کارایی آنها را در حین مکان یابی نزدیکترین همسایگان در فضاهای N-بعدی بهبود می بخشد.
تفاوت واضحی بین پایگاه داده برداری و کلاسیک وجود دارد. پایگاههای داده معمولی در سازماندهی دادهها در مجموعههای سازمانیافتهای که با CRUD بهینهسازی شدهاند و به طرحوارههای مجموعه پایبند هستند، عالی هستند.
با این حال، هنگامی که با ماهیت پویا و پیچیده دادههای با ابعاد بالا سروکار داریم، این سختی شروع به تبدیل شدن به یک مانع میکند.
در مقابل، پایگاههای داده برداری درجهای از انعطافپذیری و کارایی را ارائه میدهند که معادلهای سنتی نمیتوانند با آن برابری کنند، بهویژه برای برنامههایی که به شدت به آنها تکیه دارند. فراگیری ماشین و هوش مصنوعی آنها فقط مقیاس پذیر نیستند و در جستجوهای مشابه مهارت دارند.
پایگاه داده های برداری به ویژه برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد مفید هستند. برای تضمین اینکه مواد ایجاد شده یکپارچگی متنی را حفظ می کند، این برنامه ها - که شامل پردازش زبان طبیعی و تولید تصویر می شود - به بازیابی و مقایسه سریع جاسازی ها بستگی دارد.
بنابراین در این بخش، ما به پایگاه داده های برداری برتر برای پروژه بعدی شما نگاه می کنیم.
1. میلووس
Milvus یک پایگاه داده برداری منبع باز پیشگام است که عمدتاً برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، از جمله جستجوهای شباهت جاسازی شده و MLO های قدرتمند طراحی شده است.
این با پایگاه داده های رابطه ای مرسوم، که عمدتا مدیریت می کنند، متفاوت است داده های ساختاری، به دلیل این ظرفیت، که آن را قادر می سازد تا بردارها را در مقیاس بی سابقه تریلیون ها نمایه کند.
تعهد Milvus به مقیاس پذیری و در دسترس بودن بالا با روشی که از اولین نسخه خود تا نسخه کاملاً توزیع شده و بومی ابری Milvus 2.0 توسعه داده است، نشان داده شده است.
به طور خاص، Milvus 2.0 طراحی کاملاً ابری را به نمایش میگذارد که هدف آن دسترسی حیرتانگیز 99.9 درصدی است در حالی که فراتر از صدها گره مقیاسپذیر است.
برای کسانی که به دنبال راه حل قابل اعتماد پایگاه داده برداری هستند، این نسخه بسیار توصیه می شود زیرا نه تنها ویژگی های پیچیده ای مانند اتصال چند ابری و یک پنل مدیریتی را اضافه می کند، بلکه سطوح سازگاری داده ها را برای توسعه برنامه های کاربردی انعطاف پذیر نیز بهبود می بخشد.
مزیت قابل توجه Milvus رویکرد جامعه محور آن است که پشتیبانی چند زبانه و یک زنجیره ابزار گسترده متناسب با خواسته های توسعه دهندگان را فراهم می کند.
در بخش فناوری اطلاعات، مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان ابری آن، همراه با قابلیت های جستجوی برداری با کارایی بالا در مجموعه داده های بزرگ، آن را به گزینه ای محبوب تبدیل کرده است.
علاوه بر این، با استفاده از قابلیت جستجوی ترکیبی که جستجوی شباهت برداری را با فیلتر اسکالر ترکیب می کند، کارایی عملیات خود را افزایش می دهد.
Milvus دارای یک پانل اداری با روشن است رابط کاربر، مجموعه ای کامل از API ها و معماری مقیاس پذیر و قابل تنظیم.
ارتباط با برنامه های خارجی توسط لایه دسترسی تسهیل می شود، در حالی که تعادل بار و مدیریت داده ها توسط سرویس هماهنگ کننده که به عنوان فرمان مرکزی عمل می کند، هماهنگ می شود.
پایداری پایگاه داده توسط لایه ذخیره سازی اشیاء پشتیبانی می شود، در حالی که گره های کارگر فعالیت هایی را برای اطمینان از مقیاس پذیری انجام می دهند.
قیمت گذاری
استفاده از آن برای همه رایگان است.
