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वेक्टर डेटाबेस एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं कि हम डेटा को कैसे प्रबंधित और व्याख्या करते हैं, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में।
इन डेटाबेस का मूल कार्य उच्च-आयामी वैक्टर को प्रभावी ढंग से संभालना है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के कच्चे माल हैं और इसमें पाठ, चित्र या ऑडियो इनपुट को बहुआयामी अंतरिक्ष में संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करना शामिल है।
अनुशंसा प्रणाली, वस्तु पहचान, चित्र पुनर्प्राप्ति और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे अनुप्रयोगों के लिए, यह परिवर्तन केवल भंडारण से कहीं अधिक है; यह समानता खोजों और निकटतम-पड़ोसी प्रश्नों में शक्तिशाली क्षमताओं का द्वार है।
अधिक गहराई से, वेक्टर डेटाबेस की शक्ति बड़ी मात्रा में असंरचित, जटिल डेटा को वैक्टर में अनुवाद करने की क्षमता में है जो मूल सामग्री के संदर्भ और अर्थ को पकड़ते हैं।
इस एन्कोडिंग में मॉडलों को एम्बेड करके संभव बनाए गए उन्नत खोज कार्यों में संबंधित चित्रों या वाक्यांशों को खोजने के लिए आसपास के वैक्टरों को क्वेरी करने की क्षमता शामिल है।
वेक्टर डेटाबेस इस मायने में अद्वितीय हैं कि वे इनवर्टेड फ़ाइल इंडेक्स (आईवीएफ) और पदानुक्रमित नेविगेशनल स्मॉल वर्ल्ड (एचएनएसडब्ल्यू) जैसी उन्नत अनुक्रमण तकनीकों पर बनाए गए हैं, जो एन-आयामी स्थानों में निकटतम पड़ोसियों का पता लगाने के दौरान उनकी गति और दक्षता में सुधार करते हैं।
वेक्टर और क्लासिक डेटाबेस के बीच स्पष्ट अंतर है। पारंपरिक डेटाबेस डेटा को संगठित सेटों में व्यवस्थित करने में बहुत अच्छे हैं जो सीआरयूडी-अनुकूलित हैं और सेट स्कीमा का पालन करते हैं।
हालाँकि, उच्च-आयामी डेटा की गतिशील और जटिल प्रकृति से निपटने पर, यह कठोरता बाधा बनने लगती है।
इसके विपरीत, वेक्टर डेटाबेस लचीलेपन और दक्षता की एक डिग्री प्रदान करते हैं जिसकी पारंपरिक समकक्ष बराबरी नहीं कर सकते, खासकर उन अनुप्रयोगों के लिए जो बहुत अधिक निर्भर हैं यंत्र अधिगम और कृत्रिम बुद्धि। वे न केवल मापनीय हैं और समानता खोजों में कुशल हैं।
वेक्टर डेटाबेस जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं। यह गारंटी देने के लिए कि बनाई गई सामग्री प्रासंगिक अखंडता बरकरार रखती है, ये अनुप्रयोग - जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और चित्र निर्माण शामिल हैं - त्वरित पुनर्प्राप्ति और एम्बेडिंग की तुलना पर निर्भर करते हैं।
तो इस भाग में, हम आपके अगले प्रोजेक्ट के लिए शीर्ष वेक्टर डेटाबेस देखेंगे।
1. मिल्वस
मिल्वस एक अग्रणी ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है जो मुख्य रूप से एआई अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें एम्बेडेड समानता खोज और शक्तिशाली एमएलओपीएस शामिल हैं।
यह पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस से भिन्न है, जो अधिकतर संभालते हैं संरचित डेटा, इस क्षमता के कारण, जो इसे अभूतपूर्व ट्रिलियन पैमाने पर वैक्टरों को अनुक्रमित करने में सक्षम बनाता है।
स्केलेबिलिटी और उच्च उपलब्धता के प्रति मिल्वस का समर्पण इस बात से प्रदर्शित होता है कि यह अपने पहले संस्करण से लेकर पूरी तरह से वितरित, क्लाउड-नेटिव मिल्वस 2.0 तक कैसे विकसित हुआ है।
विशेष रूप से, मिल्वस 2.0 पूरी तरह से क्लाउड-नेटिव डिज़ाइन प्रदर्शित करता है जिसका लक्ष्य सैकड़ों नोड्स से आगे बढ़ते हुए आश्चर्यजनक 99.9% उपलब्धता है।
