Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Basis data vektor mewakili perubahan signifikan dalam cara kita mengelola dan menafsirkan data, khususnya di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Fungsi mendasar dari database ini adalah untuk secara efektif menangani vektor berdimensi tinggi, yang merupakan bahan mentah model pembelajaran mesin dan mencakup konversi input teks, gambar, atau audio menjadi representasi numerik dalam ruang multidimensi.
Untuk aplikasi seperti sistem rekomendasi, pengenalan objek, pengambilan gambar, dan deteksi penipuan, transformasi ini lebih dari sekadar penyimpanan; ini adalah pintu menuju kemampuan canggih dalam penelusuran kesamaan dan kueri tetangga terdekat.
Lebih dalam lagi, kekuatan database vektor terletak pada kapasitasnya untuk menerjemahkan sejumlah besar data yang tidak terstruktur dan rumit menjadi vektor yang menangkap konteks dan makna konten aslinya.
Fungsi pencarian yang ditingkatkan dimungkinkan dengan menyematkan model dalam pengkodean ini mencakup kemampuan untuk menanyakan vektor di sekitarnya untuk menemukan gambar atau frasa terkait.
Basis data vektor unik karena dibangun berdasarkan teknik pengindeksan tingkat lanjut seperti Inverted File Index (IVF) dan Hierarchical Navigable Small World (HNSW), yang meningkatkan kecepatan dan efisiensinya sambil menemukan tetangga terdekat di ruang berdimensi-N.
Ada perbedaan yang jelas antara database vektor dan database klasik. Basis data konvensional sangat bagus dalam mengatur data ke dalam kumpulan terorganisir yang dioptimalkan CRUD dan mematuhi skema kumpulan.
Namun, ketika berhadapan dengan sifat data berdimensi tinggi yang dinamis dan rumit, kekakuan ini mulai menjadi hambatan.
Sebaliknya, database vektor menawarkan tingkat fleksibilitas dan efisiensi yang tidak dapat ditandingi oleh database tradisional, terutama untuk aplikasi yang sangat bergantung pada database tersebut Mesin belajar dan kecerdasan buatan. Mereka tidak hanya terukur dan mahir dalam pencarian kesamaan.
Basis data vektor sangat berguna untuk aplikasi AI generatif. Untuk menjamin bahwa materi yang dibuat mempertahankan integritas kontekstual, aplikasi ini—yang mencakup pemrosesan bahasa alami dan pembuatan gambar—bergantung pada pengambilan cepat dan perbandingan penyematan.
Jadi pada bagian ini, kita akan melihat database vektor teratas untuk proyek Anda berikutnya.
1. milvus
Milvus adalah perintis basis data vektor sumber terbuka yang dirancang terutama untuk aplikasi AI, termasuk pencarian kesamaan tertanam dan MLOps yang kuat.
Berbeda dengan database relasional konvensional yang kebanyakan menangani data terstruktur, karena kapasitasnya yang memungkinkannya mengindeks vektor dalam skala triliun yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Dedikasi Milvus terhadap skalabilitas dan ketersediaan tinggi ditunjukkan melalui perkembangannya dari versi pertama hingga Milvus 2.0 yang terdistribusi penuh dan berbasis cloud.
Secara khusus, Milvus 2.0 menampilkan desain yang sepenuhnya cloud-native yang bertujuan untuk ketersediaan 99.9% yang luar biasa sambil menskalakan lebih dari ratusan node.
Bagi mereka yang mencari solusi database vektor yang andal, edisi ini sangat direkomendasikan karena tidak hanya menambahkan fitur-fitur canggih seperti koneksi multi-cloud dan panel administratif, namun juga meningkatkan tingkat konsistensi data untuk pengembangan aplikasi yang fleksibel.
Keuntungan penting dari Milvus adalah pendekatan berbasis komunitasnya, yang menyediakan dukungan multi-bahasa dan rangkaian alat ekstensif yang disesuaikan dengan permintaan pengembang.
