מסדי נתונים וקטוריים מייצגים שינוי משמעותי באופן שבו אנו מנהלים ומפרשים נתונים, במיוחד בתחומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
התפקיד הבסיסי של מסדי נתונים אלה הוא לטפל ביעילות בוקטורים בעלי מימד גבוה, שהם חומר הגלם של מודלים של למידת מכונה וכוללים המרה של קלט טקסט, תמונה או אודיו לייצוגים מספריים במרחב רב-ממדי.
עבור יישומים כמו מערכות המלצות, זיהוי אובייקטים, אחזור תמונות וזיהוי הונאה, השינוי הזה הוא יותר מסתם אחסון; זהו פתח ליכולות חזקות בחיפושי דמיון ובשאילתות של השכנים הקרובים ביותר.
באופן עמוק יותר, הכוח של מסדי נתונים וקטוריים הוא ביכולתם לתרגם כמויות גדולות של נתונים לא מובנים ומסובכים לוקטורים הלוכדים את ההקשר והמשמעות של התוכן המקורי.
פונקציות החיפוש המשופרות המתאפשרות על ידי הטמעת מודלים בקידוד זה כוללות את היכולת לבצע שאילתות של וקטורים מסביב כדי למצוא תמונות או ביטויים קשורים.
מסדי נתונים וקטוריים ייחודיים בכך שהם בנויים על טכניקות אינדקס מתקדמות כגון Inverted File Index (IVF) ו-HNSW (Hierarchical Navigable Small World), אשר משפר את מהירותם ויעילותם תוך איתור השכנים הקרובים ביותר במרחבים N-ממדיים.
יש הבדל ברור בין מסדי נתונים וקטוריים לבסיסי נתונים קלאסיים. מסדי נתונים קונבנציונליים מעולים בארגון נתונים לקבוצות מאורגנות המותאמות ל-CRUD ותואמות לסכימות מוגדרות.
עם זאת, כאשר מתמודדים עם האופי הדינמי והמסובך של נתונים בעלי מימד גבוה, הנוקשות הזו מתחילה להפוך למכשול.
לעומת זאת, מסדי נתונים וקטוריים מציעים מידה של גמישות ויעילות שמקבילות מסורתיות אינן שוות להן, במיוחד עבור יישומים שנשענים עליהם במידה רבה. למידת מכונה ובינה מלאכותית. הם לא רק ניתנים להרחבה ומיומנות בחיפושי דמיון.
מסדי נתונים וקטוריים שימושיים במיוחד עבור יישומי AI גנרטיביים. כדי להבטיח שהחומר שנוצר שומר על שלמות הקשר, יישומים אלה - הכוללים עיבוד שפה טבעית ויצירת תמונות - תלויים באחזור מהיר והשוואה של הטבעות.
אז ביצירה זו, נבחן את מסדי הנתונים הוקטוריים המובילים עבור הפרויקט הבא שלך.
1. מילבוס
Milvus הוא מסד נתונים וקטורים חלוצי בקוד פתוח המיועד בעיקר ליישומי בינה מלאכותית, כולל חיפושי דמיון משובצים ו-MLOps רבי עוצמה.
זה שונה מבסיסי נתונים יחסיים קונבנציונליים, שמטפלים בעיקר נתונים מובנים, בגלל היכולת הזו, שמאפשרת לו לאינדקס וקטורים בקנה מידה חסר תקדים של טריליון.
המסירות של Milvus למדרגיות וזמינות גבוהה מודגמת בדרך שבה היא התפתחה מהגרסה הראשונה שלה ועד ל-Milvus 2.0 המופץ במלואו, מקורי הענן.
באופן ספציפי, Milvus 2.0 מציג עיצוב מקורי בענן שמטרתו זמינות מדהימה של 99.9% תוך קנה מידה מעבר למאות צמתים.
למי שמחפש פתרון מסד נתונים וקטור אמין, מהדורה זו מומלצת מאוד מכיוון שהיא לא רק מוסיפה תכונות מתוחכמות כמו חיבור רב עננים ופאנל ניהולי, אלא היא גם משפרת את רמות עקביות הנתונים לפיתוח יישומים גמיש.
יתרון ראוי לציון של Milvus הוא הגישה המונעת על ידי הקהילה, המספקת תמיכה מרובת שפות ושרשרת כלים נרחבת המותאמת לדרישות המפתחים.