विश्वसनीय वेक्टर डेटाबेस समाधान की तलाश करने वालों के लिए, यह संस्करण अत्यधिक अनुशंसित है क्योंकि इसमें न केवल मल्टी-क्लाउड कनेक्शन और एक प्रशासनिक पैनल जैसी परिष्कृत सुविधाएं शामिल हैं, बल्कि यह लचीले एप्लिकेशन विकास के लिए डेटा स्थिरता स्तर में भी सुधार करता है।
मिल्वस का एक उल्लेखनीय लाभ इसका समुदाय-संचालित दृष्टिकोण है, जो डेवलपर्स की मांगों के अनुरूप बहु-भाषा समर्थन और एक व्यापक टूलचेन प्रदान करता है।
आईटी क्षेत्र में, इसकी क्लाउड स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता, बड़े डेटासेट पर इसकी उच्च-प्रदर्शन वेक्टर खोज क्षमताओं के साथ, इसे एक लोकप्रिय विकल्प बनाती है।
इसके अतिरिक्त, यह हाइब्रिड खोज क्षमता का उपयोग करके अपने संचालन की दक्षता को बढ़ाता है जो स्केलर फ़िल्टरिंग के साथ वेक्टर समानता खोज को मिश्रित करता है।
मिल्वस के पास एक स्पष्ट प्रशासनिक पैनल है उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, एपीआई का एक पूरा सेट, और एक स्केलेबल और ट्यून करने योग्य आर्किटेक्चर।
बाहरी अनुप्रयोगों के साथ संचार को एक्सेस लेयर द्वारा सुगम बनाया जाता है, जबकि लोड संतुलन और डेटा प्रबंधन को समन्वयक सेवा द्वारा समन्वित किया जाता है, जो केंद्रीय कमांड के रूप में कार्य करता है।
डेटाबेस का स्थायित्व ऑब्जेक्ट स्टोरेज लेयर द्वारा समर्थित है, जबकि वर्कर नोड्स स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए गतिविधियाँ करते हैं।
मूल्य निर्धारण
यह सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
2. FAISS
फेसबुक की एआई रिसर्च टीम ने फेसबुक एआई समानता खोज नामक एक अत्याधुनिक लाइब्रेरी विकसित की है जिसे सघन वेक्टर क्लस्टरिंग और समानता खोज को अधिक प्रभावी बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इसका निर्माण अत्याधुनिक मौलिक तरीकों का उपयोग करके फेसबुक एआई की समानता खोज क्षमताओं को बेहतर बनाने की आवश्यकता से प्रेरित था।
सीपीयू-आधारित कार्यान्वयन की तुलना में, एफएआईएसएस का अत्याधुनिक जीपीयू कार्यान्वयन खोज समय को पांच से दस गुना तक बढ़ा सकता है, जिससे यह अनुशंसा प्रणालियों और बड़े आकार में समान अर्थों की पहचान सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक अमूल्य उपकरण बन जाता है। टेक्स्ट, ऑडियो और वीडियो जैसे असंरचित डेटासेट।
FAISS समानता मेट्रिक्स की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकता है, जैसे कोसाइन समानता, आंतरिक उत्पाद और आमतौर पर उपयोग की जाने वाली L2 मीट्रिक (यूक्लिडियन दूरी)।
ये माप विभिन्न डेटा प्रकारों में सटीक और लचीली समानता खोज करना आसान बनाते हैं। बैच प्रोसेसिंग, सटीक-स्पीड ट्रेड-ऑफ़ और सटीक और अनुमानित दोनों खोजों के लिए समर्थन जैसी सुविधाएँ इसके लचीलेपन को और बढ़ाती हैं।
इसके अतिरिक्त, FAISS इंडेक्स को डिस्क पर संग्रहीत करने की अनुमति देकर बड़े पैमाने पर डेटासेट को संभालने के लिए एक स्केलेबल विधि प्रदान करता है।
उलटी फ़ाइल, उत्पाद परिमाणीकरण (पीक्यू), और बेहतर पीक्यू कुछ नवीन तकनीकें हैं जो एफएआईएसएस की शोध नींव बनाती हैं और जब उच्च-आयामी वेक्टर क्षेत्रों को अनुक्रमित करने और खोजने की बात आती है तो इसकी प्रभावशीलता बढ़ जाती है।
इन रणनीतियों को जीपीयू-त्वरित के-चयन एल्गोरिदम और पीक्यू दूरी के पूर्व-फ़िल्टरिंग जैसे अत्याधुनिक दृष्टिकोणों द्वारा सुदृढ़ किया जाता है, जो अरब-पैमाने के डेटासेट में भी त्वरित और सटीक खोज परिणाम उत्पन्न करने के लिए FAISS की क्षमता की गारंटी देता है।
मूल्य निर्धारण
यह सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
3. सनोबर की चिलग़ोज़ा