Di sektor TI, skalabilitas dan keandalan cloud, serta kemampuan pencarian vektor berkinerja tinggi pada kumpulan data besar, menjadikannya pilihan yang populer.
Selain itu, ia meningkatkan efisiensi operasinya menggunakan kemampuan pencarian hibrid yang memadukan pencarian kesamaan vektor dengan pemfilteran skalar.
Milvus memiliki panel administratif yang jelas user interface, serangkaian API lengkap, dan arsitektur yang dapat diskalakan dan disesuaikan.
Komunikasi dengan aplikasi eksternal difasilitasi oleh lapisan akses, sedangkan penyeimbangan beban dan pengelolaan data dikoordinasikan oleh layanan koordinator, yang berfungsi sebagai komando pusat.
Keabadian database didukung oleh lapisan penyimpanan objek, sementara node pekerja melakukan aktivitas untuk memastikan skalabilitas.
Harga
Ini gratis untuk digunakan untuk semua orang.
2. FAISS
Tim Riset AI Facebook mengembangkan perpustakaan mutakhir yang disebut Pencarian Kesamaan AI Facebook yang dirancang untuk menjadikan pengelompokan vektor padat dan pencarian kesamaan menjadi lebih efektif.
Penciptaannya didorong oleh kebutuhan untuk meningkatkan kemampuan pencarian kesamaan AI Facebook dengan memanfaatkan metodologi dasar yang mutakhir.
Dibandingkan dengan implementasi berbasis CPU, implementasi GPU FAISS yang canggih dapat mempercepat waktu pencarian sebanyak lima hingga sepuluh kali lipat, menjadikannya alat yang sangat berharga untuk berbagai aplikasi, termasuk sistem rekomendasi dan identifikasi makna serupa dalam skala besar. kumpulan data tidak terstruktur seperti teks, audio, dan video.
FAISS dapat menangani berbagai metrik kesamaan, seperti kesamaan kosinus, hasil kali dalam, dan metrik L2 yang umum digunakan (jarak Euclidean).
Pengukuran ini mempermudah melakukan pencarian kesamaan yang akurat dan fleksibel di berbagai jenis data. Fitur-fitur seperti pemrosesan batch, pertukaran kecepatan presisi, dan dukungan untuk pencarian tepat dan perkiraan semakin meningkatkan fleksibilitasnya.
Selain itu, FAISS menawarkan metode terukur untuk menangani kumpulan data besar dengan memungkinkan indeks disimpan di disk.
File terbalik, kuantisasi produk (PQ), dan PQ yang ditingkatkan hanyalah beberapa teknik inovatif yang membentuk landasan penelitian FAISS dan menambah efektivitasnya dalam mengindeks dan mencari bidang vektor berdimensi tinggi.
Strategi-strategi ini diperkuat oleh pendekatan-pendekatan mutakhir seperti algoritma k-selection yang dipercepat GPU dan pra-filtering jarak PQ, yang menjamin kapasitas FAISS untuk menghasilkan hasil pencarian yang cepat dan tepat bahkan dalam kumpulan data berskala miliaran.
Harga
Ini gratis untuk digunakan untuk semua orang.
3. biji pinus
Pinecone adalah pemimpin dalam database vektor, menyediakan layanan terkelola cloud-native yang dibuat khusus untuk meningkatkan kinerja aplikasi AI berkekuatan tinggi.
Ini dirancang khusus untuk menangani penyematan vektor, yang penting untuk AI generatif, pencarian semantik, dan aplikasi yang menggunakan model bahasa besar.
AI kini dapat memahami informasi semantik berkat penyematan ini, yang secara efektif bertindak sebagai memori jangka panjang untuk tugas-tugas rumit.
Pinecone unik karena mengintegrasikan kemampuan database tradisional dengan peningkatan kinerja indeks vektor, memungkinkan penyimpanan dan kueri embeddings yang efisien dan berskala besar.