בתחום ה-IT, מדרגיות ואמינות הענן שלו, יחד עם יכולות החיפוש הווקטוריות בעלות הביצועים הגבוהים שלו על מערכי נתונים גדולים, הופכים אותה לאופציה פופולרית.
בנוסף, הוא משפר את יעילות הפעולות שלו באמצעות יכולת חיפוש היברידית המשלבת חיפוש דמיון וקטור עם סינון סקלארי.
למילבוס יש פאנל ניהולי עם ברור ממשק משתמש, סט מלא של ממשקי API, וארכיטקטורה ניתנת להרחבה וניתנת לשינוי.
התקשורת עם אפליקציות חיצוניות מתאפשרת על ידי שכבת הגישה, בעוד איזון עומסים וניהול הנתונים מתואמים על ידי שירות הרכז, המשמש כפיקוד מרכזי.
הקביעות של מסד הנתונים נתמכת על ידי שכבת אחסון האובייקטים, בעוד שצמתי עובדים מבצעים פעילויות כדי להבטיח מדרגיות.
מחיר כרטיס
זה בחינם לשימוש לכולם.
2. FAISS
צוות מחקר הבינה המלאכותית של פייסבוק פיתח ספרייה מתקדמת בשם Facebook AI Similarity Search שנועדה להפוך את חיפוש האשכולות הווקטוריים והדמיון ליעילים יותר.
יצירתו נבעה מהדרישה לשפר את יכולות חיפוש הדמיון של Facebook AI על ידי שימוש במתודולוגיות בסיסיות מתקדמות.
בהשוואה ליישומים מבוססי מעבד, מימוש ה-GPU המתקדם של FAISS יכול להאיץ את זמני החיפוש פי חמישה עד עשרה, מה שהופך אותו לכלי בעל ערך רב עבור מגוון יישומים, כולל מערכות המלצות וזיהוי משמעויות דומות בגדול מערכי נתונים לא מובנים כמו טקסט, אודיו ווידאו.
FAISS יכולה להתמודד עם מגוון רחב של מדדי דמיון, כגון דמיון קוסינוס, מוצר פנימי ומדד L2 הנפוץ (מרחק אוקלידי).
מדידות אלו מקלות על ביצוע חיפושי דמיון מדויקים וגמישים על פני סוגי נתונים שונים. תכונות כמו עיבוד אצווה, דיוק מהירות ותמיכה בחיפושים מדויקים ומשוערים מגדילים עוד יותר את הגמישות שלו.
בנוסף, FAISS מציעה שיטה ניתנת להרחבה לטיפול במערכי נתונים מסיביים על ידי מתן אפשרות לאחסן אינדקסים בדיסק.
הקובץ ההפוך, קוונטיזציה של המוצר (PQ) ו-PQ משופר הם רק חלק מהטכניקות החדשניות המרכיבות את בסיס המחקר של FAISS ומוסיפים ליעילותו בכל הנוגע לאינדקס ולחיפוש שדות וקטורים בעלי מימד גבוה.
אסטרטגיות אלו מתחזקות על ידי גישות חדשניות כמו אלגוריתמים מואצים של בחירה ב-GPU וסינון מוקדם של מרחקי PQ, מה שמבטיח את היכולת של FAISS לייצר תוצאות חיפוש מהירות ומדויקות אפילו במערך נתונים בקנה מידה של מיליארדים.
מחיר כרטיס
זה בחינם לשימוש לכולם.
3. צנובר
Pinecone היא מובילה במסדי נתונים וקטוריים, ומספקת שירות מנוהל מקורי בענן, שנבנה במיוחד כדי לשפר את הביצועים של יישומי בינה מלאכותית בעלי עוצמה גבוהה.
הוא תוכנן במיוחד לטיפול בהטמעות וקטוריות, שהן חיוניות עבור AI גנרטיבי, חיפוש סמנטי ויישומים המשתמשים במודלים מסיביים של שפה.
בינה מלאכותית יכולה כעת להבין מידע סמנטי הודות להטמעות אלו, אשר פועלות למעשה כזיכרון לטווח ארוך למשימות מסובכות.
