સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
વેક્ટર ડેટાબેઝ ખાસ કરીને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગના ક્ષેત્રોમાં, અમે કેવી રીતે ડેટાનું સંચાલન અને અર્થઘટન કરીએ છીએ તેમાં નોંધપાત્ર ફેરફાર રજૂ કરે છે.
આ ડેટાબેઝનું મૂળભૂત કાર્ય ઉચ્ચ-પરિમાણીય વેક્ટર્સને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરવાનું છે, જે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સનો કાચો માલ છે અને તેમાં બહુપરિમાણીય જગ્યામાં સંખ્યાત્મક રજૂઆતમાં ટેક્સ્ટ, ચિત્ર અથવા ઑડિઓ ઇનપુટના રૂપાંતરણનો સમાવેશ થાય છે.
ભલામણ પ્રણાલીઓ, ઑબ્જેક્ટ ઓળખ, ચિત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ અને છેતરપિંડી શોધ જેવી એપ્લિકેશનો માટે, આ રૂપાંતર માત્ર સંગ્રહ કરતાં વધુ છે; તે સમાનતા શોધો અને નજીકના-પડોશી પ્રશ્નોમાં શક્તિશાળી ક્ષમતાઓનું દ્વાર છે.
વધુ ઊંડાણપૂર્વક, વેક્ટર ડેટાબેસેસની શક્તિ મોટા પ્રમાણમાં અસંગઠિત, જટિલ ડેટાને વેક્ટર્સમાં અનુવાદિત કરવાની તેમની ક્ષમતામાં છે જે મૂળ સામગ્રીના સંદર્ભ અને અર્થને કેપ્ચર કરે છે.
આ એન્કોડિંગમાં મોડલ્સને એમ્બેડ કરીને શક્ય બનેલા ઉન્નત શોધ કાર્યોમાં સંબંધિત ચિત્રો અથવા શબ્દસમૂહો શોધવા માટે આસપાસના વેક્ટર્સની ક્વેરી કરવાની ક્ષમતાનો સમાવેશ થાય છે.
વેક્ટર ડેટાબેસેસ અનોખા છે કે તેઓ ઇન્વર્ટેડ ફાઇલ ઇન્ડેક્સ (IVF) અને હાયરાર્કિકલ નેવિગેબલ સ્મોલ વર્લ્ડ (HNSW) જેવી અદ્યતન ઇન્ડેક્સીંગ તકનીકો પર બનેલ છે, જે N-પરિમાણીય જગ્યાઓમાં નજીકના પડોશીઓને શોધીને તેમની ઝડપ અને કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરે છે.
વેક્ટર અને ક્લાસિક ડેટાબેઝ વચ્ચે સ્પષ્ટ તફાવત છે. પરંપરાગત ડેટાબેસેસ ડેટાને સંગઠિત સેટમાં ગોઠવવામાં ઉત્તમ છે જે CRUD-ઓપ્ટિમાઇઝ છે અને સેટ સ્કીમાનું પાલન કરે છે.
જો કે, ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાની ગતિશીલ અને જટિલ પ્રકૃતિ સાથે કામ કરતી વખતે, આ કઠોરતા અવરોધ બનવાનું શરૂ કરે છે.
તેનાથી વિપરિત, વેક્ટર ડેટાબેઝ એવી લવચીકતા અને કાર્યક્ષમતા પ્રદાન કરે છે કે જે પરંપરાગત સમકક્ષ સમાન ન હોઈ શકે, ખાસ કરીને એપ્લિકેશનો માટે કે જેના પર ભારે આધાર હોય છે. મશીન શિક્ષણ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ. તેઓ સમાનતા શોધમાં માત્ર સ્કેલેબલ અને નિપુણ નથી.
વેક્ટર ડેટાબેસેસ ખાસ કરીને જનરેટિવ AI એપ્લિકેશન્સ માટે ઉપયોગી છે. બાંયધરી આપવા માટે કે બનાવેલ સામગ્રી સંદર્ભની અખંડિતતા જાળવી રાખે છે, આ એપ્લિકેશનો-જેમાં કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને ચિત્ર બનાવટનો સમાવેશ થાય છે-એમ્બેડિંગ્સની ઝડપી પુનઃપ્રાપ્તિ અને સરખામણી પર આધાર રાખે છે.
તો આ ભાગમાં, અમે તમારા આગામી પ્રોજેક્ટ માટે ટોચના વેક્ટર ડેટાબેસેસને જોઈશું.
1. મિલ્વસ
મિલ્વસ એ એક અગ્રણી ઓપન સોર્સ વેક્ટર ડેટાબેઝ છે જે મુખ્યત્વે એઆઈ એપ્લીકેશન માટે રચાયેલ છે, જેમાં એમ્બેડેડ સમાનતા શોધો અને શક્તિશાળી MLOpsનો સમાવેશ થાય છે.
તે પરંપરાગત રીલેશનલ ડેટાબેસેસથી અલગ છે, જે મોટે ભાગે હેન્ડલ કરે છે સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા, આ ક્ષમતાને કારણે, જે તેને અભૂતપૂર્વ ટ્રિલિયન સ્કેલ પર વેક્ટર્સને ઇન્ડેક્સ કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
મિલ્વસનું માપનીયતા અને ઉચ્ચ પ્રાપ્યતા પ્રત્યેનું સમર્પણ તેના પ્રથમ સંસ્કરણથી સંપૂર્ણપણે વિતરિત, ક્લાઉડ-નેટિવ મિલ્વસ 2.0 સુધીના વિકાસ દ્વારા દર્શાવવામાં આવ્યું છે.
ખાસ કરીને, મિલ્વસ 2.0 સંપૂર્ણ ક્લાઉડ-નેટિવ ડિઝાઇનનું પ્રદર્શન કરે છે જે સેંકડો નોડ્સથી આગળ વધતી વખતે આશ્ચર્યજનક 99.9% ઉપલબ્ધતા માટે લક્ષ્ય રાખે છે.
