Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
A vektoros adatbázisok jelentős változást jelentenek az adatok kezelésében és értelmezésében, különösen a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén.
Ezeknek az adatbázisoknak az alapvető funkciója, hogy hatékonyan kezeljék a nagydimenziós vektorokat, amelyek a gépi tanulási modellek nyersanyagai, és magukban foglalják a szöveg, kép vagy hang bemenetek numerikus megjelenítését többdimenziós térben.
Az olyan alkalmazások esetében, mint az ajánlórendszerek, az objektumfelismerés, a képvisszakeresés és a csalásészlelés, ez az átalakítás több, mint puszta tárolás; ez egy kapu a hasonlósági keresések és a legközelebbi szomszédok lekérdezésének hatékony lehetőségeihez.
Még mélyebben, a vektoradatbázisok ereje abban rejlik, hogy nagy mennyiségű strukturálatlan, bonyolult adatot fordítanak le vektorokká, amelyek megragadják az eredeti tartalom kontextusát és jelentését.
A modellek ebbe a kódolásba történő beágyazásával lehetővé tett továbbfejlesztett keresési funkciók közé tartozik a környező vektorok lekérdezése a kapcsolódó képek vagy kifejezések megtalálása érdekében.
A vektoradatbázisok egyedülállóak abban, hogy olyan fejlett indexelési technikákra épülnek, mint az Inverted File Index (IVF) és a Hierarchical Navigable Small World (HNSW), amelyek javítják sebességüket és hatékonyságukat, miközben N-dimenziós terekben megtalálják a legközelebbi szomszédokat.
Egyértelmű különbség van a vektoros és a klasszikus adatbázisok között. A hagyományos adatbázisok kiválóan alkalmasak az adatok szervezett halmazokba való rendezésére, amelyek CRUD-optimalizáltak és megfelelnek a készletsémáknak.
A nagydimenziós adatok dinamikus és bonyolult természetével foglalkozva azonban ez a merevség akadályt kezd válni.
Ezzel szemben a vektoros adatbázisok olyan fokú rugalmasságot és hatékonyságot kínálnak, amellyel a hagyományos ekvivalensek nem tudnak megegyezni, különösen olyan alkalmazások esetében, amelyek nagymértékben támaszkodnak gépi tanulás és a mesterséges intelligencia. Nem csak méretezhetőek és jártasak a hasonlóságkeresésben.
A vektoros adatbázisok különösen hasznosak a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz. A létrehozott anyag kontextuális integritásának megőrzése érdekében ezek az alkalmazások – amelyek magukban foglalják a természetes nyelvi feldolgozást és a képgenerálást – a beágyazások gyors visszakeresésétől és összehasonlításától függenek.
Tehát ebben a cikkben a következő projektjének legfontosabb vektoradatbázisait fogjuk megvizsgálni.
1. Milvus
A Milvus egy úttörő nyílt forráskódú vektoros adatbázis, amelyet elsősorban mesterséges intelligencia-alkalmazásokhoz terveztek, beleértve a beágyazott hasonlósági kereséseket és a hatékony MLOp-okat.
Eltér a hagyományos relációs adatbázisoktól, amelyek többnyire kezelik strukturált adatok, ennek a kapacitásnak köszönhetően, amely lehetővé teszi a vektorok példátlan billió léptékű indexelését.
A Milvus skálázhatóság és magas rendelkezésre állás iránti elkötelezettségét mutatja, ahogyan az első verziótól a teljesen elosztott, felhőalapú Milvus 2.0-ig fejlődött.
Pontosabban, a Milvus 2.0 teljesen felhőalapú tervezést mutat, amely elképesztő 99.9%-os rendelkezésre állást tesz lehetővé, miközben több száz csomóponton túl is méretezhető.
Azok számára, akik megbízható vektoros adatbázis-megoldást keresnek, ez a kiadás erősen ajánlott, mivel nem csak olyan kifinomult funkciókat ad hozzá, mint a többfelhős kapcsolat és az adminisztrációs panel, hanem javítja az adatkonzisztencia szintjét a rugalmas alkalmazásfejlesztés érdekében.