पाइनकोन वेक्टर डेटाबेस में अग्रणी है, जो क्लाउड-नेटिव, प्रबंधित सेवा प्रदान करता है जो विशेष रूप से उच्च-शक्ति वाले एआई अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए बनाया गया है।
इसे विशेष रूप से वेक्टर एम्बेडिंग को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो जेनरेटिव एआई, सिमेंटिक सर्च और बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल का उपयोग करने वाले अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं।
एआई अब इन एम्बेडिंग की बदौलत सिमेंटिक जानकारी को समझ सकता है, जो जटिल कार्यों के लिए प्रभावी रूप से दीर्घकालिक स्मृति के रूप में कार्य करता है।
पाइनकोन इस मायने में अद्वितीय है कि यह वेक्टर इंडेक्स के उन्नत प्रदर्शन के साथ पारंपरिक डेटाबेस की क्षमताओं को सहजता से एकीकृत करता है, जिससे एम्बेडिंग के कुशल और बड़े पैमाने पर भंडारण और क्वेरी को सक्षम किया जाता है।
यह उन स्थितियों में इसे सही विकल्प बनाता है जहां डेटा की जटिलता और मात्रा मानक स्केलर-आधारित डेटाबेस को अपर्याप्त बनाती है।
पाइनकोन अपने प्रबंधित सेवा दृष्टिकोण के कारण डेवलपर्स को परेशानी मुक्त समाधान प्रदान करता है, जो एकीकरण और वास्तविक समय डेटा सेवन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करता है।
यह कई डेटा संचालन का समर्थन करता है, जिसमें डेटा लाना, अपडेट करना, हटाना, क्वेरी करना और सम्मिलित करना शामिल है।
पाइनकोन आगे गारंटी देता है कि अपसर्ट और विलोपन जैसे वास्तविक समय के संशोधनों का प्रतिनिधित्व करने वाले प्रश्न अरबों वैक्टर वाले इंडेक्स के लिए सही, कम-विलंबता प्रतिक्रियाएं देते हैं।
गतिशील स्थितियों में, क्वेरी परिणामों की प्रासंगिकता और ताजगी बनाए रखने के लिए यह सुविधा आवश्यक है।
इसके अतिरिक्त, पाइनकोन कनेक्शन के माध्यम से एयरबाइट के साथ पाइनकोन की साझेदारी इसकी बहुमुखी प्रतिभा और लचीलेपन को बढ़ाती है, जिससे विभिन्न स्रोतों से सुचारू डेटा एकीकरण की अनुमति मिलती है।
इस रिश्ते के माध्यम से, लागत और दक्षता को यह सुनिश्चित करके अनुकूलित किया जा सकता है कि केवल नई अधिग्रहीत जानकारी को वृद्धिशील डेटा सिंक्रनाइज़ेशन के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है।
कनेक्टर का डिज़ाइन सरलता पर जोर देता है, बस न्यूनतम सेटअप मापदंडों की आवश्यकता होती है, और यह विस्तार योग्य है, जो भविष्य में सुधार की अनुमति देता है।
मूल्य निर्धारण
RAG उपयोग के मामले के लिए प्रीमियम मूल्य निर्धारण $5.80/माह से शुरू होता है।
4. बुनना
वीविएट एक इनोवेटिव वेक्टर डेटाबेस है जो ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के रूप में उपलब्ध है जो हमारे डेटा तक पहुंचने और उपयोग करने के तरीके को बदल देता है।
वीविएट वेक्टर खोज क्षमताओं का उपयोग करता है, जो स्केलर मानों और पूर्वनिर्धारित प्रश्नों पर निर्भर विशिष्ट डेटाबेस के विपरीत, बड़े, जटिल डेटासेट में परिष्कृत, संदर्भ-जागरूक खोजों को सक्षम बनाता है।
इस पद्धति से, आप सामग्री का पता इस आधार पर लगा सकते हैं कि वह अन्य सामग्री से कितनी मिलती-जुलती है, जिससे खोजों की सहजता और परिणामों की प्रासंगिकता में सुधार होता है।
मशीन लर्निंग मॉडल के साथ इसका सहज एकीकरण इसकी प्राथमिक विशेषताओं में से एक है; यह इसे केवल डेटा भंडारण समाधान से कहीं अधिक कार्य करने की अनुमति देता है; यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके डेटा को समझने और उसका विश्लेषण करने की भी अनुमति देता है।
वीवियेट की वास्तुकला इस एकीकरण को पूरी तरह से शामिल करती है, जिससे अतिरिक्त उपकरणों के उपयोग के बिना जटिल डेटा का विश्लेषण करना संभव हो जाता है।
