Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Vektoritietokannat edustavat merkittävää muutosta siinä, miten hallitsemme ja tulkitsemme dataa, erityisesti tekoälyn ja koneoppimisen aloilla.
Näiden tietokantojen perustehtävä on käsitellä tehokkaasti korkeadimensionaalisia vektoreita, jotka ovat koneoppimismallien raaka-aineita ja sisältävät tekstin, kuvan tai äänen muuntamisen numeerisiksi esityksiksi moniulotteisessa avaruudessa.
Sovelluksiin, kuten suositusjärjestelmiin, objektien tunnistukseen, kuvanhakuun ja petosten havaitsemiseen, tämä muunnos on enemmän kuin pelkkä tallennus; se on portti tehokkaisiin samankaltaisuushakuihin ja lähin naapurikyselyihin.
Tarkemmin sanottuna vektoritietokantojen voima on niiden kyky kääntää suuria määriä jäsentämätöntä, monimutkaista dataa vektoreiksi, jotka vangitsevat alkuperäisen sisällön kontekstin ja merkityksen.
Parannetut hakutoiminnot, jotka ovat mahdollisia upottamalla malleja tähän koodaukseen, sisältävät mahdollisuuden tehdä kyselyitä ympäröivistä vektoreista löytääkseen liittyviä kuvia tai lauseita.
Vektoritietokannat ovat ainutlaatuisia siinä mielessä, että ne on rakennettu edistyneille indeksointitekniikoille, kuten Inverted File Index (IVF) ja Hierarchical Navigable Small World (HNSW), mikä parantaa niiden nopeutta ja tehokkuutta ja paikantaa lähimmät naapurit N-ulotteisista tiloista.
Vektoritietokantojen ja klassisten tietokantojen välillä on selvä ero. Perinteiset tietokannat sopivat erinomaisesti tietojen järjestämiseen järjestetyiksi ryhmiksi, jotka ovat CRUD-optimoituja ja noudattavat joukkoskeemoja.
Kuitenkin, kun käsitellään korkeaulotteisen datan dynaamista ja monimutkaista luonnetta, tämä jäykkyys alkaa tulla esteeksi.
Sitä vastoin vektoritietokannat tarjoavat joustavuutta ja tehokkuutta, jota perinteiset vastineet eivät voi verrata, erityisesti sovelluksissa, jotka ovat vahvasti riippuvaisia koneoppiminen ja tekoälyä. He eivät ole vain skaalautuvia ja taitavia samankaltaisuushakuissa.
Vektoritietokannat ovat erityisen hyödyllisiä generatiivisissa tekoälysovelluksissa. Sen varmistamiseksi, että luotu materiaali säilyttää kontekstuaalisen eheyden, nämä sovellukset – jotka sisältävät luonnollisen kielen käsittelyn ja kuvan luomisen – ovat riippuvaisia upotusten nopeasta hausta ja vertailusta.
Joten tässä kappaleessa tarkastelemme seuraavan projektisi parhaita vektoritietokantoja.
1. Milvus
Milvus on uraauurtava avoimen lähdekoodin vektoritietokanta, joka on suunniteltu ensisijaisesti tekoälysovelluksiin, mukaan lukien sulautetut samankaltaisuushaut ja tehokkaat MLO:t.
Se eroaa perinteisistä relaatiotietokannoista, jotka enimmäkseen käsittelevät jäsennelty data, tämän kapasiteetin ansiosta, joka mahdollistaa vektoreiden indeksoinnin ennennäkemättömässä biljoonassa mittakaavassa.
Milvuksen omistautuminen skaalautumiseen ja korkeaan käytettävyyteen näkyy siinä, miten se on kehittynyt ensimmäisestä versiostaan täysin hajautettuun, pilvipohjaiseen Milvus 2.0:aan.
Erityisesti Milvus 2.0 esittelee täysin pilvipohjaista suunnittelua, jonka tavoitteena on hämmästyttävä 99.9 %:n käytettävyys samalla kun se skaalautuu satojen solmujen yli.
Niille, jotka etsivät luotettavaa vektoritietokantaratkaisua, tämä versio on erittäin suositeltava, koska se ei vain lisää kehittyneitä ominaisuuksia, kuten monipilviyhteys ja hallintapaneeli, vaan se myös parantaa tietojen johdonmukaisuutta joustavaa sovelluskehitystä varten.
