Վեկտորային տվյալների շտեմարանները զգալի տեղաշարժ են ներկայացնում մեր տվյալների կառավարման և մեկնաբանման մեջ, հատկապես արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ոլորտներում:
Այս տվյալների շտեմարանների հիմնական գործառույթն է արդյունավետորեն մշակել բարձրաչափ վեկտորները, որոնք մեքենայական ուսուցման մոդելների հումքն են և ներառում են տեքստի, նկարի կամ աուդիո մուտքագրման փոխակերպումը թվային ներկայացումների բազմաչափ տարածության մեջ:
Ծրագրերի համար, ինչպիսիք են առաջարկությունների համակարգերը, օբյեկտների ճանաչումը, նկարների որոնումը և խարդախության հայտնաբերումը, այս փոխակերպումն ավելին է, քան պարզապես պահեստավորում. դա նմանության որոնումների և մոտակա հարևանների հարցումների հզոր հնարավորությունների դուռ է:
Ավելի խորը, վեկտորային տվյալների բազաների հզորությունը կայանում է նրանում, որ մեծ քանակությամբ չկառուցված, բարդ տվյալներ վերածելու վեկտորների, որոնք ընդգրկում են բնօրինակ բովանդակության ենթատեքստն ու իմաստը:
Ընդլայնված որոնման գործառույթները, որոնք հնարավոր են դարձել այս կոդավորման մեջ մոդելների ներդրման շնորհիվ, ներառում են շրջապատող վեկտորներին հարցման հնարավորություն՝ համապատասխան նկարներ կամ արտահայտություններ գտնելու համար:
Վեկտորային տվյալների բազաները եզակի են նրանով, որ դրանք կառուցված են ինդեքսավորման առաջադեմ տեխնիկայի վրա, ինչպիսիք են Inverted File Index (IVF) և Hierarchical Navigable Small World (HNSW), որոնք բարելավում են դրանց արագությունն ու արդյունավետությունը N-չափ տարածություններում մոտակա հարևաններին գտնելիս:
Վեկտորային և դասական տվյալների բազաների միջև հստակ տարբերություն կա: Պայմանական տվյալների շտեմարանները հիանալի կերպով կազմակերպում են տվյալները կազմակերպված խմբերի մեջ, որոնք օպտիմիզացված են CRUD-ով և հավատարիմ են սահմանված սխեմաներին:
Այնուամենայնիվ, երբ գործ ունենք բարձր ծավալային տվյալների դինամիկ և բարդ բնույթի հետ, այս կոշտությունը սկսում է խոչընդոտ դառնալ:
Ի հակադրություն, վեկտորային տվյալների շտեմարաններն առաջարկում են ճկունության և արդյունավետության մի աստիճան, որին չեն կարող հավասարեցնել ավանդական համարժեքները, հատկապես այն հավելվածների համար, որոնց վրա մեծապես հենվում են: Machine Learning և արհեստական բանականություն։ Նրանք ոչ միայն մասշտաբային են և հմուտ են նմանության որոնումներում:
Վեկտորային տվյալների բազաները հատկապես օգտակար են գեներատիվ AI հավելվածների համար: Երաշխավորելու համար, որ ստեղծված նյութը պահպանում է համատեքստային ամբողջականությունը, այս հավելվածները, որոնք ներառում են բնական լեզվի մշակումը և նկարների ստեղծումը, կախված են ներկառուցումների արագ որոնումից և համեմատությունից:
Այսպիսով, այս մասում մենք կանդրադառնանք ձեր հաջորդ նախագծի լավագույն վեկտորային տվյալների բազաներին:
1. Միլվուս
Milvus-ը բաց կոդով վեկտորային տվյալների բազա է, որը նախատեսված է հիմնականում AI հավելվածների համար, ներառյալ ներկառուցված նմանությունների որոնումները և հզոր MLO-ները:
Այն տարբերվում է սովորական հարաբերական տվյալների բազաներից, որոնք հիմնականում մշակում են կառուցվածքային տվյալներ, այս հզորության պատճառով, որը նրան հնարավորություն է տալիս ինդեքսավորել վեկտորները աննախադեպ տրիլիոն մասշտաբով։
Milvus-ի նվիրվածությունը մասշտաբայնության և բարձր հասանելիության նկատմամբ դրսևորվում է այն ձևով, որը նա զարգացել է իր առաջին տարբերակից մինչև ամբողջությամբ բաշխված, ամպի վրա հիմնված Milvus 2.0:
Մասնավորապես, Milvus 2.0-ը ցուցադրում է ամբողջովին ամպային բնօրինակ դիզայն, որը նպատակ ունի ապշեցուցիչ 99.9% հասանելիության՝ հարյուրավոր հանգույցներից ավելի մեծացնելով:
Նրանց համար, ովքեր փնտրում են վեկտորային տվյալների բազայի հուսալի լուծում, այս հրատարակությունը շատ խորհուրդ է տրվում, քանի որ այն ոչ միայն ավելացնում է բարդ առանձնահատկություններ, ինչպիսիք են բազմաամպ կապը և վարչական վահանակը, այլև բարելավում է տվյալների հետևողականության մակարդակները ճկուն հավելվածների մշակման համար:
Milvus-ի ուշագրավ առավելությունը համայնքի վրա հիմնված մոտեցումն է, որն ապահովում է բազմալեզու աջակցություն և լայնածավալ գործիքների շղթա՝ հարմարեցված մշակողների պահանջներին:
ՏՏ ոլորտում, նրա ամպային մասշտաբայնությունն ու հուսալիությունը, ինչպես նաև բարձր արդյունավետությամբ վեկտորային որոնման հնարավորությունները մեծ տվյալների հավաքածուներում, այն դարձնում են հանրաճանաչ տարբերակ:
Բացի այդ, այն բարձրացնում է իր գործողությունների արդյունավետությունը՝ օգտագործելով հիբրիդային որոնման հնարավորությունը, որը միախառնում է վեկտորի նմանության որոնումը սկալյար զտման հետ:
Milvus-ն ունի վարչական վահանակ՝ հստակ օգտագործողի ինտերֆեյս, API-ների ամբողջական փաթեթ և մասշտաբային և կարգավորելի ճարտարապետություն:
Արտաքին հավելվածների հետ հաղորդակցությունը հեշտացնում է մուտքի շերտը, մինչդեռ բեռի հավասարակշռումը և տվյալների կառավարումը համակարգվում են համակարգող ծառայության կողմից, որը ծառայում է որպես կենտրոնական հրաման:
Տվյալների բազայի մշտականությունն ապահովվում է օբյեկտների պահպանման շերտով, մինչդեռ աշխատող հանգույցները կատարում են գործողություններ՝ ապահովելու մասշտաբայնությունը:
գնագոյացում
Այն անվճար է օգտագործել բոլորի համար:
2. ՖԱԻՍ
Facebook-ի AI Research թիմը մշակել է նորագույն գրադարան, որը կոչվում է Facebook AI Similarity Search, որը նախատեսված է խիտ վեկտորային կլաստերավորումը և նմանությունների որոնումը ավելի արդյունավետ դարձնելու համար:
Դրա ստեղծումը պայմանավորված էր Facebook AI-ի նմանության որոնման հնարավորությունները բարելավելու պահանջով՝ օգտագործելով առաջադեմ հիմնարար մեթոդոլոգիաներ:
Համեմատած CPU-ի վրա հիմնված իրականացումների հետ՝ FAISS-ի ժամանակակից GPU-ի իրականացումը կարող է արագացնել որոնման ժամանակը հինգից տասը անգամ՝ դարձնելով այն անգնահատելի գործիք տարբեր ծրագրերի համար, ներառյալ առաջարկությունների համակարգերը և նմանատիպ իմաստների նույնականացումը զգալի չափով: չկառուցված տվյալների հավաքածուներ, ինչպիսիք են տեքստը, ձայնը և տեսանյութը:
FAISS-ը կարող է կարգավորել նմանության չափումների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են կոսինուսի նմանությունը, ներքին արտադրյալը և սովորաբար օգտագործվող L2 մետրիկը (էվկլիդյան հեռավորությունը):
Այս չափումները հեշտացնում են ճշգրիտ և ճկուն նմանության որոնումները տարբեր տեսակի տվյալների միջև: Հատկանիշները, ինչպիսիք են խմբաքանակի մշակումը, ճշգրիտ արագության փոխզիջումները և ինչպես ճշգրիտ, այնպես էլ մոտավոր որոնումների աջակցությունը, ավելի են մեծացնում դրա ճկունությունը:
Բացի այդ, FAISS-ն առաջարկում է լայնածավալ տվյալների շտեմարանների մշակման մասշտաբային մեթոդ՝ թույլ տալով, որ ինդեքսները պահվեն սկավառակի վրա:
Շրջված ֆայլը, արտադրանքի քվանտացումը (PQ) և բարելավված PQ-ն այն նորարարական մեթոդներից մի քանիսն են, որոնք կազմում են FAISS-ի հետազոտական հիմնադրամը և ավելացնում են դրա արդյունավետությունը, երբ խոսքը վերաբերում է բարձրաչափ վեկտորային դաշտերի ինդեքսավորման և որոնմանը:
Այս ռազմավարություններն ամրապնդվում են նորագույն մոտեցումներով, ինչպիսիք են GPU-ի արագացված k-ընտրության ալգորիթմները և PQ հեռավորությունների նախնական զտումը, ինչը երաշխավորում է FAISS-ի կարողությունը արագ և ճշգրիտ որոնման արդյունքներ արտադրել նույնիսկ միլիարդանոց տվյալների հավաքածուներում:
գնագոյացում
Այն անվճար է օգտագործել բոլորի համար:
3. Պինեկոն
Pinecone-ը վեկտորային տվյալների բազաների առաջատարն է, որն ապահովում է ամպի վրա հիմնված, կառավարվող ծառայություն, որը հատկապես ստեղծվել է բարձր հզորությամբ AI հավելվածների աշխատանքը բարելավելու համար:
Այն հատուկ նախագծված է վեկտորային ներկառուցումները մշակելու համար, որոնք կարևոր են գեներատիվ AI-ի, իմաստային որոնման և հսկայական լեզվական մոդելներ օգտագործող հավելվածների համար:
AI-ն այժմ կարող է հասկանալ իմաստային տեղեկատվությունը այս ներկառուցումների շնորհիվ, որոնք արդյունավետորեն գործում են որպես երկարաժամկետ հիշողություն բարդ առաջադրանքների համար:
Pinecone-ը եզակի է նրանով, որ այն անխափան կերպով ինտեգրում է ավանդական տվյալների բազաների հնարավորությունները վեկտորային ինդեքսների բարելավված կատարողականության հետ՝ հնարավորություն տալով ներկառուցվածների արդյունավետ և լայնածավալ պահեստավորումն ու հարցումը:
Սա այն դարձնում է կատարյալ տարբերակ այն իրավիճակներում, երբ ներգրավված տվյալների բարդությունն ու ծավալը դարձնում են ստանդարտ սկալարի վրա հիմնված տվյալների բազաները անբավարար:
Pinecone-ն առաջարկում է ծրագրավորողներին առանց դժվարության լուծում՝ իր կառավարվող սպասարկման մոտեցման շնորհիվ, որը հեշտացնում է ինտեգրման և իրական ժամանակում տվյալների ընդունման ընթացակարգերը:
Այն աջակցում է բազմաթիվ տվյալների գործողություններ, ներառյալ տվյալների բեռնումը, թարմացումը, ջնջումը, հարցումը և տեղադրումը:
Pinecone-ը նաև երաշխավորում է, որ իրական ժամանակի փոփոխությունները ներկայացնող հարցումները, ինչպիսիք են վերևումներն ու ջնջումները, տալիս են ճիշտ, ցածր լատենտ պատասխաններ միլիարդավոր վեկտորներով ինդեքսների համար:
Դինամիկ իրավիճակներում այս հատկությունը կարևոր է հարցման արդյունքների համապատասխանությունն ու թարմությունը պահպանելու համար:
Բացի այդ, Pinecone-ի համագործակցությունը Airbyte-ի հետ Pinecone կապի միջոցով մեծացնում է դրա բազմակողմանիությունն ու ճկունությունը՝ թույլ տալով տվյալների սահուն ինտեգրումը մի շարք աղբյուրներից:
Այս հարաբերությունների միջոցով ծախսերը և արդյունավետությունը կարող են օպտիմիզացվել՝ ապահովելով, որ միայն նոր ձեռք բերված տեղեկատվությունը մշակվում է լրացուցիչ տվյալների համաժամացման միջոցով:
Միակցիչի դիզայնը ընդգծում է պարզությունը, որի համար անհրաժեշտ են ընդամենը նվազագույն կարգավորումների պարամետրեր, և այն երկարաձգելի է, ինչը թույլ է տալիս ապագա բարելավումներ:
գնագոյացում
Պրեմիում գինը սկսվում է $5.80/ամսական RAG-ի օգտագործման դեպքում:
4. Հյուսել
Weaviate-ը նորարարական վեկտորային տվյալների բազա է, որը հասանելի է որպես բաց կոդով ծրագրակազմ, որը փոխակերպում է տվյալների մուտքի և օգտագործման եղանակը:
Weaviate-ն օգտագործում է վեկտորային որոնման հնարավորությունները, որոնք հնարավորություն են տալիս բարդ, համատեքստից տեղյակ որոնումներ մեծ, բարդ տվյալների հավաքածուներում՝ ի տարբերություն սովորական տվյալների բազաների, որոնք կախված են սկալյար արժեքներից և նախապես սահմանված հարցումներից:
Այս մեթոդով դուք կարող եք գտնել բովանդակությունը՝ հիմնվելով այն բանի վրա, թե որքանով է այն նման այլ բովանդակությանը, ինչը բարելավում է որոնումների ինտուիտիվությունը և արդյունքների համապատասխանությունը:
Դրա սահուն ինտեգրումը մեքենայական ուսուցման մոդելների հետ նրա հիմնական բնութագրիչներից մեկն է. սա թույլ է տալիս նրան գործել որպես ավելին, քան պարզապես տվյալների պահպանման լուծում. այն նաև թույլ է տալիս հասկանալ և վերլուծել տվյալները արհեստական ինտելեկտի միջոցով:
Weaviate-ի ճարտարապետությունը մանրակրկիտ ներառում է այս ինտեգրումը, ինչը հնարավորություն է տալիս վերլուծել բարդ տվյալները առանց լրացուցիչ գործիքների օգտագործման:
Գրաֆիկական տվյալների մոդելների աջակցությունը նաև տրամադրում է այլ տեսակետ տվյալների վերաբերյալ որպես կապակցված սուբյեկտներ՝ բացահայտելով օրինաչափություններ և պատկերացումներ, որոնք կարող են բաց թողնել սովորական տվյալների բազայի ճարտարապետություններում:
Weaviate-ի մոդուլային ճարտարապետության պատճառով հաճախորդները կարող են ավելացնել այնպիսի հնարավորություններ, ինչպիսիք են տվյալների վեկտորացումը և անհրաժեշտության դեպքում կրկնօրինակի ստեղծումը:
Դրա հիմնարար տարբերակը գործում է որպես վեկտորային տվյալների մասնագետ տվյալների բազա, և այն կարող է ընդլայնվել այլ մոդուլներով՝ տարբեր կարիքները բավարարելու համար:
Դրա մասշտաբայնությունն ավելի է բարելավվում իր մոդուլային դիզայնի շնորհիվ, որը երաշխավորում է, որ արագությունը չի զոհաբերվի տվյալների քանակի աճին և հարցումների պահանջներին ի պատասխան:
Պահված տվյալների հետ փոխազդելու բազմակողմանի և արդյունավետ մեթոդը հնարավոր է դարձել տվյալների բազայի աջակցությամբ ինչպես RESTful, այնպես էլ GraphQL API-ների համար:
Մասնավորապես, GraphQL-ն ընտրվում է բարդ, գրաֆիկի վրա հիմնված հարցումներ արագ իրականացնելու իր կարողության պատճառով, ինչը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս ճշգրիտ ստանալ իրենց ուզած տվյալները՝ առանց ավելորդ կամ անբավարար քանակի տվյալների:
Weaviate-ն ավելի հարմար է օգտատերերի համար հաճախորդների տարբեր գրադարանների և ծրագրավորման լեզուների համար՝ շնորհիվ իր ճկուն API-ի:
Նրանց համար, ովքեր ցանկանում են հետագայում ուսումնասիրել Weaviate-ը, հասանելի են բազմաթիվ փաստաթղթեր և ձեռնարկներ՝ սկսած ձեր օրինակի կարգավորումից և կազմաձևումից մինչև դրա հնարավորությունների խորը սուզում, ինչպիսիք են վեկտորային որոնումը, մեքենայական ուսուցման ինտեգրումը և սխեմայի ձևավորումը:
Դուք կարող եք մուտք գործել նույն հզոր տեխնոլոգիան, որը տեղեկատվությունը դարձնում է դինամիկ և գործող, անկախ նրանից, թե արդյոք դուք որոշում եք Weaviate-ը գործել տեղում, ամպ Համակարգչային միջավայրը կամ Weaviate կառավարվող ամպային ծառայության միջոցով
գնագոյացում
Պլատֆորմի պրեմիում գինը սկսվում է 25 դոլարից/ամսական առանց սերվերի համար:
5. Chroma
Chroma-ն առաջադեմ վեկտորային տվյալների բազա է, որի նպատակն է հեղափոխել տվյալների որոնումը և պահպանումը, հատկապես մեքենայական ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի հետ կապված հավելվածների համար:
Քանի որ Chroma-ն աշխատում է վեկտորների հետ՝ սկալյար թվերի փոխարեն, ի տարբերություն ստանդարտ տվյալների շտեմարանների, այն շատ լավ է կառավարում մեծաչափ, բարդ տվյալները:
Սա մեծ առաջընթաց է տվյալների որոնման տեխնոլոգիայում, քանի որ այն հնարավորություն է տալիս ավելի բարդ որոնումներ կատարել՝ հիմնված նյութի իմաստային նմանության վրա, այլ ոչ թե հիմնաբառերի ճշգրիտ համընկնումների վրա:
Chroma-ի ուշագրավ հատկանիշը մի քանի հիմքում ընկած պահեստավորման լուծումների հետ աշխատելու կարողությունն է, ինչպիսիք են՝ ClickHouse-ը մասշտաբային կարգավորումների համար և DuckDB-ը՝ առանձին տեղադրումների համար՝ երաշխավորելով ճկունություն և հարմարվողականություն տարբեր օգտագործման դեպքերին:
Chroma-ն պատրաստված է պարզությամբ, արագությամբ և վերլուծությամբ: Այն հասանելի է Python-ի և JavaScript/TypeScript-ի համար նախատեսված SDK-ներով մշակողների լայն սպեկտրի համար:
Բացի այդ, Chroma-ն մեծ ուշադրություն է դարձնում օգտատերերի հարմարավետության վրա՝ թույլ տալով ծրագրավորողներին արագ ստեղծել DuckDB-ի կողմից ապահովված մշտական տվյալների բազա կամ հիշողության տվյալների բազա՝ փորձարկման համար:
Սովորական տվյալների շտեմարաններում աղյուսակներ հիշեցնող հավաքածուներ ստեղծելու ունակությունը, որտեղ տեքստային տվյալները կարող են տեղադրվել և ավտոմատ կերպով վերածվել ներկառուցումների՝ օգտագործելով մոդելներ, ինչպիսիք են all-MiniLM-L6-v2-ը, ավելի է մեծացնում այս բազմակողմանիությունը:
Տեքստը և ներկառուցումները կարող են անխափան կերպով ինտեգրվել, ինչը կարևոր է այն հավելվածների համար, որոնք պետք է ընկալեն տվյալների իմաստաբանությունը:
Chroma-ի վեկտորային նմանության մեթոդի հիմքը ուղղանկյունության և խտության մաթեմատիկական հասկացություններն են, որոնք էական նշանակություն ունեն տվյալների բազաներում տվյալների ներկայացման և համեմատման համար:
Այս գաղափարները Chroma-ին թույլ են տալիս իրականացնել իմաստալից և արդյունավետ նմանության որոնումներ՝ հաշվի առնելով տվյալների տարրերի միջև իմաստային կապերը:
Ռեսուրսները, ինչպիսիք են ձեռնարկները և ուղեցույցները, հասանելի են այն անհատների համար, ովքեր ցանկանում են հետագայում ուսումնասիրել Chroma-ն: Դրանք ներառում են քայլ առ քայլ ուղեցույց, թե ինչպես կարգավորել տվյալների բազան, ստեղծել հավաքածուներ և իրականացնել նմանության որոնումներ:
գնագոյացում
Դուք կարող եք սկսել օգտագործել այն անվճար:
6. Իշամեղու
Vespa-ն հարթակ է, որը փոխակերպում է AI-ի և մեծ տվյալների առցանց կառավարումը:
Vespa-ի հիմնական նպատակն է թույլ տալ ցածր լատենտային հաշվարկներ մեծ տվյալների հավաքածուներում՝ թույլ տալով հեշտությամբ պահել, ինդեքսավորել և վերլուծել տեքստը, վեկտորը և կառուցվածքային տվյալները:
Vespa-ն առանձնանում է ցանկացած մասշտաբով արագ պատասխաններ տալու իր կարողությամբ՝ անկախ հարցումների բնույթից, ընտրությունից կամ մեքենայացված մոդելի եզրակացություններից:
Vespa-ի ճկունությունը ցուցադրվում է նրա լիարժեք ֆունկցիոնալ որոնման համակարգում և վեկտորային տվյալների բազայում, որոնք հնարավորություն են տալիս բազմաթիվ որոնումներ կատարել մեկ հարցման մեջ՝ սկսած վեկտորից (ANN), բառապաշարից և կառուցվածքային տվյալներից:
Անկախ մասշտաբից, դուք կարող եք ստեղծել օգտատերերի համար հարմար և արձագանքող որոնման հավելվածներ իրական ժամանակի AI-ի հնարավորություններով՝ շնորհիվ ձեր տվյալների հետ մեքենայական սովորած մոդելի եզրակացության այս ինտեգրման:
Այնուամենայնիվ, Vespa-ն ավելին է, քան պարզապես փնտրելը. այն նաև ըմբռնելու և հարմարեցնելու հանդիպումներն է:
Անհատականացման և առաջարկների բարձր մակարդակի գործիքները տրամադրում են դինամիկ, ընթացիկ առաջարկներ, որոնք նախատեսված են կոնկրետ օգտատերերի կամ հանգամանքների համար:
Vespa-ն փոխում է խաղը բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են մուտք գործել նաև խոսակցական AI տարածք, քանի որ այն առաջարկում է ենթակառուցվածք, որն անհրաժեշտ է իրական ժամանակում տեքստի և վեկտորային տվյալները պահելու և ուսումնասիրելու համար, ինչը թույլ է տալիս զարգացնել ավելի առաջադեմ և գործնական AI գործակալներ:
Համապարփակ խորհրդանշականացման և բխումով, ամբողջական տեքստային որոնումները, ամենամոտ հարևանների որոնումները և կառուցվածքային տվյալների հարցումները բոլորն աջակցվում են հարթակի հարցումների լայն հնարավորություններով:
Այն տարբերվում է նրանով, որ կարող է արդյունավետ կերպով կարգավորել բարդ հարցումները՝ համատեղելով որոնման մի քանի չափումներ:
Vespa-ն ինտելեկտուալ ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման հավելվածների հաշվողական հզորություն է, քանի որ դրա հաշվողական շարժիչը կարող է մշակել բարդ մաթեմատիկական արտահայտություններ սկալարների և թենզորների վրա:
Գործողության ընթացքում Vespa-ն պատրաստված է օգտագործման համար պարզ և ընդարձակելի:
Այն պարզեցնում է կրկնվող գործընթացները՝ սկսած համակարգի կազմաձևումից և հավելվածների մշակումից մինչև տվյալների և հանգույցների կառավարում, ինչը հնարավորություն է տալիս անվտանգ և անխափան արտադրական գործառնություններին:
Vespa-ի ճարտարապետությունը երաշխավորում է, որ այն ընդլայնվում է ձեր տվյալների հետ՝ պահպանելով իր հուսալիությունն ու արդյունավետությունը:
գնագոյացում
Դուք կարող եք սկսել օգտագործել այն անվճար:
7. quadrant
Qdrant-ը վեկտորային տվյալների բազայի ճկուն հարթակ է, որն ապահովում է եզակի հնարավորություններ՝ բավարարելու AI և մեքենայական ուսուցման հավելվածների աճող պահանջները:
Իր հիմքում Qdrant-ը վեկտորային նմանության որոնման համակարգ է, որն ապահովում է հեշտ օգտագործվող API՝ վեկտորները, ինչպես նաև օգտակար բեռնվածության տվյալները պահելու, գտնելու և պահպանելու համար:
Այս հատկությունը կարևոր է մի քանի հավելվածների համար, ինչպիսիք են իմաստային որոնման և առաջարկությունների համակարգերը, որոնք պահանջում են տվյալների բարդ ձևաչափերի մեկնաբանում:
Պլատֆորմը կառուցված է արդյունավետության և մասշտաբայնության նկատառումով, որն ի վիճակի է կառավարել տվյալների հսկայական հավաքածուներ միլիարդավոր տվյալների կետերով:
Այն նախատեսում է մի քանի հեռավորության չափումներ, ներառյալ կոսինուսի նմանությունը, էվկլիդեսյան հեռավորությունը և կետային արտադրանքը, ինչը հարմարվողական է դարձնում օգտագործման բազմաթիվ սցենարներում:
Դիզայնն առաջարկում է բարդ զտիչներ, ինչպիսիք են տողերը, տիրույթը և աշխարհաֆիլտրերը՝ որոնման տարբեր կարիքները բավարարելու համար:
Qdrant-ը հասանելի է ծրագրավորողներին տարբեր ձևերով, ներառյալ Docker պատկերը արագ տեղական կարգավորումների համար, Python-ի հաճախորդը նրանց համար, ովքեր հարմար են լեզվին, և ամպային ծառայություն ավելի ամուր, արտադրական մակարդակի միջավայրի համար:
Qdrant-ի հարմարվողականությունը թույլ է տալիս անխափան ինտեգրվել ցանկացած տեխնոլոգիական կոնֆիգուրացիայի կամ գործընթացի կարիքների հետ:
Ավելին, Qdrant-ի օգտագործողի համար հարմար ինտերֆեյսը հեշտացնում է վեկտորային տվյալների բազայի կառավարումը: Պլատֆորմը նախատեսված է լինել պարզ բոլոր հմտությունների մակարդակի օգտատերերի համար՝ սկսած կլաստերի ստեղծումից մինչև անվտանգ մուտքի համար API ստեղների ստեղծում:
Դրա զանգվածային վերբեռնման հնարավորությունը և ասինխրոն API-ն բարելավում են դրա արդյունավետությունը՝ դարձնելով այն շատ օգտակար գործիք ծրագրավորողների համար, ովքեր զբաղվում են հսկայական քանակությամբ տվյալների հետ:
գնագոյացում
Դուք կարող եք սկսել օգտագործել այն անվճար, իսկ պրեմիում գները սկսվում են $25-ից մեկ հանգույցի/ամսական հաշվարկված ժամային հաշվարկով
8. Աստրա
AstraDB-ի վեկտորային որոնման գերազանց հնարավորությունները և առանց սերվերի ճարտարապետությունը փոխակերպում են գեներատիվ AI հավելվածները:
AstraDB-ն հիանալի տարբերակ է տվյալների մի շարք տեսակների մեջ բարդ, համատեքստի նկատմամբ զգայուն որոնումները կառավարելու համար, քանի որ այն կառուցված է Apache Cassandra-ի ամուր հիմքի վրա և անխափան կերպով համատեղում է մասշտաբայնությունը, կայունությունը և կատարումը:
AstraDB-ի տարասեռ ծանրաբեռնվածությունը, ներառյալ հոսքային, ոչ վեկտորային և վեկտորային տվյալները կարգավորելու կարողությունը, միաժամանակ պահպանելով հարցումների և թարմացման գործողությունների չափազանց ցածր հետաձգումը, նրա ամենաուշագրավ առավելություններից մեկն է:
Այս հարմարվողականությունը էական է գեներատիվ AI հավելվածների համար, որոնք պահանջում են հոսքային և իրական ժամանակի տվյալների մշակում՝ ճշգրիտ, համատեքստից տեղյակ AI պատասխաններ ապահովելու համար:
AstraDB-ի առանց սերվերի լուծումն էլ ավելի է հեշտացնում զարգացումը` թույլ տալով ծրագրավորողներին կենտրոնանալ արհեստական ինտելեկտի նորարարական հավելվածներ ստեղծելու վրա, այլ ոչ թե հետնամասի ենթակառուցվածքը կառավարելու վրա:
Արագ մեկնարկի ուղեցույցից մինչև չաթ-բոտերի և առաջարկությունների համակարգերի ստեղծման խորը դասեր, AstraDB-ն ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս արագորեն իրականացնել իրենց AI գաղափարները հուսալի API-ների և սահուն ինտերֆեյսների միջոցով հայտնի գործիքների և հարթակների միջոցով:
Ձեռնարկությունների մակարդակի գեներացնող AI համակարգերը պետք է առաջնահերթություն տան անվտանգությունն ու համապատասխանությունը, և AstraDB-ն ապահովում է երկու ուղղություններով:
Կորպորատիվ անվտանգության խորը առանձնահատկությունները և համապատասխանության հավաստագրերը տրամադրվում են նրա կողմից՝ երաշխավորելով, որ AstraDB-ում մշակված AI հավելվածները պահպանում են գաղտնիության և տվյալների պաշտպանության ամենախիստ ուղեցույցները:
գնագոյացում
Դուք կարող եք սկսել օգտագործել այն անվճար, և այն առաջարկում է վճարովի մոդել:
9. Բացահայտում
OpenSearch-ը երևում է որպես գրավիչ տարբերակ նրանց համար, ովքեր ուսումնասիրում են վեկտորային տվյալների բազաները, հատկապես հարմարվողական, մասշտաբային և ապագան պաշտպանող AI համակարգեր մշակելու համար:
OpenSearch-ը համապարփակ, բաց կոդով վեկտորային տվյալների բազա է, որը միավորում է վերլուծության ուժը, բարդ վեկտորային որոնումը և սովորական որոնումը մեկ միասնական համակարգի մեջ:
Օգտագործելով մեքենայական ուսուցման ներդրման մոդելներ՝ տվյալների բազմաթիվ ձևերի՝ փաստաթղթերի, լուսանկարների և աուդիոների իմաստն ու համատեքստը կոդավորելու համար նմանության որոնումների վեկտորների մեջ՝ այս ինտեգրումը հատկապես օգտակար է ծրագրավորողների համար, ովքեր ցանկանում են իմաստային հասկացողություն ներառել իրենց որոնման հավելվածներում:
Թեև OpenSearch-ը շատ բան ունի առաջարկելու, կարևոր է հիշել, որ համեմատած Elasticsearch-ի հետ, կոդի փոփոխությունները շատ ավելի քիչ են եղել, հատկապես կարևոր մոդուլներում, ինչպիսիք են սկրիպտավորման լեզուները և կլանման խողովակաշարի պրոցեսորները:
Elasticsearch-ը կարող է ունենալ ավելի բարդ հնարավորություններ զարգացման ջանքերի ավելացման շնորհիվ, ինչը հանգեցնում է կատարողականի, առանձնահատկությունների հավաքածուի և երկուսի միջև թարմացումների տարբերությունների:
OpenSearch-ը փոխհատուցում է մեծ համայնքի հետևորդներով և բաց կոդով գաղափարներին նվիրվածությամբ, ինչը հանգեցնում է բաց և հարմարվող հարթակի:
Այն աջակցում է որոնման և վերլուծական տվյալներից դուրս հավելվածների լայն շրջանակի, ինչպիսիք են դիտարկելիությունը և անվտանգության վերլուծությունը՝ դարձնելով այն ճկուն գործիք տվյալների ինտենսիվ առաջադրանքների համար:
Համայնքի վրա հիմնված ռազմավարությունը երաշխավորում է շարունակական բարելավումներ և ինտեգրումներ՝ հարթակը արդիական և եզակի պահելու համար:
գնագոյացում
Դուք կարող եք սկսել օգտագործել այն անվճար:
10: Azure AI որոնում
Azure AI Search-ը հզոր հարթակ է, որը բարելավում է որոնման հնարավորությունները գեներատիվ AI հավելվածներում:
Այն առանձնանում է նրանով, որ աջակցում է վեկտորային որոնումը՝ որոնման ինդեքսի ներսում վեկտորային ներկառուցվածությունների ինդեքսավորման, պահպանման և առբերման մեխանիզմ:
Այս հատկությունը օգնում է վեկտորային տարածության մեջ հայտնաբերել համադրելի փաստաթղթեր, ինչը հանգեցնում է ավելի համատեքստային որոնման արդյունքների:
Azure AI Search-ն առանձնանում է հիբրիդային իրավիճակների աջակցությամբ, որոնցում վեկտորների և հիմնաբառերի որոնումները կատարվում են միաժամանակ, ինչը հանգեցնում է միասնական արդյունքների հավաքածուի, որը հաճախ գերազանցում է առանձին օգտագործվող յուրաքանչյուր տեխնիկայի արդյունավետությունը:
Վեկտորային և ոչ վեկտորային նյութի համադրությունը նույն ինդեքսում թույլ է տալիս ավելի ամբողջական և ճկուն որոնման փորձ:
Azure AI Search-ում վեկտորային որոնման գործառույթը լայնորեն հասանելի է և անվճար Azure AI որոնման բոլոր մակարդակների համար:
Այն չափազանց ճկուն է օգտագործման մի շարք դեպքերի և զարգացման նախապատվությունների համար, քանի որ այն աջակցում է զարգացման մի քանի միջավայրերին, որոնք տրամադրվում են Azure կայքի միջոցով, REST API- ներ, և SDK-ներ Python-ի, JavaScript-ի և.NET-ի համար, ի թիվս այլոց:
Azure AI էկոհամակարգի հետ իր խորը ինտեգրման շնորհիվ Azure AI Search-ն առաջարկում է ավելին, քան պարզապես որոնում. այն նաև մեծացնում է էկոհամակարգի ներուժը գեներատիվ AI կիրառությունների համար:
Azure OpenAI Studio-ն մոդելների ներկառուցման համար և Azure AI ծառայությունները նկարների որոնման համար ծառայությունների միայն երկու օրինակ են, որոնք ներառված են այս ինտեգրման մեջ:
Azure AI Search-ը ճկուն լուծում է ծրագրավորողների համար, ովքեր ցանկանում են ներառել որոնման բարդ գործառույթներ իրենց հավելվածներում՝ շնորհիվ իր լայնածավալ աջակցության, որը հնարավորություն է տալիս հավելվածների լայն տեսականի՝ նմանության որոնումից և բազմամոդալ որոնումից մինչև հիբրիդային որոնում և բազմալեզու որոնում:
գնագոյացում
Դուք կարող եք սկսել օգտագործել այն անվճար, իսկ պրեմիում գինը սկսվում է $0.11/ժամից:
Եզրափակում
Վեկտորային տվյալների շտեմարանները փոխակերպում են տվյալների կառավարումը AI-ում` կառավարելով բարձրաչափ վեկտորները` թույլ տալով ուժեղ նմանությունների որոնումներ և մոտակա հարևանների արագ հարցումներ այնպիսի ծրագրերում, ինչպիսիք են առաջարկությունների համակարգերը և խարդախության հայտնաբերումը:
Բարդ ինդեքսավորման ալգորիթմների կիրառմամբ՝ այս տվյալների բազաները բարդ չկառուցված տվյալները վերածում են իմաստալից վեկտորների՝ միաժամանակ ապահովելով այն արագությունն ու ճկունությունը, որը չունեն ավանդական տվյալների բազաները:
Նշանավոր հարթակներն են՝ Pinecone-ը, որը փայլում է գեներատիվ AI հավելվածներում; FAISS, որը ստեղծվել է Facebook AI-ի կողմից խիտ վեկտորային կլաստերավորման համար; և Milvus-ը, որը հայտնի է իր մասշտաբայնությամբ և ամպային բնօրինակ ճարտարապետությամբ:
Weaviate-ը համատեղում է մեքենայական ուսուցումը համատեքստում տեղյակ որոնման հետ, մինչդեռ Vespa-ն և Chroma-ն աչքի են ընկնում համապատասխանաբար իրենց ցածր ուշացման հաշվողական հնարավորություններով և հեշտ օգտագործման համար:
Վեկտորային տվյալների բազաները AI և մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիաների զարգացման համար կենսական գործիքներ են, քանի որ Qdrant-ը, AstraDB-ն, OpenSearch-ը և Azure AI Search-ը տրամադրում են մի շարք ծառայություններ՝ առանց սերվերի ճարտարապետությունից մինչև լայնածավալ որոնման և վերլուծական հնարավորություններ:
Թողնել գրառում