Hōʻike ka ʻikepili Vector i kahi loli nui i ke ʻano o kā mākou hoʻokele a wehewehe ʻana i ka ʻikepili, ʻoi aku hoʻi ma nā kahua o ka naʻauao a me ke aʻo mīkini.
ʻO ka hana koʻikoʻi o kēia mau ʻikepili ʻo ia ka mālama pono ʻana i nā vectors kiʻekiʻe, ʻo ia ka mea kumu o nā ʻano hoʻohālike aʻo mīkini a hoʻokomo i ka hoʻololi ʻana o ke kikokikona, ke kiʻi, a i ʻole ka hoʻokomo leo i loko o nā hiʻohiʻona helu ma kahi ākea multidimensional.
No nā noi e like me nā ʻōnaehana paipai, ʻike mea, kiʻi kiʻi, a me ka ʻike hoʻopunipuni, ʻoi aku kēia hoʻololi ma mua o ka waiho wale ʻana; he puka ia i nā mana ikaika i nā hulina like a me nā nīnau pili kokoke.
ʻOi aku ka hohonu, ʻo ka mana o nā ʻikepili vector i ko lākou hiki ke unuhi i ka nui o nā ʻikepili i kūkulu ʻole ʻia, paʻakikī i nā vectors e hopu i ka pōʻaiapili a me ke ʻano o ka ʻike kumu.
ʻO nā hana huli i hoʻonui ʻia ma ka hoʻokomo ʻana i nā hiʻohiʻona i loko o kēia hoʻopāpā ʻana me ka hiki ke nīnau i nā vectors a puni e ʻimi i nā kiʻi a i ʻole nā ʻōlelo pili.
He ʻokoʻa ka ʻikepili Vector no ka mea ua kūkulu ʻia lākou ma luna o nā ʻenehana hoʻopaʻa inoa kiʻekiʻe e like me Inverted File Index (IVF) a me Hierarchical Navigable Small World (HNSW), e hoʻomaikaʻi ana i ko lākou wikiwiki a me ka hana ʻana i ka ʻimi ʻana i nā hoalauna kokoke i nā wahi N-dimensional.
Aia kahi ʻokoʻa ma waena o nā waihona vector a me nā ʻikepili maʻamau. He mea maikaʻi nā ʻikepili maʻamau i ka hoʻonohonoho ʻana i nā ʻikepili i loko o nā pūʻulu hoʻonohonoho i hoʻonohonoho ʻia e CRUD-optimized a pili i nā schemas hoʻonohonoho.
Eia naʻe, i ka wā e pili ana i ke ʻano ikaika a paʻakikī o ka ʻikepili kiʻekiʻe, hoʻomaka kēia rigidity e lilo i mea keakea.
ʻO ka ʻokoʻa, hāʻawi nā ʻikepili vector i kahi degere o ka maʻalahi a me ka maikaʻi i hiki ʻole i nā mea like kuʻuna ke hoʻohālikelike, ʻo ia hoʻi no nā noi e hilinaʻi nui nei. aʻo aʻo a me ka naauao hana. ʻAʻole hiki ke hoʻonui wale ʻia a mākaukau i nā ʻimi like.
Hoʻohana pono nā ʻikepili Vector no nā noi AI generative. No ka hōʻoiaʻiʻo ʻana i ka paʻa ʻana o nā mea i hana ʻia, ʻo kēia mau noi—ʻo ia hoʻi ka hoʻoili ʻana i ka ʻōlelo kūlohelohe a me ka hoʻokumu ʻana i nā kiʻi—e hilinaʻi ʻia i ka hoʻihoʻi wikiwiki ʻana a me ka hoʻohālikelike ʻana o nā hoʻopili.
No laila ma kēia ʻāpana, e nānā mākou i nā ʻikepili vector kiʻekiʻe no kāu papahana aʻe.
1. Milvus
ʻO Milvus kahi waihona waihona vector open-source mua i hoʻolālā mua ʻia no nā noi AI, me nā hulina like i hoʻopili ʻia a me nā MLOps ikaika.
He ʻokoʻa ia mai nā ʻikepili relational maʻamau, ʻo ia ka mea e mālama nui ai ikepili ikepili, ma muli o kēia mana, hiki iā ia ke kuhikuhi i nā vectors ma kahi pālākiō trillion i ʻike ʻole ʻia.
Hōʻike ʻia ka hoʻolaʻa ʻana o Milvus i ka scalability a me ka loaʻa kiʻekiʻe ma ke ʻano o kona hoʻomohala ʻana mai kāna mana mua a hiki i ka hoʻolaha piha ʻana, Milvus 2.0.