Milvuksen huomionarvoinen etu on sen yhteisölähtöinen lähestymistapa, joka tarjoaa monikielisen tuen ja laajan työkaluketjun, joka on räätälöity kehittäjien vaatimuksiin.
IT-alalla sen pilven skaalautuvuus ja luotettavuus sekä sen tehokkaat vektorihakuominaisuudet suurissa tietojoukoissa tekevät siitä suositun vaihtoehdon.
Lisäksi se tehostaa toimintaansa käyttämällä hybridihakuominaisuutta, joka yhdistää vektorin samankaltaisuushaun skalaarisuodatukseen.
Milvuksella on selkeä hallintopaneeli käyttöliittymä, täydellinen sarja API-liittymiä sekä skaalautuva ja viritettävä arkkitehtuuri.
Kommunikaatiota ulkoisten sovellusten kanssa helpottaa pääsykerros, kun taas kuormituksen tasapainottamista ja tiedonhallintaa koordinoi koordinaattoripalvelu, joka toimii keskuskomentoina.
Tietokannan pysyvyyttä tukee objektin tallennuskerros, kun taas työntekijäsolmut suorittavat toimintoja skaalautuvuuden varmistamiseksi.
Hinnasto
Sen käyttö on ilmaista kaikille.
2. FAISS
Facebookin AI-tutkimustiimi kehitti huippuluokan kirjaston nimeltä Facebook AI Samankaltaisuus Search, joka on suunniteltu tehostamaan tiheää vektoriklusterointia ja samankaltaisuushakua.
Sen luomisen taustalla oli vaatimus parantaa Facebook AI:n samankaltaisuushakuominaisuuksia hyödyntämällä huippuluokan perusmenetelmiä.
CPU-pohjaisiin toteutuksiin verrattuna FAISSin huippuluokan GPU-toteutus voi nopeuttaa hakuaikoja viidestä kymmeneen kertaan, mikä tekee siitä korvaamattoman arvokkaan työkalun erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien suositusjärjestelmät ja samankaltaisten merkityksien tunnistaminen. jäsentämättömiä tietojoukkoja, kuten tekstiä, ääntä ja videota.
FAISS pystyy käsittelemään monenlaisia samankaltaisuusmittareita, kuten kosinin samankaltaisuutta, sisätuloa ja yleisesti käytettyä L2-metriikkaa (euklidinen etäisyys).
Nämä mittaukset helpottavat tarkkojen ja joustavien samankaltaisuushakujen tekemistä eri tietotyypeistä. Ominaisuudet, kuten eräkäsittely, tarkkuusnopeuksien kompromissit ja tuki sekä tarkalle että likimääräiselle haulle lisäävät entisestään sen joustavuutta.
Lisäksi FAISS tarjoaa skaalautuvan menetelmän massiivisten tietojoukkojen käsittelemiseen sallimalla indeksien tallentamisen levylle.
Käänteinen tiedosto, tuotteen kvantisointi (PQ) ja parannettu PQ ovat vain muutamia innovatiivisia tekniikoita, jotka muodostavat FAISS:n tutkimusperustan ja lisäävät sen tehokkuutta korkeadimensionaalisten vektorikenttien indeksoinnissa ja haussa.
Näitä strategioita vahvistavat huippuluokan lähestymistavat, kuten GPU-kiihdytetyt k-valintaalgoritmit ja PQ-etäisyyksien esisuodatus, mikä takaa FAISSin kyvyn tuottaa nopeita ja tarkkoja hakutuloksia jopa miljardin mittakaavan tietojoukoissa.
Hinnasto
Sen käyttö on ilmaista kaikille.
3. Käpy
Pinecone on johtava vektoritietokantojen valmistaja, joka tarjoaa pilvipohjaisen, hallitun palvelun, joka on erityisesti suunniteltu parantamaan tehokkaiden tekoälysovellusten suorituskykyä.
Se on erityisesti suunniteltu käsittelemään vektori upotuksia, jotka ovat välttämättömiä generatiiviselle tekoälylle, semanttiselle haulle ja valtavia kielimalleja käyttäville sovelluksille.
Tekoäly pystyy nyt ymmärtämään semanttista tietoa näiden upotusten ansiosta, jotka toimivat tehokkaasti monimutkaisten tehtävien pitkäaikaisena muistina.