A Milvus figyelemre méltó előnye a közösségvezérelt megközelítése, amely többnyelvű támogatást és a fejlesztők igényeihez igazodó kiterjedt eszközláncot biztosít.
Az IT-szektorban felhő skálázhatósága és megbízhatósága, valamint nagy teljesítményű vektoros keresési képességei nagy adathalmazokon népszerűvé teszik.
Ezen túlmenően fokozza műveleteinek hatékonyságát egy hibrid keresési képesség segítségével, amely a vektorhasonlósági keresést a skaláris szűréssel keveri.
A Milvusnak van egy adminisztrációs panelje, világos felhasználói felület, az API-k teljes készlete, valamint a méretezhető és hangolható architektúra.
A külső alkalmazásokkal való kommunikációt a hozzáférési réteg segíti, míg a terheléselosztást és az adatkezelést a központi parancsként szolgáló koordinátori szolgálat koordinálja.
Az adatbázis állandóságát az objektumtároló réteg támogatja, míg a dolgozó csomópontok a méretezhetőséget biztosító tevékenységeket végeznek.
Árazás
Használata mindenki számára ingyenes.
2. FAISS
A Facebook mesterséges intelligenciakutató csapata kifejlesztett egy élvonalbeli könyvtárat, a Facebook AI Hasonlósági keresést, amely a sűrű vektorklaszterezés és a hasonlóságkeresés hatékonyabbá tételére szolgál.
Létrehozását az a követelmény vezérelte, hogy a legmodernebb alapvető módszerek felhasználásával javítsák a Facebook AI hasonlóságkeresési képességeit.
A CPU-alapú megvalósításokhoz képest a FAISS csúcstechnológiás GPU-megvalósítása öt-tízszeresére gyorsíthatja a keresési időt, így felbecsülhetetlen értékű eszköz a különféle alkalmazásokhoz, beleértve az ajánlórendszereket és a hasonló jelentések azonosítását. strukturálatlan adatkészletek, például szöveg, hang és videó.
A FAISS a hasonlósági mérőszámok széles skáláját képes kezelni, például a koszinusz hasonlóságot, a belső szorzatot és az általánosan használt L2 metrikát (euklideszi távolság).
Ezek a mérések megkönnyítik a pontos és rugalmas hasonlósági keresést a különböző adattípusok között. Az olyan funkciók, mint a kötegelt feldolgozás, a precíziós sebesség kompromisszumok, valamint a precíz és közelítő keresések támogatása, tovább növelik a rugalmasságot.
Ezenkívül a FAISS méretezhető módszert kínál hatalmas adatkészletek kezelésére, lehetővé téve az indexek lemezen történő tárolását.
Az invertált fájl, a termékkvantálás (PQ) és a javított PQ csak néhány innovatív technikák közül, amelyek a FAISS kutatási alapját alkotják, és növelik a hatékonyságot a nagy dimenziós vektormezők indexelésekor és keresésében.
Ezeket a stratégiákat olyan élvonalbeli megközelítések erősítik meg, mint a GPU-gyorsítású k-kiválasztási algoritmusok és a PQ távolságok előszűrése, amelyek garantálják a FAISS gyors és pontos keresési eredményeket akár milliárdos méretű adatkészletekben is.
Árazás
Használata mindenki számára ingyenes.
3. Fenyőtoboz
A Pinecone vezető szerepet tölt be a vektoradatbázisok terén, és olyan felhőalapú, felügyelt szolgáltatást nyújt, amelyet különösen a nagy teljesítményű AI-alkalmazások teljesítményének javítására fejlesztettek ki.
Kifejezetten a vektoros beágyazások kezelésére készült, amelyek elengedhetetlenek a generatív mesterséges intelligencia, a szemantikus keresés és a hatalmas nyelvi modelleket használó alkalmazások számára.
Az AI mostantól képes megérteni a szemantikai információkat ezeknek a beágyazásoknak köszönhetően, amelyek hatékonyan hosszú távú memóriaként működnek bonyolult feladatokhoz.