ʻO ka mea kikoʻī, hōʻike ʻo Milvus 2.0 i kahi hoʻolālā kapuaʻi piha piha e manaʻo nei no ka loaʻa ʻana o 99.9% kamahaʻo i ka wā e piʻi ana ma mua o nā haneli o nā nodes.
No ka poʻe e ʻimi nei i kahi hoʻonā ʻikepili vector hilinaʻi, hiki mai kēia paʻi ʻia no ka mea ʻaʻole ia e hoʻohui wale i nā hiʻohiʻona paʻakikī e like me ka pilina multi-cloud a me kahi papa hoʻokele, akā hoʻomaikaʻi pū i nā pae kūlike ʻikepili no ka hoʻomohala ʻana i nā noi maʻalahi.
ʻO kahi pōmaikaʻi koʻikoʻi o Milvus ʻo kāna ala e alakaʻi ʻia e ke kaiāulu, e hāʻawi ana i ke kākoʻo ʻōlelo lehulehu a me kahi kaulahao nui i kūpono i nā koi o nā mea hoʻomohala.
Ma ka ʻāpana IT, ʻo kona ʻano scalability a me ka hilinaʻi, me kāna mau hiʻohiʻona huli vector kiʻekiʻe ma nā ʻikepili nui, e lilo ia i koho kaulana.
Hoʻohui ʻia, hoʻonui ia i ka pono o kāna mau hana me ka hoʻohana ʻana i ka mana hulina hybrid e hoʻohui i ka huli like vector me ka kānana scalar.
Loaʻa iā Milvus kahi papa hoʻokele me ka maopopo wahi hoʻohana o ka mea hoʻohana, he pūʻulu piha o nā API, a me kahi hoʻolālā hoʻolālā hiki ke hoʻonui ʻia.
Hoʻomaʻamaʻa ʻia ke kamaʻilio ʻana me nā noi waho e ka papa komo, ʻoiai ke hoʻonohonoho ʻia nei ka hoʻoponopono ʻana i ka ukana a me ka hoʻokele ʻikepili e ka lawelawe coordinator, e lawelawe ana ma ke ʻano he kauoha kikowaena.
Kākoʻo ʻia ka paʻa ʻana o ka waihona e ka papa waihona mea, ʻoiai nā nodes limahana e hana i nā hana e hōʻoia i ka scalability.
kumu kūʻai
He manuahi ka hoʻohana ʻana no kēlā me kēia kanaka.
2. FAISS
Ua hoʻomohala ka hui ʻimi noiʻi o Facebook i kahi waihona ʻokiʻoki i kapa ʻia ʻo Facebook AI Similarity Search i hoʻolālā ʻia e hana i ka ʻoi aku ka maikaʻi o ka hui ʻana o nā vector a me ka ʻimi like.
Ua alakaʻi ʻia kāna hana ʻana e ke koi e hoʻomaikaʻi i ka ʻimi like ʻana o Facebook AI ma o ka hoʻohana ʻana i nā ʻano kumu kumu ʻoki.
Ke hoʻohālikelike ʻia me nā hoʻokō CPU-based, hiki i ka hoʻokō ʻana o ka GPU kūlana kiʻekiʻe o FAISS ke wikiwiki i nā manawa huli ma ka ʻelima a ʻumi mau manawa, e lilo ia i mea waiwai nui no nā ʻano noi like ʻole, me nā ʻōnaehana paipai a me ka ʻike ʻana i nā manaʻo like i ka sizable. nā ʻikepili i hoʻonohonoho ʻole ʻia e like me ka kikokikona, ka leo, a me ka wikiō.
Hiki i ka FAISS ke lawelawe i ka laulā o nā ana like, e like me ka like cosine, ka huahana i loko, a me ka metric L2 maʻamau (Euclidean distance).
He mea maʻalahi kēia mau ana i ka hana ʻana i nā hulina like pololei a maʻalahi hoʻi ma nā ʻano ʻikepili like ʻole. ʻO nā hiʻohiʻona e like me ka hoʻoili ʻana i ka puʻupuʻu, nā kālepa wikiwiki pololei, a me ke kākoʻo no nā ʻimi kikoʻī a kokoke e hoʻonui i kona maʻalahi.
Hoʻohui, hāʻawi ʻo FAISS i kahi ʻano scalable no ka mālama ʻana i nā ʻikepili nui ma ka ʻae ʻana i nā index e mālama ʻia ma ka disk.
ʻO ka faila hoʻohuli ʻia, ka helu huahana (PQ), a me ka PQ i hoʻomaikaʻi ʻia, he mau ʻano hana hou i kūkulu ʻia i ke kahua noiʻi a FAISS a hoʻohui i kona pono i ka wā e pili ana i ka helu ʻana a me ka ʻimi ʻana i nā kahua vector kiʻekiʻe.