2. FAISS
تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک یک کتابخانه پیشرفته به نام جستجوی شباهت هوش مصنوعی فیس بوک ایجاد کرد که برای موثرتر کردن خوشه بندی برداری متراکم و جستجوی شباهت طراحی شده است.
ایجاد آن به دلیل نیاز به بهبود قابلیت های جستجوی شباهت هوش مصنوعی فیس بوک با استفاده از متدولوژی های بنیادی پیشرفته انجام شد.
در مقایسه با پیاده سازی های مبتنی بر CPU، اجرای پیشرفته GPU FAISS می تواند زمان جستجو را 5 تا 10 برابر افزایش دهد، و آن را به ابزاری ارزشمند برای انواع برنامه ها، از جمله سیستم های توصیه و شناسایی معانی مشابه در مقیاس بزرگ تبدیل می کند. مجموعه داده های بدون ساختار مانند متن، صدا و ویدئو.
FAISS میتواند طیف وسیعی از معیارهای شباهت را مدیریت کند، مانند شباهت کسینوس، حاصلضرب داخلی و متریک L2 (فاصله اقلیدسی) که معمولاً استفاده میشود.
این اندازهگیریها انجام جستجوهای شباهت دقیق و انعطافپذیر در انواع دادههای مختلف را آسانتر میکند. ویژگی هایی مانند پردازش دسته ای، مبادله با سرعت دقیق، و پشتیبانی از جستجوهای دقیق و تقریبی، انعطاف پذیری آن را افزایش می دهد.
علاوه بر این، FAISS یک روش مقیاسپذیر برای مدیریت مجموعههای داده عظیم با اجازه دادن به نمایهها برای ذخیره روی دیسک ارائه میدهد.
فایل معکوس، کمی سازی محصول (PQ) و PQ بهبود یافته تنها تعدادی از تکنیک های ابتکاری هستند که پایه تحقیقاتی FAISS را تشکیل می دهند و در نمایه سازی و جستجوی فیلدهای برداری با ابعاد بالا به اثربخشی آن می افزایند.
این استراتژیها با رویکردهای پیشرفته مانند الگوریتمهای انتخاب k با شتاب GPU و پیش فیلتر کردن فواصل PQ تقویت میشوند و ظرفیت FAISS را برای تولید نتایج جستجوی سریع و دقیق حتی در مجموعه دادههای مقیاس میلیاردی تضمین میکنند.
قیمت گذاری
استفاده از آن برای همه رایگان است.
3. پینکون
Pinecone پیشرو در پایگاه های داده برداری است که یک سرویس مدیریت شده بومی ابری ارائه می دهد که به ویژه برای بهبود عملکرد برنامه های کاربردی هوش مصنوعی با قدرت بالا ساخته شده است.
این به طور خاص برای مدیریت جاسازیهای برداری طراحی شده است که برای هوش مصنوعی تولیدی، جستجوی معنایی و برنامههای کاربردی با استفاده از مدلهای زبانی عظیم ضروری هستند.
هوش مصنوعی اکنون به لطف این تعبیهها میتواند اطلاعات معنایی را درک کند، که به طور موثر به عنوان یک حافظه بلند مدت برای کارهای پیچیده عمل میکند.
Pinecone از این نظر منحصر به فرد است که به طور یکپارچه قابلیت های پایگاه داده های سنتی را با عملکرد پیشرفته شاخص های برداری ادغام می کند و امکان ذخیره سازی و پرس و جوی کارآمد و در مقیاس بزرگ را فراهم می کند.
این باعث میشود در شرایطی که پیچیدگی و حجم دادههای درگیر، پایگاههای داده مبتنی بر اسکالر استاندارد را ناکافی میکند، گزینهای عالی باشد.
Pinecone به دلیل رویکرد خدمات مدیریت شده خود، که فرآیندهای یکپارچه سازی و دریافت داده در زمان واقعی را ساده می کند، راه حلی بدون دردسر به توسعه دهندگان ارائه می دهد.
عملیات داده های متعددی از جمله واکشی، به روز رسانی، حذف، پرس و جو و اضافه کردن داده ها توسط آن پشتیبانی می شود.
Pinecone همچنین تضمین میکند که پرسوجوهایی که اصلاحات بلادرنگ را نشان میدهند، مانند اضافهها و حذفها، پاسخهای صحیح و کمتأخیر را برای نمایههایی با میلیاردها بردار ارائه میدهند.