A Pinecone egyedülálló abban, hogy zökkenőmentesen integrálja a hagyományos adatbázisok képességeit a vektoros indexek fokozott teljesítményével, lehetővé téve a beágyazások hatékony és nagyszabású tárolását és lekérdezését.
Ez tökéletes megoldást kínál olyan helyzetekben, amikor az érintett adatok összetettsége és mennyisége miatt a szabványos skalár alapú adatbázisok nem megfelelőek.
A Pinecone problémamentes megoldást kínál a fejlesztőknek a felügyelt szolgáltatási megközelítése miatt, amely leegyszerűsíti az integrációt és a valós idejű adatfelvételi eljárásokat.
Számos adatműveletet támogat, beleértve az adatok lekérését, frissítését, törlését, lekérdezését és visszaállítását.
A Pinecone továbbá garantálja, hogy a valós idejű módosításokat, például feloldásokat és törléseket képviselő lekérdezések korrekt, alacsony késleltetésű válaszokat adnak a több milliárd vektort tartalmazó indexekre.
Dinamikus helyzetekben ez a funkció elengedhetetlen a lekérdezési eredmények relevanciájának és frissességének megőrzéséhez.
Ezenkívül a Pinecone és az Airbyte együttműködése a Pinecone kapcsolaton keresztül növeli annak sokoldalúságát és rugalmasságát, lehetővé téve a számos forrásból származó zökkenőmentes adatintegrációt.
Ezen a kapcsolaton keresztül a költségek és a hatékonyság optimalizálható azáltal, hogy csak az újonnan megszerzett információkat kezelik a növekményes adatszinkronizálással.
A csatlakozó kialakítása az egyszerűséget hangsúlyozza, mindössze minimális beállítási paramétereket igényel, és bővíthető, lehetővé téve a jövőbeni fejlesztéseket.
Árazás
A prémium ár havi 5.80 USD-tól kezdődik a RAG használati esetére.
4. Weaviate
A Weaviate egy innovatív vektoradatbázis, amely nyílt forráskódú szoftverként érhető el, és átalakítja az adatok elérését és felhasználását.
A Weaviate vektoros keresési képességeket használ, amelyek lehetővé teszik a kifinomult, kontextustudatos keresést nagy, bonyolult adatkészletekben, ellentétben a skaláris értékektől és előre meghatározott lekérdezésektől függő tipikus adatbázisokkal.
Ezzel a módszerrel megkeresheti a tartalmat aszerint, hogy mennyire hasonlít más tartalomhoz, ami javítja a keresések intuitivitását és a találatok relevanciáját.
A gépi tanulási modellekkel való zökkenőmentes integrációja az egyik elsődleges jellemzője; ez lehetővé teszi, hogy több mint egyszerű adattárolási megoldásként működjön; lehetővé teszi az adatok mesterséges intelligencia segítségével történő megértését és elemzését is.
A Weaviate architektúrája ezt az integrációt alaposan beépíti, lehetővé téve az összetett adatok elemzését további eszközök használata nélkül.
A gráf adatmodellek támogatása egy másik nézőpontot is biztosít az adatokról, mint összekapcsolt entitásokról, olyan mintákat és betekintést tárva fel, amelyek a hagyományos adatbázis-architektúrákban hiányozhatnak.
A Weaviate moduláris architektúrája miatt az ügyfelek szükség szerint hozzáadhatnak olyan lehetőségeket, mint az adatvektorizálás és a biztonsági mentések létrehozása.
Alapvető változata vektoradat-specialista adatbázisként funkcionál, és más modulokkal is bővíthető a különböző igények kielégítésére.
Skálázhatóságát tovább növeli moduláris felépítése, amely garantálja, hogy a sebességet ne áldozzák fel a növekvő adatmennyiségek és lekérdezési igények miatt.
A tárolt adatokkal való interakció sokoldalú és hatékony módszerét teszi lehetővé az adatbázis RESTful és GraphQL API-k támogatása.
A GraphQL-t különösen azért választották, mert képes gyorsan végrehajtani bonyolult, grafikon alapú lekérdezéseket, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy pontosan a kívánt adatokat szerezzék meg anélkül, hogy túlzott vagy elégtelen mennyiségű adatot szereznének be.
