Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Vektorske baze podataka predstavljaju značajan pomak u načinu na koji upravljamo i tumačimo podatke, posebno u područjima umjetne inteligencije i strojnog učenja.
Temeljna funkcija ovih baza podataka je učinkovito rukovanje visokodimenzionalnim vektorima, koji su sirovi materijal za modele strojnog učenja i uključuju konverziju teksta, slike ili audio ulaza u numeričke prikaze u višedimenzionalnom prostoru.
Za aplikacije kao što su sustavi preporuka, prepoznavanje objekata, pronalaženje slika i otkrivanje prijevara, ova transformacija je više od puke pohrane; to je ulaz u snažne mogućnosti u pretraživanju sličnosti i upitima najbližeg susjeda.
Dublje rečeno, moć vektorskih baza podataka je u njihovoj sposobnosti da prevedu velike količine nestrukturiranih, kompliciranih podataka u vektore koji hvataju kontekst i značenje izvornog sadržaja.
Poboljšane funkcije pretraživanja koje su omogućene ugradnjom modela u ovo kodiranje uključuju mogućnost postavljanja upita okolnim vektorima kako bi se pronašle povezane slike ili fraze.
Vektorske baze podataka jedinstvene su po tome što su izgrađene na naprednim tehnikama indeksiranja kao što su Invertirani indeks datoteka (IVF) i Hijerarhijski plovni mali svijet (HNSW), što poboljšava njihovu brzinu i učinkovitost dok locira najbliže susjede u N-dimenzionalnim prostorima.
Postoji jasna razlika između vektorskih i klasičnih baza podataka. Konvencionalne baze podataka izvrsne su u organiziranju podataka u organizirane skupove koji su optimizirani za CRUD i pridržavaju se postavljenih shema.
Međutim, kada se radi o dinamičnoj i kompliciranoj prirodi visokodimenzionalnih podataka, ova krutost počinje postajati prepreka.
Nasuprot tome, vektorske baze podataka nude stupanj fleksibilnosti i učinkovitosti koji tradicionalni ekvivalenti nisu jednaki, osobito za aplikacije koje se uvelike oslanjaju na stroj za učenje i umjetna inteligencija. Oni nisu samo skalabilni i vješti u traženju sličnosti.
Vektorske baze podataka posebno su korisne za generativne AI aplikacije. Kako bi se zajamčilo da stvoreni materijal zadrži kontekstualni integritet, ove aplikacije—koje uključuju obradu prirodnog jezika i generiranje slika—ovise o brzom dohvaćanju i usporedbi umetanja.
Stoga ćemo u ovom članku pogledati najbolje vektorske baze podataka za vaš sljedeći projekt.
1. Milvus
Milvus je pionirska vektorska baza podataka otvorenog koda dizajnirana primarno za AI aplikacije, uključujući ugrađena pretraživanja sličnosti i moćne MLO-ove.
Razlikuje se od konvencionalnih relacijskih baza podataka, koje uglavnom obrađuju strukturirani podaci, zbog ovog kapaciteta, koji mu omogućuje indeksiranje vektora na dosad neviđenoj razini bilijuna.
Milvusova predanost skalabilnosti i visokoj dostupnosti demonstrirana je načinom na koji se razvio od svoje prve verzije do potpuno distribuiranog Milvusa 2.0 koji se temelji na oblaku.
Konkretno, Milvus 2.0 pokazuje potpuno nativni dizajn u oblaku koji cilja na nevjerojatnih 99.9% dostupnosti uz skaliranje izvan stotina čvorova.
Za one koji traže pouzdano rješenje za vektorsku bazu podataka, ovo se izdanje toplo preporučuje jer ne samo da dodaje sofisticirane značajke kao što su veza s više oblaka i administrativnu ploču, već također poboljšava razine dosljednosti podataka za fleksibilan razvoj aplikacija.
Značajna prednost Milvusa je njegov pristup vođen zajednicom, koji pruža višejezičnu podršku i opsežan lanac alata prilagođen zahtjevima programera.
U IT sektoru, njegova skalabilnost i pouzdanost u oblaku, zajedno s njegovim mogućnostima vektorskog pretraživanja visokih performansi na velikim skupovima podataka, čine ga popularnom opcijom.
Dodatno, poboljšava učinkovitost svojih operacija korištenjem mogućnosti hibridnog pretraživanja koja spaja pretraživanje sličnosti vektora sa skalarnim filtriranjem.
