სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ვექტორული მონაცემთა ბაზები წარმოადგენს მნიშვნელოვან ცვლილებას, თუ როგორ ვმართავთ და ინტერპრეტაციას ვაკეთებთ მონაცემებს, განსაკუთრებით ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების სფეროებში.
ამ მონაცემთა ბაზების ფუნდამენტური ფუნქციაა მაღალგანზომილებიანი ვექტორების ეფექტურად დამუშავება, რომლებიც წარმოადგენს მანქანათმცოდნეობის მოდელების ნედლეულს და მოიცავს ტექსტის, სურათის ან აუდიო შეყვანის ციფრულ წარმოდგენებად გადაქცევას მრავალგანზომილებიან სივრცეში.
ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა სარეკომენდაციო სისტემები, ობიექტების ამოცნობა, სურათების მოძიება და თაღლითობის გამოვლენა, ეს ტრანსფორმაცია უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ შენახვა; ეს არის კარიბჭე ძლიერი შესაძლებლობებისკენ მსგავსების ძიებაში და უახლოეს მეზობელთან შეკითხვებში.
უფრო ღრმად, ვექტორული მონაცემთა ბაზების ძალა მდგომარეობს იმაში, რომ მათ შეუძლიათ გადააკეთონ დიდი რაოდენობით არასტრუქტურირებული, რთული მონაცემები ვექტორებად, რომლებიც ასახავს ორიგინალური შინაარსის კონტექსტს და მნიშვნელობას.
გაუმჯობესებული საძიებო ფუნქციები, რომლებიც შესაძლებელი გახდა ამ კოდირებაში მოდელების ჩასმით, მოიცავს გარშემო ვექტორების შეკითხვის შესაძლებლობას, რათა იპოვოთ შესაბამისი სურათები ან ფრაზები.
ვექტორული მონაცემთა ბაზები უნიკალურია იმით, რომ ისინი აგებულია ინდექსირების მოწინავე ტექნიკაზე, როგორიცაა Inverted File Index (IVF) და Hierarchical Navigable Small World (HNSW), რაც აუმჯობესებს მათ სიჩქარეს და ეფექტურობას N-განზომილებიანი სივრცეებში უახლოეს მეზობლების განთავსებისას.
აშკარა განსხვავებაა ვექტორულ და კლასიკურ მონაცემთა ბაზებს შორის. ჩვეულებრივი მონაცემთა ბაზები შესანიშნავად აწყობენ მონაცემებს ორგანიზებულ კომპლექტებში, რომლებიც ოპტიმიზებულია CRUD-ით და იცავენ დადგენილ სქემებს.
თუმცა, როდესაც საქმე გვაქვს მაღალგანზომილებიანი მონაცემების დინამიურ და რთულ ხასიათთან, ეს სიხისტე იწყებს დაბრკოლებას.
ამის საპირისპიროდ, ვექტორული მონაცემთა ბაზები გვთავაზობენ მოქნილობისა და ეფექტურობის ხარისხს, რომელსაც ტრადიციული ეკვივალენტები ვერ გაუტოლდებათ, განსაკუთრებით იმ აპლიკაციებისთვის, რომლებსაც დიდწილად ეყრდნობიან. მანქანა სწავლის და ხელოვნური ინტელექტი. ისინი არ არიან მხოლოდ მასშტაბური და მცოდნე მსგავსების ძიებაში.
ვექტორული მონაცემთა ბაზები განსაკუთრებით სასარგებლოა გენერაციული AI აპლიკაციებისთვის. იმის გარანტია, რომ შექმნილი მასალა შეინარჩუნებს კონტექსტუალურ მთლიანობას, ეს აპლიკაციები - რომლებიც მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავებას და სურათების გენერირებას - დამოკიდებულია ჩაშენებების სწრაფ მოძიებასა და შედარებაზე.
ასე რომ, ამ ნაწილში ჩვენ გადავხედავთ თქვენი შემდეგი პროექტის საუკეთესო ვექტორულ მონაცემთა ბაზებს.