A Weaviate rugalmas API-jának köszönhetően felhasználóbarátabb a különféle klienskönyvtárak és programozási nyelvek között.
Azok számára, akik tovább szeretnék felfedezni a Weaviate-et, rengeteg dokumentáció és oktatóanyag áll rendelkezésre, kezdve a példány beállításától és konfigurálásától egészen a lehetőségek, például a vektorkeresés, a gépi tanulás integrációja és a sématervezés mélyreható megismeréséig.
Ugyanazt a hatékony technológiát érheti el, amely dinamikussá és használhatóvá teszi az információkat, akár úgy dönt, hogy a Weaviate-et helyben, egy cloud computing környezetben, vagy a Weaviate felügyelt felhőszolgáltatáson keresztül
Árazás
A platform prémium ára 25 dollár/hónaptól indul szerver nélküli esetén.
5. Chroma
A Chroma egy élvonalbeli vektoros adatbázis, amely forradalmasítja az adatlekérést és -tárolást, különösen a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát magában foglaló alkalmazások esetében.
Mivel a Chroma a skalárszámok helyett vektorokkal dolgozik, ellentétben a szabványos adatbázisokkal, nagyon jó a nagy dimenziós, bonyolult adatok kezelésére.
Ez jelentős előrelépés az adat-visszakeresési technológia terén, mivel kifinomultabb keresést tesz lehetővé az anyag szemantikai hasonlósága alapján, nem pedig pontos kulcsszóegyezések alapján.
A Chroma figyelemre méltó jellemzője, hogy képes együttműködni számos háttértároló megoldással, például a ClickHouse-szal a skálázott beállításokhoz és a DuckDB-vel az önálló telepítésekhez, garantálva a rugalmasságot és a különféle használati esetekhez való alkalmazkodást.
A Chroma az egyszerűség, a gyorsaság és az elemzés szem előtt tartásával készült. A Python és JavaScript/TypeScript SDK-kkal rendelkező fejlesztők széles köre számára elérhető.
Ezenkívül a Chroma nagy hangsúlyt fektet a felhasználóbarátságra, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy gyorsan létrehozzanak egy DuckDB által támogatott állandó adatbázist vagy egy memórián belüli adatbázist tesztelésre.
A sokoldalúságot tovább növeli az a képesség, hogy olyan gyűjteményobjektumokat hozhatunk létre, amelyek hasonlítanak a hagyományos adatbázisok tábláihoz, és amelyekbe szöveges adatokat lehet beilleszteni és automatikusan beágyazásokká alakítani.
A szöveg és a beágyazás zökkenőmentesen integrálható, ami elengedhetetlen az olyan alkalmazások számára, amelyeknek meg kell érteniük az adatok szemantikáját.
A Chroma vektorhasonlósági módszerének alapját az ortogonalitás és a sűrűség matematikai fogalmai képezik, amelyek elengedhetetlenek az adatbázisokban lévő adatok reprezentációjának és összehasonlításának megértéséhez.
Ezek az ötletek lehetővé teszik a Chroma számára, hogy értelmes és hatékony hasonlósági kereséseket végezzen, figyelembe véve az adatelemek közötti szemantikai kapcsolatokat.
Az olyan források, mint például az oktatóanyagok és útmutatók elérhetők azok számára, akik tovább szeretnék felfedezni a Chromát. Lépésről lépésre tartalmaznak útmutatást az adatbázis beállításához, gyűjtemények létrehozásához és hasonlósági keresések futtatásához.
Árazás
Ingyenesen elkezdheti használni.
6. Vespa
A Vespa egy olyan platform, amely átalakítja az AI és a nagyméretű adatok online kezelését.
A Vespa alapvető célja, hogy lehetővé tegye az alacsony késleltetésű számításokat nagy adatkészleteken keresztül, lehetővé téve a szöveges, vektoros és strukturált adatok egyszerű tárolását, indexelését és elemzését.
A Vespa abban különbözik, hogy képes bármilyen léptékben gyors válaszokat adni, függetlenül a kezelt lekérdezések, választási lehetőségek vagy gépi tanult modellkövetkeztetések természetétől.