Hoʻoikaika ʻia kēia mau hoʻolālā e nā ala ʻokiʻoki e like me ka GPU-accelerated k-selection algorithms a me ka kānana mua ʻana i nā mamao PQ, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka hiki o FAISS e hoʻopuka i nā hopena hulina wikiwiki a pololei hoʻi i nā ʻikepili helu piliona.
kumu kūʻai
He manuahi ka hoʻohana ʻana no kēlā me kēia kanaka.
3. pine pine
He alakaʻi ʻo Pinecone i nā ʻikepili vector, e hāʻawi ana i kahi lawelawe kapuaʻi, mālama ʻia i kūkulu pono ʻia e hoʻomaikaʻi i ka hana o nā noi AI kiʻekiʻe.
Hoʻonohonoho pono ʻia e mālama i nā hoʻopili vector, pono ia no AI generative, ʻimi semantic, a me nā noi e hoʻohana ana i nā ʻōlelo hoʻohālike nui.
Hiki iā AI ke hoʻomaopopo i ka ʻike semantic i kēia mau mea hoʻopili, e hana maikaʻi ana ma ke ʻano he hoʻomanaʻo lōʻihi no nā hana paʻakikī.
He mea kū hoʻokahi ʻo Pinecone i ka hoʻohui pono ʻana i nā mana o nā ʻikepili kuʻuna me ka hoʻonui ʻana i ka hana o nā kuhikuhina vector, hiki i ka mālama pono a me ka nui a me ka nīnau ʻana i nā hoʻopili.
ʻO kēia ke koho kūpono loa i nā kūlana kahi i lawa ʻole ai ka paʻakikī a me ka nui o ka ʻikepili i pili i ka waihona scalar maʻamau.
Hāʻawi ʻo Pinecone i nā mea hoʻomohala i kahi hopena pilikia ʻole ma muli o kāna ʻano lawelawe lawelawe hoʻokele, e hoʻopololei ana i ka hoʻohui ʻana a me nā kaʻina hana ʻikepili manawa maoli.
Nui nā hana ʻikepili i kākoʻo ʻia e ia, e like me ke kiʻi ʻana, ka hoʻonui ʻana, ka holoi ʻana, ka nīnau ʻana, a me ka hoʻonui ʻana i ka ʻikepili.
Hōʻoia hou ʻo Pinecone i nā nīnau e hōʻike ana i nā hoʻololi manawa maoli e like me ka upserts a me ka holoi ʻana e hāʻawi i nā pane pololei, haʻahaʻa haʻahaʻa no nā kuhikuhi me nā piliona o nā vectors.
Ma nā kūlana hoʻoikaika, pono kēia hiʻohiʻona no ka mālama ʻana i ka pili a me ka hou o nā hopena nīnau.
Hoʻohui hou, ʻo ka hui pū ʻana o Pinecone me Airbyte ma o ka pilina Pinecone e hoʻonui ai i kona versatility a me ka maʻalahi, e ʻae ana i ka hoʻohui ʻana o ka ʻikepili mai kahi ʻano kumu.
Ma o kēia pilina, hiki ke hoʻonui ʻia nā kumukūʻai a me ka maikaʻi ma ka hōʻoia ʻana e mālama ʻia ka ʻike i loaʻa hou wale ʻia ma o ka hoʻohui ʻana i ka ʻikepili hoʻonui.
Hoʻoikaika ka hoʻolālā o ka mea hoʻohui i ka maʻalahi, pono i nā palena hoʻonohonoho liʻiliʻi wale nō, a hiki ke hoʻonui ʻia, e ʻae ana i nā hoʻomaikaʻi hou aku.
kumu kūʻai
Hoʻomaka ka uku kumukūʻai mai $5.80 / mahina no ka hihia hoʻohana RAG.
4. Weaviate
ʻO Weaviate kahi ʻikepili vector hou i loaʻa ma ke ʻano he polokalamu open-source e hoʻololi i ke ala a mākou e komo ai a hoʻohana i ka ʻikepili.
Hoʻohana ʻo Weaviate i ka hiki ke huli vector, kahi e hiki ai i nā ʻimi ʻike maʻalahi a me ka ʻike pōʻaiapili ma nā ʻikepili nui a paʻakikī, ʻokoʻa me nā ʻikepili maʻamau e hilinaʻi ana i nā waiwai scalar a me nā nīnau i koho mua ʻia.
Me kēia ʻano hana, hiki iā ʻoe ke ʻimi i ka ʻike e pili ana i ke ʻano like me nā mea ʻē aʻe, e hoʻomaikaʻi ai i ka intuitiveness o nā ʻimi a me ka pili o nā hopena.