ग्राफ़ डेटा मॉडल के लिए इसका समर्थन लिंक की गई संस्थाओं के रूप में डेटा पर एक अलग दृष्टिकोण भी प्रदान करता है, जो पारंपरिक डेटाबेस आर्किटेक्चर में छूटे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि को उजागर करता है।
वीवेट के मॉड्यूलर आर्किटेक्चर के कारण, ग्राहक आवश्यकतानुसार डेटा वेक्टराइजेशन और बैकअप निर्माण जैसी क्षमताओं को जोड़ सकते हैं।
इसका मौलिक संस्करण एक वेक्टर डेटा विशेषज्ञ डेटाबेस के रूप में कार्य करता है, और इसे विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अन्य मॉड्यूल के साथ विस्तारित किया जा सकता है।
इसकी स्केलेबिलिटी को इसके मॉड्यूलर डिज़ाइन द्वारा और बढ़ाया जाता है, जो गारंटी देता है कि बढ़ती डेटा मात्रा और क्वेरी मांगों के जवाब में गति का त्याग नहीं किया जाएगा।
संग्रहीत डेटा के साथ इंटरैक्ट करने का एक बहुमुखी और प्रभावी तरीका RESTful और GraphQL API दोनों के लिए डेटाबेस के समर्थन से संभव हुआ है।
विशेष रूप से, ग्राफक्यूएल को जटिल, ग्राफ-आधारित प्रश्नों को तेजी से पूरा करने की क्षमता के कारण चुना गया है, जो उपयोगकर्ताओं को अत्यधिक या अपर्याप्त मात्रा में डेटा प्राप्त किए बिना सटीक रूप से वांछित डेटा प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
Weaviate अपने लचीले एपीआई की बदौलत विभिन्न क्लाइंट लाइब्रेरीज़ और प्रोग्रामिंग भाषाओं में अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल है।
वेविएट को और अधिक जानने की इच्छा रखने वालों के लिए, आपके उदाहरण को स्थापित करने और कॉन्फ़िगर करने से लेकर वेक्टर खोज, मशीन लर्निंग एकीकरण और स्कीमा डिज़ाइन जैसी इसकी क्षमताओं में गहराई से गहराई तक जाने के लिए ढेर सारे दस्तावेज़ और ट्यूटोरियल उपलब्ध हैं।
आप उसी शक्तिशाली तकनीक का उपयोग कर सकते हैं जो जानकारी को गतिशील और कार्रवाई योग्य बनाती है, चाहे आप Weaviate को स्थानीय स्तर पर संचालित करने का निर्णय लें। बादल कंप्यूटिंग पर्यावरण, या Weaviate प्रबंधित क्लाउड सेवा के माध्यम से
मूल्य निर्धारण
सर्वर रहित के लिए प्लेटफ़ॉर्म का प्रीमियम मूल्य $25/माह से शुरू होता है।
5. क्रोमा
क्रोमा एक अत्याधुनिक वेक्टर डेटाबेस है जिसका उद्देश्य डेटा पुनर्प्राप्ति और भंडारण में क्रांति लाना है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े अनुप्रयोगों के लिए।
चूंकि क्रोमा मानक डेटाबेस के विपरीत, स्केलर संख्याओं के बजाय वैक्टर के साथ काम करता है, यह उच्च-आयामी, जटिल डेटा को प्रबंधित करने में बहुत अच्छा है।
यह डेटा पुनर्प्राप्ति तकनीक में एक बड़ी प्रगति है क्योंकि यह सटीक कीवर्ड मिलान के बजाय सामग्री की शब्दार्थ समानता के आधार पर अधिक परिष्कृत खोजों को सक्षम बनाता है।
क्रोमा की एक उल्लेखनीय विशेषता कई अंतर्निहित स्टोरेज समाधानों के साथ काम करने की क्षमता है, जैसे स्केल्ड सेटिंग्स के लिए क्लिकहाउस और स्टैंडअलोन इंस्टॉलेशन के लिए डकडीबी, विभिन्न उपयोग के मामलों में लचीलेपन और अनुकूलन की गारंटी देता है।
क्रोमा सरलता, गति और विश्लेषण को ध्यान में रखकर बनाया गया है। यह पायथन और जावास्क्रिप्ट/टाइपस्क्रिप्ट के लिए एसडीके वाले डेवलपर्स के व्यापक स्पेक्ट्रम के लिए उपलब्ध है।
इसके अतिरिक्त, क्रोमा उपयोगकर्ता-मित्रता पर जोर देता है, जिससे डेवलपर्स को डकडीबी द्वारा समर्थित एक स्थायी डेटाबेस या परीक्षण के लिए इन-मेमोरी डेटाबेस को जल्दी से स्थापित करने की अनुमति मिलती है।
पारंपरिक डेटाबेस में तालिकाओं के समान संग्रह ऑब्जेक्ट बनाने की क्षमता, जहां टेक्स्ट डेटा डाला जा सकता है और स्वचालित रूप से ऑल-मिनीएलएम-एल 6-वी 2 जैसे मॉडल का उपयोग करके एम्बेडिंग में परिवर्तित किया जा सकता है, इस बहुमुखी प्रतिभा को और बढ़ाता है।