Pinecone on ainutlaatuinen siinä mielessä, että se yhdistää saumattomasti perinteisten tietokantojen ominaisuudet vektoriindeksien tehostettuun suorituskykyyn, mikä mahdollistaa tehokkaan ja laajamittaisen upotusten tallennuksen ja kyselyn.
Tämä tekee siitä täydellisen vaihtoehdon tilanteissa, joissa datan monimutkaisuus ja määrä tekevät standardeista skalaaripohjaisista tietokannoista riittämättömiä.
Pinecone tarjoaa kehittäjille vaivattoman ratkaisun hallitun palvelulähestymistavan ansiosta, joka virtaviivaistaa integraatiota ja reaaliaikaista tiedonottoa.
Se tukee lukuisia datatoimintoja, mukaan lukien tietojen hakeminen, päivittäminen, poistaminen, kysely ja päivittäminen.
Pinecone takaa lisäksi, että kyselyt, jotka edustavat reaaliaikaisia muutoksia, kuten upserts- ja poistoja, tuottavat oikeat, matalan latenssin vastaukset indekseille, joissa on miljardeja vektoreita.
Dynaamisissa tilanteissa tämä ominaisuus on välttämätön kyselytulosten relevanssin ja tuoreuden säilyttämiseksi.
Lisäksi Pineconen kumppanuus Airbyten kanssa Pinecone-liitännän kautta lisää sen monipuolisuutta ja joustavuutta, mikä mahdollistaa sujuvan tiedon integroinnin useista eri lähteistä.
Tämän suhteen avulla kustannukset ja tehokkuus voidaan optimoida varmistamalla, että vain äskettäin hankittua tietoa käsitellään inkrementaalisen datasynkronoinnin kautta.
Liittimen muotoilu korostaa yksinkertaisuutta, sillä se vaatii vain vähimmäisasetusparametreja, ja se on laajennettavissa, mikä mahdollistaa tulevien parannusten tekemisen.
Hinnasto
Premium-hinnoittelu alkaa 5.80 dollarista kuukaudessa RAG-käyttötapauksessa.
4. Kutoa
Weaviate on innovatiivinen vektoritietokanta, joka on saatavilla avoimen lähdekoodin ohjelmistona ja joka muuttaa tapaamme päästä käsiksi ja käyttää tietoja.
Weaviate käyttää vektorihakuominaisuuksia, jotka mahdollistavat hienostuneen, kontekstitietoisen haun suurista, monimutkaisista tietojoukoista, toisin kuin tyypilliset tietokannat, jotka riippuvat skalaariarvoista ja ennalta määritetyistä kyselyistä.
Tällä menetelmällä voit paikantaa sisällön sen perusteella, kuinka samankaltainen se on muuhun sisältöön, mikä parantaa hakujen intuitiivisuutta ja tulosten osuvuutta.
Sen sujuva integrointi koneoppimismalleihin on yksi sen pääominaisuuksista; Tämän ansiosta se voi toimia enemmän kuin pelkkänä tiedontallennusratkaisuna; se mahdollistaa myös datan ymmärtämisen ja analysoinnin tekoälyn avulla.
Weviaten arkkitehtuuri sisältää tämän integroinnin perusteellisesti, mikä mahdollistaa monimutkaisten tietojen analysoinnin ilman lisätyökaluja.
Sen tuki graafitietomalleille tarjoaa myös erilaisen näkökulman dataan linkitetyinä kokonaisuuksina, paljastaen kuvioita ja oivalluksia, jotka voitaisiin jättää huomiotta perinteisissä tietokanta-arkkitehtuureissa.
Weaviaten modulaarisen arkkitehtuurin ansiosta asiakkaat voivat tarvittaessa lisätä ominaisuuksia, kuten tietojen vektorointia ja varmuuskopioiden luomista.
Sen perusversio toimii vektoridatan erikoistietokantana, ja sitä voidaan laajentaa muilla moduuleilla erilaisiin tarpeisiin.
Sen skaalautuvuutta parantaa entisestään sen modulaarinen rakenne, joka takaa, että nopeutta ei uhrata kasvaviin tietomääriin ja kyselyihin.
Monipuolinen ja tehokas tapa olla vuorovaikutuksessa tallennettujen tietojen kanssa on mahdollista tietokannan tuella sekä RESTful- että GraphQL API:ille.
Erityisesti GraphQL on valittu, koska se pystyy suorittamaan nopeasti monimutkaisia, kaaviopohjaisia kyselyitä, jolloin käyttäjät voivat saada juuri haluamansa tiedot ilman liiallisia tai riittämättömiä tietomääriä.