Pinecone ייחודי בכך שהוא משלב בצורה חלקה את היכולות של מסדי נתונים מסורתיים עם הביצועים המשופרים של אינדקסים וקטורים, המאפשר אחסון ושאילתה יעילים ובקנה מידה גדול של הטבעות.
זה הופך אותה לאופציה המושלמת במצבים שבהם המורכבות ונפח הנתונים המעורבים הופכים מסדי נתונים סטנדרטיים מבוססי סקלרים לבלתי מספקים.
Pinecone מציעה למפתחים פתרון נטול טרחה בגלל גישת השירות המנוהל שלה, המייעלת את הליכי האינטגרציה וצריכת הנתונים בזמן אמת.
פעולות נתונים רבות נתמכות על ידי זה, כולל אחזור, עדכון, מחיקה, שאילתה והעלאה של נתונים.
Pinecone עוד מבטיח ששאילתות המייצגות שינויים בזמן אמת, כגון העלאות ומחיקות, מניבות תגובות נכונות עם אחזור נמוך עבור אינדקסים עם מיליארדי וקטורים.
במצבים דינמיים, תכונה זו חיונית לשמירה על הרלוונטיות והרעננות של תוצאות השאילתה.
בנוסף, השותפות של Pinecone עם Airbyte דרך חיבור Pinecone מגדילה את הרבגוניות והגמישות שלה, ומאפשרת שילוב נתונים חלק ממגוון מקורות.
באמצעות מערכת יחסים זו, ניתן לייעל עלויות ויעילות על ידי הבטחה שרק מידע שנרכש לאחרונה יטופל באמצעות סנכרון נתונים מצטבר.
העיצוב של המחבר מדגיש פשטות, צריך רק מינימום פרמטרים של הגדרה, והוא ניתן להרחבה, מה שמאפשר שיפורים עתידיים.
מחיר כרטיס
תמחור הפרימיום מתחיל מ-$5.80 לחודש עבור מקרה השימוש RAG.
4. לטוות
Weaviate הוא מסד נתונים וקטורי חדשני הזמין כתוכנת קוד פתוח המשנה את הדרך בה אנו ניגשים לנתונים ומשתמשים בהם.
Weaviate עושה שימוש ביכולות חיפוש וקטוריות, המאפשרות חיפושים מתוחכמים ומודעים להקשר על פני מערכי נתונים גדולים ומסובכים, בניגוד לבסיסי נתונים טיפוסיים התלויים בערכים סקלרים ובשאילתות מוגדרות מראש.
בשיטה זו ניתן לאתר תוכן על סמך מידת דומה לתוכן אחר, מה שמשפר את האינטואיטיביות של החיפושים ואת הרלוונטיות של התוצאות.
השילוב החלק שלו עם מודלים של למידת מכונה הוא אחד המאפיינים העיקריים שלו; זה מאפשר לו לתפקד יותר מסתם פתרון אחסון נתונים; הוא גם מאפשר להבין ולנתח נתונים באמצעות בינה מלאכותית.
הארכיטקטורה של Weaviate משלבת את האינטגרציה הזו באופן יסודי, ומאפשרת לנתח נתונים מורכבים ללא שימוש בכלים נוספים.
התמיכה שלו במודלים של נתוני גרפים מספקת גם נקודת מבט שונה על נתונים כישויות מקושרות, חושפת דפוסים ותובנות שעלולות להחמיץ בארכיטקטורות מסד נתונים קונבנציונליות.
בגלל הארכיטקטורה המודולרית של Weaviate, לקוחות יכולים להוסיף יכולות כמו וקטור נתונים ויצירת גיבוי לפי הצורך.
הגרסה הבסיסית שלו מתפקדת כמסד נתונים של מומחה נתונים וקטורים, וניתן להרחיב אותו עם מודולים אחרים כדי לענות על צרכים שונים.
המדרגיות שלו משופרת עוד יותר על ידי העיצוב המודולרי שלו, מה שמבטיח שהמהירות לא תוקרב בתגובה להגדלת כמויות הנתונים ודרישות השאילתות.
שיטה רב-תכליתית ויעילה של אינטראקציה עם הנתונים המאוחסנים מתאפשרת הודות לתמיכה של מסד הנתונים הן בממשקי API של RESTful והן של GraphQL.