در موقعیت های پویا، این ویژگی برای حفظ ارتباط و تازگی نتایج پرس و جو ضروری است.
علاوه بر این، مشارکت Pinecone با Airbyte از طریق اتصال Pinecone، تطبیق پذیری و انعطاف پذیری آن را افزایش می دهد و امکان یکپارچه سازی داده ها را از طیف وسیعی از منابع فراهم می کند.
از طریق این رابطه، هزینه ها و کارایی را می توان با اطمینان از اینکه فقط اطلاعات تازه به دست آمده از طریق همگام سازی افزایشی داده ها مدیریت می شود، بهینه می شود.
طراحی کانکتور بر سادگی تاکید دارد و فقط به حداقل پارامترهای راه اندازی نیاز دارد و قابل گسترش است و امکان بهبودهای آینده را فراهم می کند.
قیمت گذاری
قیمت ممتاز از 5.80 دلار در ماه برای مورد استفاده RAG شروع می شود.
4. سنگین کردن
Weaviate یک پایگاه داده برداری نوآورانه است که به عنوان نرم افزار منبع باز موجود است که نحوه دسترسی و استفاده ما از داده ها را تغییر می دهد.
Weaviate از قابلیتهای جستجوی برداری استفاده میکند، که بر خلاف پایگاههای داده معمولی که به مقادیر اسکالر و جستارهای از پیش تعریفشده وابسته هستند، جستجوهای پیچیده و آگاه از زمینه را در مجموعههای داده بزرگ و پیچیده امکانپذیر میسازد.
با استفاده از این روش، می توانید محتوا را بر اساس شباهت آن به سایر محتواها مکان یابی کنید، که شهودی جستجوها و ارتباط نتایج را بهبود می بخشد.
ادغام صاف آن با مدل های یادگیری ماشینی یکی از ویژگی های اصلی آن است. این به آن اجازه می دهد تا به عنوان چیزی بیش از یک راه حل ذخیره سازی داده عمل کند. همچنین امکان درک و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از هوش مصنوعی را فراهم می کند.
معماری Weaviate این ادغام را به طور کامل در بر می گیرد و امکان تجزیه و تحلیل داده های پیچیده را بدون استفاده از ابزارهای اضافی ممکن می سازد.
پشتیبانی آن از مدلهای دادههای گرافی همچنین دیدگاه متفاوتی را در مورد دادهها به عنوان موجودیتهای مرتبط ارائه میکند، که الگوها و بینشهایی را که ممکن است در معماریهای پایگاه داده مرسوم از دست رفته را نشان دهد.
به دلیل معماری ماژولار Weaviate، مشتریان میتوانند قابلیتهایی مانند بردارسازی داده و ایجاد نسخه پشتیبان را در صورت نیاز اضافه کنند.
نسخه اساسی آن به عنوان یک پایگاه داده تخصصی داده برداری عمل می کند و می تواند با ماژول های دیگر برای رفع نیازهای مختلف گسترش یابد.
مقیاس پذیری آن با طراحی ماژولار آن بیشتر شده است، که تضمین می کند که سرعت در پاسخ به افزایش کمیت داده ها و تقاضاهای پرس و جو قربانی نمی شود.
یک روش همه کاره و موثر برای تعامل با داده های ذخیره شده با پشتیبانی پایگاه داده از هر دو API های RESTful و GraphQL امکان پذیر شده است.
به طور خاص، GraphQL به دلیل ظرفیت آن برای انجام سریع پرس و جوهای پیچیده و مبتنی بر نمودار انتخاب شده است، و کاربران را قادر می سازد تا دقیقاً داده هایی را که می خواهند بدون به دست آوردن مقادیر بیش از حد یا ناکافی داده، به دست آورند.
Weaviate به لطف API منعطف خود در انواع کتابخانه های مشتری و زبان های برنامه نویسی کاربر پسندتر است.
برای کسانی که به دنبال کشف بیشتر Weaviate هستند، مجموعهای از مستندات و آموزشها در دسترس هستند، از راهاندازی و پیکربندی نمونهتان تا غواصی عمیق در قابلیتهای آن مانند جستجوی برداری، ادغام یادگیری ماشین، و طراحی طرحواره.
شما میتوانید به همان فناوری قدرتمندی دسترسی پیدا کنید که اطلاعات را پویا و قابل اجرا میکند، چه تصمیم به کار محلی Weaviate داشته باشید. محاسبات ابری محیط یا از طریق سرویس ابری مدیریت شده Weaviate.