Weaviate on käyttäjäystävällisempi useissa asiakaskirjastoissa ja ohjelmointikielissä joustavan API:n ansiosta.
Niille, jotka haluavat tutkia Weaviatea tarkemmin, saatavilla on runsaasti dokumentaatiota ja opetusohjelmia instanssisi määrittämisestä ja määrittämisestä sen ominaisuuksiin, kuten vektorihakuun, koneoppimisen integrointiin ja skeemasuunnitteluun.
Pääset käyttämään samaa tehokasta tekniikkaa, joka tekee tiedosta dynaamista ja käyttökelpoista riippumatta siitä, päätät käyttää Weaviatea paikallisesti, cloud computing ympäristössä tai Weaviate-hallitun pilvipalvelun kautta.
Hinnasto
Alustan premium-hinnoittelu alkaa 25 dollarista kuukaudessa palvelimettomille.
5. Chroma
Chroma on huippuluokan vektoritietokanta, jonka tavoitteena on mullistaa tiedonhaku ja -tallennus erityisesti sovelluksissa, joihin liittyy koneoppimista ja tekoälyä.
Koska Chroma toimii vektoreiden kanssa skalaarilukujen sijaan, toisin kuin tavalliset tietokannat, se on erittäin hyvä hallitsemaan moniulotteisia ja monimutkaisia tietoja.
Tämä on suuri edistysaskel tiedonhakutekniikassa, koska se mahdollistaa kehittyneempiä hakuja, jotka perustuvat materiaalin semanttiseen samankaltaisuuteen tarkkojen avainsanahakujen sijaan.
Chroman merkittävä ominaisuus on sen kyky työskennellä useiden taustalla olevien tallennusratkaisujen kanssa, kuten ClickHousen skaalattujen asetusten ja DuckDB:n kanssa itsenäisiin asennuksiin, mikä takaa joustavuuden ja mukautuvuuden erilaisiin käyttötapauksiin.
Chroma on tehty yksinkertaisuus, nopeus ja analyysi mielessä. Se on saatavilla laajalle joukolle kehittäjiä, joilla on Python- ja JavaScript/TypeScript SDK:t.
Lisäksi Chroma painottaa voimakkaasti käyttäjäystävällisyyttä, minkä ansiosta kehittäjät voivat nopeasti perustaa pysyvän DuckDB:n tukeman tietokannan tai muistissa olevan tietokannan testausta varten.
Mahdollisuus rakentaa kokoelmaobjekteja, jotka muistuttavat taulukoita perinteisissä tietokantoissa, joihin tekstidataa voidaan lisätä ja muuntaa automaattisesti upotuksiksi käyttämällä malleja, kuten all-MiniLM-L6-v2, lisää tätä monipuolisuutta entisestään.
Teksti ja upotukset voidaan integroida saumattomasti, mikä on välttämätöntä sovelluksille, joiden on ymmärrettävä datan semantiikka.
Chroman vektorien samankaltaisuusmenetelmän perustana ovat ortogonaalisuuden ja tiheyden matemaattiset käsitteet, jotka ovat olennaisia tietokantojen tiedon esityksen ja vertailun ymmärtämisessä.
Näiden ideoiden avulla Chroma voi suorittaa mielekkäitä ja tehokkaita samankaltaisuushakuja ottamalla huomioon tietoelementtien väliset semanttiset linkit.
Resursseja, kuten opetusohjelmia ja ohjeita, ovat saatavilla henkilöille, jotka haluavat tutustua Chromaan tarkemmin. Ne sisältävät vaiheittaiset ohjeet tietokannan määrittämiseen, kokoelmien luomiseen ja samankaltaisuushakujen suorittamiseen.
Hinnasto
Voit aloittaa sen käytön ilmaiseksi.
6. Vespa
Vespa on alusta, joka muuttaa tekoälyn ja suuren datan online-käsittelyä.
Vespan perustarkoitus on mahdollistaa pieniviiveiset laskennat suurissa tietojoukoissa, jolloin voit helposti tallentaa, indeksoida ja analysoida tekstiä, vektoria ja strukturoitua dataa.
Vespa erottuu kyvystään tarjota nopeita vastauksia missä tahansa mittakaavassa riippumatta käsiteltävien kyselyiden, valintojen tai koneoppittujen mallipäätelmien luonteesta.