ʻO kona hui pū ʻana me nā hiʻohiʻona aʻo mīkini kekahi o kāna mau hiʻohiʻona mua; ʻae kēia i ka hana ʻoi aku ma mua o kahi hoʻonā mālama ʻikepili; hiki i ka ʻikepili ke hoʻomaopopo a hoʻopaʻa ʻia me ka hoʻohana ʻana i ka naʻauao.
Hoʻokomo pono ka hoʻolālā ʻana o Weaviate i kēia hoʻohui ʻana, e hiki ai ke kālailai i ka ʻikepili paʻakikī me ka hoʻohana ʻole ʻana i nā mea hana hou.
ʻO kona kākoʻo ʻana i nā hiʻohiʻona ʻikepili kiʻi pū kekahi e hāʻawi i kahi manaʻo ʻokoʻa i ka ʻikepili ma ke ʻano he hui i hoʻopili ʻia, e hōʻike ana i nā kumu a me nā ʻike i hiki ke ʻike ʻia i nā hale kiʻi waihona maʻamau.
Ma muli o ka hoʻolālā modular o Weaviate, hiki i nā mea kūʻai ke hoʻohui i nā mana e like me ka vectorization data a me ka hana hoʻihoʻi e like me ka mea e pono ai.
Hana ʻia kāna ʻano kumu ma ke ʻano he ʻikepili loea data vector, a hiki ke hoʻonui ʻia me nā modula ʻē aʻe e hoʻokō i nā pono like ʻole.
Hoʻonui hou ʻia kona scalability e kāna hoʻolālā modular, e hōʻoiaʻiʻo ana ʻaʻole e kaumaha ʻia ka wikiwiki i ka pane ʻana i ka hoʻonui ʻana i ka nui o ka ʻikepili a me nā koi nīnau.
ʻO ke ʻano maʻalahi a maikaʻi hoʻi o ka launa pū ʻana me ka ʻikepili i mālama ʻia e ke kākoʻo o ka waihona no nā API RESTful a me GraphQL.
ʻO ka mea nui, koho ʻia ʻo GraphQL ma muli o kona hiki ke hoʻokō wikiwiki i nā nīnau pili i ka pakuhi, hiki i nā mea hoʻohana ke loaʻa pololei i ka ʻikepili a lākou e makemake ai me ka loaʻa ʻole o ka nui a i ʻole ka lawa ʻole o ka ʻikepili.
ʻOi aku ka maikaʻi o ka Weaviate ma waena o nā hale waihona puke o nā mea kūʻai aku a me nā ʻōlelo papahana ma muli o kāna API maʻalahi.
No ka poʻe e ʻimi nei e ʻimi hou aku iā Weaviate, aia ka plethora o nā palapala a me nā kumu aʻo i loaʻa, mai ka hoʻonohonoho ʻana a me ka hoʻonohonoho ʻana i kāu hiʻohiʻona a hiki i ka luʻu hohonu i kona hiki e like me ka huli vector, ka hoʻohui ʻana i ka mīkini, a me ka hoʻolālā schema.
Hiki iā ʻoe ke komo i ka ʻenehana ikaika like e hoʻoikaika i ka ʻike a hiki ke hana inā hoʻoholo ʻoe e hana iā Weaviate ma ka ʻāina, ma kahi ao Me kaiapuni, a i ʻole ma o ka lawelawe ʻo Weaviate hoʻokele cloud.
kumu kūʻai
Hoʻomaka ka uku kumukūʻai o ka paepae mai $25 / mahina no ka serverless.
5. Chroma
ʻO Chroma kahi ʻikepili vector ʻokiʻoki e manaʻo nei e hoʻololi i ka hoʻihoʻi ʻana a me ka mālama ʻana i ka ʻikepili, ʻoi aku no nā noi e pili ana i ka aʻo ʻana i ka mīkini a me ka naʻauao.
Ma muli o ka hana ʻana o Chroma me nā vectors ma kahi o nā helu scalar, ʻaʻole like me nā ʻikepili maʻamau, maikaʻi loa ia i ka mālama ʻana i ka ʻikepili kiʻekiʻe, paʻakikī.
He holomua nui kēia i ka ʻenehana hoʻihoʻi ʻikepili no ka mea hiki iā ia ke ʻimi ʻoi aku ka maʻalahi ma muli o ke ʻano like o ka mea ma mua o nā hoʻokūkū huaʻōlelo pololei.
ʻO kahi hiʻohiʻona koʻikoʻi o Chroma ʻo kona hiki ke hana me kekahi mau ʻōnaehana mālama mālama, e like me ClickHouse no nā hoʻonohonoho scaled a me DuckDB no nā hoʻonohonoho kūʻokoʻa, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka loli a me ka hoʻololi ʻana i nā hihia hoʻohana like ʻole.