قیمت گذاری
قیمت پریمیوم پلت فرم از 25 دلار در ماه برای بدون سرور شروع می شود.
5. رنگی
Chroma یک پایگاه داده برداری پیشرفته است که هدف آن انقلابی در بازیابی و ذخیره سازی داده ها است، به ویژه برای برنامه های کاربردی مربوط به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی.
از آنجایی که Chroma برخلاف پایگاههای داده استاندارد به جای اعداد اسکالر با بردارها کار میکند، در مدیریت دادههای با ابعاد بالا و پیچیده بسیار خوب است.
این یک پیشرفت بزرگ در فناوری بازیابی داده است زیرا جستجوهای پیچیده تری را بر اساس شباهت معنایی مطالب به جای تطابق دقیق کلمات کلیدی امکان پذیر می کند.
یکی از ویژگی های قابل توجه Chroma توانایی آن در کار با چندین راه حل ذخیره سازی اساسی است، مانند ClickHouse برای تنظیمات مقیاس بندی شده و DuckDB برای نصب های مستقل، که انعطاف پذیری و سازگاری با موارد استفاده مختلف را تضمین می کند.
Chroma با در نظر گرفتن سادگی، سرعت و تجزیه و تحلیل ساخته شده است. برای طیف گسترده ای از توسعه دهندگان با SDK برای Python و JavaScript/TypeScript در دسترس است.
علاوه بر این، Chroma تاکید زیادی بر کاربرپسند بودن دارد و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که به سرعت یک پایگاه داده دائمی با پشتیبانی DuckDB یا یک پایگاه داده درون حافظه برای آزمایش راه اندازی کنند.
توانایی ساخت اشیاء مجموعه شبیه جداول در پایگاههای داده معمولی، که در آن دادههای متنی را میتوان درج کرد و با استفاده از مدلهایی مانند all-MiniLM-L6-v2 به طور خودکار به جاسازی تبدیل شد، این تطبیق پذیری را بیشتر افزایش میدهد.
متن و جاسازیها را میتوان به طور یکپارچه ادغام کرد، که برای برنامههایی که نیاز به درک معنایی دادهها دارند ضروری است.
اساس روش تشابه برداری کروما، مفاهیم ریاضی متعامد و چگالی است که برای درک نمایش و مقایسه داده ها در پایگاه های داده ضروری است.
این ایده ها به Chroma اجازه می دهد تا با در نظر گرفتن پیوندهای معنایی بین عناصر داده، جستجوهای شباهت معنادار و کارآمد را انجام دهد.
منابعی مانند آموزش ها و دستورالعمل ها برای افرادی که می خواهند Chroma را بیشتر کاوش کنند در دسترس است. آنها شامل راهنمایی گام به گام در مورد نحوه راه اندازی پایگاه داده، ایجاد مجموعه ها و اجرای جستجوهای مشابه هستند.
قیمت گذاری
می توانید به صورت رایگان از آن استفاده کنید.
6. Vespa
Vespa پلتفرمی است که مدیریت آنلاین هوش مصنوعی و داده های بزرگ را متحول می کند.
هدف اساسی Vespa فعال کردن محاسبات با تأخیر کم در مجموعه داده های بزرگ است که به شما امکان می دهد به راحتی متن، بردار و داده های ساختار یافته را ذخیره، فهرست بندی و تجزیه و تحلیل کنید.
Vespa با ظرفیت خود برای ارائه پاسخهای سریع در هر مقیاسی، صرفنظر از ماهیت پرسشها، انتخابها یا استنتاجهای مدلهای یادگیریشده توسط ماشین، متمایز است.
انعطاف پذیری Vespa در موتور جستجوی کاملاً کاربردی و پایگاه داده برداری آن نشان داده شده است، که جستجوهای زیادی را در یک پرس و جو، از داده های برداری (ANN)، واژگانی و ساختار یافته امکان پذیر می کند.
صرف نظر از مقیاس، به لطف این ادغام استنتاج مدل های یادگیری ماشینی با داده های خود، می توانید برنامه های جستجوی کاربرپسند و پاسخگو با قابلیت های هوش مصنوعی در زمان واقعی ایجاد کنید.