Milvus ima administrativnu ploču s jasnim korisničko sučelje, puni skup API-ja i skalabilnu i podesivu arhitekturu.
Komunikaciju s vanjskim aplikacijama olakšava pristupni sloj, dok balansiranje opterećenja i upravljanje podacima koordinira služba koordinatora koja služi kao središnja naredba.
Trajnost baze podataka podržava sloj za pohranu objekata, dok radni čvorovi provode aktivnosti kako bi osigurali skalabilnost.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
2. FAISS
Facebookov tim za istraživanje umjetne inteligencije razvio je vrhunsku biblioteku pod nazivom Facebook AI Similarity Search koja je osmišljena kako bi gusto grupiranje vektora i pretraživanje sličnosti učinili učinkovitijima.
Njegovo stvaranje potaknuto je zahtjevom da se poboljšaju mogućnosti pretraživanja sličnosti Facebooka AI korištenjem najsuvremenijih temeljnih metodologija.
U usporedbi s implementacijama koje se temelje na CPU-u, FAISS-ova najsuvremenija GPU implementacija može ubrzati vrijeme pretraživanja za pet do deset puta, što je čini neprocjenjivim alatom za razne aplikacije, uključujući sustave preporuka i identifikaciju sličnih značenja u znatnom nestrukturirane skupove podataka kao što su tekst, audio i video.
FAISS može rukovati širokim rasponom metrike sličnosti, kao što je kosinusna sličnost, unutarnji umnožak i često korištena metrika L2 (euklidska udaljenost).
Ova mjerenja olakšavaju točna i fleksibilna pretraživanja sličnosti među različitim vrstama podataka. Značajke kao što su skupna obrada, kompromisi između preciznosti i brzine i podrška za precizna i približna pretraživanja dodatno povećavaju njegovu fleksibilnost.
Dodatno, FAISS nudi skalabilnu metodu za rukovanje velikim skupovima podataka dopuštajući pohranjivanje indeksa na disk.
Invertirana datoteka, kvantizacija proizvoda (PQ) i poboljšani PQ samo su neke od inovativnih tehnika koje čine FAISS-ov istraživački temelj i doprinose njegovoj učinkovitosti kada je u pitanju indeksiranje i pretraživanje visokodimenzionalnih vektorskih polja.
Ove su strategije ojačane vrhunskim pristupima kao što su GPU-ubrzani k-selection algoritmi i prethodno filtriranje PQ udaljenosti, jamčeći sposobnost FAISS-a da proizvede brze i precizne rezultate pretraživanja čak i u skupovima podataka veličine milijarde.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
3. Šišarka
Pinecone je predvodnik u vektorskim bazama podataka, pružajući upravljanu uslugu izvornu u oblaku koja je posebno napravljena za poboljšanje performansi AI aplikacija velike snage.
Posebno je dizajniran za rukovanje vektorskim ugrađivanjima, koja su neophodna za generativnu umjetnu inteligenciju, semantičko pretraživanje i aplikacije koje koriste masivne jezične modele.
AI sada može razumjeti semantičke informacije zahvaljujući ovim ugrađivanjima, koja učinkovito djeluju kao dugoročna memorija za komplicirane zadatke.
Pinecone je jedinstven po tome što besprijekorno integrira mogućnosti tradicionalnih baza podataka s poboljšanim performansama vektorskih indeksa, omogućujući učinkovito i veliko pohranjivanje i postavljanje upita za ugradnje.
To ga čini savršenom opcijom u situacijama u kojima složenost i količina uključenih podataka čine standardne skalarne baze podataka neprikladnima.
Pinecone nudi programerima jednostavno rješenje zbog svog pristupa upravljanoj usluzi, koji usmjerava integraciju i postupke unosa podataka u stvarnom vremenu.
Podržane su brojne podatkovne operacije, uključujući dohvaćanje, ažuriranje, brisanje, postavljanje upita i postavljanje podataka.
Pinecone dodatno jamči da upiti koji predstavljaju izmjene u stvarnom vremenu, kao što su postavljanja i brisanja, daju ispravne odgovore niske latencije za indekse s milijardama vektora.
U dinamičkim situacijama ova je značajka ključna za očuvanje relevantnosti i svježine rezultata upita.
Osim toga, Pineconeovo partnerstvo s Airbyteom putem Pinecone veze povećava njegovu svestranost i fleksibilnost, omogućujući glatku integraciju podataka iz niza izvora.