Hana ʻia ʻo Chroma me ka maʻalahi, ka wikiwiki a me ka nānā ʻana. Loaʻa ia i kahi ākea ākea o nā mea hoʻomohala me SDKs no Python a me JavaScript/TypeScript.
Hoʻohui hou, hāʻawi ʻo Chroma i kahi koʻikoʻi nui i ka hoʻohana ʻana i ka mea hoʻohana, e ʻae i nā mea hoʻomohala e hoʻonohonoho koke i kahi waihona paʻa paʻa i kākoʻo ʻia e DuckDB a i ʻole kahi waihona hoʻomanaʻo no ka hoʻāʻo ʻana.
ʻO ka hiki ke kūkulu i nā mea hōʻiliʻili e like me nā papa i loko o nā waihona maʻamau, kahi e hiki ai ke hoʻokomo i ka ʻikepili kikokikona a hoʻololi ʻia i loko o ka hoʻopili ʻana me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona e like me all-MiniLM-L6-v2, e hoʻonui hou i kēia versatility.
Hiki ke hoʻohui maikaʻi ʻia ke kikokikona a me ka hoʻopili ʻana, he mea nui ia no nā noi e pono e hopu i nā semantics data.
ʻO ke kumu o ke ʻano like vector o Chroma, ʻo ia nā manaʻo makemakika o ka orthogonality a me ka density, he mea nui ia no ka hoʻomaopopo ʻana i ka hōʻike a me ka hoʻohālikelike ʻana o ka ʻikepili i loko o nā waihona.
Hāʻawi kēia mau manaʻo iā Chroma e hoʻokō i nā ʻimi like kūpono a maikaʻi hoʻi ma ka noʻonoʻo ʻana i nā loulou semantic ma waena o nā mea ʻikepili.
Hiki ke loaʻa nā kumuwaiwai e like me nā kumu aʻo a me nā alakaʻi no nā poʻe makemake e ʻimi hou aku iā Chroma. Loaʻa iā lākou ke alakaʻi i kēlā me kēia ʻanuʻu i ka hoʻonohonoho ʻana i ka waihona, hana i nā hōʻiliʻili, a holo i nā ʻimi like.
kumu kūʻai
Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka e hoʻohana me ka manuahi.
6. ʻO Vespa
ʻO Vespa kahi kahua e hoʻololi nei i ka lawelawe pūnaewele o AI a me ka ʻikepili nui.
ʻO ke kumu nui o Vespa ka mea e hiki ai i ka helu haʻahaʻa haʻahaʻa ma waena o nā ʻikepili nui, e hiki ai iā ʻoe ke mālama maʻalahi, kuhikuhi, a me ka nānā ʻana i ka kikokikona, vector, a me ka ʻikepili i kūkulu ʻia.
Hoʻokaʻawale ʻia ʻo Vespa ma kona hiki ke hāʻawi i nā pane wikiwiki i kēlā me kēia pālākiō, me ka nānā ʻole i ke ʻano o nā nīnau, nā koho, a i ʻole nā inferences kumu hoʻohālike i aʻo ʻia e ka mīkini.
Hōʻike ʻia ka maʻalahi o Vespa i kāna ʻenekini hulina holoʻokoʻa a me ka waihona vector, kahi e hiki ai i nā hulina he nui i loko o kahi nīnau hoʻokahi, mai ka vector (ANN), lexical, a me ka ʻikepili i kūkulu ʻia.
Ma waho aʻe o ka pālākiō, hiki iā ʻoe ke hana i nā polokalamu hulina mea hoʻohana a pane ʻia me nā mana AI manawa maoli e hoʻomaikaʻi i kēia hoʻohui ʻana o ka ʻike hoʻohālike i aʻo ʻia e ka mīkini me kāu ʻikepili.
Eia naʻe, ʻoi aku ka Vespa ma mua o ka ʻimi wale ʻana; e pili ana hoʻi i ka hoʻomaopopo ʻana a me ka hoʻopilikino ʻana i nā hālāwai.
Hāʻawi ka hana maʻamau a me nā mea hana manaʻo kiʻekiʻe i nā manaʻo hoʻoikaika i kēia manawa i nā mea hoʻohana a i ʻole nā kūlana.
He mea hoʻololi pāʻani ʻo Vespa no ka poʻe e ʻimi nei e komo i ka wahi AI kamaʻilio pū kekahi, no ka mea, hāʻawi ia i nā ʻōnaehana pono e mālama a ʻimi i ka ʻikepili a me ka vector i ka manawa maoli, e ʻae ana i ka hoʻomohala ʻana i nā mea hoʻohana AI ʻoi aku ka maikaʻi.