વિશ્વસનીય વેક્ટર ડેટાબેઝ સોલ્યુશન શોધી રહેલા લોકો માટે, આ આવૃત્તિ ખૂબ જ ભલામણ કરવામાં આવે છે કારણ કે તે માત્ર મલ્ટી-ક્લાઉડ કનેક્શન અને વહીવટી પેનલ જેવી અત્યાધુનિક સુવિધાઓ ઉમેરે છે, પરંતુ તે લવચીક એપ્લિકેશન વિકાસ માટે ડેટા સુસંગતતા સ્તરને પણ સુધારે છે.
મિલ્વસનો નોંધપાત્ર ફાયદો એ તેનો સમુદાય-સંચાલિત અભિગમ છે, જે બહુ-ભાષા સપોર્ટ અને વિકાસકર્તાઓની માંગને અનુરૂપ એક વ્યાપક ટૂલચેન પ્રદાન કરે છે.
IT સેક્ટરમાં, તેની ક્લાઉડ સ્કેલેબિલિટી અને વિશ્વસનીયતા, મોટા ડેટાસેટ્સ પર તેની ઉચ્ચ-પ્રદર્શન વેક્ટર શોધ ક્ષમતાઓ સાથે, તેને લોકપ્રિય વિકલ્પ બનાવે છે.
વધુમાં, તે હાઇબ્રિડ શોધ ક્ષમતાનો ઉપયોગ કરીને તેની કામગીરીની કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરે છે જે સ્કેલર ફિલ્ટરિંગ સાથે વેક્ટર સમાનતા શોધને મિશ્રિત કરે છે.
મિલવસ પાસે સ્પષ્ટ સાથે વહીવટી પેનલ છે વપરાશકર્તા ઈન્ટરફેસ, API નો સંપૂર્ણ સેટ અને સ્કેલેબલ અને ટ્યુનેબલ આર્કિટેક્ચર.
એક્સેસ લેયર દ્વારા એક્સટર્નલ એપ્લીકેશન્સ સાથે કોમ્યુનિકેશનની સુવિધા આપવામાં આવે છે, જ્યારે લોડ બેલેન્સિંગ અને ડેટા મેનેજમેન્ટનું સંકલન કોઓર્ડિનેટર સર્વિસ દ્વારા કરવામાં આવે છે, જે સેન્ટ્રલ કમાન્ડ તરીકે કામ કરે છે.
ડેટાબેઝની સ્થાયીતાને ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ સ્તર દ્વારા સમર્થન આપવામાં આવે છે, જ્યારે વર્કર નોડ્સ માપનીયતાને સુનિશ્ચિત કરવા પ્રવૃત્તિઓ કરે છે.
પ્રાઇસીંગ
તે દરેક માટે વાપરવા માટે મફત છે.
2. FAISS
Facebook ની AI સંશોધન ટીમે Facebook AI સમાનતા શોધ નામની અદ્યતન લાઇબ્રેરી વિકસાવી છે જે ગાઢ વેક્ટર ક્લસ્ટરિંગ અને સમાનતા શોધને વધુ અસરકારક બનાવવા માટે રચાયેલ છે.
તેની રચના અત્યાધુનિક મૂળભૂત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને Facebook AI ની સમાનતા શોધ ક્ષમતાઓને સુધારવાની જરૂરિયાત દ્વારા ચલાવવામાં આવી હતી.
CPU-આધારિત અમલીકરણોની તુલનામાં, FAISS નું અદ્યતન GPU અમલીકરણ શોધ સમયને પાંચથી દસ ગણો ઝડપી બનાવી શકે છે, જે તેને ભલામણ પ્રણાલીઓ સહિત વિવિધ એપ્લિકેશનો માટે એક અમૂલ્ય સાધન બનાવે છે અને મોટા પ્રમાણમાં સમાન અર્થોની ઓળખ કરે છે. અસંગઠિત ડેટાસેટ્સ જેમ કે ટેક્સ્ટ, ઑડિઓ અને વિડિયો.
FAISS સમાનતા મેટ્રિક્સની વ્યાપક શ્રેણીને સંભાળી શકે છે, જેમ કે કોસાઇન સમાનતા, આંતરિક ઉત્પાદન અને સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા L2 મેટ્રિક (યુક્લિડિયન અંતર).
આ માપન વિવિધ પ્રકારના ડેટામાં સચોટ અને લવચીક સમાનતા શોધ કરવાનું સરળ બનાવે છે. બેચ પ્રોસેસિંગ, પ્રિસિઝન-સ્પીડ ટ્રેડ-ઓફ અને ચોક્કસ અને અંદાજિત બંને શોધ માટે સપોર્ટ જેવી સુવિધાઓ તેની લવચીકતાને વધારે છે.
વધુમાં, FAISS ઇન્ડેક્સને ડિસ્ક પર સંગ્રહિત કરવાની મંજૂરી આપીને મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવા માટે સ્કેલેબલ પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે.
ઇન્વર્ટેડ ફાઇલ, પ્રોડક્ટ ક્વોન્ટાઇઝેશન (PQ), અને સુધારેલ PQ એ કેટલીક નવીન તકનીકો છે જે FAISS ના સંશોધન પાયાને બનાવે છે અને જ્યારે તે ઉચ્ચ-પરિમાણીય વેક્ટર ક્ષેત્રોને અનુક્રમિત કરવા અને શોધવાની વાત આવે છે ત્યારે તેની અસરકારકતામાં વધારો કરે છે.