Kroz ovaj odnos, troškovi i učinkovitost mogu se optimizirati osiguravanjem da se samo novostečenim informacijama rukuje kroz inkrementalnu sinkronizaciju podataka.
Dizajn konektora naglašava jednostavnost, zahtijeva samo minimalne parametre za postavljanje, a može se proširiti, što omogućuje buduća poboljšanja.
Cijene
Vrhunske cijene počinju od 5.80 USD mjesečno za RAG slučaj upotrebe.
4. Tkati
Weaviate je inovativna vektorska baza podataka koja je dostupna kao softver otvorenog koda koji mijenja način na koji pristupamo i koristimo podatke.
Weaviate koristi mogućnosti vektorskog pretraživanja, koje omogućuju sofisticirana pretraživanja svjesna konteksta u velikim, kompliciranim skupovima podataka, za razliku od tipičnih baza podataka koje ovise o skalarnim vrijednostima i unaprijed definiranim upitima.
Ovom metodom možete locirati sadržaj na temelju toga koliko je sličan drugom sadržaju, što poboljšava intuitivnost pretraživanja i relevantnost rezultata.
Njegova glatka integracija s modelima strojnog učenja jedna je od njegovih primarnih karakteristika; to mu omogućuje da funkcionira kao više od jednostavnog rješenja za pohranu podataka; također omogućuje razumijevanje i analizu podataka pomoću umjetne inteligencije.
Arhitektura Weaviatea temeljito uključuje ovu integraciju, što omogućuje analizu složenih podataka bez upotrebe dodatnih alata.
Njegova podrška za modele podataka grafova također pruža drugačiji pogled na podatke kao povezane entitete, otkrivajući obrasce i uvide koji bi mogli biti propušteni u konvencionalnim arhitekturama baza podataka.
Zbog modularne arhitekture Weaviatea, korisnici mogu prema potrebi dodati mogućnosti poput vektorizacije podataka i stvaranja sigurnosne kopije.
Njegova temeljna verzija funkcionira kao specijalizirana baza podataka za vektorske podatke i može se proširiti drugim modulima kako bi zadovoljila različite potrebe.
Njegova skalabilnost dodatno je poboljšana njegovim modularnim dizajnom, koji jamči da brzina neće biti žrtvovana kao odgovor na povećanje količine podataka i zahtjeva za upitima.
Svestrana i učinkovita metoda interakcije s pohranjenim podacima omogućena je podrškom baze podataka za RESTful i GraphQL API-je.
Konkretno, GraphQL je odabran zbog svoje sposobnosti brzog izvršavanja zamršenih upita temeljenih na grafikonima, omogućujući korisnicima da dobiju točno one podatke koje žele bez dobivanja prekomjerne ili nedovoljne količine podataka.
Weaviate je lakši za korištenje u različitim klijentskim bibliotekama i programskim jezicima zahvaljujući svom fleksibilnom API-ju.
Za one koji žele dalje istražiti Weaviate, na raspolaganju je mnoštvo dokumentacije i vodiča, od postavljanja i konfiguriranja vaše instance do dubljeg poniranja u njezine mogućnosti poput vektorskog pretraživanja, integracije strojnog učenja i dizajna sheme.
Možete pristupiti istoj moćnoj tehnologiji koja informacije čini dinamičnim i djelotvornim bilo da odlučite upravljati Weaviateom lokalno, u cloud computing okruženju ili putem Weaviate upravljane usluge oblaka.
Cijene
Vrhunska cijena platforme počinje od 25 USD mjesečno za uslugu bez poslužitelja.
5. Chroma
Chroma je vrhunska vektorska baza podataka koja ima za cilj napraviti revoluciju u pronalaženju i pohrani podataka, posebno za aplikacije koje uključuju strojno učenje i umjetnu inteligenciju.
Budući da Chroma radi s vektorima umjesto skalarnim brojevima, za razliku od standardnih baza podataka, vrlo je dobra u upravljanju visokodimenzionalnim, kompliciranim podacima.
Ovo je veliki napredak u tehnologiji pronalaženja podataka budući da omogućuje sofisticiranija pretraživanja temeljena na semantičkoj sličnosti materijala umjesto na preciznim podudaranjima ključnih riječi.
Značajna karakteristika Chroma je njegova sposobnost rada s nekoliko temeljnih rješenja za pohranu, kao što je ClickHouse za skalirane postavke i DuckDB za samostalne instalacije, jamčeći fleksibilnost i prilagodbu različitim slučajevima upotrebe.