Me ka hōʻailona piha a me ka hoʻokumu ʻana, nā ʻimi kikokikona piha, nā ʻimi pili kokoke loa, a me nā nīnau ʻikepili i hoʻonohonoho ʻia e kākoʻo ʻia e nā mana hulina nui o ka paepae.
ʻOkoʻa ia i ka hiki ke lawelawe pono i nā nīnau paʻakikī ma ka hoʻohui ʻana i kekahi mau ana hulina.
He hale mana helu ʻo Vespa no AI a me nā noi aʻo mīkini no ka mea hiki i kāna mīkini helu helu ke mālama i nā ʻōlelo makemakika paʻakikī ma luna o nā scalars a me nā tensors.
Ma ka hana, hana ʻia ʻo Vespa e maʻalahi e hoʻohana a hoʻonui.
Hoʻoponopono ia i nā kaʻina hana hou, mai ka hoʻonohonoho ʻana i ka ʻōnaehana a me ka hoʻomohala ʻana i nā noi i ka ʻikepili a me ka hoʻokele node, e hiki ai i nā hana hana palekana a pau ʻole.
Hoʻomaopopo ka hoʻolālā ʻana o Vespa e hoʻonui ʻia me kāu ʻikepili, e mālama mau ana i kona hilinaʻi a me kāna hana.
kumu kūʻai
Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka e hoʻohana me ka manuahi.
7. ʻAdrlelo
ʻO Qdrant kahi kahua waihona waihona vector maʻalahi e hāʻawi i kahi pūʻulu kūʻokoʻa o ka hiki ke hoʻokō i nā koi ulu o AI a me nā noi aʻo mīkini.
Ma kona kumu, ʻo Qdrant kahi ʻenekini huli like vector e hāʻawi ana i kahi API maʻalahi no ka mālama ʻana, ʻimi a mālama i nā vectors a me ka ʻikepili uku.
He mea koʻikoʻi kēia hiʻohiʻona no kekahi mau noi, e like me ka ʻimi semantic a me nā ʻōnaehana paipai, e koi ana i ka unuhi ʻana i nā palapala ʻikepili paʻakikī.
Kūkulu ʻia ka paepae me ka pono a me ka scalability i ka noʻonoʻo, hiki ke mālama i nā ʻikepili nui me nā piliona o nā helu ʻikepili.
Hāʻawi ia i nā metric mamao e pili ana i ka Cosine Similarity, Euclidean Distance, a me Dot Product, hiki ke hoʻololi ʻia i nā hiʻohiʻona hoʻohana.
Hāʻawi ka hoʻolālā i nā kānana paʻakikī, e like me ke kaula, ka laulā, a me nā geo-filters, e hoʻokō i nā pono hulina like ʻole.
Hiki ke loaʻa iā Qdrant i nā mea hoʻomohala ma nā ʻano like ʻole, me kahi kiʻi Docker no nā hoʻonohonoho kūloko wikiwiki, kahi mea kūʻai Python no ka poʻe ʻoluʻolu me ka ʻōlelo, a me kahi lawelawe kapua no kahi ʻoi aku ka ikaika, ka pae hana.
ʻO ka hoʻololi ʻana o Qdrant e hiki ai i ka hoʻohui pono ʻana me kekahi hoʻonohonoho ʻenehana a i ʻole kaʻina hana.
Eia kekahi, ua maʻalahi ka hoʻohana ʻana o Qdrant i ka hoʻokele waihona waihona vector. He mea maʻalahi ka paepae no nā mea hoʻohana o nā pae akamai a pau, mai ka hana ʻana i ka hui a hiki i ka hana ʻana i nā kī API no ke komo palekana.
ʻO kona hiki ke hoʻouka nui a me ka API asynchronous e hoʻomaikaʻi i kona pono, e lilo ia i mea pono loa no nā mea hoʻomohala e pili ana i ka nui o ka ʻikepili.
kumu kūʻai
Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka e hoʻohana iā ia no ka manuahi a hoʻomaka ke kumu kūʻai uku mai $25 no ka node/mahina i uku ʻia i kēlā me kēia hola
8. Astra
Ke hoʻololi nei nā mākau huli vector kiʻekiʻe o AstraDB a me ka hoʻolālā serverless i nā noi AI generative.
He koho maikaʻi loa ʻo AstraDB no ka hoʻokele ʻana i nā hulina paʻakikī, pili i ka pōʻaiapili ma nā ʻano ʻikepili like ʻole mai ka mea i kūkulu ʻia ma ke kahua paʻa o Apache Cassandra a hui pū me ka scalability, kūpaʻa, a me ka hana.