टेक्स्ट और एम्बेडिंग को निर्बाध रूप से एकीकृत किया जा सकता है, जो उन अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है जिन्हें डेटा शब्दार्थ को समझने की आवश्यकता होती है।
क्रोमा की वेक्टर समानता पद्धति की नींव ऑर्थोगोनैलिटी और घनत्व की गणितीय अवधारणाएं हैं, जो डेटाबेस में डेटा के प्रतिनिधित्व और तुलना को समझने के लिए आवश्यक हैं।
ये विचार क्रोमा को डेटा तत्वों के बीच अर्थ संबंधी संबंधों को ध्यान में रखकर सार्थक और कुशल समानता खोज करने की अनुमति देते हैं।
ट्यूटोरियल और दिशानिर्देश जैसे संसाधन उन व्यक्तियों के लिए उपलब्ध हैं जो क्रोमा को और अधिक जानना चाहते हैं। उनमें डेटाबेस कैसे स्थापित करें, संग्रह कैसे बनाएं और समानता खोज कैसे चलाएं, इस पर चरण-दर-चरण मार्गदर्शन शामिल है।
मूल्य निर्धारण
आप इसे मुफ्त में इस्तेमाल करना शुरू कर सकते हैं.
6. Vespa
वेस्पा एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो एआई और बड़े डेटा की ऑनलाइन हैंडलिंग को बदल रहा है।
वेस्पा का मूल उद्देश्य बड़े डेटासेट में कम-विलंबता गणना को सक्षम करना है, जिससे आप टेक्स्ट, वेक्टर और संरचित डेटा को आसानी से संग्रहीत, अनुक्रमित और विश्लेषण कर सकते हैं।
वेस्पा किसी भी पैमाने पर त्वरित उत्तर प्रदान करने की अपनी क्षमता से प्रतिष्ठित है, भले ही प्रश्नों की प्रकृति, विकल्प, या मशीन-सीखे गए मॉडल अनुमानों को संभाला जा रहा हो।
वेस्पा का लचीलापन इसके पूरी तरह कार्यात्मक खोज इंजन और वेक्टर डेटाबेस में दिखाया गया है, जो वेक्टर (एएनएन), लेक्सिकल और संरचित डेटा से लेकर एक ही क्वेरी के अंदर कई खोजों को सक्षम बनाता है।
पैमाने की परवाह किए बिना, आप अपने डेटा के साथ मशीन से सीखे गए मॉडल अनुमान के इस एकीकरण की बदौलत वास्तविक समय एआई क्षमताओं के साथ उपयोगकर्ता के अनुकूल और उत्तरदायी खोज ऐप बना सकते हैं।
हालाँकि, वेस्पा केवल खोजने से कहीं अधिक है; यह मुठभेड़ों को समझने और अनुकूलित करने के बारे में भी है।
शीर्ष पायदान अनुकूलन और सुझाव उपकरण विशिष्ट उपयोगकर्ताओं या परिस्थितियों के अनुरूप गतिशील, वर्तमान अनुशंसाएँ प्रदान करते हैं।
वेस्पा किसी भी ऐसे व्यक्ति के लिए एक गेम-चेंजर है जो संवादात्मक एआई क्षेत्र में प्रवेश करना चाहता है, क्योंकि यह वास्तविक समय में टेक्स्ट और वेक्टर डेटा को संग्रहीत और एक्सप्लोर करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, जिससे अधिक उन्नत और व्यावहारिक एआई एजेंटों के विकास की अनुमति मिलती है।
व्यापक टोकनाइजेशन और स्टेमिंग के साथ, पूर्ण-पाठ खोज, निकटतम पड़ोसी खोज और संरचित डेटा क्वेरीज़ सभी प्लेटफ़ॉर्म की व्यापक क्वेरी क्षमताओं द्वारा समर्थित हैं।
इसकी विशेषता यह है कि यह कई खोज आयामों को मिलाकर जटिल प्रश्नों को प्रभावी ढंग से संभाल सकता है।
वेस्पा एआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए एक कम्प्यूटेशनल पावरहाउस है क्योंकि इसका गणना इंजन स्केलर और टेंसर पर जटिल गणितीय अभिव्यक्तियों को संभाल सकता है।
संचालन में, वेस्पा को उपयोग में सरल और विस्तार योग्य बनाया गया है।
यह सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन और एप्लिकेशन डेवलपमेंट से लेकर डेटा और नोड प्रबंधन तक दोहराई जाने वाली प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करता है, जिससे सुरक्षित और निर्बाध उत्पादन संचालन सक्षम होता है।
वेस्पा का आर्किटेक्चर यह सुनिश्चित करता है कि यह आपके डेटा के साथ विस्तारित हो, इसकी निर्भरता और प्रदर्शन बरकरार रहे।
मूल्य निर्धारण
आप इसे मुफ्त में इस्तेमाल करना शुरू कर सकते हैं.