1. მილვუსი
Milvus არის პიონერული ღია წყაროს ვექტორული მონაცემთა ბაზა, რომელიც შექმნილია ძირითადად ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებისთვის, მათ შორის ჩაშენებული მსგავსების ძიება და ძლიერი MLO.
იგი განსხვავდება ჩვეულებრივი რელაციური მონაცემთა ბაზებისგან, რომლებიც ძირითადად ამუშავებენ სტრუქტურირებული მონაცემები, ამ სიმძლავრის გამო, რაც საშუალებას აძლევს მას უპრეცედენტო ტრილიონი მასშტაბით მოახდინოს ვექტორების ინდექსირება.
Milvus-ის ერთგულება მასშტაბურობისა და მაღალი ხელმისაწვდომობისადმი მეტყველებს იმაზე, თუ როგორ განვითარდა იგი მისი პირველი ვერსიიდან სრულად განაწილებულ, ღრუბელში მშობლიურ Milvus 2.0-მდე.
კონკრეტულად, Milvus 2.0 ასახავს მთლიანად ღრუბლოვან დიზაინს, რომელიც მიზნად ისახავს განსაცვიფრებელი 99.9% ხელმისაწვდომობის მიღწევას ასობით კვანძის მიღმა სკალირებისას.
მათთვის, ვინც ეძებს საიმედო ვექტორული მონაცემთა ბაზის გადაწყვეტას, ეს გამოცემა რეკომენდირებულია, რადგან ის არა მხოლოდ ამატებს დახვეწილ ფუნქციებს, როგორიცაა მრავალ ღრუბლოვანი კავშირი და ადმინისტრაციული პანელი, არამედ აუმჯობესებს მონაცემთა თანმიმდევრულობის დონეებს მოქნილი აპლიკაციის განვითარებისთვის.
Milvus-ის საყურადღებო უპირატესობაა მისი საზოგადოებაზე ორიენტირებული მიდგომა, რომელიც უზრუნველყოფს მრავალენოვან მხარდაჭერას და დეველოპერების მოთხოვნებზე მორგებულ ხელსაწყოების ფართო ქსელს.
IT სექტორში, მისი ღრუბლის მასშტაბურობა და საიმედოობა, მაღალი ხარისხის ვექტორული ძიების შესაძლებლობებთან ერთად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, მას პოპულარულ ვარიანტად აქცევს.
გარდა ამისა, ის აძლიერებს მისი ოპერაციების ეფექტურობას ჰიბრიდული ძიების შესაძლებლობის გამოყენებით, რომელიც აერთიანებს ვექტორული მსგავსების ძიებას სკალარული ფილტრაციასთან.
Milvus-ს აქვს ადმინისტრაციული პანელი მკაფიო ინტერფეისი, API-ების სრული ნაკრები და მასშტაბირებადი და რეგულირებადი არქიტექტურა.
გარე აპლიკაციებთან კომუნიკაციას ხელს უწყობს წვდომის ფენა, ხოლო დატვირთვის დაბალანსება და მონაცემთა მართვა კოორდინირებულია კოორდინატორის სერვისის მიერ, რომელიც ცენტრალური ბრძანების ფუნქციას ასრულებს.
მონაცემთა ბაზის მუდმივობას მხარს უჭერს ობიექტების შენახვის ფენა, ხოლო მუშა კვანძები ახორციელებენ აქტივობებს მასშტაბურობის უზრუნველსაყოფად.
ფასები
მისი გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
2. FAISS
Facebook-ის AI Research-ის ჯგუფმა შეიმუშავა უახლესი ბიბლიოთეკა, სახელწოდებით Facebook AI Similarity Search, რომელიც შექმნილია იმისათვის, რომ მკვრივი ვექტორული კლასტერირება და მსგავსების ძიება უფრო ეფექტური გახადოს.
მისი შექმნა განპირობებული იყო Facebook AI-ის მსგავსების ძიების შესაძლებლობების გაუმჯობესების მოთხოვნით უახლესი ფუნდამენტური მეთოდოლოგიების გამოყენებით.