Chroma je izrađena imajući na umu jednostavnost, brzinu i analizu. Dostupan je širokom spektru programera sa SDK-ovima za Python i JavaScript/TypeScript.
Dodatno, Chroma stavlja snažan naglasak na jednostavnost korištenja, omogućujući programerima da brzo postave stalnu bazu podataka podržanu DuckDB-om ili bazu podataka u memoriji za testiranje.
Mogućnost izgradnje objekata zbirke koji nalikuju tablicama u konvencionalnim bazama podataka, gdje se tekstualni podaci mogu umetnuti i automatski transformirati u ugradnje pomoću modela kao što je all-MiniLM-L6-v2, dodatno povećava ovu svestranost.
Tekst i ugradnje mogu se neprimjetno integrirati, što je bitno za aplikacije koje trebaju shvatiti semantiku podataka.
Temelj Chroma-ine metode vektorske sličnosti su matematički koncepti ortogonalnosti i gustoće, koji su ključni za razumijevanje reprezentacije i usporedbe podataka u bazama podataka.
Ove ideje omogućuju Chromi da provede značajna i učinkovita pretraživanja sličnosti uzimajući u obzir semantičke veze između elemenata podataka.
Resursi kao što su vodiči i smjernice dostupni su pojedincima koji žele dalje istraživati Chromu. Oni uključuju upute korak po korak o tome kako postaviti bazu podataka, stvoriti zbirke i pokrenuti pretraživanja sličnosti.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno.
6. Vespa
Vespa je platforma koja transformira online rukovanje umjetnom inteligencijom i velikim podacima.
Temeljna svrha Vespe je omogućiti proračune niske latencije u velikim skupovima podataka, omogućujući vam jednostavno pohranjivanje, indeksiranje i analizu tekstualnih, vektorskih i strukturiranih podataka.
Vespa se ističe svojom sposobnošću pružanja brzih odgovora na bilo kojoj razini, bez obzira na prirodu upita, izbora ili strojno naučenih zaključaka modela kojima se rukuje.
Fleksibilnost Vespe prikazana je u njezinoj potpuno funkcionalnoj tražilici i vektorskoj bazi podataka, koja omogućuje mnogo pretraživanja unutar jednog upita, u rasponu od vektorskih (ANN), leksičkih i strukturiranih podataka.
Bez obzira na veličinu, možete izraditi prilagođene i osjetljive aplikacije za pretraživanje s mogućnostima umjetne inteligencije u stvarnom vremenu zahvaljujući ovoj integraciji strojno naučenog modela zaključivanja s vašim podacima.
Međutim, Vespa je više od jednostavnog traženja; također se radi o razumijevanju i prilagođavanju susreta.
Vrhunski alati za prilagodbu i prijedloge pružaju dinamične, aktualne preporuke prilagođene određenim korisnicima ili okolnostima.
Vespa mijenja pravila igre za svakoga tko također želi ući u razgovorni AI prostor, budući da nudi infrastrukturu potrebnu za pohranjivanje i istraživanje teksta i vektorskih podataka u stvarnom vremenu, omogućujući razvoj naprednijih i praktičnijih AI agenata.
Sa sveobuhvatnom tokenizacijom i izvorom, pretraživanja cijelog teksta, pretraživanja najbližih susjeda i upiti strukturiranih podataka podržani su opsežnim mogućnostima upita platforme.
Razlikuje se po tome što može učinkovito obrađivati komplicirane upite kombinirajući nekoliko dimenzija pretraživanja.
Vespa je računalna elektrana za aplikacije umjetne inteligencije i strojnog učenja jer njezin računalni mehanizam može rukovati složenim matematičkim izrazima preko skalara i tenzora.
U radu, Vespa je napravljena da bude jednostavna za korištenje i proširiva.
Pojednostavlja procese koji se ponavljaju, u rasponu od konfiguracije sustava i razvoja aplikacija do upravljanja podacima i čvorovima, omogućujući sigurne i neprekinute proizvodne operacije.
Vespina arhitektura osigurava da se ona proširuje s vašim podacima, održavajući svoju pouzdanost i performanse.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno.
7. kvadrant
Qdrant je fleksibilna platforma vektorske baze podataka koja pruža jedinstven skup mogućnosti za ispunjavanje rastućih zahtjeva AI i aplikacija strojnog učenja.