Hal ini menjadikannya pilihan sempurna dalam situasi di mana kompleksitas dan volume data yang terlibat membuat database berbasis skalar standar tidak memadai.
Pinecone menawarkan solusi tanpa kerumitan kepada pengembang karena pendekatan layanan terkelolanya, yang menyederhanakan prosedur integrasi dan pengambilan data waktu nyata.
Banyak operasi data yang didukung olehnya, termasuk mengambil, memperbarui, menghapus, menanyakan, dan memasukkan data.
Pinecone lebih lanjut menjamin bahwa kueri yang mewakili modifikasi real-time seperti upsert dan penghapusan menghasilkan respons yang benar dan berlatensi rendah untuk indeks dengan miliaran vektor.
Dalam situasi dinamis, fitur ini penting untuk menjaga relevansi dan kesegaran hasil kueri.
Selain itu, kemitraan Pinecone dengan Airbyte melalui koneksi Pinecone meningkatkan keserbagunaan dan fleksibilitasnya, memungkinkan integrasi data yang lancar dari berbagai sumber.
Melalui hubungan ini, biaya dan efisiensi dapat dioptimalkan dengan memastikan bahwa hanya informasi yang baru diperoleh yang ditangani melalui sinkronisasi data tambahan.
Desain konektor menekankan kesederhanaan, hanya memerlukan parameter pengaturan minimum, dan dapat diperluas, sehingga memungkinkan perbaikan di masa mendatang.
Harga
Harga premium mulai dari $5.80/bulan untuk kasus penggunaan RAG.
4. menenun
Weaviate adalah database vektor inovatif yang tersedia sebagai perangkat lunak sumber terbuka yang mengubah cara kita mengakses dan menggunakan data.
Weaviate memanfaatkan kemampuan pencarian vektor, yang memungkinkan pencarian canggih dan sadar konteks di seluruh kumpulan data yang besar dan rumit, berbeda dengan database biasa yang bergantung pada nilai skalar dan kueri yang telah ditentukan sebelumnya.
Dengan metode ini, Anda dapat menemukan konten berdasarkan kemiripannya dengan konten lain, sehingga meningkatkan intuisi pencarian dan relevansi hasil.
Integrasi yang lancar dengan model pembelajaran mesin adalah salah satu karakteristik utamanya; hal ini memungkinkannya berfungsi lebih dari sekadar solusi penyimpanan data; itu juga memungkinkan data untuk dipahami dan dianalisis menggunakan kecerdasan buatan.
Arsitektur Weaviate menggabungkan integrasi ini secara menyeluruh, sehingga memungkinkan untuk menganalisis data yang kompleks tanpa menggunakan alat tambahan.
Dukungannya terhadap model data grafik juga memberikan sudut pandang berbeda mengenai data sebagai entitas yang terhubung, memperlihatkan pola dan wawasan yang mungkin terlewatkan dalam arsitektur database konvensional.
Karena arsitektur modular Weaviate, pelanggan dapat menambahkan kemampuan seperti vektorisasi data dan pembuatan cadangan sesuai kebutuhan.
Versi dasarnya berfungsi sebagai database spesialis data vektor, dan dapat diperluas dengan modul lain untuk memenuhi kebutuhan berbeda.
Skalabilitasnya semakin ditingkatkan dengan desain modularnya, yang menjamin bahwa kecepatan tidak akan dikorbankan sebagai respons terhadap peningkatan jumlah data dan permintaan kueri.
Metode interaksi yang serbaguna dan efektif dengan data yang disimpan dimungkinkan oleh dukungan database untuk RESTful dan GraphQL API.
Secara khusus, GraphQL dipilih karena kemampuannya dalam menjalankan kueri berbasis grafik yang rumit dengan cepat, sehingga memungkinkan pengguna mendapatkan data yang mereka inginkan secara tepat tanpa memperoleh jumlah data yang berlebihan atau tidak mencukupi.