આ વ્યૂહરચનાઓ અત્યાધુનિક અભિગમો જેમ કે GPU-એક્સિલરેટેડ k-પસંદગી અલ્ગોરિધમ્સ અને PQ અંતરના પ્રી-ફિલ્ટરિંગ દ્વારા મજબૂત બનાવવામાં આવે છે, જે બિલિયન-સ્કેલ ડેટાસેટ્સમાં પણ ઝડપી અને ચોક્કસ શોધ પરિણામો ઉત્પન્ન કરવાની FAISSની ક્ષમતાની ખાતરી આપે છે.
પ્રાઇસીંગ
તે દરેક માટે વાપરવા માટે મફત છે.
3. પાઈન શંકુ
પિનેકોન એ વેક્ટર ડેટાબેસેસમાં અગ્રણી છે, જે ક્લાઉડ-નેટિવ, મેનેજ્ડ સર્વિસ પૂરી પાડે છે જે ખાસ કરીને ઉચ્ચ-સંચાલિત AI એપ્લિકેશન્સના પ્રદર્શનને સુધારવા માટે બનાવવામાં આવી છે.
તે ખાસ કરીને વેક્ટર એમ્બેડિંગ્સને હેન્ડલ કરવા માટે રચાયેલ છે, જે જનરેટિવ AI, સિમેન્ટીક સર્ચ અને વિશાળ ભાષાના મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને એપ્લિકેશન માટે જરૂરી છે.
AI હવે આ એમ્બેડિંગ્સને આભારી અર્થપૂર્ણ માહિતીને સમજી શકે છે, જે અસરકારક રીતે જટિલ કાર્યો માટે લાંબા ગાળાની મેમરી તરીકે કાર્ય કરે છે.
પિનેકોન અનન્ય છે કે તે વેક્ટર ઇન્ડેક્સના ઉન્નત પ્રદર્શન સાથે પરંપરાગત ડેટાબેસેસની ક્ષમતાઓને એકીકૃત રીતે સંકલિત કરે છે, કાર્યક્ષમ અને મોટા પાયે સ્ટોરિંગ અને એમ્બેડિંગ્સની ક્વેરી કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
આ તે પરિસ્થિતિઓમાં સંપૂર્ણ વિકલ્પ બનાવે છે જ્યાં ડેટાની જટિલતા અને વોલ્યુમ પ્રમાણભૂત સ્કેલર-આધારિત ડેટાબેસેસને અપૂરતું રેન્ડર કરે છે.
Pinecone વિકાસકર્તાઓને તેના સંચાલિત સેવા અભિગમને કારણે મુશ્કેલી-મુક્ત ઉકેલ પ્રદાન કરે છે, જે એકીકરણ અને રીઅલ-ટાઇમ ડેટા ઇન્ટેક પ્રક્રિયાઓને સુવ્યવસ્થિત કરે છે.
અસંખ્ય ડેટા ઑપરેશન્સ તેના દ્વારા સપોર્ટેડ છે, જેમાં ડેટા મેળવવા, અપડેટ કરવા, ડિલીટ કરવા, ક્વેરી કરવી અને ડેટા અપસર્ટ કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
પિનકોન વધુ ખાતરી આપે છે કે રીઅલ-ટાઇમ ફેરફારોનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી ક્વેરી જેમ કે અપસર્ટ્સ અને ડિલીટેશન્સ અબજો વેક્ટરવાળા ઇન્ડેક્સ માટે સાચા, ઓછા વિલંબિત પ્રતિભાવો આપે છે.
ગતિશીલ પરિસ્થિતિઓમાં, ક્વેરી પરિણામોની સુસંગતતા અને તાજગી જાળવવા માટે આ સુવિધા આવશ્યક છે.
વધુમાં, પિનેકોન કનેક્શન દ્વારા એરબાઇટ સાથે પિનેકોનની ભાગીદારી તેની વર્સેટિલિટી અને લવચીકતામાં વધારો કરે છે, જે સ્ત્રોતોની શ્રેણીમાંથી સરળ ડેટા એકીકરણ માટે પરવાનગી આપે છે.
આ સંબંધ દ્વારા, વધારાના ડેટા સિંક્રનાઇઝેશન દ્વારા માત્ર નવી હસ્તગત માહિતીને નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે તેની ખાતરી કરીને ખર્ચ અને કાર્યક્ષમતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકાય છે.
કનેક્ટરની ડિઝાઇન સરળતા પર ભાર મૂકે છે, માત્ર ન્યૂનતમ સેટઅપ પરિમાણોની જરૂર છે, અને તે વિસ્તરણયોગ્ય છે, જે ભવિષ્યમાં સુધારાઓ માટે પરવાનગી આપે છે.
પ્રાઇસીંગ
RAG ઉપયોગ કેસ માટે પ્રીમિયમ કિંમત $5.80/મહિનાથી શરૂ થાય છે.
4. વણાટ
વેવિએટ એ એક નવીન વેક્ટર ડેટાબેઝ છે જે ઓપન સોર્સ સોફ્ટવેર તરીકે ઉપલબ્ધ છે જે ડેટાને એક્સેસ કરવાની અને તેનો ઉપયોગ કરવાની રીતને પરિવર્તિત કરે છે.
વેવિએટ વેક્ટર શોધ ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરે છે, જે સ્કેલર મૂલ્યો અને પૂર્વવ્યાખ્યાયિત ક્વેરીઝ પર આધાર રાખતા લાક્ષણિક ડેટાબેસેસથી વિપરીત, મોટા, જટિલ ડેટાસેટ્સમાં અત્યાધુનિક, સંદર્ભ-જાગૃત શોધને સક્ષમ કરે છે.
આ પદ્ધતિ વડે, તમે સામગ્રીને અન્ય સામગ્રી સાથે કેટલી સમાન છે તેના આધારે શોધી શકો છો, જે શોધની સાહજિકતા અને પરિણામોની સુસંગતતામાં સુધારો કરે છે.
મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ સાથે તેનું સરળ એકીકરણ તેની પ્રાથમિક લાક્ષણિકતાઓમાંની એક છે; આ તેને ડેટા સ્ટોરેજ સોલ્યુશન કરતાં વધુ કામ કરવાની મંજૂરી આપે છે; તે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરીને ડેટાને સમજવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવાની પણ મંજૂરી આપે છે.
વેવિએટનું આર્કિટેક્ચર આ એકીકરણને સંપૂર્ણ રીતે સમાવિષ્ટ કરે છે, જે વધારાના સાધનોના ઉપયોગ વિના જટિલ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાનું શક્ય બનાવે છે.
ગ્રાફ ડેટા મૉડલ્સ માટેનું તેનું સમર્થન લિંક્ડ એન્ટિટી તરીકે ડેટા પર એક અલગ દૃષ્ટિબિંદુ પણ પ્રદાન કરે છે, પેટર્ન અને આંતરદૃષ્ટિને ઉજાગર કરે છે જે પરંપરાગત ડેટાબેઝ આર્કિટેક્ચરમાં ચૂકી શકાય છે.
વેવિએટના મોડ્યુલર આર્કિટેક્ચરને કારણે, ગ્રાહકો જરૂરિયાત મુજબ ડેટા વેક્ટરાઇઝેશન અને બેકઅપ બનાવવા જેવી ક્ષમતાઓ ઉમેરી શકે છે.
તેનું મૂળભૂત સંસ્કરણ વેક્ટર ડેટા નિષ્ણાત ડેટાબેઝ તરીકે કાર્ય કરે છે, અને તેને વિવિધ જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા અન્ય મોડ્યુલો સાથે વિસ્તૃત કરી શકાય છે.
તેની મોડ્યુલર ડિઝાઇન દ્વારા તેની માપનીયતા વધુ ઉન્નત કરવામાં આવી છે, જે બાંહેધરી આપે છે કે વધતા ડેટા જથ્થા અને ક્વેરી માંગના જવાબમાં ઝડપનું બલિદાન આપવામાં આવશે નહીં.
સંગ્રહિત ડેટા સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાની બહુમુખી અને અસરકારક પદ્ધતિ RESTful અને GraphQL API બંને માટે ડેટાબેઝના સમર્થન દ્વારા શક્ય બને છે.
ખાસ કરીને, ગ્રાફક્યુએલને જટિલ, ગ્રાફ-આધારિત ક્વેરીઝ ઝડપથી હાથ ધરવાની તેની ક્ષમતાને કારણે પસંદ કરવામાં આવે છે, જે વપરાશકર્તાઓને વધુ પડતી અથવા અપૂરતી માત્રામાં ડેટા પ્રાપ્ત કર્યા વિના તેઓને જોઈતો ડેટા ચોક્કસપણે પ્રાપ્ત કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
વેવિએટ તેના લવચીક API ને આભારી વિવિધ ક્લાયંટ લાઇબ્રેરીઓ અને પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં વધુ વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ છે.
વેવિએટનું વધુ અન્વેષણ કરવા માંગતા લોકો માટે, તમારા દાખલાને સેટ કરવા અને ગોઠવવાથી લઈને વેક્ટર સર્ચ, મશીન લર્નિંગ ઈન્ટિગ્રેશન અને સ્કીમા ડિઝાઇન જેવી તેની ક્ષમતાઓમાં ઊંડા ઉતરવા સુધીના દસ્તાવેજો અને ટ્યુટોરિયલ્સ ઉપલબ્ધ છે.
તમે તે જ શક્તિશાળી તકનીકને ઍક્સેસ કરી શકો છો જે માહિતીને ગતિશીલ અને કાર્યક્ષમ બનાવે છે, પછી ભલે તમે સ્થાનિક રીતે વેવિએટ ચલાવવાનું નક્કી કરો, મેઘ કમ્પ્યુટિંગ પર્યાવરણ, અથવા Weaviate સંચાલિત ક્લાઉડ સેવા દ્વારા
પ્રાઇસીંગ
પ્લેટફોર્મની પ્રીમિયમ કિંમત સર્વરલેસ માટે $25/મહિનાથી શરૂ થાય છે.
5. Chroma
ક્રોમા એ એક અદ્યતન વેક્ટર ડેટાબેઝ છે જેનો હેતુ ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ અને સંગ્રહમાં ક્રાંતિ લાવવાનો છે, ખાસ કરીને મશીન લર્નિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે સંકળાયેલી એપ્લિકેશનો માટે.
ક્રોમા પ્રમાણભૂત ડેટાબેસેસથી વિપરીત સ્કેલર નંબરોને બદલે વેક્ટર સાથે કામ કરે છે, તેથી તે ઉચ્ચ-પરિમાણીય, જટિલ ડેટાનું સંચાલન કરવામાં ખૂબ જ સારું છે.
ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ તકનીકમાં આ એક મોટી પ્રગતિ છે કારણ કે તે ચોક્કસ કીવર્ડ મેચોને બદલે સામગ્રીની સિમેન્ટીક સમાનતાને આધારે વધુ આધુનિક શોધને સક્ષમ કરે છે.
Chroma ની એક નોંધપાત્ર લાક્ષણિકતા એ છે કે તે ઘણા અન્ડરલાઇંગ સ્ટોરેજ સોલ્યુશન્સ સાથે કામ કરવાની ક્ષમતા છે, જેમ કે સ્કેલ કરેલ સેટિંગ્સ માટે ક્લિકહાઉસ અને સ્ટેન્ડઅલોન ઇન્સ્ટોલેશન માટે ડકડીબી, વિવિધ ઉપયોગના કેસોમાં સુગમતા અને અનુકૂલનની બાંયધરી આપે છે.
ક્રોમા સરળતા, ઝડપ અને વિશ્લેષણને ધ્યાનમાં રાખીને બનાવવામાં આવે છે. તે Python અને JavaScript/TypeScript માટે SDK ધરાવતા વિકાસકર્તાઓના વ્યાપક સ્પેક્ટ્રમ માટે ઉપલબ્ધ છે.