U osnovi, Qdrant je tražilica sličnosti vektora koja pruža API jednostavan za korištenje za pohranjivanje, pronalaženje i održavanje vektora kao i korisnih podataka.
Ova značajka je ključna za nekoliko aplikacija, kao što su semantičko pretraživanje i sustavi preporuka, koji zahtijevaju tumačenje kompliciranih formata podataka.
Platforma je izgrađena imajući na umu učinkovitost i skalabilnost, sposobna je rukovati ogromnim skupovima podataka s milijardama podatkovnih točaka.
Omogućuje nekoliko metrika udaljenosti uključujući kosinusnu sličnost, euklidsku udaljenost i točkasti produkt, što ga čini prilagodljivim u mnogim scenarijima upotrebe.
Dizajn nudi složeno filtriranje, kao što su nizovi, raspon i geo-filtri, kako bi se zadovoljile različite potrebe pretraživanja.
Qdrant je dostupan razvojnim programerima na različite načine, uključujući Docker sliku za brza lokalna podešavanja, Python klijent za one koji poznaju jezik i uslugu u oblaku za robusnije okruženje proizvodne razine.
Qdrantova prilagodljivost omogućuje besprijekornu integraciju s bilo kojom tehnološkom konfiguracijom ili procesnim potrebama.
Nadalje, Qdrantovo korisničko sučelje pojednostavljuje upravljanje vektorskom bazom podataka. Platforma je zamišljena kao jednostavna za korisnike svih razina vještina, od stvaranja klastera do generiranja API ključeva za siguran pristup.
Njegova mogućnost skupnog učitavanja i asinkroni API poboljšavaju njegovu učinkovitost, čineći ga vrlo korisnim alatom za programere koji rade s ogromnim količinama podataka.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno, a premium cijene počinju od 25 USD po čvoru/mjesečno naplaćuju se po satu
8. Astra
AstraDB-ove superiorne mogućnosti vektorskog pretraživanja i arhitektura bez poslužitelja transformiraju generativne AI aplikacije.
AstraDB je izvrsna opcija za upravljanje zamršenim pretraživanjima koja su osjetljiva na kontekst u različitim tipovima podataka budući da je izgrađena na čvrstim temeljima Apache Cassandra i besprijekorno kombinira skalabilnost, stabilnost i performanse.
Kapacitet AstraDB-a za rukovanje heterogenim radnim opterećenjima, uključujući strujanje, nevektorske i vektorske podatke, uz očuvanje iznimno niske latencije za istovremene operacije upita i ažuriranja, jedna je od njegovih najznačajnijih prednosti.
Ova prilagodljivost ključna je za generativne AI aplikacije, koje zahtijevaju strujanje i obradu podataka u stvarnom vremenu kako bi se pružili precizni odgovori AI koji su svjesni konteksta.
AstraDB rješenje bez poslužitelja čini razvoj još lakšim, oslobađajući programere da se koncentriraju na stvaranje inovativnih AI aplikacija umjesto na upravljanje pozadinskom infrastrukturom.
Od smjernica za brzi početak do detaljnih lekcija o stvaranju chatbota i sustava preporuka, AstraDB omogućuje programerima da brzo realiziraju svoje AI ideje putem pouzdanih API-ja i glatkih sučelja s dobro poznatim alatima i platformama.
Generativni AI sustavi razine poduzeća moraju dati prednost sigurnosti i usklađenosti, a AstraDB pruža rezultate na oba fronta.
Pruža duboke korporativne sigurnosne značajke i certifikate sukladnosti, jamčeći da AI aplikacije razvijene na AstraDB-u poštuju najstrože smjernice o privatnosti i zaštiti podataka.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno i nudi model plaćanja prema korištenju.
9. OpenSearch
OpenSearch se čini kao privlačna opcija za one koji istražuju vektorske baze podataka, posebno za razvoj prilagodljivih, skalabilnih i budućih AI sustava.
OpenSearch je sveobuhvatna vektorska baza podataka otvorenog koda koja kombinira moć analitike, sofisticiranog vektorskog pretraživanja i konvencionalnog pretraživanja u jedan kohezivni sustav.
Upotrebom modela ugradnje strojnog učenja za kodiranje značenja i konteksta višestrukih oblika podataka — dokumenata, fotografija i zvuka — u vektore za pretraživanje sličnosti, ova je integracija posebno korisna za programere koji žele uključiti semantičko razumijevanje u svoje aplikacije za pretraživanje.