CPU-ზე დაფუძნებულ იმპლემენტაციებთან შედარებით, FAISS-ის უახლესი GPU დანერგვას შეუძლია ძიების დრო ხუთ-ათჯერ დააჩქაროს, რაც მას ფასდაუდებელ ინსტრუმენტად აქცევს სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, მათ შორის სარეკომენდაციო სისტემებისა და მსგავსი მნიშვნელობების იდენტიფიცირებისთვის. არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრები, როგორიცაა ტექსტი, აუდიო და ვიდეო.
FAISS-ს შეუძლია გაუმკლავდეს მსგავსების მეტრიკის ფართო სპექტრს, როგორიცაა კოსინუსის მსგავსება, შიდა პროდუქტი და ხშირად გამოყენებული L2 მეტრიკა (ევკლიდური მანძილი).
ეს გაზომვები აადვილებს ზუსტი და მოქნილი მსგავსების ძიებას მონაცემთა სხვადასხვა ტიპებში. ფუნქციები, როგორიცაა სერიული დამუშავება, ზუსტი სიჩქარის კომპრომისი და მხარდაჭერა როგორც ზუსტი, ისე მიახლოებითი ძიებებისთვის, კიდევ უფრო ზრდის მის მოქნილობას.
გარდა ამისა, FAISS გთავაზობთ მასშტაბირებულ მეთოდს მონაცემთა მასიური ნაკრებების დასამუშავებლად, ინდექსების დისკზე შესანახად.
ინვერსიული ფაილი, პროდუქტის კვანტიზაცია (PQ) და გაუმჯობესებული PQ არის მხოლოდ რამდენიმე ინოვაციური ტექნიკა, რომელიც ქმნის FAISS-ის კვლევის საფუძველს და ზრდის მის ეფექტურობას, როდესაც საქმე ეხება მაღალი განზომილებიანი ვექტორული ველების ინდექსირებას და ძიებას.
ეს სტრატეგიები გაძლიერებულია უახლესი მიდგომებით, როგორიცაა GPU-ის დაჩქარებული k-შერჩევის ალგორითმები და PQ დისტანციების წინასწარ გაფილტვრა, რაც უზრუნველყოფს FAISS-ის შესაძლებლობას გამოიტანოს სწრაფი და ზუსტი ძიების შედეგები მილიარდი მასშტაბის მონაცემთა ნაკრებებშიც კი.
ფასები
მისი გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
3. პინეკონი
Pinecone არის ლიდერი ვექტორული მონაცემთა ბაზებში, რომელიც უზრუნველყოფს ღრუბლოვან, მართულ სერვისს, რომელიც განსაკუთრებით შექმნილია მაღალი სიმძლავრის AI აპლიკაციების მუშაობის გასაუმჯობესებლად.
ის სპეციალურად შექმნილია ვექტორული ჩაშენების დასამუშავებლად, რომლებიც აუცილებელია გენერაციული AI, სემანტიკური ძიებისა და აპლიკაციებისთვის მასიური ენობრივი მოდელების გამოყენებით.
AI-ს ახლა შეუძლია სემანტიკური ინფორმაციის გაგება ამ ჩაშენებების წყალობით, რომლებიც ეფექტურად მოქმედებს როგორც გრძელვადიანი მეხსიერება რთული ამოცანებისთვის.
Pinecone უნიკალურია იმით, რომ ის შეუფერხებლად აერთიანებს ტრადიციული მონაცემთა ბაზების შესაძლებლობებს ვექტორული ინდექსების გაუმჯობესებულ შესრულებასთან, რაც შესაძლებელს ხდის ჩაშენებების ეფექტურ და ფართომასშტაბიან შენახვას და მოთხოვნას.
ეს ხდის მას სრულყოფილ ვარიანტს იმ სიტუაციებში, როდესაც ჩართული მონაცემების სირთულე და მოცულობა არაადეკვატურს ხდის სტანდარტულ სკალარზე დაფუძნებულ მონაცემთა ბაზებს.
Pinecone სთავაზობს დეველოპერებს უპრობლემოდ გადაწყვეტას მისი მართული სერვისის მიდგომის გამო, რომელიც აუმჯობესებს ინტეგრაციისა და მონაცემთა რეალურ დროში მიღების პროცედურებს.