ʻO ka hiki o AstraDB ke mālama i nā haʻawina like ʻole, me ka streaming, non-vector, a me ka ʻikepili vector, ʻoiai e mālama ana i ka latency haʻahaʻa loa no ka huli ʻana a me ka hana hou ʻana, ʻo ia kekahi o kāna mau mea maikaʻi loa.
Pono kēia adaptability no nā noi AI generative, e koi ana i ka hoʻoheheʻe ʻana a me ka hoʻoili ʻana i ka ʻikepili manawa maoli i mea e hāʻawi ai i nā pane AI pololei.
ʻO ka ʻōnaehana serverless mai AstraDB e maʻalahi ka hoʻomohala ʻana, e hoʻokuʻu ana i nā mea hoʻomohala e noʻonoʻo i ka hana ʻana i nā noi AI hou ma mua o ka hoʻokele ʻana i ka ʻōnaehana hope.
Mai ka hoʻomaka wikiwiki ʻana i nā haʻawina hohonu e pili ana i ka hana ʻana i nā chatbots a me nā ʻōnaehana paipai, hiki iā AstraDB i nā mea hoʻomohala ke hoʻomaopopo wikiwiki i kā lākou mau manaʻo AI ma o nā API hilinaʻi a me nā pilina maʻalahi me nā mea hana a me nā paepae kaulana.
Pono nā ʻōnaehana AI hoʻomohala ʻoihana ʻoihana e hana mua i ka palekana a me ka hoʻokō, a hāʻawi ʻo AstraDB ma nā ʻaoʻao ʻelua.
Hāʻawi ʻia nā hiʻohiʻona palekana ʻoihana hohonu a me nā palapala hoʻokō, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka hoʻomohala ʻana o nā noi AI ma AstraDB e pili ana i nā kulekele pilikino a me ka pale ʻikepili.
kumu kūʻai
Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka e hoʻohana iā ia no ka manuahi a hāʻawi ia i kahi hiʻohiʻona uku-like-you-go.
9. Huli wehe
Hōʻike ʻia ʻo OpenSearch ma ke ʻano he koho ʻoluʻolu no ka poʻe e ʻimi ana i nā ʻikepili vector, ʻoi loa no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻōnaehana AI hiki ke hoʻololi ʻia, scalable, a me ka wā e hiki mai ana.
ʻO OpenSearch kahi waihona waihona vector open source e hoʻohui i ka mana o ka analytics, ka huli vector maʻalahi, a me ka huli maʻamau i loko o kahi ʻōnaehana hui.
Ma ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona e hoʻopili ana i ka mīkini e hoʻopili i ka manaʻo a me ka pōʻaiapili o nā palapala ʻikepili he nui - nā palapala, nā kiʻi, a me nā leo - i nā vectors no ka ʻimi like ʻana, kōkua nui kēia hoʻohui ʻana i nā mea hoʻomohala e ʻimi nei e hoʻokomo i ka ʻike semantic i kā lākou mau noi hulina.
ʻOiai he nui ka OpenSearch e hāʻawi ai, he mea nui e hoʻomanaʻo i ka hoʻohālikelike ʻia me Elasticsearch, ʻoi aku ka liʻiliʻi o nā hoʻololi code, ʻoi aku ka nui o nā modula koʻikoʻi e like me nā ʻōlelo kākau ʻōlelo a me nā mea hana pipeline ingestion.
Hiki i ka Elasticsearch ke loaʻa nā mana maʻalahi ma muli o ka hoʻonui ʻana i ka hoʻomohala ʻana, e alakaʻi ana i nā ʻokoʻa o ka hana, ka hoʻonohonoho hiʻohiʻona, a me nā mea hou ma waena o nā mea ʻelua.
Hoʻopiʻi ʻo OpenSearch me kahi kaiāulu nui e hahai ana a me ka hoʻolaʻa ʻana i nā manaʻo open-source, e hopena i kahi kahua ākea a hiki ke hoʻololi.
Kākoʻo ia i ka laulā o nā noi ma waho aʻe o ka ʻimi a me nā ʻikepili, e like me ka nānā ʻana a me ka ʻikepili palekana, e lilo ia i mea hana maʻalahi no nā hana ʻikepili.
Hāʻawi ka hoʻolālā i alakaʻi ʻia e ke kaiāulu i ka hoʻonui mau ʻana a me ka hoʻohui ʻana e hoʻomau i ka paepae i ka wā hou a kū hoʻokahi.
kumu kūʻai
Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka e hoʻohana me ka manuahi.
10. Huli ʻo Azure AI
He kahua ikaika ʻo Azure AI Search e hoʻomaikaʻi i ka hiki ke huli i loko o nā noi AI generative.