7. वृत्त का चतुर्थ भाग
क्यूड्रेंट एक लचीला वेक्टर डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म है जो एआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए क्षमताओं का एक अनूठा सेट प्रदान करता है।
इसके आधार पर, क्यूड्रेंट एक वेक्टर समानता खोज इंजन है जो वैक्टर के साथ-साथ पेलोड डेटा को संग्रहीत करने, खोजने और बनाए रखने के लिए उपयोग में आसान एपीआई प्रदान करता है।
यह सुविधा कई अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, जैसे सिमेंटिक खोज और अनुशंसा प्रणाली, जिनके लिए जटिल डेटा प्रारूपों की व्याख्या की आवश्यकता होती है।
प्लेटफ़ॉर्म को दक्षता और मापनीयता को ध्यान में रखकर बनाया गया है, जो अरबों डेटा बिंदुओं के साथ बड़े पैमाने पर डेटासेट को संभालने में सक्षम है।
यह कोसाइन समानता, यूक्लिडियन दूरी और डॉट उत्पाद सहित कई दूरी मेट्रिक्स प्रदान करता है, जो इसे कई उपयोग परिदृश्यों में अनुकूलनीय बनाता है।
डिज़ाइन विविध खोज आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए जटिल फ़िल्टरिंग, जैसे स्ट्रिंग, रेंज और जियो-फ़िल्टर प्रदान करता है।
क्यूड्रेंट विभिन्न तरीकों से डेवलपर्स के लिए सुलभ है, जिसमें तेजी से स्थानीय सेटअप के लिए डॉकर छवि, भाषा के साथ सहज लोगों के लिए एक पायथन क्लाइंट और अधिक मजबूत, उत्पादन-ग्रेड वातावरण के लिए क्लाउड सेवा शामिल है।
क्यूड्रेंट की अनुकूलनशीलता किसी भी तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन या प्रक्रिया आवश्यकताओं के साथ निर्बाध एकीकरण की अनुमति देती है।
इसके अलावा, क्यूड्रैंट का उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस वेक्टर डेटाबेस प्रबंधन को सरल बनाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म सभी कौशल स्तरों के उपयोगकर्ताओं के लिए सीधा है, जिसमें क्लस्टर निर्माण से लेकर सुरक्षित पहुंच के लिए एपीआई कुंजी तैयार करना शामिल है।
इसकी बल्क अपलोड क्षमता और एसिंक्रोनस एपीआई इसकी दक्षता में सुधार करती है, जिससे यह भारी मात्रा में डेटा से निपटने वाले डेवलपर्स के लिए एक बहुत उपयोगी उपकरण बन जाता है।
मूल्य निर्धारण
आप इसे मुफ़्त में उपयोग करना शुरू कर सकते हैं और प्रीमियम मूल्य $25 प्रति नोड/माह प्रति घंटा बिल से शुरू होता है
8. एस्ट्रा डीबी
एस्ट्राडीबी की बेहतर वेक्टर खोज क्षमताएं और सर्वर रहित आर्किटेक्चर जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों को बदल रहे हैं।
AstraDB विभिन्न डेटा प्रकारों में जटिल, संदर्भ-संवेदनशील खोजों को प्रबंधित करने के लिए एक बढ़िया विकल्प है क्योंकि यह Apache Cassandra की ठोस नींव पर बनाया गया है और स्केलेबिलिटी, स्थिरता और प्रदर्शन को सहजता से जोड़ता है।
स्ट्रीमिंग, गैर-वेक्टर और वेक्टर डेटा सहित विषम कार्यभार को संभालने के लिए एस्ट्राडीबी की क्षमता, एक साथ क्वेरी और अपडेट संचालन के लिए बेहद कम विलंबता को संरक्षित करते हुए, इसके सबसे उल्लेखनीय लाभों में से एक है।