Weaviate lebih ramah pengguna di berbagai perpustakaan klien dan bahasa pemrograman berkat API yang fleksibel.
Bagi mereka yang ingin menjelajahi Weaviate lebih jauh, ada banyak dokumentasi dan tutorial yang tersedia, mulai dari menyiapkan dan mengonfigurasi instans Anda hingga mendalami kemampuannya seperti penelusuran vektor, integrasi pembelajaran mesin, dan desain skema.
Anda dapat mengakses teknologi ampuh yang sama yang menjadikan informasi dinamis dan dapat ditindaklanjuti baik Anda memutuskan untuk mengoperasikan Weaviate secara lokal, dalam a komputasi awan lingkungan, atau melalui layanan cloud terkelola Weaviate.
Harga
Harga premium platform mulai dari $25/bulan untuk tanpa server.
5. Chroma
Chroma adalah database vektor mutakhir yang bertujuan merevolusi pengambilan dan penyimpanan data, khususnya untuk aplikasi yang melibatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Karena Chroma bekerja dengan vektor dan bukan bilangan skalar, tidak seperti database standar, Chroma sangat baik dalam mengelola data berdimensi tinggi dan rumit.
Ini merupakan kemajuan besar dalam teknologi pengambilan data karena memungkinkan pencarian yang lebih canggih berdasarkan kesamaan semantik materi daripada pencocokan kata kunci yang tepat.
Karakteristik penting dari Chroma adalah kemampuannya untuk bekerja dengan beberapa solusi penyimpanan dasar, seperti ClickHouse untuk pengaturan berskala dan DuckDB untuk instalasi mandiri, menjamin fleksibilitas dan adaptasi terhadap berbagai kasus penggunaan.
Chroma dibuat dengan mempertimbangkan kesederhanaan, kecepatan, dan analisis. Ini tersedia untuk spektrum pengembang yang luas dengan SDK untuk Python dan JavaScript/TypeScript.
Selain itu, Chroma sangat menekankan kemudahan penggunaan, memungkinkan pengembang dengan cepat menyiapkan database permanen yang didukung oleh DuckDB atau database dalam memori untuk pengujian.
Kemampuan untuk membangun objek koleksi yang menyerupai tabel dalam database konvensional, tempat data teks dapat disisipkan dan secara otomatis diubah menjadi embeddings menggunakan model seperti all-MiniLM-L6-v2, semakin meningkatkan keserbagunaan ini.
Teks dan penyematan dapat diintegrasikan dengan lancar, yang penting untuk aplikasi yang perlu memahami semantik data.
Landasan metode kesamaan vektor Chroma adalah konsep matematika tentang ortogonalitas dan kepadatan, yang penting untuk memahami representasi dan perbandingan data dalam database.
Ide-ide ini memungkinkan Chroma melakukan pencarian kesamaan yang bermakna dan efisien dengan mempertimbangkan hubungan semantik antar elemen data.
Sumber daya seperti tutorial dan pedoman dapat diakses oleh individu yang ingin menjelajahi Chroma lebih jauh. Panduan ini mencakup panduan langkah demi langkah tentang cara menyiapkan database, membuat koleksi, dan menjalankan pencarian kesamaan.
Harga
Anda dapat mulai menggunakannya secara gratis.
6. Tawon
Vespa adalah platform yang mentransformasikan penanganan online AI dan data besar.
Tujuan mendasar Vespa adalah untuk memungkinkan komputasi latensi rendah di seluruh kumpulan data besar, memungkinkan Anda menyimpan, mengindeks, dan menganalisis teks, vektor, dan data terstruktur dengan mudah.
Vespa unggul dalam kemampuannya memberikan jawaban cepat pada skala apa pun, terlepas dari sifat pertanyaan, pilihan, atau kesimpulan model pembelajaran mesin yang ditangani.