Kūlana ia no ka mea kākoʻo ʻo ia i ka huli vector, kahi ʻano no ka helu ʻana, mālama ʻana, a me ka hoʻihoʻi ʻana i nā mea hoʻopili vector i loko o kahi kuhikuhi hulina.
Kōkua kēia hiʻohiʻona i ka ʻike ʻana i nā palapala hoʻohālikelike i loko o ka vector space, e loaʻa ana i nā hopena hulina pili i ka pōʻaiapili.
Hoʻokaʻawale ʻia ʻo Azure AI Search e kāna kākoʻo no nā kūlana hybrid, kahi e hana ʻia ai nā hulina vector a me nā huaʻōlelo huaʻōlelo i ka manawa like, e hopena i kahi hoʻonohonoho hopena i hui ʻia e ʻoi aku ka maikaʻi o kēlā me kēia ʻenehana i hoʻohana wale ʻia.
ʻO ka hui pū ʻana o nā mea vector a me nā mea ʻole-vector i ka papa kuhikuhi like e hiki ai i kahi ʻike hulina piha a maʻalahi.
ʻO ka hiʻohiʻona hulina vector ma Azure AI Search hiki ke ʻike nui ʻia a me ka manuahi no nā pae Huli Azure AI āpau.
He mea maʻalahi loa ia no ka nui o nā hihia hoʻohana a me nā makemake hoʻomohala ma muli o kāna kākoʻo ʻana i kekahi mau wahi hoʻomohala, i hāʻawi ʻia ma o ka pūnaewele Azure, Nā Apana Hoʻomaha, a me nā SDK no Python, JavaScript, a.NET, a me nā mea ʻē aʻe.
Me kona hoʻohui hohonu me ka kaiaola Azure AI, hāʻawi ʻo Azure AI Search ma mua o ka huli wale ʻana; hoʻonui ia i ka hiki o ka kaiaolaola no nā noi AI generative.
ʻO Azure OpenAI Studio no ka hoʻopili ʻana i nā hiʻohiʻona a me nā lawelawe ʻo Azure AI no ka kiʻi kiʻi kiʻi ʻelua wale nō mau hiʻohiʻona o nā lawelawe i hoʻokomo ʻia i kēia hoʻohui.
ʻO Azure AI Search kahi hopena maʻalahi no nā mea hoʻomohala e makemake ana e hoʻokomo i nā hana hulina maʻalahi i kā lākou mau noi ma muli o kāna kākoʻo nui, e hiki ai i kahi ākea o nā noi, mai ka ʻimi like a me ka ʻimi multimodal i ka ʻimi hybrid a me ka ʻimi lehulehu.
kumu kūʻai
Hiki iā ʻoe ke hoʻomaka e hoʻohana iā ia no ka manuahi a hoʻomaka ka uku kumu kūʻai mai $0.11/hola.
Panina
Ke hoʻololi nei nā ʻikepili Vector i ka hoʻokele ʻikepili ma AI ma o ka hoʻokele ʻana i nā vectors kiʻekiʻe, e ʻae ana i nā hulina like ikaika a me nā nīnau pili kokoke loa i nā hoalauna i nā noi e like me nā ʻōnaehana paipai a me ka ʻike hoʻopunipuni.
Me ka hoʻohana ʻana i nā algorithms indexing maʻalahi, ua hoʻololi kēia mau ʻikepili i ka ʻikepili paʻakikī i kūkulu ʻole ʻia i nā vector koʻikoʻi me ka hāʻawi ʻana i ka wikiwiki a me ka maʻalahi ʻaʻole i hana ʻia e nā ʻikepili kuʻuna.
Loaʻa nā paepae kaulana ʻo Pinecone, e ʻālohilohi ana i nā noi AI generative; ʻO FAISS, i hana ʻia e Facebook AI no ka puʻupuʻu vector paʻa; a me Milvus, ka mea i kaulana no kona scalability a me ka hoʻolālā ʻōiwi.
Hoʻohui ʻo Weaviate i ke aʻo ʻana i ka mīkini me ka ʻimi ʻike pōʻaiapili, ʻoiai ʻo Vespa a me Chroma ka mea kaulana no ko lākou hiki haʻahaʻa haʻahaʻa a me ka maʻalahi o ka hoʻohana ʻana.
He mea koʻikoʻi nā ʻikepili Vector no ka hoʻomohala ʻana i nā ʻenehana aʻo ʻana i ka mīkini mai ka wā e hāʻawi ana nā paepae e like me Qdrant, AstraDB, OpenSearch, a me Azure AI Search i nā lawelawe like ʻole mai nā hale hana serverless a hiki i ka hiki ke ʻimi a me ka hoʻopaʻa ʻana.
Waiho i ka Reply