Vespan joustavuus näkyy sen täysin toimivassa hakukoneessa ja vektoritietokannassa, jotka mahdollistavat monia hakuja yhden kyselyn sisällä vektori- (ANN), leksikaalisista ja strukturoiduista tiedoista.
Mittakaavasta riippumatta voit luoda käyttäjäystävällisiä ja reagoivia hakusovelluksia reaaliaikaisilla tekoälyominaisuuksilla tämän koneoppitun mallipäätelmän integroinnin ansiosta tietoihisi.
Vespa on kuitenkin enemmän kuin pelkkä etsiminen; kyse on myös kohtaamisten ymmärtämisestä ja mukauttamisesta.
Huippuluokan mukautus- ja ehdotustyökalut tarjoavat dynaamisia, ajankohtaisia suosituksia tietyille käyttäjille tai olosuhteille.
Vespa on pelin muuttaja kaikille, jotka haluavat päästä myös keskustelulliseen tekoälytilaan, koska se tarjoaa infrastruktuurin, jota tarvitaan teksti- ja vektoritietojen tallentamiseen ja tutkimiseen reaaliajassa, mikä mahdollistaa edistyneempien ja käytännöllisempien tekoälyagenttien kehittämisen.
Alustan laajat kyselyominaisuudet tukevat kattavaa tokenisointia ja johdettua tekstiä, täystekstihakuja, lähimpien naapurihakuja ja strukturoituja datakyselyjä.
Se eroaa siitä, että se pystyy käsittelemään tehokkaasti monimutkaisia kyselyitä yhdistämällä useita hakuulottuvuuksia.
Vespa on laskennallinen voimalaitos tekoäly- ja koneoppimissovelluksille, koska sen laskentakone pystyy käsittelemään monimutkaisia matemaattisia lausekkeita skalaarien ja tensorien avulla.
Käytössä Vespa on tehty helppokäyttöiseksi ja laajennettavaksi.
Se virtaviivaistaa toistuvia prosesseja järjestelmän konfiguroinnista ja sovelluskehityksestä tietojen ja solmujen hallintaan, mikä mahdollistaa turvalliset ja keskeytymättömät tuotantotoiminnot.
Vespan arkkitehtuuri varmistaa, että se laajenee tietojesi mukana ja säilyttää sen luotettavuuden ja suorituskyvyn.
Hinnasto
Voit aloittaa sen käytön ilmaiseksi.
7. Quadrant
Qdrant on joustava vektoritietokanta-alusta, joka tarjoaa ainutlaatuiset ominaisuudet vastaamaan tekoäly- ja koneoppimissovellusten kasvaviin vaatimuksiin.
Qdrant on perustaessaan vektorien samankaltaisuuden hakukone, joka tarjoaa helppokäyttöisen API:n vektoreiden sekä hyötykuormatietojen tallentamiseen, etsimiseen ja ylläpitoon.
Tämä ominaisuus on tärkeä useille sovelluksille, kuten semanttisille haku- ja suositusjärjestelmille, jotka vaativat monimutkaisten tietomuotojen tulkintaa.
Alusta on rakennettu tehokkuutta ja skaalautuvuutta ajatellen, ja se pystyy käsittelemään valtavia tietojoukkoja, joissa on miljardeja tietopisteitä.
Se tarjoaa useita etäisyysmittareita, mukaan lukien kosinin samankaltaisuus, euklidinen etäisyys ja pistetuote, mikä tekee siitä mukautettavissa moniin käyttöskenaarioihin.
Suunnittelu tarjoaa monimutkaisia suodatuksia, kuten merkkijono-, alue- ja geosuodattimia, vastaamaan erilaisiin hakutarpeisiin.
Qdrant on kehittäjien käytettävissä useilla tavoilla, mukaan lukien Docker-kuva nopeita paikallisia asetuksia varten, Python-asiakasohjelma kielenkäyttöön perehtyville ja pilvipalvelu tehokkaampaan tuotantotason ympäristöön.
Qdrantin sopeutumiskyky mahdollistaa saumattoman integroinnin kaikkiin teknologisiin konfiguraatioihin tai prosessitarpeisiin.
Lisäksi Qdrantin käyttäjäystävällinen käyttöliittymä yksinkertaistaa vektoritietokannan hallintaa. Alustan on tarkoitus olla yksinkertainen kaikentasoisille käyttäjille klusterin luomisesta API-avaimien luomiseen turvallisen käytön varmistamiseksi.