Fleksibilitas Vespa terlihat pada mesin pencari dan database vektor yang berfungsi penuh, yang memungkinkan banyak pencarian dalam satu kueri, mulai dari data vektor (ANN), leksikal, dan terstruktur.
Terlepas dari skalanya, Anda dapat membuat aplikasi penelusuran yang ramah pengguna dan responsif dengan kemampuan AI real-time berkat integrasi inferensi model pembelajaran mesin dengan data Anda.
Namun, Vespa lebih dari sekedar mencari; ini juga tentang memahami dan menyesuaikan pertemuan.
Alat penyesuaian dan saran terbaik memberikan rekomendasi dinamis dan terkini yang ditujukan untuk pengguna atau keadaan tertentu.
Vespa juga merupakan terobosan baru bagi siapa pun yang ingin memasuki ruang AI percakapan, karena Vespa menawarkan infrastruktur yang dibutuhkan untuk menyimpan dan mengeksplorasi data teks dan vektor secara real-time, sehingga memungkinkan pengembangan agen AI yang lebih canggih dan praktis.
Dengan tokenisasi dan stemming yang komprehensif, penelusuran teks lengkap, penelusuran tetangga terdekat, dan kueri data terstruktur semuanya didukung oleh kemampuan kueri platform yang luas.
Perbedaannya adalah ia dapat secara efektif menangani kueri rumit dengan menggabungkan beberapa dimensi pencarian.
Vespa adalah pembangkit tenaga listrik komputasi untuk aplikasi AI dan pembelajaran mesin karena mesin komputasinya dapat menangani ekspresi matematika yang kompleks pada skalar dan tensor.
Dalam pengoperasiannya, Vespa dibuat mudah digunakan dan dapat diperluas.
Ini menyederhanakan proses yang berulang, mulai dari konfigurasi sistem dan pengembangan aplikasi hingga manajemen data dan node, memungkinkan operasi produksi yang aman dan tanpa gangguan.
Arsitektur Vespa memastikan bahwa Vespa berkembang seiring dengan data Anda, menjaga keandalan dan kinerjanya.
Harga
Anda dapat mulai menggunakannya secara gratis.
7. kuadran
Qdrant adalah platform database vektor fleksibel yang menyediakan serangkaian kemampuan unik untuk memenuhi permintaan aplikasi AI dan pembelajaran mesin yang terus meningkat.
Pada dasarnya, Qdrant adalah mesin pencari kesamaan vektor yang menyediakan API yang mudah digunakan untuk menyimpan, menemukan, dan memelihara vektor serta data payload.
Fitur ini penting untuk beberapa aplikasi, seperti pencarian semantik dan sistem rekomendasi, yang memerlukan interpretasi format data yang rumit.
Platform ini dibangun dengan mempertimbangkan efisiensi dan skalabilitas, mampu menangani kumpulan data besar dengan miliaran titik data.
Ini menyediakan beberapa metrik jarak termasuk Kesamaan Kosinus, Jarak Euclidean, dan Produk Titik, sehingga dapat beradaptasi di banyak skenario penggunaan.
Desainnya menawarkan pemfilteran yang kompleks, seperti string, rentang, dan filter geografis, untuk memenuhi beragam kebutuhan pencarian.
Qdrant dapat diakses oleh pengembang dalam berbagai cara, termasuk image Docker untuk pengaturan lokal yang cepat, klien Python bagi mereka yang terbiasa dengan bahasa tersebut, dan layanan cloud untuk lingkungan tingkat produksi yang lebih kuat.
Kemampuan beradaptasi Qdrant memungkinkan integrasi tanpa batas dengan konfigurasi teknologi atau kebutuhan proses apa pun.
Selain itu, antarmuka Qdrant yang ramah pengguna menyederhanakan manajemen basis data vektor. Platform ini dimaksudkan agar mudah digunakan oleh pengguna dengan semua tingkat keahlian, mulai dari pembuatan cluster hingga pembuatan kunci API untuk akses yang aman.