با این حال، Vespa چیزی فراتر از جستجوی ساده است. همچنین در مورد درک و سفارشی کردن برخوردها است.
سفارشیسازی و ابزارهای پیشنهادی درجه یک، توصیههای پویا و فعلی را برای کاربران یا شرایط خاص ارائه میدهند.
Vespa یک تغییر دهنده بازی برای افرادی است که به دنبال ورود به فضای هوش مصنوعی مکالمه هستند، زیرا زیرساخت های مورد نیاز برای ذخیره و کاوش متن و داده های برداری را در زمان واقعی ارائه می دهد و امکان توسعه عوامل هوش مصنوعی پیشرفته و کاربردی تر را فراهم می کند.
با توکنسازی و ریشهیابی جامع، جستجوهای تمام متن، جستجوهای نزدیکترین همسایه، و جستارهای دادههای ساختاریافته، همگی توسط قابلیتهای جستجوی گسترده این پلتفرم پشتیبانی میشوند.
تفاوت آن در این است که میتواند به طور موثری با ترکیب چندین بعد جستجو، پرس و جوهای پیچیده را مدیریت کند.
Vespa یک نیروگاه محاسباتی برای کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است زیرا موتور محاسباتی آن می تواند عبارات پیچیده ریاضی را روی اسکالرها و تانسورها مدیریت کند.
در حین کار، Vespa برای استفاده ساده و قابل ارتقا ساخته شده است.
این فرآیندهای تکراری را از پیکربندی سیستم و توسعه برنامه تا مدیریت داده ها و گره ها ساده می کند و عملیات تولید ایمن و بدون وقفه را امکان پذیر می کند.
معماری Vespa اطمینان حاصل می کند که با داده های شما گسترش می یابد و قابلیت اطمینان و عملکرد آن حفظ می شود.
قیمت گذاری
می توانید به صورت رایگان از آن استفاده کنید.
7. ربع
Qdrant یک پلت فرم پایگاه داده برداری انعطاف پذیر است که مجموعه ای منحصر به فرد از قابلیت ها را برای برآورده کردن نیازهای رو به رشد هوش مصنوعی و برنامه های کاربردی یادگیری ماشین ارائه می دهد.
Qdrant در پایه و اساس خود یک موتور جستجوی شباهت برداری است که یک API با کاربری آسان برای ذخیره، یافتن و نگهداری بردارها و همچنین دادههای محموله ارائه میکند.
این ویژگی برای چندین برنامه، مانند جستجوی معنایی و سیستمهای توصیه، که نیاز به تفسیر قالبهای داده پیچیده دارند، حیاتی است.
این پلتفرم با در نظر گرفتن کارایی و مقیاس پذیری ساخته شده است و قادر به مدیریت مجموعه داده های عظیم با میلیاردها نقطه داده است.
چندین معیار فاصله از جمله تشابه کسینوس، فاصله اقلیدسی و محصول نقطه ای را ارائه می دهد که آن را در بسیاری از سناریوهای استفاده قابل انطباق می کند.
این طراحی فیلترهای پیچیده ای مانند رشته، محدوده و فیلترهای جغرافیایی را برای رفع نیازهای جستجوی متنوع ارائه می دهد.
Qdrant به طرق مختلف برای توسعه دهندگان قابل دسترسی است، از جمله یک تصویر Docker برای تنظیمات سریع محلی، یک کلاینت پایتون برای کسانی که با زبان راحت هستند و یک سرویس ابری برای محیطی قوی تر و درجه تولید.
سازگاری Qdrant امکان ادغام یکپارچه با هر پیکربندی تکنولوژیکی یا نیاز فرآیند را فراهم می کند.
علاوه بر این، رابط کاربر پسند Qdrant مدیریت پایگاه داده برداری را ساده می کند. این پلتفرم قرار است برای کاربران در تمام سطوح مهارت، از ایجاد خوشه تا تولید کلیدهای API برای دسترسی ایمن، ساده باشد.
قابلیت آپلود انبوه و API ناهمزمان آن، کارایی آن را بهبود می بخشد و آن را به ابزاری بسیار مفید برای توسعه دهندگانی تبدیل می کند که با حجم عظیمی از داده ها سروکار دارند.
قیمت گذاری
می توانید به صورت رایگان از آن استفاده کنید و قیمت ممتاز از 25 دلار در هر گره / ماه صورتحساب ساعتی شروع می شود
8. آسترا
قابلیتهای برتر جستجوی برداری AstraDB و معماری بدون سرور در حال تغییر برنامههای هوش مصنوعی مولد هستند.