בפרט, GraphQL נבחר בגלל יכולתו לבצע במהירות שאילתות מורכבות מבוססות גרפים, המאפשרות למשתמשים להשיג בדיוק את הנתונים שהם רוצים מבלי להשיג כמויות מופרזות או לא מספיקות של נתונים.
Weaviate ידידותית יותר למשתמש במגוון ספריות לקוחות ושפות תכנות הודות ל-API הגמיש שלה.
עבור אלה המבקשים לחקור את Weaviate עוד יותר, יש שפע של תיעוד ומדריכים זמינים, מהגדרה והגדרת המופע שלך ועד צלילות עמוקות לתוך היכולות שלו כמו חיפוש וקטור, שילוב למידת מכונה ועיצוב סכימה.
אתה יכול לגשת לאותה טכנולוגיה חזקה שהופכת מידע דינמי וניתן לפעולה בין אם תחליט להפעיל את Weaviate באופן מקומי, ענן מחשוב סביבה, או דרך שירות הענן המנוהל של Weaviate
מחיר כרטיס
תמחור הפרימיום של הפלטפורמה מתחיל מ-$25 לחודש ללא שרת.
5. Chroma
Chroma הוא מסד נתונים וקטורים חדשני שמטרתו לחולל מהפכה באחזור ואחסון נתונים, במיוחד עבור יישומים הכוללים למידת מכונה ובינה מלאכותית.
מכיוון ש-Chroma עובדת עם וקטורים במקום עם מספרים סקלאריים, בניגוד לבסיסי נתונים סטנדרטיים, היא טובה מאוד בניהול נתונים מסובכים בממדים גבוהים.
זוהי התקדמות גדולה בטכנולוגיית אחזור נתונים מאחר שהיא מאפשרת חיפושים מתוחכמים יותר המבוססים על הדמיון הסמנטי של החומר ולא על התאמות מדויקות של מילות מפתח.
מאפיין בולט של Chroma הוא היכולת שלה לעבוד עם מספר פתרונות אחסון בסיסיים, כמו ClickHouse להגדרות מותאמות ו- DuckDB להתקנות עצמאיות, מה שמבטיח גמישות והתאמה למקרי שימוש שונים.
Chroma נוצר מתוך מחשבה על פשטות, מהירות וניתוח. הוא זמין למגוון רחב של מפתחים עם SDKs עבור Python ו-JavaScript/TypeScript.
בנוסף, Chroma שמה דגש חזק על ידידותיות למשתמש, ומאפשרת למפתחים להקים במהירות מסד נתונים קבוע המגובה על ידי DuckDB או מסד נתונים בזיכרון לבדיקה.
היכולת לבנות אובייקטי אוסף הדומים לטבלאות במסדי נתונים קונבנציונליים, שבהם ניתן להכניס נתוני טקסט ולהמיר אותם אוטומטית להטמעות באמצעות מודלים כמו all-MiniLM-L6-v2, מגדילה עוד יותר את הרבגוניות הזו.
ניתן לשלב טקסט והטבעות בצורה חלקה, וזה חיוני עבור יישומים שצריכים להבין את סמנטיקה של נתונים.
הבסיס לשיטת הדמיון הווקטורית של Chroma הוא המושגים המתמטיים של אורתוגונליות וצפיפות, החיוניים להבנת הייצוג וההשוואה של נתונים בבסיסי נתונים.
רעיונות אלו מאפשרים ל-Chroma לבצע חיפושי דמיון משמעותיים ויעילים על ידי התחשבות בקשרים הסמנטיים בין מרכיבי נתונים.
משאבים כגון הדרכות והנחיות נגישים לאנשים שרוצים לחקור את Chroma יותר. הם כוללים הדרכה שלב אחר שלב כיצד להגדיר את מסד הנתונים, ליצור אוספים ולהפעיל חיפושי דמיון.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש בו בחינם.
6. הווספה
Vespa היא פלטפורמה שמשנה את הטיפול המקוון ב-AI ובנתונים גדולים.
המטרה הבסיסית של Vespa היא לאפשר חישובים עם אחזור נמוך על פני מערכי נתונים גדולים, מה שמאפשר לך לאחסן, להוסיף לאינדקס ולנתח בקלות טקסט, וקטור ונתונים מובנים.