Kemampuan unggahan massal dan API asinkron meningkatkan efisiensinya, menjadikannya alat yang sangat berguna bagi pengembang yang menangani data dalam jumlah besar.
Harga
Anda dapat mulai menggunakannya secara gratis dan harga premium mulai dari $25 per node/bulan ditagih setiap jam
8. Astra
Kemampuan pencarian vektor AstraDB yang unggul dan arsitektur tanpa server mentransformasikan aplikasi AI generatif.
AstraDB adalah pilihan bagus untuk mengelola pencarian yang rumit dan peka konteks di berbagai jenis data karena dibangun di atas dasar kuat Apache Cassandra dan menggabungkan skalabilitas, stabilitas, dan kinerja dengan mulus.
Kapasitas AstraDB untuk menangani beban kerja yang heterogen, termasuk streaming, data non-vektor, dan vektor, sekaligus mempertahankan latensi yang sangat rendah untuk operasi kueri dan pembaruan secara bersamaan, merupakan salah satu keunggulannya yang paling menonjol.
Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk aplikasi AI generatif, yang memerlukan streaming dan pemrosesan data real-time untuk memberikan respons AI yang tepat dan sadar konteks.
Solusi tanpa server dari AstraDB membuat pengembangan menjadi lebih mudah, sehingga pengembang dapat berkonsentrasi pada pembuatan aplikasi AI yang inovatif dibandingkan mengelola infrastruktur backend.
Dari panduan memulai cepat hingga pelajaran mendalam tentang pembuatan chatbot dan sistem rekomendasi, AstraDB memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mewujudkan ide AI mereka melalui API yang andal dan antarmuka yang lancar dengan alat dan platform terkenal.
Sistem AI generatif tingkat perusahaan harus memprioritaskan keamanan dan kepatuhan, dan AstraDB mewujudkan kedua hal tersebut.
Fitur keamanan perusahaan yang mendalam dan sertifikasi kepatuhan disediakan olehnya, yang menjamin bahwa aplikasi AI yang dikembangkan di AstraDB mematuhi pedoman privasi dan perlindungan data yang paling ketat.
Harga
Anda dapat mulai menggunakannya secara gratis dan menawarkan model bayar sesuai pemakaian.
9. Pencarian Terbuka
OpenSearch muncul sebagai pilihan menarik bagi mereka yang menjelajahi database vektor, khususnya untuk mengembangkan sistem AI yang dapat beradaptasi, terukur, dan tahan masa depan.
OpenSearch adalah database vektor sumber terbuka dan inklusif yang menggabungkan kekuatan analitik, penelusuran vektor canggih, dan penelusuran konvensional ke dalam satu sistem yang kohesif.
Dengan menggunakan model penyematan pembelajaran mesin untuk mengkodekan makna dan konteks berbagai bentuk data—dokumen, foto, dan audio—ke dalam vektor untuk penelusuran kesamaan, integrasi ini sangat berguna bagi pengembang yang ingin memasukkan pemahaman semantik ke dalam aplikasi penelusuran mereka.
Meskipun OpenSearch memiliki banyak hal yang ditawarkan, penting untuk diingat bahwa dibandingkan dengan Elasticsearch, perubahan kode yang terjadi jauh lebih sedikit, terutama dalam modul penting seperti bahasa skrip dan pemroses jalur penyerapan.
Elasticsearch dapat memiliki kemampuan yang lebih canggih karena peningkatan upaya pengembangan, yang menyebabkan perbedaan dalam performa, rangkaian fitur, dan pembaruan di antara keduanya.
OpenSearch mengimbanginya dengan komunitas yang besar dan dedikasi terhadap ide-ide sumber terbuka, sehingga menghasilkan platform yang terbuka dan mudah beradaptasi.
Ini mendukung berbagai aplikasi di luar pencarian dan analisis, seperti analisis observabilitas dan keamanan, menjadikannya alat yang fleksibel untuk tugas-tugas intensif data.