AstraDB یک گزینه عالی برای مدیریت جستجوهای پیچیده و حساس به زمینه در انواع دادههای مختلف است زیرا بر پایهی محکم Apache Cassandra ساخته شده است و مقیاسپذیری، پایداری و عملکرد را بهطور یکپارچه ترکیب میکند.
ظرفیت AstraDB برای مدیریت بارهای کاری ناهمگن، از جمله داده های جریانی، غیر برداری و برداری، در حالی که تاخیر بسیار کم را برای عملیات پرس و جو و به روز رسانی همزمان حفظ می کند، یکی از برجسته ترین مزایای آن است.
این سازگاری برای برنامههای هوش مصنوعی مولد، که نیاز به جریان و پردازش بیدرنگ دادهها دارند، ضروری است تا پاسخهای هوش مصنوعی دقیق و آگاهانه را ارائه دهند.
راهحل بدون سرور AstraDB توسعه را آسانتر میکند و به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا به جای مدیریت زیرساختهای بکاند، روی ایجاد برنامههای هوش مصنوعی خلاقانه تمرکز کنند.
از راهنماییهای شروع سریع گرفته تا درسهای عمیق در مورد ایجاد چتباتها و سیستمهای توصیه، AstraDB به توسعهدهندگان این امکان را میدهد تا به سرعت ایدههای هوش مصنوعی خود را از طریق APIهای قابل اعتماد و رابطهای صاف با ابزارها و پلتفرمهای معروف محقق کنند.
سیستمهای هوش مصنوعی مولد درجه سازمانی باید امنیت و انطباق را در اولویت قرار دهند و AstraDB در هر دو جبهه ارائه میدهد.
ویژگیهای امنیتی عمیق شرکتی و گواهیهای انطباق توسط آن ارائه میشود و تضمین میکند که برنامههای هوش مصنوعی توسعهیافته در AstraDB از سختترین دستورالعملهای حفظ حریم خصوصی و حفاظت از دادهها پیروی میکنند.
قیمت گذاری
شما می توانید به صورت رایگان از آن استفاده کنید و یک مدل پرداختی را ارائه می دهد.
9. جستجوی باز
OpenSearch به عنوان یک گزینه جذاب برای کسانی که پایگاه داده های برداری را کاوش می کنند، به ویژه برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی سازگار، مقیاس پذیر و آینده نگر به نظر می رسد.
OpenSearch یک پایگاه داده برداری منبع باز و فراگیر است که قدرت تجزیه و تحلیل، جستجوی برداری پیچیده و جستجوی معمولی را در یک سیستم منسجم ترکیب می کند.
با استفاده از مدلهای جاسازی یادگیری ماشین برای رمزگذاری معنا و زمینه فرمهای داده چندگانه - اسناد، عکسها و صدا - در بردارهایی برای جستجوهای مشابه، این ادغام به ویژه برای توسعهدهندگانی که به دنبال گنجاندن درک معنایی در برنامههای جستجوی خود هستند مفید است.
اگرچه OpenSearch چیزهای زیادی برای ارائه دارد، مهم است به خاطر داشته باشید که در مقایسه با Elasticsearch، تغییرات کد بسیار کمتری به خصوص در ماژولهای حیاتی مانند زبانهای اسکریپت و پردازندههای خط لوله انتقال داده شده است.
Elasticsearch به دلیل افزایش تلاش برای توسعه می تواند قابلیت های پیچیده تری داشته باشد که منجر به تفاوت در عملکرد، مجموعه ویژگی ها و به روز رسانی بین این دو می شود.
OpenSearch با دنبال کردن جامعه بزرگ و تعهد به ایدههای منبع باز جبران میکند و در نتیجه یک پلتفرم باز و سازگار ایجاد میکند.
این نرم افزار از طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی فراتر از جستجو و تجزیه و تحلیل، مانند قابلیت مشاهده و تجزیه و تحلیل امنیتی پشتیبانی می کند، که آن را به ابزاری انعطاف پذیر برای کارهای فشرده داده تبدیل می کند.
استراتژی جامعه محور، پیشرفت ها و ادغام های مستمر را تضمین می کند تا پلت فرم را به روز و منحصر به فرد نگه دارد.