Vespa נבדלת ביכולתה לספק תשובות מהירות בכל קנה מידה, ללא קשר לאופי השאילתות, הבחירות או מסקנות המודל שנלמדו על ידי מכונה המטופלות.
הגמישות של Vespa מוצגת במנוע החיפוש הפונקציונלי במלואו ובבסיס הנתונים הווקטוריים שלה, המאפשרים חיפושים רבים בתוך שאילתה בודדת, החל מוקטור (ANN), לקסיקלי ונתונים מובנים.
ללא קשר לקנה המידה, אתה יכול ליצור אפליקציות חיפוש ידידותיות למשתמש ומגיבים עם יכולות AI בזמן אמת הודות לשילוב זה של מסקנות מודל שנלמדו על ידי מכונה עם הנתונים שלך.
עם זאת, וספה היא יותר מסתם חיפוש; זה גם על הבנה והתאמה אישית של מפגשים.
כלי התאמה אישית והצעות מהשורה הראשונה מספקים המלצות דינמיות ועדכניות המותאמות למשתמשים או לנסיבות ספציפיות.
Vespa היא מחליפה משחקים לכל מי שמחפש להיכנס גם למרחב ה-AI השיחתי, מכיוון שהיא מציעה את התשתית הדרושה לאחסון ולחקור טקסט ונתוני וקטור בזמן אמת, ומאפשרת פיתוח של סוכני AI מתקדמים ומעשיים יותר.
עם טוקניזציה מקיפה וצביעה, חיפושי טקסט מלא, חיפושי השכנים הקרובים ביותר ושאילתות נתונים מובנים נתמכים כולם על ידי יכולות השאילתות הנרחבות של הפלטפורמה.
זה שונה בכך שהוא יכול להתמודד ביעילות עם שאילתות מסובכות על ידי שילוב של כמה ממדי חיפוש.
Vespa היא מעצמה חישובית ליישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה מכיוון שמנוע החישוב שלה יכול להתמודד עם ביטויים מתמטיים מורכבים על פני סקלרים וטנסורים.
בפעולה, הווספה עשויה להיות פשוטה לשימוש וניתנת להרחבה.
זה מייעל תהליכים שחוזרים על עצמם, החל מתצורת מערכת ופיתוח יישומים לניהול נתונים וצמתים, המאפשר פעולות ייצור מאובטחות וללא הפרעות.
הארכיטקטורה של Vespa מוודאת שהיא מתרחבת עם הנתונים שלך, תוך שמירה על האמינות והביצועים שלה.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש בו בחינם.
7. Quadrant
Qdrant היא פלטפורמת מסד נתונים וקטורית גמישה המספקת סט ייחודי של יכולות לעמוד בדרישות ההולכות וגדלות של יישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
בבסיסו, Qdrant הוא מנוע חיפוש דמיון וקטור המספק API קל לשימוש לאחסון, איתור ותחזוקה של וקטורים כמו גם נתוני מטען.
תכונה זו חיונית עבור מספר יישומים, כגון מערכות חיפוש סמנטיות והמלצות, הדורשות פרשנות של פורמטים מסובכים של נתונים.
הפלטפורמה בנויה מתוך מחשבה על יעילות ומדרגיות, ומסוגלת להתמודד עם מערכי נתונים מסיביים עם מיליארדי נקודות נתונים.
הוא מספק מספר מדדי מרחק כולל דמיון קוסינוס, מרחק אוקלידי ומוצר נקודה, מה שהופך אותו להתאמה בתרחישי שימוש רבים.
העיצוב מציע סינון מורכב, כגון מחרוזת, טווח ומסננים גיאוגרפיים, כדי לענות על צורכי חיפוש מגוונים.
Qdrant נגיש למפתחים במגוון דרכים, כולל תמונת Docker להגדרות מקומיות מהירות, לקוח Python למי שנוח עם השפה, ושירות ענן לסביבה חזקה יותר בדרגת ייצור.
יכולת ההסתגלות של Qdrant מאפשרת אינטגרציה חלקה עם כל תצורה טכנולוגית או צרכי תהליך.
יתר על כן, הממשק הידידותי למשתמש של Qdrant מפשט את ניהול מסדי הנתונים הווקטוריים. הפלטפורמה נועדה להיות פשוטה עבור משתמשים בכל רמות המיומנות, מיצירת אשכולות ועד ליצירת מפתחות API לגישה בטוחה.