વધુમાં, Chroma વપરાશકર્તા-મિત્રતા પર મજબૂત ભાર મૂકે છે, વિકાસકર્તાઓને ઝડપથી ડકડીબી દ્વારા સમર્થિત કાયમી ડેટાબેઝ અથવા પરીક્ષણ માટે ઇન-મેમરી ડેટાબેઝ સેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
પરંપરાગત ડેટાબેઝમાં કોષ્ટકો જેવું લાગે તેવા સંગ્રહ પદાર્થો બનાવવાની ક્ષમતા, જ્યાં ટેક્સ્ટ ડેટા દાખલ કરી શકાય છે અને ઓલ-મિનિએલએમ-એલ6-વી2 જેવા મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને એમ્બેડિંગ્સમાં આપમેળે રૂપાંતરિત થઈ શકે છે, આ વૈવિધ્યતાને વધુ વધારે છે.
ટેક્સ્ટ અને એમ્બેડિંગ્સને એકીકૃત રીતે સંકલિત કરી શકાય છે, જે એપ્લીકેશન માટે જરૂરી છે કે જેને ડેટા સિમેન્ટિક્સને સમજવાની જરૂર છે.
ક્રોમાની વેક્ટર સમાનતા પદ્ધતિનો પાયો ઓર્થોગોનાલિટી અને ઘનતાના ગાણિતિક ખ્યાલો છે, જે ડેટાબેઝમાં ડેટાની રજૂઆત અને સરખામણીને સમજવા માટે જરૂરી છે.
આ વિચારો ક્રોમાને ડેટા ઘટકો વચ્ચેના સિમેન્ટીક જોડાણોને ધ્યાનમાં લઈને અર્થપૂર્ણ અને કાર્યક્ષમ સમાનતા શોધો હાથ ધરવા દે છે.
ટ્યુટોરિયલ્સ અને માર્ગદર્શિકા જેવા સંસાધનો એવા વ્યક્તિઓ માટે સુલભ છે કે જેઓ ક્રોમાનું વધુ અન્વેષણ કરવા માગે છે. તેમાં ડેટાબેઝ કેવી રીતે સેટ કરવો, સંગ્રહ કેવી રીતે બનાવવો અને સમાનતા શોધો કેવી રીતે ચલાવવી તે અંગે પગલું-દર-પગલાં માર્ગદર્શનનો સમાવેશ થાય છે.
પ્રાઇસીંગ
તમે તેનો ઉપયોગ મફતમાં શરૂ કરી શકો છો.
6. વસ્પા
વેસ્પા એ એક પ્લેટફોર્મ છે જે AI અને મોટા ડેટાના ઓનલાઈન હેન્ડલિંગમાં પરિવર્તન લાવી રહ્યું છે.
વેસ્પાનો મૂળભૂત હેતુ મોટા ડેટાસેટ્સમાં ઓછી-લેટન્સી ગણતરીઓને સક્ષમ કરવાનો છે, જે તમને ટેક્સ્ટ, વેક્ટર અને સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને સરળતાથી સ્ટોર, ઇન્ડેક્સ અને વિશ્લેષણ કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
વેસ્પાને કોઈપણ સ્કેલ પર ઝડપી જવાબો પ્રદાન કરવાની તેની ક્ષમતા દ્વારા અલગ પાડવામાં આવે છે, ક્વેરીઝની પ્રકૃતિ, પસંદગીઓ અથવા મશીન-શિક્ષિત મોડેલ અનુમાનને ધ્યાનમાં લીધા વિના.
વેસ્પાની લવચીકતા તેના સંપૂર્ણ કાર્યકારી સર્ચ એન્જિન અને વેક્ટર ડેટાબેઝમાં દર્શાવવામાં આવી છે, જે એક જ ક્વેરી અંદર વેક્ટર (ANN), લેક્સિકલ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સહિતની ઘણી શોધને સક્ષમ કરે છે.
સ્કેલને ધ્યાનમાં લીધા વિના, તમે તમારા ડેટા સાથે મશીન-શિક્ષિત મોડેલ અનુમાનના આ એકીકરણને કારણે રીઅલ-ટાઇમ AI ક્ષમતાઓ સાથે વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ અને પ્રતિભાવશીલ શોધ એપ્લિકેશનો બનાવી શકો છો.
જો કે, વેસ્પા માત્ર શોધવા કરતાં વધુ છે; તે એન્કાઉન્ટરને સમજવા અને કસ્ટમાઇઝ કરવા વિશે પણ છે.
શ્રેષ્ઠ કસ્ટમાઇઝેશન અને સૂચન ટૂલ્સ ચોક્કસ વપરાશકર્તાઓ અથવા સંજોગોને ધ્યાનમાં રાખીને ગતિશીલ, વર્તમાન ભલામણો પ્રદાન કરે છે.
વેસ્પા એ વાતચીતની એઆઈ સ્પેસમાં પ્રવેશવા માંગતા કોઈપણ માટે ગેમ-ચેન્જર છે, કારણ કે તે રીઅલ-ટાઇમમાં ટેક્સ્ટ અને વેક્ટર ડેટાને સ્ટોર કરવા અને અન્વેષણ કરવા માટે જરૂરી ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પ્રદાન કરે છે, જે વધુ અદ્યતન અને વ્યવહારુ AI એજન્ટોના વિકાસ માટે પરવાનગી આપે છે.
વ્યાપક ટોકનાઇઝેશન અને સ્ટેમિંગ સાથે, પૂર્ણ-ટેક્સ્ટ શોધો, નજીકના પડોશી શોધો, અને માળખાગત ડેટા ક્વેરી આ બધું પ્લેટફોર્મની વ્યાપક ક્વેરી ક્ષમતાઓ દ્વારા સમર્થિત છે.