यह अनुकूलनशीलता जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है, जिन्हें सटीक, संदर्भ-जागरूक एआई प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए स्ट्रीमिंग और वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है।
एस्ट्राडीबी का सर्वर रहित समाधान विकास को और भी आसान बनाता है, जिससे डेवलपर्स को बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर के प्रबंधन के बजाय अभिनव एआई एप्लिकेशन बनाने पर ध्यान केंद्रित करने की छूट मिलती है।
क्विकस्टार्ट मार्गदर्शन से लेकर चैटबॉट और अनुशंसा प्रणाली बनाने के गहन पाठों तक, एस्ट्राडीबी डेवलपर्स को विश्वसनीय एपीआई और प्रसिद्ध टूल और प्लेटफॉर्म के साथ सहज इंटरफेस के माध्यम से अपने एआई विचारों को तेजी से साकार करने में सक्षम बनाता है।
एंटरप्राइज़-ग्रेड जेनरेटिव एआई सिस्टम को सुरक्षा और अनुपालन को प्राथमिकता देनी चाहिए, और एस्ट्राडीबी दोनों मोर्चों पर काम करता है।
इसके द्वारा गहन कॉर्पोरेट सुरक्षा सुविधाएँ और अनुपालन प्रमाणपत्र प्रदान किए जाते हैं, जो यह गारंटी देते हैं कि AstraDB पर विकसित AI एप्लिकेशन सख्त गोपनीयता और डेटा सुरक्षा दिशानिर्देशों का पालन करते हैं।
मूल्य निर्धारण
आप इसे मुफ़्त में उपयोग करना शुरू कर सकते हैं और यह 'पे-एज़-यू-गो' मॉडल प्रदान करता है।
9. OpenSearch
ओपनसर्च वेक्टर डेटाबेस की खोज करने वालों के लिए एक आकर्षक विकल्प के रूप में प्रकट होता है, विशेष रूप से अनुकूलनीय, स्केलेबल और भविष्य-प्रूफ एआई सिस्टम विकसित करने के लिए।
ओपनसर्च एक सर्व-समावेशी, ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है जो एनालिटिक्स, परिष्कृत वेक्टर खोज और पारंपरिक खोज की शक्ति को एक समेकित प्रणाली में जोड़ता है।
समानता खोजों के लिए कई डेटा फॉर्मों-दस्तावेज़ों, फ़ोटो और ऑडियो-के अर्थ और संदर्भ को वैक्टर में एन्कोड करने के लिए मशीन लर्निंग एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके, यह एकीकरण उन डेवलपर्स के लिए विशेष रूप से सहायक है जो अपने खोज ऐप्स में सिमेंटिक समझ को शामिल करना चाहते हैं।
हालाँकि OpenSearch के पास देने के लिए बहुत कुछ है, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि Elasticsearch की तुलना में, बहुत कम कोड परिवर्तन हुए हैं, विशेष रूप से स्क्रिप्टिंग भाषाओं और अंतर्ग्रहण पाइपलाइन प्रोसेसर जैसे महत्वपूर्ण मॉड्यूल में।
बढ़ते विकास प्रयासों के कारण इलास्टिक्स खोज में अधिक परिष्कृत क्षमताएं हो सकती हैं, जिससे दोनों के बीच प्रदर्शन, फीचर सेट और अपडेट में अंतर हो सकता है।
ओपनसर्च एक बड़े समुदाय के अनुसरण और ओपन-सोर्स विचारों के प्रति समर्पण के साथ क्षतिपूर्ति करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक खुला और अनुकूलनीय मंच तैयार होता है।
यह खोज और विश्लेषण से परे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, जैसे कि अवलोकन और सुरक्षा विश्लेषण, जो इसे डेटा-गहन कार्यों के लिए एक लचीला उपकरण बनाता है।
समुदाय-संचालित रणनीति प्लेटफ़ॉर्म को अद्यतन और अद्वितीय बनाए रखने के लिए निरंतर संवर्द्धन और एकीकरण का आश्वासन देती है।
मूल्य निर्धारण
आप इसे मुफ्त में इस्तेमाल करना शुरू कर सकते हैं.