მასში მხარდაჭერილია მონაცემთა მრავალრიცხოვანი ოპერაციები, მათ შორის მონაცემების მოძიება, განახლება, წაშლა, მოთხოვნის მოთხოვნა და ჩასმა.
Pinecone დამატებით გარანტიას იძლევა, რომ მოთხოვნები, რომლებიც წარმოადგენენ რეალურ დროში მოდიფიკაციებს, როგორიცაა ზემოქმედება და წაშლა, იძლევა სწორ, დაბალი ლატენტურ პასუხებს მილიარდობით ვექტორიანი ინდექსებისთვის.
დინამიურ სიტუაციებში, ეს ფუნქცია აუცილებელია შეკითხვის შედეგების შესაბამისობისა და სიახლის შესანარჩუნებლად.
გარდა ამისა, Pinecone-ის პარტნიორობა Airbyte-თან Pinecone კავშირის საშუალებით ზრდის მის მრავალფეროვნებას და მოქნილობას, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა გლუვი ინტეგრაციის საშუალებას სხვადასხვა წყაროდან.
ამ ურთიერთობის მეშვეობით, ხარჯებისა და ეფექტურობის ოპტიმიზაცია შესაძლებელია მხოლოდ ახლად შეძენილი ინფორმაციის დამუშავების უზრუნველსაყოფად მონაცემთა დამატებითი სინქრონიზაციის გზით.
კონექტორის დიზაინი ხაზს უსვამს სიმარტივეს, საჭიროებს მხოლოდ დაყენების მინიმალურ პარამეტრებს და ის გაფართოვდება, რაც მომავალში გაუმჯობესების საშუალებას იძლევა.
ფასები
პრემიუმ ფასი იწყება 5.80 დოლარიდან თვეში RAG გამოყენების შემთხვევაში.
4. ქსოვა
Weaviate არის ინოვაციური ვექტორული მონაცემთა ბაზა, რომელიც ხელმისაწვდომია ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფის სახით, რომელიც გარდაქმნის ჩვენ მიერ მონაცემთა წვდომას და გამოყენებას.
Weaviate იყენებს ვექტორული ძიების შესაძლებლობებს, რაც საშუალებას აძლევს დახვეწილ, კონტექსტში გათვითცნობიერებულ ძიებებს დიდ, რთულ მონაცემთა ნაკრებებში, განსხვავებით ტიპიური მონაცემთა ბაზებისგან, რომლებიც დამოკიდებულია სკალარულ მნიშვნელობებზე და წინასწარ განსაზღვრულ შეკითხვებზე.
ამ მეთოდით შეგიძლიათ იპოვნოთ შინაარსი იმის მიხედვით, თუ რამდენად ჰგავს ის სხვა კონტენტს, რაც აუმჯობესებს ძიების ინტუიციურობას და შედეგების შესაბამისობას.
მისი გლუვი ინტეგრაცია მანქანათმცოდნეობის მოდელებთან არის მისი ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელი; ეს საშუალებას აძლევს მას იმუშაოს როგორც უფრო მეტი, ვიდრე უბრალოდ მონაცემთა შენახვის გადაწყვეტა; ის ასევე იძლევა მონაცემთა გაგებისა და ანალიზის საშუალებას ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.
Weaviate-ის არქიტექტურა საფუძვლიანად აერთიანებს ამ ინტეგრაციას, რაც შესაძლებელს ხდის რთული მონაცემების გაანალიზებას დამატებითი ხელსაწყოების გამოყენების გარეშე.
მისი მხარდაჭერა გრაფიკული მონაცემების მოდელებისთვის ასევე იძლევა განსხვავებულ თვალსაზრისს მონაცემებზე, როგორც დაკავშირებულ ერთეულებზე, ავლენს შაბლონებსა და შეხედულებებს, რომლებიც შეიძლება გამოტოვოთ მონაცემთა ბაზის ჩვეულებრივ არქიტექტურებში.