તે અલગ છે કે તે ઘણા શોધ પરિમાણોને જોડીને જટિલ પ્રશ્નોને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે.
વેસ્પા એ AI અને મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સ માટે એક કોમ્પ્યુટેશનલ પાવરહાઉસ છે કારણ કે તેનું કોમ્પ્યુટેશન એન્જિન સ્કેલર અને ટેન્સર્સ પર જટિલ ગાણિતિક અભિવ્યક્તિઓનું સંચાલન કરી શકે છે.
ઓપરેશનમાં, વેસ્પાને ઉપયોગમાં સરળ અને વિસ્તરણ કરી શકાય તેવું બનાવવામાં આવ્યું છે.
તે પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયાઓને સુવ્યવસ્થિત કરે છે, સિસ્ટમ રૂપરેખાંકન અને એપ્લિકેશન વિકાસથી લઈને ડેટા અને નોડ મેનેજમેન્ટ સુધી, સુરક્ષિત અને અવિરત ઉત્પાદન કામગીરીને સક્ષમ કરે છે.
વેસ્પાનું આર્કિટેક્ચર ખાતરી કરે છે કે તે તેની વિશ્વસનીયતા અને પ્રદર્શનને જાળવી રાખીને તમારા ડેટા સાથે વિસ્તરણ કરે છે.
પ્રાઇસીંગ
તમે તેનો ઉપયોગ મફતમાં શરૂ કરી શકો છો.
7. ચતુર્થાંશ
Qdrant એ લવચીક વેક્ટર ડેટાબેઝ પ્લેટફોર્મ છે જે AI અને મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સની વધતી જતી માંગને પહોંચી વળવા ક્ષમતાઓનો એક અનન્ય સેટ પ્રદાન કરે છે.
તેના પાયા પર, Qdrant એ વેક્ટર સમાનતા શોધ એન્જિન છે જે વેક્ટર તેમજ પેલોડ ડેટાને સ્ટોર કરવા, શોધવા અને જાળવવા માટે ઉપયોગમાં સરળ API પ્રદાન કરે છે.
આ સુવિધા ઘણી એપ્લિકેશનો માટે નિર્ણાયક છે, જેમ કે સિમેન્ટીક શોધ અને ભલામણ પ્રણાલી, જેને જટિલ ડેટા ફોર્મેટનું અર્થઘટન કરવાની જરૂર છે.
પ્લેટફોર્મ કાર્યક્ષમતા અને માપનીયતાને ધ્યાનમાં રાખીને બનાવવામાં આવ્યું છે, જે અબજો ડેટા પોઈન્ટ સાથે વિશાળ ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવામાં સક્ષમ છે.
તે કોસાઇન સમાનતા, યુક્લિડિયન ડિસ્ટન્સ અને ડોટ પ્રોડક્ટ સહિત અનેક અંતર મેટ્રિક્સ માટે પ્રદાન કરે છે, જે તેને ઘણા ઉપયોગના દૃશ્યોમાં સ્વીકાર્ય બનાવે છે.
વિવિધ શોધ જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે ડિઝાઇન જટિલ ફિલ્ટરિંગ, જેમ કે સ્ટ્રિંગ, રેન્જ અને જિયો-ફિલ્ટર ઓફર કરે છે.
Qdrant વિકાસકર્તાઓ માટે વિવિધ રીતે સુલભ છે, જેમાં ઝડપી સ્થાનિક સેટઅપ્સ માટે ડોકર ઇમેજ, ભાષા સાથે આરામદાયક લોકો માટે પાયથોન ક્લાયંટ અને વધુ મજબૂત, ઉત્પાદન-ગ્રેડ પર્યાવરણ માટે ક્લાઉડ સેવાનો સમાવેશ થાય છે.
Qdrant ની અનુકૂલનક્ષમતા કોઈપણ તકનીકી ગોઠવણી અથવા પ્રક્રિયા જરૂરિયાતો સાથે સીમલેસ એકીકરણ માટે પરવાનગી આપે છે.
વધુમાં, Qdrantનું વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ ઈન્ટરફેસ વેક્ટર ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટને સરળ બનાવે છે. પ્લેટફોર્મનો હેતુ ક્લસ્ટર બનાવવાથી લઈને સુરક્ષિત ઍક્સેસ માટે API કીના જનરેશન સુધીના તમામ કૌશલ્ય સ્તરના વપરાશકર્તાઓ માટે સરળ છે.
તેની બલ્ક અપલોડ ક્ષમતા અને અસુમેળ API તેની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરે છે, જે તે ડેવલપર્સ માટે ખૂબ જ ઉપયોગી સાધન બનાવે છે જે વિશાળ માત્રામાં ડેટા સાથે કામ કરે છે.
પ્રાઇસીંગ
તમે તેનો મફતમાં ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરી શકો છો અને પ્રીમિયમ કિંમત $25 પ્રતિ નોડ/મહિને કલાક દીઠ બિલથી શરૂ થાય છે
8. એસ્ટ્રા ડીબી
AstraDB ની શ્રેષ્ઠ વેક્ટર શોધ ક્ષમતાઓ અને સર્વરલેસ આર્કિટેક્ચર જનરેટિવ AI એપ્લીકેશનમાં પરિવર્તન લાવી રહ્યાં છે.
એસ્ટ્રાડીબી એ વિવિધ પ્રકારના ડેટા પ્રકારોમાં જટિલ, સંદર્ભ-સંવેદનશીલ શોધોનું સંચાલન કરવા માટે એક શ્રેષ્ઠ વિકલ્પ છે કારણ કે તે અપાચે કસાન્ડ્રાના નક્કર પાયા પર બનેલ છે અને સ્કેલેબિલિટી, સ્થિરતા અને પ્રદર્શનને એકીકૃત રીતે જોડે છે.