A Vespa rugalmassága megmutatkozik teljesen működőképes keresőmotorjában és vektoradatbázisában, amelyek sok keresést tesznek lehetővé egyetlen lekérdezésben, kezdve a vektoros (ANN), lexikális és strukturált adatokkal.
A mérettől függetlenül felhasználóbarát és érzékeny keresőalkalmazásokat hozhat létre valós idejű AI-képességekkel, köszönhetően a gépi tanult modellkövetkeztetésnek az adatokkal való integrálásának.
A Vespa azonban többről szól, mint egyszerű keresésről; a találkozások megértéséről és testreszabásáról is szól.
A csúcsminőségű testreszabási és javaslattevő eszközök dinamikus, aktuális ajánlásokat tesznek lehetővé, konkrét felhasználóknak vagy körülményeknek megfelelően.
A Vespa játékmódot jelent mindenki számára, aki be akar lépni a társalgási mesterséges intelligencia terébe is, mivel a szöveges és vektoros adatok valós idejű tárolásához és felfedezéséhez szükséges infrastruktúrát kínálja, amely lehetővé teszi a fejlettebb és praktikusabb AI-ügynökök fejlesztését.
Átfogó tokenizálással és eredeztetéssel a teljes szöveges kereséseket, a legközelebbi szomszédos kereséseket és a strukturált adatlekérdezéseket a platform kiterjedt lekérdezési képességei támogatják.
Abban különbözik, hogy több keresési dimenzió kombinálásával hatékonyan képes kezelni a bonyolult lekérdezéseket.
A Vespa a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási alkalmazások számítástechnikai erőműve, mivel számítási motorja bonyolult matematikai kifejezéseket képes kezelni skalárokon és tenzorokon.
Működés közben a Vespa egyszerűen használható és bővíthető.
Leegyszerűsíti az ismétlődő folyamatokat, a rendszerkonfigurációtól és az alkalmazásfejlesztéstől az adat- és csomópontkezelésig, lehetővé téve a biztonságos és megszakítás nélküli termelési műveleteket.
A Vespa architektúrája gondoskodik arról, hogy az adatokkal bővüljön, megőrizve megbízhatóságát és teljesítményét.
Árazás
Ingyenesen elkezdheti használni.
7. négyszög
A Qdrant egy rugalmas vektoros adatbázis-platform, amely egyedülálló képességkészletet biztosít az AI és a gépi tanulási alkalmazások növekvő igényeinek kielégítésére.
A Qdrant egy vektoros hasonlóság keresőmotor, amely könnyen használható API-t biztosít a vektorok, valamint a hasznos adatok tárolására, megtalálására és karbantartására.
Ez a funkció számos alkalmazás, például szemantikus keresési és ajánlórendszerek esetében kulcsfontosságú, amelyek bonyolult adatformátumok értelmezését igénylik.
A platform a hatékonyságot és a méretezhetőséget szem előtt tartva készült, és képes több milliárd adatpontot tartalmazó hatalmas adatkészletek kezelésére.
Számos távolságmérőt biztosít, beleértve a koszinusz-hasonlóságot, az euklideszi távolságot és a pontterméket, így számos felhasználási forgatókönyvhöz adaptálható.
A tervezés összetett szűrést kínál, például karakterlánc-, tartomány- és geoszűrőket, hogy megfeleljen a különféle keresési igényeknek.
A Qdrant számos módon elérhető a fejlesztők számára, beleértve a Docker-képet a gyors helyi beállításokhoz, egy Python-klienst a nyelvet jól ismerők számára, és egy felhőszolgáltatást a robusztusabb, termelési szintű környezethez.
A Qdrant alkalmazkodóképessége lehetővé teszi a zökkenőmentes integrációt bármilyen technológiai konfigurációval vagy folyamatigénnyel.
Ezenkívül a Qdrant felhasználóbarát felülete leegyszerűsíti a vektoros adatbázis kezelését. A platform célja, hogy minden készségszintű felhasználó számára egyszerű legyen, a fürtlétrehozástól a biztonságos hozzáférést biztosító API-kulcsok generálásáig.