יכולת ההעלאה בכמות גדולה וממשק ה-API האסינכרוני שלו משפרים את היעילות שלו, מה שהופך אותו לכלי שימושי מאוד עבור מפתחים המתמודדים עם כמויות אדירות של נתונים.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש בו בחינם ותמחור פרימיום מתחיל מ-$25 לצומת/חודש שחויב לפי שעה
8. אסטרה DB
יכולות החיפוש הווקטוריות המעולות של AstraDB והארכיטקטורה נטולת השרתים משנים יישומי AI מחוללים.
AstraDB היא אופציה מצוינת לניהול חיפושים מורכבים רגישים להקשר במגוון סוגי נתונים מכיוון שהיא בנויה על הבסיס האיתן של Apache Cassandra ומשלבת בצורה חלקה מדרגיות, יציבות וביצועים.
היכולת של AstraDB להתמודד עם עומסי עבודה הטרוגניים, כולל זרימה, נתונים שאינם וקטוריים ונתונים וקטוריים, תוך שמירה על זמן השהייה נמוך במיוחד עבור פעולות שאילתות ועדכון בו-זמניות, היא אחד היתרונות הבולטים שלה.
יכולת הסתגלות זו חיונית ליישומי AI גנרטיביים, הדורשים זרימה ועיבוד נתונים בזמן אמת על מנת לספק תגובות AI מדויקות ומודעות להקשר.
הפתרון ללא שרתים מבית AstraDB הופך את הפיתוח לקל עוד יותר, ומשחרר מפתחים להתרכז ביצירת יישומי AI חדשניים במקום בניהול תשתית הקצה האחורי.
מהדרכה מהירה לשיעורים מעמיקים על יצירת צ'אטבוטים ומערכות המלצות, AstraDB מאפשרת למפתחים לממש במהירות את רעיונות ה-AI שלהם באמצעות ממשקי API אמינים וממשקים חלקים עם כלים ופלטפורמות ידועות.
מערכות בינה מלאכותית גנרטיביות ברמה ארגונית חייבות לתת עדיפות לאבטחה ותאימות, ו-AstraDB מספקת בשתי החזיתות.
תכונות אבטחה ארגוניות עמוקות ואישורי תאימות מסופקים על ידה, מה שמבטיח שיישומי בינה מלאכותית שפותחו ב-AstraDB עומדים בהנחיות המחמירות ביותר לשמירה על הפרטיות והגנת נתונים.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש בו בחינם והוא מציע מודל של תשלום לפי נסיעה.
9. Opensearch
OpenSearch מופיע כאופציה מושכת עבור אלה החוקרים מסדי נתונים וקטוריים, במיוחד לפיתוח מערכות בינה מלאכותית ניתנות להתאמה, מדרגיות וחסינות לעתיד.
OpenSearch הוא מסד נתונים וקטורי קוד פתוח הכולל הכל, המשלב את הכוח של אנליטיקה, חיפוש וקטור מתוחכם וחיפוש קונבנציונלי למערכת אחת מגובשת.
על ידי שימוש במודלים של הטבעת למידת מכונה כדי לקודד את המשמעות וההקשר של צורות נתונים מרובות - מסמכים, תמונות ואודיו - לתוך וקטורים לחיפושי דמיון, שילוב זה מועיל במיוחד למפתחים המעוניינים לכלול הבנה סמנטית באפליקציות החיפוש שלהם.
למרות של-OpenSearch יש הרבה מה להציע, חיוני לזכור שבהשוואה ל-Elasticsearch, היו הרבה פחות שינויים בקוד, במיוחד במודולים קריטיים כמו שפות סקריפטים ומעבדי צינור הטמעה.
ל- Elasticsearch יכולות להיות מתוחכמות יותר עקב מאמצי פיתוח מוגברים, מה שמוביל להבדלים בביצועים, בסט תכונות ובעדכונים בין השניים.
OpenSearch מפצה בקהילת עוקבים גדולה ובמסירות לרעיונות קוד פתוח, מה שמביא לפלטפורמה פתוחה וניתנת להתאמה.