સ્ટ્રીમિંગ, નોન-વેક્ટર અને વેક્ટર ડેટા સહિત વિજાતીય વર્કલોડને હેન્ડલ કરવાની AstraDBની ક્ષમતા, જ્યારે એકસાથે ક્વેરી અને અપડેટ ઑપરેશન્સ માટે અત્યંત ઓછી વિલંબતા જાળવી રાખે છે, તે તેના સૌથી નોંધપાત્ર ફાયદાઓમાંનો એક છે.
આ અનુકૂલનક્ષમતા જનરેટિવ AI એપ્લિકેશન્સ માટે આવશ્યક છે, જેને ચોક્કસ, સંદર્ભ-જાગૃત AI પ્રતિસાદો પ્રદાન કરવા માટે સ્ટ્રીમિંગ અને રીઅલ-ટાઇમ ડેટા પ્રોસેસિંગની જરૂર છે.
AstraDB તરફથી સર્વરલેસ સોલ્યુશન વિકાસને વધુ સરળ બનાવે છે, વિકાસકર્તાઓને બેકએન્ડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનું સંચાલન કરવાને બદલે નવીન AI એપ્લિકેશનો બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે મુક્ત કરે છે.
ક્વિકસ્ટાર્ટ માર્ગદર્શનથી લઈને ચેટબોટ્સ અને ભલામણ પ્રણાલીઓ બનાવવાના ઊંડાણપૂર્વકના પાઠ સુધી, AstraDB વિકાસકર્તાઓને તેમના AI વિચારોને વિશ્વસનીય API અને જાણીતા ટૂલ્સ અને પ્લેટફોર્મ્સ સાથેના સરળ ઈન્ટરફેસ દ્વારા ઝડપથી સાકાર કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.
એન્ટરપ્રાઇઝ-ગ્રેડ જનરેટિવ AI સિસ્ટમોએ સુરક્ષા અને અનુપાલનને પ્રાથમિકતા આપવી જોઈએ અને AstraDB બંને મોરચે વિતરિત કરે છે.
ડીપ કોર્પોરેટ સુરક્ષા સુવિધાઓ અને અનુપાલન પ્રમાણપત્રો તેના દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે છે, બાંયધરી આપે છે કે AstraDB પર વિકસિત AI એપ્લિકેશન્સ સખત ગોપનીયતા અને ડેટા સુરક્ષા માર્ગદર્શિકાઓનું પાલન કરે છે.
પ્રાઇસીંગ
તમે તેનો મફતમાં ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરી શકો છો અને તે પે-એઝ-યુ-ગો મોડલ ઓફર કરે છે.
9. ઓપન સર્ચ
OpenSearch એ વેક્ટર ડેટાબેસેસની શોધખોળ કરનારાઓ માટે આકર્ષક વિકલ્પ તરીકે દેખાય છે, ખાસ કરીને અનુકૂલનક્ષમ, માપી શકાય તેવી અને ભાવિ-પ્રૂફ AI સિસ્ટમ્સ વિકસાવવા માટે.
OpenSearch એ એક સર્વસમાવેશક, ઓપન-સોર્સ વેક્ટર ડેટાબેઝ છે જે વિશ્લેષણની શક્તિ, અત્યાધુનિક વેક્ટર શોધ અને પરંપરાગત શોધને એક સુસંગત સિસ્ટમમાં જોડે છે.
સમાનતા શોધ માટે વેક્ટર્સમાં બહુવિધ ડેટા સ્વરૂપો-દસ્તાવેજો, ફોટા અને ઑડિઓ-ના અર્થ અને સંદર્ભને એન્કોડ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ એમ્બેડિંગ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને, આ એકીકરણ ખાસ કરીને વિકાસકર્તાઓ માટે મદદરૂપ છે જે તેમની શોધ એપ્લિકેશન્સમાં સિમેન્ટીક સમજણનો સમાવેશ કરવા માગે છે.
જો કે OpenSearch પાસે ઓફર કરવા માટે ઘણું બધું છે, તે યાદ રાખવું અગત્યનું છે કે Elasticsearch ની સરખામણીમાં, કોડમાં ઘણા ઓછા ફેરફારો થયા છે, ખાસ કરીને સ્ક્રિપ્ટીંગ ભાષાઓ અને ઇન્જેશન પાઇપલાઇન પ્રોસેસર્સ જેવા જટિલ મોડ્યુલોમાં.
ઇલાસ્ટિકસર્ચમાં વિકાસના વધતા પ્રયત્નોને કારણે વધુ અત્યાધુનિક ક્ષમતાઓ હોઈ શકે છે, જે બંને વચ્ચેના પ્રદર્શન, ફીચર સેટ અને અપડેટ્સમાં તફાવત તરફ દોરી જાય છે.
OpenSearch એક વિશાળ સમુદાયને અનુસરીને અને ઓપન-સોર્સ વિચારોને સમર્પણ સાથે વળતર આપે છે, પરિણામે એક ખુલ્લું અને અનુકૂલનક્ષમ પ્લેટફોર્મ મળે છે.
તે શોધ અને એનાલિટિક્સ સિવાયની વિશાળ શ્રેણીની એપ્લીકેશનને સપોર્ટ કરે છે, જેમ કે અવલોકનક્ષમતા અને સુરક્ષા એનાલિટિક્સ, તેને ડેટા-સઘન કાર્યો માટે લવચીક સાધન બનાવે છે.
સમુદાય-સંચાલિત વ્યૂહરચના પ્લેટફોર્મને અદ્યતન અને અનન્ય રાખવા માટે સતત વૃદ્ધિ અને એકીકરણની ખાતરી આપે છે.
પ્રાઇસીંગ
તમે તેનો ઉપયોગ મફતમાં શરૂ કરી શકો છો.
10. Azure AI શોધ
Azure AI શોધ એ એક મજબૂત પ્લેટફોર્મ છે જે જનરેટિવ AI એપ્લિકેશન્સમાં શોધ ક્ષમતાઓને સુધારે છે.