Weaviate-ის მოდულარული არქიტექტურის გამო, მომხმარებელს შეუძლია დაამატოს ისეთი შესაძლებლობები, როგორიცაა მონაცემთა ვექტორიზაცია და საჭიროების შემთხვევაში სარეზერვო ასლის შექმნა.
მისი ფუნდამენტური ვერსია ფუნქციონირებს როგორც ვექტორული მონაცემების სპეციალისტის მონაცემთა ბაზა და ის შეიძლება გაფართოვდეს სხვა მოდულებით სხვადასხვა საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.
მისი მასშტაბურობა კიდევ უფრო გაუმჯობესებულია მისი მოდულური დიზაინით, რაც გარანტიას იძლევა, რომ სიჩქარე არ დაიკარგება მონაცემთა რაოდენობისა და მოთხოვნის გაზრდის საპასუხოდ.
შენახულ მონაცემებთან ურთიერთქმედების მრავალმხრივი და ეფექტური მეთოდი შესაძლებელი ხდება მონაცემთა ბაზის მხარდაჭერით, როგორც RESTful, ასევე GraphQL API-ებისთვის.
კერძოდ, GraphQL არჩეულია იმის გამო, რომ შეუძლია სწრაფად განახორციელოს რთული, გრაფიკებზე დაფუძნებული მოთხოვნები, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მიიღონ ზუსტად სასურველი მონაცემები ზედმეტი ან არასაკმარისი რაოდენობის მონაცემების მიღების გარეშე.
Weaviate უფრო მოსახერხებელია კლიენტის ბიბლიოთეკებში და პროგრამირების ენებში, მისი მოქნილი API-ის წყალობით.
მათთვის, ვინც ეძებს Weaviate-ის შემდგომი შესწავლას, ხელმისაწვდომია უამრავი დოკუმენტაცია და გაკვეთილი, თქვენი მაგალითის დაყენებიდან და კონფიგურაციიდან დაწყებული მის შესაძლებლობებში, როგორიცაა ვექტორული ძებნა, მანქანათმცოდნეობის ინტეგრაცია და სქემის დიზაინი.
თქვენ შეგიძლიათ შეხვიდეთ იმავე ძლიერ ტექნოლოგიაზე, რომელიც ინფორმაციას დინამიურს და ქმედითუნარიანს ხდის, მიუხედავად იმისა, გადაწყვეტთ Weaviate-ის ადგილობრივ მუშაობას, Cloud Computing გარემო, ან Weaviate მართული ღრუბლოვანი სერვისის მეშვეობით
ფასები
პლატფორმის პრემიუმ ფასი იწყება 25 დოლარიდან თვეში სერვერის გარეშე.
5. ხრომა
Chroma არის უახლესი ვექტორული მონაცემთა ბაზა, რომლის მიზანია რევოლუცია მოახდინოს მონაცემთა მოძიებასა და შენახვაში, განსაკუთრებით აპლიკაციებისთვის, რომლებიც მოიცავს მანქანურ სწავლებას და ხელოვნურ ინტელექტს.
ვინაიდან Chroma მუშაობს ვექტორებთან სკალარული რიცხვების ნაცვლად, სტანდარტული მონაცემთა ბაზებისგან განსხვავებით, ის ძალიან კარგად ახერხებს მაღალგანზომილებიანი, რთული მონაცემების მართვას.
ეს არის მნიშვნელოვანი წინსვლა მონაცემთა აღდგენის ტექნოლოგიაში, რადგან ის იძლევა უფრო დახვეწილ ძიებას, რომელიც დაფუძნებულია მასალის სემანტიკურ მსგავსებაზე, ვიდრე საკვანძო სიტყვების ზუსტი შესატყვისები.
Chroma-ს ნიშანდობლივი მახასიათებელია მისი მუშაობის უნარი რამდენიმე ფუძემდებლური შენახვის გადაწყვეტილებებთან, როგორიცაა ClickHouse მასშტაბური პარამეტრებისთვის და DuckDB დამოუკიდებელი ინსტალაციებისთვის, რაც უზრუნველყოფს მოქნილობას და ადაპტირებას სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებთან.