הוא תומך במגוון רחב של יישומים מעבר לחיפוש וניתוח, כמו ניתוחי צפייה ואבטחה, מה שהופך אותו לכלי גמיש למשימות עתירות נתונים.
האסטרטגיה המונעת על ידי הקהילה מבטיחה שיפורים ואינטגרציות מתמשכים כדי לשמור על הפלטפורמה מעודכנת וייחודית.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש בו בחינם.
10. חיפוש בינה מלאכותית של Azure
Azure AI Search היא פלטפורמה חזקה המשפרת את יכולות החיפוש בתוך יישומי AI גנרטיביים.
זה בולט מכיוון שהוא תומך בחיפוש וקטור, מנגנון לאינדקס, אחסון ושליפה של הטבעות וקטוריות בתוך אינדקס חיפוש.
תכונה זו עוזרת לגלות מסמכים דומים במרחב וקטור, וכתוצאה מכך תוצאות חיפוש רלוונטיות יותר מבחינה הקשרית.
Azure AI Search מובחן על ידי התמיכה שלו במצבים היברידיים, שבהם חיפושי וקטור ומילות מפתח מתבצעים במקביל, וכתוצאה מכך מערך תוצאות מאוחד שעולה לעתים קרובות על היעילות של כל טכניקה בשימוש לבד.
השילוב של חומר וקטור ולא וקטור באותו אינדקס מאפשר חווית חיפוש שלמה וגמישה יותר.
תכונת החיפוש הווקטורית ב-Azure AI Search נגישה באופן נרחב וללא תשלום עבור כל שכבות Azure AI Search.
הוא גמיש ביותר עבור מגוון מקרי שימוש והעדפות פיתוח בגלל התמיכה שלו במספר סביבות פיתוח, הניתנות דרך אתר Azure, ממשקי API REST, ו-SDKs עבור Python, JavaScript ו-.NET, בין היתר.
עם האינטגרציה העמוקה שלה עם מערכת האקולוגית של Azure AI, Azure AI Search מציע יותר מסתם חיפוש; זה גם משפר את הפוטנציאל של המערכת האקולוגית ליישומי בינה מלאכותית.
Azure OpenAI Studio להטמעת מודל ושירותי Azure AI לאחזור תמונות הם רק שתי דוגמאות לשירותים הכלולים באינטגרציה זו.
Azure AI Search הוא פתרון גמיש למפתחים המעוניינים לשלב פונקציות חיפוש מתוחכמות באפליקציות שלהם בגלל התמיכה הנרחבת שלו, המאפשרת מגוון רחב של יישומים, מחיפוש דמיון וחיפוש מולטי-מודאלי ועד חיפוש היברידי וחיפוש רב לשוני.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש בו בחינם ותמחור פרימיום מתחיל מ-$0.11 לשעה.
סיכום
מסדי נתונים וקטוריים משנים את ניהול הנתונים בבינה מלאכותית על ידי ניהול וקטורים בעלי מימד גבוה, ומאפשרים חיפושי דמיון חזקים ושאילתות מהירות של השכנים הקרובים ביותר ביישומים כמו מערכות המלצות וזיהוי הונאה.
בעזרת שימוש באלגוריתמים מתוחכמים לאינדקס, מסדי נתונים אלה ממירים נתונים לא מובנים מסובכים לוקטורים משמעותיים תוך מתן מהירות וגמישות שבסיסי נתונים מסורתיים אינם עושים זאת.
פלטפורמות בולטות כוללות את Pinecone, שזורח ביישומי AI גנרטיביים; FAISS, נוצר על ידי Facebook AI עבור אשכול וקטור צפוף; ו-Milvus, שידועה ביכולות המדרגיות והארכיטקטורה המבוססת על ענן.
Weaviate משלבת למידת מכונה עם חיפוש מודע להקשר, בעוד ש-Vespa ו-Chroma בולטות ביכולות המחשוב שלהם עם אחזור נמוך וקלות השימוש שלהן, בהתאמה.
מסדי נתונים וקטוריים הם כלים חיוניים לפיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית ולמידת מכונה שכן פלטפורמות כמו Qdrant, AstraDB, OpenSearch ו-Azure AI Search מספקות מגוון שירותים מארכיטקטורות ללא שרת ועד ליכולות חיפוש וניתוח נרחבות.
השאירו תגובה