Sen joukkolatausominaisuus ja asynkroninen API parantavat sen tehokkuutta, mikä tekee siitä erittäin hyödyllisen työkalun valtavia tietomääriä käsitteleville kehittäjille.
Hinnasto
Voit aloittaa sen käytön ilmaiseksi, ja premium-hinnoittelu alkaa 25 dollarista solmua kohden kuukaudessa, laskutetaan tunneittain
8. Astra DB
AstraDB:n erinomaiset vektorihakuominaisuudet ja palvelinton arkkitehtuuri muuttavat generatiivisia tekoälysovelluksia.
AstraDB on loistava vaihtoehto monimutkaisten, tilannekohtaisten hakujen hallintaan useissa eri tietotyypeissä, koska se on rakennettu Apache Cassandran vankalle perustalle ja yhdistää saumattomasti skaalautuvuuden, vakauden ja suorituskyvyn.
Yksi sen merkittävimmistä eduista on AstraDB:n kyky käsitellä heterogeenisiä työkuormia, mukaan lukien suoratoisto-, ei-vektori- ja vektoritiedot, samalla kun se säilyttää erittäin alhaisen viiveen samanaikaisille kyselyille ja päivityksille.
Tämä mukautuvuus on välttämätöntä generatiivisille tekoälysovelluksille, jotka vaativat suoratoistoa ja reaaliaikaista tietojenkäsittelyä, jotta ne voivat tarjota tarkkoja, kontekstitietoisia tekoälyvastauksia.
AstraDB:n palvelinton ratkaisu tekee kehityksestä entistä helpompaa ja vapauttaa kehittäjät keskittymään innovatiivisten tekoälysovellusten luomiseen taustainfrastruktuurin hallintaan.
Pika-aloitusohjeista perusteellisiin chatbottien ja suositusjärjestelmien luomiseen liittyviin oppitunteihin AstraDB antaa kehittäjille mahdollisuuden toteuttaa tekoäly-ideoitaan nopeasti luotettavien sovellusliittymien ja sulavien käyttöliittymien avulla tunnettujen työkalujen ja alustojen kanssa.
Yritystason luovien tekoälyjärjestelmien on asetettava etusijalle turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus, ja AstraDB toimii molemmilla rintamilla.
Se tarjoaa kattavat yritysturvaominaisuudet ja vaatimustenmukaisuussertifikaatit, jotka takaavat, että AstraDB:ssä kehitetyt tekoälysovellukset noudattavat tiukimmat tietosuoja- ja tietosuojamääräykset.
Hinnasto
Voit aloittaa sen käytön ilmaiseksi, ja se tarjoaa pay-as-you-go -mallin.
9. opensearch
OpenSearch näyttää houkuttelevalta vaihtoehdolta niille, jotka tutkivat vektoritietokantoja, erityisesti kehitettäessä mukautuvia, skaalautuvia ja tulevaisuudenkestäviä tekoälyjärjestelmiä.
OpenSearch on kaiken kattava avoimen lähdekoodin vektoritietokanta, joka yhdistää analytiikan, kehittyneen vektorihaun ja perinteisen haun yhdeksi yhtenäiseksi järjestelmäksi.
Koneoppimisen upotusmalleja käyttämällä useiden tietomuotojen – asiakirjojen, valokuvien ja äänen – merkitys ja konteksti koodataan vektoreiksi samankaltaisuushakuja varten, tämä integrointi on erityisen hyödyllinen kehittäjille, jotka haluavat sisällyttää semanttisen ymmärryksen hakusovelluksiinsa.
Vaikka OpenSearchilla on paljon tarjottavaa, on tärkeää muistaa, että Elasticsearchiin verrattuna koodimuutoksia on tehty paljon vähemmän, varsinkin kriittisissä moduuleissa, kuten komentosarjakielissä ja syöttöputkiprosessoreissa.
Elasticsearchilla voi olla kehittyneempiä ominaisuuksia lisääntyneen kehitystyön vuoksi, mikä johtaa eroihin suorituskyvyssä, ominaisuuksissa ja päivityksissä näiden kahden välillä.
OpenSearch kompensoi suurella yhteisöllisellä seuraajalla ja omistautumisella avoimen lähdekoodin ideoille, mikä johtaa avoimeen ja mukautuvaan alustaan.