Strategi berbasis komunitas menjamin peningkatan dan integrasi berkelanjutan untuk menjaga platform tetap terkini dan unik.
Harga
Anda dapat mulai menggunakannya secara gratis.
10. Pencarian Azure AI
Azure AI Search adalah platform kuat yang meningkatkan kemampuan pencarian dalam aplikasi AI generatif.
Ini menonjol karena mendukung pencarian vektor, sebuah mekanisme untuk mengindeks, menyimpan, dan mengambil penyematan vektor di dalam indeks pencarian.
Fitur ini membantu menemukan dokumen yang sebanding dalam ruang vektor, sehingga menghasilkan hasil pencarian yang lebih relevan secara kontekstual.
Azure AI Search dibedakan berdasarkan dukungannya terhadap situasi hibrid, di mana pencarian vektor dan kata kunci dilakukan secara bersamaan, sehingga menghasilkan kumpulan hasil terpadu yang sering kali mengungguli kemanjuran setiap teknik yang digunakan sendiri.
Kombinasi materi vektor dan non-vektor dalam indeks yang sama memungkinkan pengalaman pencarian yang lebih lengkap dan fleksibel.
Fitur pencarian vektor di Azure AI Search dapat diakses secara luas dan gratis untuk semua tingkatan Azure AI Search.
Ini sangat fleksibel untuk berbagai kasus penggunaan dan preferensi pengembangan karena dukungannya untuk beberapa lingkungan pengembangan, yang disediakan melalui situs Azure, API REST, dan SDK untuk Python, JavaScript, dan .NET, antara lain.
Dengan integrasi mendalam dengan ekosistem Azure AI, Azure AI Search menawarkan lebih dari sekadar pencarian; hal ini juga meningkatkan potensi ekosistem untuk penerapan AI generatif.
Azure OpenAI Studio untuk penyematan model dan Layanan Azure AI untuk pengambilan gambar hanyalah dua contoh layanan yang disertakan dalam integrasi ini.
Azure AI Search adalah solusi fleksibel bagi pengembang yang ingin menggabungkan fungsi pencarian canggih dalam aplikasi mereka karena dukungannya yang luas, yang memungkinkan berbagai aplikasi, mulai dari pencarian kesamaan dan pencarian multimodal hingga pencarian hybrid dan pencarian multibahasa.
Harga
Anda dapat mulai menggunakannya secara gratis dan harga premium mulai dari $0.11/jam.
Kesimpulan
Basis data vektor mengubah manajemen data menjadi AI dengan mengelola vektor berdimensi tinggi, memungkinkan pencarian kemiripan yang kuat dan kueri tetangga terdekat dengan cepat dalam aplikasi seperti sistem rekomendasi dan deteksi penipuan.
Dengan penggunaan algoritme pengindeksan yang canggih, database ini mengubah data tidak terstruktur yang rumit menjadi vektor yang bermakna sekaligus memberikan kecepatan dan fleksibilitas yang tidak dimiliki database tradisional.
Platform terkemuka termasuk Pinecone, yang unggul dalam aplikasi AI generatif; FAISS, dibuat oleh Facebook AI untuk pengelompokan vektor padat; dan Milvus, yang terkenal dengan skalabilitas dan arsitektur cloud-native.
Weaviate menggabungkan pembelajaran mesin dengan pencarian sadar konteks, sedangkan Vespa dan Chroma masing-masing terkenal karena kemampuan komputasi latensi rendah dan kemudahan penggunaannya.
Basis data vektor adalah alat penting untuk mengembangkan teknologi AI dan pembelajaran mesin karena platform seperti Qdrant, AstraDB, OpenSearch, dan Azure AI Search menyediakan berbagai layanan mulai dari arsitektur tanpa server hingga kemampuan pencarian dan analitik yang ekstensif.
Tinggalkan Balasan