Chroma მზადდება სიმარტივის, სიჩქარისა და ანალიზის გათვალისწინებით. ის ხელმისაწვდომია დეველოპერების ფართო სპექტრისთვის SDK-ებით Python-ისთვის და JavaScript/TypeScript-ისთვის.
გარდა ამისა, Chroma დიდ აქცენტს აკეთებს მომხმარებლის კეთილგანწყობაზე, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს სწრაფად შექმნან მუდმივი მონაცემთა ბაზა DuckDB-ის მიერ მხარდაჭერილი ან მეხსიერების მონაცემთა ბაზა ტესტირებისთვის.
ჩვეულებრივი მონაცემთა ბაზების ცხრილების მსგავსი კოლექციური ობიექტების აგების შესაძლებლობა, სადაც ტექსტური მონაცემები შეიძლება იყოს ჩასმული და ავტომატურად გარდაიქმნას ჩაშენებებად ისეთი მოდელების გამოყენებით, როგორიცაა all-MiniLM-L6-v2, კიდევ უფრო ზრდის ამ მრავალფეროვნებას.
ტექსტი და ჩაშენებები შეიძლება შეუფერხებლად იყოს ინტეგრირებული, რაც აუცილებელია აპლიკაციებისთვის, რომლებსაც მონაცემთა სემანტიკის გაგება სჭირდებათ.
Chroma-ს ვექტორული მსგავსების მეთოდის საფუძველია ორთოგონალურობისა და სიმკვრივის მათემატიკური ცნებები, რომლებიც აუცილებელია მონაცემთა ბაზებში წარმოდგენისა და შედარების გასაგებად.
ეს იდეები Chroma-ს საშუალებას აძლევს განახორციელოს მნიშვნელოვანი და ეფექტური მსგავსების ძიება მონაცემთა ელემენტებს შორის სემანტიკური კავშირების გათვალისწინებით.
რესურსები, როგორიცაა სახელმძღვანელოები და სახელმძღვანელო მითითებები, ხელმისაწვდომია იმ პირებისთვის, რომლებსაც სურთ Chroma-ს შემდგომი შესწავლა. ისინი მოიცავს ნაბიჯ-ნაბიჯ მითითებებს, თუ როგორ უნდა დააყენოთ მონაცემთა ბაზა, შექმნათ კოლექციები და განახორციელოთ მსგავსების ძიება.
ფასები
შეგიძლიათ დაიწყოთ მისი გამოყენება უფასოდ.
6. Wasp
Vespa არის პლატფორმა, რომელიც გარდაქმნის AI და დიდი მონაცემების ონლაინ დამუშავებას.
Vespa-ს ფუნდამენტური მიზანია ჩართოს დაბალი ლატენტური გამოთვლები მონაცემთა დიდ ნაკრებებში, რაც საშუალებას მოგცემთ ადვილად შეინახოთ, ინდექსირება და გაანალიზოთ ტექსტი, ვექტორი და სტრუქტურირებული მონაცემები.
Vespa გამოირჩევა თავისი შესაძლებლობებით, გასცეს სწრაფი პასუხები ნებისმიერი მასშტაბით, განურჩევლად მოთხოვნების ბუნების, არჩევანისა თუ მანქანით შესწავლილი მოდელის დასკვნებისა.
Vespa-ს მოქნილობა ნაჩვენებია მის სრულად ფუნქციონალურ საძიებო სისტემაში და ვექტორულ მონაცემთა ბაზაში, რომელიც იძლევა მრავალი ძიების საშუალებას ერთი შეკითხვის შიგნით, დაწყებული ვექტორული (ANN), ლექსიკური და სტრუქტურირებული მონაცემებით.
მასშტაბის მიუხედავად, თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი და პასუხისმგებელი საძიებო აპები რეალურ დროში AI შესაძლებლობებით, მანქანით შესწავლილი მოდელის დასკვნის ამ ინტეგრაციის წყალობით თქვენს მონაცემებთან.
თუმცა, Vespa არის უფრო მეტი, ვიდრე უბრალოდ ძიება; ეს ასევე ეხება შეხვედრების გააზრებას და მორგებას.