Se tukee monenlaisia sovelluksia haun ja analytiikan lisäksi, kuten havainnointi- ja tietoturvaanalytiikkaa, mikä tekee siitä joustavan työkalun dataintensiivisiin tehtäviin.
Yhteisölähtöinen strategia takaa jatkuvat parannukset ja integraatiot alustan pitämiseksi ajan tasalla ja ainutlaatuisena.
Hinnasto
Voit aloittaa sen käytön ilmaiseksi.
10. Azure AI -haku
Azure AI Search on vahva alusta, joka parantaa generatiivisten AI-sovellusten hakuominaisuuksia.
Se erottuu joukosta, koska se tukee vektorihakua, mekanismia, jolla indeksoidaan, tallennetaan ja haetaan vektorin upotuksia hakuindeksin sisällä.
Tämä ominaisuus auttaa löytämään vertailukelpoisia asiakirjoja vektoriavaruudesta, mikä johtaa asiayhteyteen osuvampiin hakutuloksiin.
Azure AI Search erottuu siitä, että se tukee hybriditilanteita, joissa vektori- ja avainsanahakuja suoritetaan samanaikaisesti, jolloin tuloksena on yhtenäinen tulosjoukko, joka usein ylittää jokaisen yksinään käytetyn tekniikan tehokkuuden.
Vektorimateriaalin ja ei-vektorimateriaalin yhdistelmä samassa hakemistossa mahdollistaa täydellisemmän ja joustavamman hakukokemuksen.
Azure AI Searchin vektorihakuominaisuus on laajalti käytettävissä ja maksuton kaikille Azure AI Search -tasoille.
Se on erittäin joustava useisiin käyttötapauksiin ja kehitysasetuksiin, koska se tukee useita kehitysympäristöjä, jotka tarjotaan Azure-sivuston kautta, REST-sovellusliittymät, ja SDK:t muun muassa Pythonille, JavaScriptille ja.NET:lle.
Azure AI Searchin syvä integraatio Azure AI -ekosysteemiin tarjoaa muutakin kuin pelkän haun; se myös parantaa ekosysteemin mahdollisuuksia generatiivisten tekoälysovellusten suhteen.
Azure OpenAI Studio mallin upottamiseen ja Azure AI Services kuvien hakuun ovat vain kaksi esimerkkiä palveluista, jotka sisältyvät tähän integraatioon.
Azure AI Search on joustava ratkaisu kehittäjille, jotka haluavat sisällyttää kehittyneitä hakutoimintoja sovelluksiinsa sen laajan tuen ansiosta, joka mahdollistaa laajan valikoiman sovelluksia samankaltaisuushausta ja multimodaalisesta hausta hybridihakuun ja monikieliseen hakuun.
Hinnasto
Voit aloittaa sen käytön ilmaiseksi, ja premium-hinta alkaa 0.11 dollarista/tunti.
Yhteenveto
Vektoritietokannat muuttavat tekoälyn tiedonhallintaa hallitsemalla korkeadimensionaalisia vektoreita, mikä mahdollistaa vahvat samankaltaisuushaut ja nopeat lähin naapurikyselyt sovelluksissa, kuten suositusjärjestelmissä ja petosten havaitsemisessa.
Kehittyneiden indeksointialgoritmien avulla nämä tietokannat muuntavat monimutkaisen jäsentämättömän tiedon merkityksellisiksi vektoreiksi ja tarjoavat samalla nopeuden ja joustavuuden, jota perinteiset tietokannat eivät tee.
Merkittäviä alustoja ovat Pinecone, joka loistaa generatiivisissa AI-sovelluksissa; FAISS, Facebook AI:n luoma tiheää vektoriklusterointia varten; ja Milvus, joka on tunnettu skaalaututavuudestaan ja pilvipohjaisesta arkkitehtuuristaan.
Weaviate yhdistää koneoppimisen kontekstitietoiseen hakuun, kun taas Vespa ja Chroma ovat huomattavia alhaisen latenssin laskentaominaisuuksistaan ja vastaavasti helppokäyttöisyydestään.
Vektoritietokannat ovat tärkeitä työkaluja tekoäly- ja koneoppimistekniikoiden kehittämisessä, sillä Qdrantin, AstraDB:n, OpenSearchin ja Azure AI Searchin kaltaiset alustat tarjoavat erilaisia palveluita palvelimettomista arkkitehtuureista laajoihin haku- ja analytiikkaominaisuuksiin.
Jätä vastaus