Iako OpenSearch ima mnogo toga za ponuditi, važno je zapamtiti da je u usporedbi s Elasticsearchom bilo puno manje promjena koda, posebno u kritičnim modulima kao što su skriptni jezici i procesori cjevovoda za unos.
Elasticsearch može imati sofisticiranije mogućnosti zbog povećanih razvojnih napora, što dovodi do razlika u performansama, skupu značajki i ažuriranjima između ta dva.
OpenSearch kompenzira veliku zajednicu sljedbenika i predanost idejama otvorenog koda, što rezultira otvorenom i prilagodljivom platformom.
Podržava širok raspon aplikacija izvan pretraživanja i analitike, kao što je analitika vidljivosti i sigurnosti, što ga čini fleksibilnim alatom za zadatke koji zahtijevaju velike količine podataka.
Strategija vođena zajednicom osigurava stalna poboljšanja i integracije kako bi platforma bila ažurna i jedinstvena.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno.
10. Azure AI pretraživanje
Azure AI Search snažna je platforma koja poboljšava mogućnosti pretraživanja unutar generativnih AI aplikacija.
Ističe se jer podržava vektorsko pretraživanje, mehanizam za indeksiranje, pohranjivanje i dohvaćanje vektorskih umetanja unutar indeksa pretraživanja.
Ova značajka pomaže u otkrivanju usporedivih dokumenata u vektorskom prostoru, što rezultira kontekstualno relevantnijim rezultatima pretraživanja.
Azure AI Search ističe se svojom podrškom za hibridne situacije, u kojima se pretraživanja vektora i ključnih riječi izvode istodobno, što rezultira jedinstvenim skupom rezultata koji često nadmašuje učinkovitost svake tehnike koja se koristi zasebno.
Kombinacija vektorskog i nevektorskog materijala u istom indeksu omogućuje potpunije i fleksibilnije iskustvo pretraživanja.
Značajka vektorskog pretraživanja u Azure AI Searchu široko je dostupna i besplatna za sve razine Azure AI Searcha.
Izuzetno je fleksibilan za niz slučajeva upotrebe i razvojnih preferencija zbog svoje podrške za nekoliko razvojnih okruženja, koja se pruža putem Azure stranice, API-ji REST, i SDK-ovi za Python, JavaScript i .NET, među ostalima.
Uz duboku integraciju s Azure AI ekosustavom, Azure AI Search nudi više od jednostavnog pretraživanja; također povećava potencijal ekosustava za generativne AI aplikacije.
Azure OpenAI Studio za ugrađivanje modela i Azure AI usluge za dohvaćanje slika samo su dva primjera usluga koje su uključene u ovu integraciju.
Azure AI Search fleksibilno je rješenje za programere koji žele ugraditi sofisticirane funkcije pretraživanja u svoje aplikacije zbog svoje opsežne podrške koja omogućuje širok raspon aplikacija, od pretraživanja sličnosti i multimodalnog pretraživanja do hibridnog pretraživanja i višejezičnog pretraživanja.
Cijene
Možete ga početi koristiti besplatno, a premium cijene počinju od 0.11 USD/sat.
Zaključak
Vektorske baze podataka transformiraju upravljanje podacima u umjetnoj inteligenciji upravljanjem visokodimenzionalnim vektorima, omogućujući snažna pretraživanja sličnosti i brze upite najbližeg susjeda u aplikacijama kao što su sustavi preporuka i otkrivanje prijevara.
Uz upotrebu sofisticiranih algoritama za indeksiranje, ove baze podataka pretvaraju komplicirane nestrukturirane podatke u smislene vektore, a istovremeno pružaju brzinu i fleksibilnost koju tradicionalne baze podataka nemaju.
Značajne platforme uključuju Pinecone, koja blista u generativnim AI aplikacijama; FAISS, stvorio Facebook AI za gusto vektorsko grupiranje; i Milvus, koji je poznat po svojoj skalabilnosti i arhitekturi izvornoj u oblaku.
Weaviate kombinira strojno učenje s pretraživanjem svjesnim konteksta, dok su Vespa i Chroma poznati po svojim računalnim sposobnostima niske latencije i jednostavnosti korištenja.
Vektorske baze podataka ključni su alati za razvoj AI i tehnologija strojnog učenja budući da platforme kao što su Qdrant, AstraDB, OpenSearch i Azure AI Search pružaju niz usluga od arhitekture bez poslužitelja do opsežnih mogućnosti pretraživanja i analitike.
Ostavi odgovor