10. एज़्योर एआई खोज
Azure AI सर्च एक मजबूत प्लेटफ़ॉर्म है जो जेनरेटिव AI अनुप्रयोगों के भीतर खोज क्षमताओं में सुधार करता है।
यह सबसे अलग है क्योंकि यह वेक्टर खोज का समर्थन करता है, जो एक खोज सूचकांक के अंदर वेक्टर एम्बेडिंग को अनुक्रमित करने, संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए एक तंत्र है।
यह सुविधा वेक्टर स्पेस में तुलनीय दस्तावेज़ों को खोजने में मदद करती है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक खोज परिणाम प्राप्त होते हैं।
Azure AI सर्च को हाइब्रिड स्थितियों के लिए इसके समर्थन से अलग किया जाता है, जिसमें वेक्टर और कीवर्ड खोज समवर्ती रूप से की जाती हैं, जिसके परिणामस्वरूप एक एकीकृत परिणाम सेट होता है जो अक्सर अकेले उपयोग की जाने वाली प्रत्येक तकनीक की प्रभावकारिता से बेहतर प्रदर्शन करता है।
एक ही सूचकांक में वेक्टर और गैर-वेक्टर सामग्री का संयोजन अधिक संपूर्ण और लचीले खोज अनुभव की अनुमति देता है।
Azure AI सर्च में वेक्टर खोज सुविधा सभी Azure AI सर्च स्तरों के लिए व्यापक रूप से सुलभ और निःशुल्क है।
यह कई विकास परिवेशों के लिए समर्थन के कारण उपयोग के मामलों और विकास प्राथमिकताओं की एक श्रृंखला के लिए बेहद लचीला है, जो Azure साइट के माध्यम से प्रदान किया जाता है। अन्य एपीआई, और अन्य के अलावा Python, JavaScript और.NET के लिए SDK।
Azure AI इकोसिस्टम के साथ अपने गहन एकीकरण के साथ, Azure AI सर्च केवल खोज से कहीं अधिक प्रदान करता है; यह जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों के लिए पारिस्थितिकी तंत्र की क्षमता को भी बढ़ाता है।
मॉडल एम्बेडिंग के लिए Azure OpenAI स्टूडियो और चित्र पुनर्प्राप्ति के लिए Azure AI सेवाएँ इस एकीकरण में शामिल सेवाओं के केवल दो उदाहरण हैं।
Azure AI सर्च अपने व्यापक समर्थन के कारण अपने अनुप्रयोगों में परिष्कृत खोज कार्यों को शामिल करने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए एक लचीला समाधान है, जो समानता खोज और मल्टीमॉडल खोज से लेकर हाइब्रिड खोज और बहुभाषी खोज तक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को सक्षम बनाता है।
मूल्य निर्धारण
आप इसे निःशुल्क उपयोग करना शुरू कर सकते हैं और प्रीमियम मूल्य $0.11/घंटा से शुरू होता है।
निष्कर्ष
वेक्टर डेटाबेस उच्च-आयामी वैक्टर का प्रबंधन करके एआई में डेटा प्रबंधन को बदल रहे हैं, जो अनुशंसा प्रणाली और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे अनुप्रयोगों में मजबूत समानता खोजों और त्वरित निकटतम-पड़ोसी प्रश्नों की अनुमति देता है।
परिष्कृत अनुक्रमण एल्गोरिदम के उपयोग के साथ, ये डेटाबेस जटिल असंरचित डेटा को गति और लचीलापन प्रदान करते हुए सार्थक वैक्टर में परिवर्तित करते हैं जो पारंपरिक डेटाबेस नहीं करते हैं।
उल्लेखनीय प्लेटफार्मों में पाइनकोन शामिल है, जो जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों में चमकता है; FAISS, सघन वेक्टर क्लस्टरिंग के लिए Facebook AI द्वारा बनाया गया; और मिल्वस, जो अपनी स्केलेबिलिटी और क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर के लिए प्रसिद्ध है।
वीविएट मशीन लर्निंग को संदर्भ-जागरूक खोज के साथ जोड़ती है, जबकि वेस्पा और क्रोमा क्रमशः अपनी कम-विलंबता कंप्यूटिंग क्षमताओं और उपयोग में आसानी के लिए उल्लेखनीय हैं।
वेक्टर डेटाबेस एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण उपकरण हैं क्योंकि क्यूड्रेंट, एस्ट्राडीबी, ओपनसर्च और एज़्योर एआई सर्च जैसे प्लेटफॉर्म सर्वर रहित आर्किटेक्चर से लेकर व्यापक खोज और विश्लेषण क्षमताओं तक विभिन्न प्रकार की सेवाएं प्रदान करते हैं।
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