Tömeges feltöltési képessége és az aszinkron API javítja a hatékonyságát, így rendkívül hasznos eszközzé válik a hatalmas mennyiségű adattal foglalkozó fejlesztők számára.
Árazás
Ingyenesen elkezdheti használni, és a prémium ára 25 USD-tól indul csomópontonként/hó óránként
8. Astra
Az AstraDB kiváló vektorkeresési képességei és szerver nélküli architektúrája átalakítja a generatív AI-alkalmazásokat.
Az AstraDB nagyszerű lehetőség bonyolult, környezetfüggő keresések kezelésére különféle adattípusok között, mivel az Apache Cassandra szilárd alapjaira épül, és zökkenőmentesen egyesíti a méretezhetőséget, a stabilitást és a teljesítményt.
Az egyik legfigyelemreméltóbb előnye, hogy az AstraDB képes kezelni a heterogén munkaterheléseket, beleértve a streaming, a nem vektoros és a vektoros adatokat, miközben megőrzi a rendkívül alacsony késleltetést az egyidejű lekérdezési és frissítési műveletekhez.
Ez az alkalmazkodóképesség elengedhetetlen a generatív AI-alkalmazások számára, amelyek streamelést és valós idejű adatfeldolgozást igényelnek a precíz, környezettudatos AI válaszok biztosítása érdekében.
Az AstraDB szerver nélküli megoldása még egyszerűbbé teszi a fejlesztést, megszabadítva a fejlesztőket attól, hogy a háttér-infrastruktúra kezelése helyett az innovatív AI-alkalmazások létrehozására összpontosítsanak.
A gyors üzembe helyezési útmutatótól a chatbotok és ajánlórendszerek létrehozásáról szóló részletes leckékig az AstraDB lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gyorsan megvalósítsák mesterséges intelligencia-ötleteiket megbízható API-k és jól ismert eszközökkel és platformokkal rendelkező zökkenőmentes felületeken keresztül.
A vállalati szintű generatív AI-rendszereknek a biztonságot és a megfelelőséget kell előnyben részesíteniük, és az AstraDB mindkét fronton teljesít.
Mélyreható vállalati biztonsági funkciókat és megfelelőségi tanúsítványokat biztosít, amelyek garantálják, hogy az AstraDB-n fejlesztett AI-alkalmazások megfelelnek a legszigorúbb adatvédelmi irányelveknek.
Árazás
Ingyenesen elkezdheti használni, és felosztó-kirovó modellt kínál.
9. OpenSearch
Az OpenSearch vonzó lehetőségnek tűnik a vektoros adatbázisokat kutatók számára, különösen az alkalmazkodó, skálázható és jövőbiztos AI-rendszerek fejlesztéséhez.
Az OpenSearch egy mindent magában foglaló, nyílt forráskódú vektoros adatbázis, amely egyetlen összefüggő rendszerben egyesíti az analitika, a kifinomult vektorkeresés és a hagyományos keresés erejét.
A gépi tanulási beágyazási modellek használatával több adatforma – dokumentumok, fényképek és hangok – jelentését és kontextusát vektorokba kódolják a hasonlóságkereséshez, ez az integráció különösen hasznos azoknak a fejlesztőknek, akik a szemantikai megértést szeretnék beépíteni keresőalkalmazásaikba.
Bár az OpenSearch sok mindent kínál, fontos megjegyezni, hogy az Elasticsearch-hez képest sokkal kevesebb kódmódosítás történt, különösen az olyan kritikus modulokban, mint a szkriptnyelvek és a feldolgozási folyamatprocesszorok.
Az Elasticsearch kifinomultabb képességekkel rendelkezhet a megnövekedett fejlesztési erőfeszítések miatt, ami a kettő teljesítményében, szolgáltatáskészletében és frissítéseiben eltérésekhez vezet.
Az OpenSearch nagy közösség követőivel és a nyílt forráskódú ötletek iránti elkötelezettséggel kompenzál, ami egy nyitott és alkalmazkodó platformot eredményez.