તે અલગ છે કારણ કે તે વેક્ટર શોધને સપોર્ટ કરે છે, શોધ ઇન્ડેક્સની અંદર વેક્ટર એમ્બેડિંગ્સને ઇન્ડેક્સિંગ, સ્ટોર કરવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટેની પદ્ધતિ.
આ સુવિધા વેક્ટર સ્પેસમાં તુલનાત્મક દસ્તાવેજો શોધવામાં મદદ કરે છે, જેના પરિણામે વધુ સંદર્ભ સંબંધિત શોધ પરિણામો મળે છે.
Azure AI સર્ચને હાઇબ્રિડ પરિસ્થિતિઓ માટે તેના સમર્થન દ્વારા અલગ પાડવામાં આવે છે, જેમાં વેક્ટર અને કીવર્ડ શોધ એકસાથે કરવામાં આવે છે, પરિણામે એક એકીકૃત પરિણામ સેટ થાય છે જે વારંવાર એકલા ઉપયોગમાં લેવાતી દરેક તકનીકની અસરકારકતા કરતાં વધુ પ્રદર્શન કરે છે.
સમાન અનુક્રમણિકામાં વેક્ટર અને બિન-વેક્ટર સામગ્રીનું સંયોજન વધુ સંપૂર્ણ અને લવચીક શોધ અનુભવ માટે પરવાનગી આપે છે.
Azure AI સર્ચમાં વેક્ટર સર્ચ સુવિધા તમામ Azure AI શોધ સ્તરો માટે વ્યાપકપણે સુલભ અને મફત છે.
તે અઝ્યુર સાઇટ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલ ઘણા વિકાસ વાતાવરણ માટે તેના સમર્થનને કારણે ઉપયોગના વિવિધ કેસ અને વિકાસ પસંદગીઓ માટે અત્યંત લવચીક છે, REST API, અને Python, JavaScript અને.NET માટે SDK, અન્યો વચ્ચે.
Azure AI ઇકોસિસ્ટમ સાથે તેના ઊંડા એકીકરણ સાથે, Azure AI શોધ ફક્ત શોધ કરતાં વધુ ઓફર કરે છે; તે જનરેટિવ AI એપ્લિકેશન્સ માટે ઇકોસિસ્ટમની સંભવિતતાને પણ વધારે છે.
મોડેલ એમ્બેડિંગ માટે Azure OpenAI સ્ટુડિયો અને ચિત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ માટે Azure AI સેવાઓ આ એકીકરણમાં સમાવિષ્ટ સેવાઓના માત્ર બે ઉદાહરણો છે.
Azure AI શોધ એ વિકાસકર્તાઓ માટે એક લવચીક ઉકેલ છે જે તેમની એપ્લિકેશનમાં અત્યાધુનિક શોધ કાર્યોને સમાવિષ્ટ કરવા ઈચ્છે છે કારણ કે તેના વ્યાપક સમર્થનને કારણે, જે સમાનતા શોધ અને મલ્ટિમોડલ શોધથી લઈને હાઇબ્રિડ શોધ અને બહુભાષી શોધ સુધીની વિશાળ શ્રેણીની એપ્લિકેશનને સક્ષમ કરે છે.
પ્રાઇસીંગ
તમે તેનો ઉપયોગ મફતમાં શરૂ કરી શકો છો અને પ્રીમિયમ કિંમત $0.11/કલાકથી શરૂ થાય છે.
ઉપસંહાર
વેક્ટર ડેટાબેસેસ ઉચ્ચ-પરિમાણીય વેક્ટરનું સંચાલન કરીને AI માં ડેટા મેનેજમેન્ટને બદલી રહ્યા છે, જે ભલામણ સિસ્ટમ્સ અને છેતરપિંડી શોધ જેવી એપ્લિકેશન્સમાં મજબૂત સમાનતા શોધ અને ઝડપી નજીકના-પાડોશી પ્રશ્નોની મંજૂરી આપે છે.
અત્યાધુનિક ઇન્ડેક્સીંગ એલ્ગોરિધમ્સના ઉપયોગ સાથે, આ ડેટાબેઝ જટિલ અસંરચિત ડેટાને અર્થપૂર્ણ વેક્ટર્સમાં રૂપાંતરિત કરે છે જ્યારે પરંપરાગત ડેટાબેઝમાં ન હોય તેવી ઝડપ અને લવચીકતા પૂરી પાડે છે.
નોંધપાત્ર પ્લેટફોર્મ્સમાં પિનેકોનનો સમાવેશ થાય છે, જે જનરેટિવ AI એપ્લિકેશન્સમાં ચમકે છે; FAISS, ગીચ વેક્ટર ક્લસ્ટરિંગ માટે Facebook AI દ્વારા બનાવવામાં આવ્યું છે; અને મિલ્વસ, જે તેની માપનીયતા અને ક્લાઉડ-નેટિવ આર્કિટેક્ચર માટે પ્રખ્યાત છે.
વેવિએટ મશીન લર્નિંગને સંદર્ભ-જાગૃત શોધ સાથે જોડે છે, જ્યારે વેસ્પા અને ક્રોમા અનુક્રમે તેમની ઓછી વિલંબિત કમ્પ્યુટિંગ ક્ષમતાઓ અને ઉપયોગમાં સરળતા માટે નોંધપાત્ર છે.
વેક્ટર ડેટાબેસેસ એ AI અને મશીન લર્નિંગ ટેક્નોલોજી વિકસાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ સાધનો છે કારણ કે Qdrant, AstraDB, OpenSearch અને Azure AI શોધ સર્વરલેસ આર્કિટેક્ચર્સથી લઈને વ્યાપક શોધ અને વિશ્લેષણ ક્ષમતાઓ સુધીની વિવિધ સેવાઓ પ્રદાન કરે છે.
એક જવાબ છોડો