قیمت گذاری
می توانید به صورت رایگان از آن استفاده کنید.
10. جستجوی هوش مصنوعی Azure
Azure AI Search یک پلت فرم قوی است که قابلیت های جستجو را در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد بهبود می بخشد.
متمایز است زیرا از جستجوی برداری پشتیبانی می کند، مکانیزمی برای نمایه سازی، ذخیره سازی و بازیابی جاسازی های برداری در یک فهرست جستجو.
این ویژگی به کشف اسناد قابل مقایسه در فضای برداری کمک می کند و منجر به نتایج جستجوی مرتبط تری می شود.
جستجوی هوش مصنوعی Azure با پشتیبانی از موقعیتهای ترکیبی متمایز میشود، که در آن جستجوهای برداری و کلیدواژه به طور همزمان انجام میشوند، که منجر به یک مجموعه نتایج یکپارچه میشود که اغلب از کارایی هر تکنیکی که به تنهایی استفاده میشود بهتر عمل میکند.
ترکیبی از مواد برداری و غیر برداری در یک شاخص امکان یک تجربه جستجوی کامل تر و انعطاف پذیرتر را فراهم می کند.
ویژگی جستجوی برداری در جستجوی هوش مصنوعی Azure برای همه سطوح جستجوی هوش مصنوعی Azure به طور گسترده در دسترس و رایگان است.
به دلیل پشتیبانی از چندین محیط توسعه که از طریق سایت Azure ارائه می شود، برای طیف وسیعی از موارد استفاده و اولویت های توسعه بسیار انعطاف پذیر است. REST API هاو SDK برای پایتون، جاوا اسکریپت و. نت و غیره.
با ادغام عمیق خود با اکوسیستم هوش مصنوعی Azure، جستجوی هوش مصنوعی Azure چیزی بیش از جستجوی ساده ارائه می دهد. همچنین پتانسیل اکوسیستم را برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد افزایش می دهد.
Azure OpenAI Studio برای جاسازی مدل و Azure AI Services برای بازیابی تصویر تنها دو نمونه از خدماتی هستند که در این ادغام گنجانده شده است.
جستجوی هوش مصنوعی Azure یک راه حل منعطف برای توسعه دهندگانی است که مایلند توابع جستجوی پیچیده را در برنامه های خود بگنجانند، زیرا از پشتیبانی گسترده ای برخوردار است، که طیف گسترده ای از برنامه ها را از جستجوی مشابه و جستجوی چندوجهی گرفته تا جستجوی ترکیبی و جستجوی چند زبانه را قادر می سازد.
قیمت گذاری
می توانید به صورت رایگان از آن استفاده کنید و قیمت پریمیوم از 0.11 دلار در ساعت شروع می شود.
نتیجه
پایگاههای داده برداری با مدیریت بردارهای با ابعاد بالا، مدیریت دادهها را در هوش مصنوعی تغییر میدهند و امکان جستجوهای مشابه قوی و جستجوهای سریع نزدیکترین همسایه را در برنامههایی مانند سیستمهای توصیه و تشخیص تقلب فراهم میکنند.
با استفاده از الگوریتمهای نمایهسازی پیچیده، این پایگاههای اطلاعاتی دادههای پیچیده بدون ساختار را به بردارهای معنیدار تبدیل میکنند در حالی که سرعت و انعطافپذیری را ارائه میدهند که پایگاههای داده سنتی ندارند.
پلتفرم های قابل توجه عبارتند از Pinecone که در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد می درخشد. FAISS، ایجاد شده توسط فیس بوک AI برای خوشه بندی بردار متراکم. و Milvus که به دلیل مقیاس پذیری و معماری بومی ابری شهرت دارد.
Weaviate یادگیری ماشینی را با جستجوی متنآگاه ترکیب میکند، در حالی که Vespa و Chroma به ترتیب به دلیل قابلیتهای محاسباتی کم تأخیر و سهولت استفاده قابل توجه هستند.
پایگاههای داده برداری ابزارهای حیاتی برای توسعه فناوریهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند زیرا پلتفرمهایی مانند Qdrant، AstraDB، OpenSearch و Azure AI Search خدمات مختلفی از معماریهای بدون سرور گرفته تا قابلیتهای جستجو و تحلیل گسترده ارائه میدهند.
پاسخ دهید