A keresésen és az elemzésen túl az alkalmazások széles skáláját támogatja, például a megfigyelhetőségi és biztonsági elemzéseket, így rugalmas eszköz az adatigényes feladatokhoz.
A közösségvezérelt stratégia folyamatos fejlesztéseket és integrációkat biztosít, hogy a platform naprakész és egyedi legyen.
Árazás
Ingyenesen elkezdheti használni.
10. Azure AI Search
Az Azure AI Search egy erős platform, amely javítja a keresési képességeket a generatív AI-alkalmazásokon belül.
Kiemelkedik, mert támogatja a vektoros keresést, a vektoros beágyazások keresési indexen belüli indexelésének, tárolásának és lekérésének mechanizmusát.
Ez a funkció segít a vektortérben összehasonlítható dokumentumok felfedezésében, ami a kontextus szempontjából relevánsabb keresési eredményeket eredményez.
Az Azure AI Search abban különbözik, hogy támogatja a hibrid helyzeteket, amelyekben a vektor- és kulcsszavas keresések párhuzamosan zajlanak, így olyan egységes eredményhalmaz jön létre, amely gyakran felülmúlja az önmagában használt technikák hatékonyságát.
A vektoros és nem vektoros anyagok kombinációja ugyanabban az indexben teljesebb és rugalmasabb keresési élményt tesz lehetővé.
Az Azure AI Search vektoros keresési funkciója széles körben elérhető és ingyenes az Azure AI Search összes szintje számára.
Rendkívül rugalmas számos felhasználási esethez és fejlesztési preferenciához, mivel számos fejlesztői környezetet támogat, amelyet az Azure-webhelyen keresztül biztosítanak, REST API-k, és többek között Python, JavaScript és.NET SDK-k.
Az Azure AI-ökoszisztémával való mélyreható integrációjával az Azure AI Search többet kínál, mint egyszerű keresés; emellett növeli az ökoszisztéma potenciálját a generatív AI-alkalmazások terén.
Az Azure OpenAI Studio modellbeágyazáshoz és az Azure AI-szolgáltatások képlekéréshez csak két példa az integrációban szereplő szolgáltatásokra.
Az Azure AI Search rugalmas megoldás azoknak a fejlesztőknek, akik kifinomult keresési funkciókat kívánnak beépíteni alkalmazásaikba, mivel széleskörű támogatást nyújt, amely az alkalmazások széles skáláját teszi lehetővé, a hasonlóságkereséstől és a multimodális kereséstől a hibrid keresésig és a többnyelvű keresésig.
Árazás
Ingyenesen elkezdheti használni, és a prémium ára 0.11 USD/óra-tól kezdődik.
Következtetés
A vektoradatbázisok átalakítják a mesterséges intelligencia adatkezelését a nagy dimenziós vektorok kezelésével, lehetővé téve az erős hasonlósági kereséseket és a gyors legközelebbi szomszéd lekérdezéseket olyan alkalmazásokban, mint például az ajánlórendszerek és a csalásészlelés.
A kifinomult indexelő algoritmusok használatával ezek az adatbázisok a bonyolult, strukturálatlan adatokat értelmes vektorokká alakítják, miközben olyan sebességet és rugalmasságot biztosítanak, mint a hagyományos adatbázisok.
A figyelemre méltó platformok közé tartozik a Pinecone, amely a generatív AI-alkalmazásokban ragyog; FAISS, amelyet a Facebook AI készített a sűrű vektor klaszterezéshez; és a skálázhatóságáról és a felhőalapú architektúrájáról híres Milvus.
A Weaviate a gépi tanulást a környezettudatos kereséssel ötvözi, míg a Vespa és a Chroma alacsony késleltetésű számítási képességükről és könnyű használatukról nevezetes.
A vektoradatbázisok létfontosságú eszközök a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási technológiák fejlesztéséhez, mivel az olyan platformok, mint a Qdrant, az AstraDB, az OpenSearch és az Azure AI Search, számos szolgáltatást kínálnak a kiszolgáló nélküli architektúráktól a kiterjedt keresési és elemzési képességekig.
Hagy egy Válaszol