უმაღლესი დონის პერსონალიზაციისა და შეთავაზების ინსტრუმენტები გთავაზობთ დინამიურ, მიმდინარე რეკომენდაციებს, რომლებიც ემსახურება კონკრეტულ მომხმარებლებს ან გარემოებებს.
Vespa არის თამაშის შემცვლელი მათთვის, ვისაც სურს შევიდეს სასაუბრო AI სივრცეში, რადგან ის გთავაზობთ ინფრასტრუქტურას, რომელიც საჭიროა ტექსტისა და ვექტორული მონაცემების რეალურ დროში შესანახად და შესასწავლად, რაც საშუალებას იძლევა უფრო მოწინავე და პრაქტიკული AI აგენტების განვითარება.
ყოვლისმომცველი ტოკენიზაციით და ფუძემდებლობით, სრული ტექსტური ძიებები, უახლოესი მეზობლების ძიებები და სტრუქტურირებული მონაცემების მოთხოვნები ყველა მხარდაჭერილია პლატფორმის ვრცელი შეკითხვის შესაძლებლობებით.
ის განსხვავდება იმით, რომ მას შეუძლია ეფექტურად გაუმკლავდეს რთულ მოთხოვნებს რამდენიმე საძიებო განზომილების გაერთიანებით.
ვესპა არის გამოთვლითი სადგური ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციებისთვის, რადგან მის გამოთვლით ძრავას შეუძლია კომპლექსური მათემატიკური გამონათქვამები სკალერებისა და ტენსორების გამოყენებით.
ექსპლუატაციაში, Vespa მზადდება მარტივი გამოსაყენებლად და გაფართოებად.
ის აუმჯობესებს განმეორებით პროცესებს, დაწყებული სისტემის კონფიგურაციიდან და აპლიკაციის შემუშავებიდან მონაცემთა და კვანძების მენეჯმენტამდე, რაც უზრუნველყოფს უსაფრთხო და უწყვეტი წარმოების ოპერაციებს.
Vespa-ს არქიტექტურა უზრუნველყოფს, რომ ის გაფართოვდეს თქვენი მონაცემებით, შეინარჩუნოს მისი საიმედოობა და შესრულება.
ფასები
შეგიძლიათ დაიწყოთ მისი გამოყენება უფასოდ.
7. quadrant
Qdrant არის მოქნილი ვექტორული მონაცემთა ბაზის პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს შესაძლებლობების უნიკალურ კომპლექტს ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციების მზარდი მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.
თავის საფუძველში, Qdrant არის ვექტორული მსგავსების საძიებო სისტემა, რომელიც უზრუნველყოფს ადვილად გამოსაყენებელ API-ს ვექტორების შესანახად, საპოვნელად და შესანახად, ასევე დატვირთვის მონაცემების შესანახად.
ეს ფუნქცია გადამწყვეტია რამდენიმე აპლიკაციისთვის, როგორიცაა სემანტიკური ძიება და რეკომენდაციების სისტემები, რომლებიც საჭიროებენ მონაცემთა რთული ფორმატების ინტერპრეტაციას.
პლატფორმა აგებულია ეფექტურობისა და მასშტაბურობის გათვალისწინებით, რომელსაც შეუძლია მონაცემთა მასიური ნაკრების მართვა მილიარდობით მონაცემთა წერტილით.
იგი ითვალისწინებს რამდენიმე მანძილის მეტრიკას, მათ შორის კოსინუსების მსგავსებას, ევკლიდეს დისტანციას და წერტილოვან პროდუქტს, რაც მას ადაპტირებულს ხდის გამოყენების მრავალ სცენარში.
დიზაინი გვთავაზობს კომპლექსურ ფილტრაციას, როგორიცაა სტრიქონი, დიაპაზონი და გეოფილტრები, სხვადასხვა საძიებო საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.
Qdrant ხელმისაწვდომია დეველოპერებისთვის სხვადასხვა გზით, მათ შორის Docker გამოსახულება სწრაფი ლოკალური დაყენებისთვის, Python კლიენტი მათთვის, ვინც ენას ფლობს და ღრუბლოვანი სერვისი უფრო ძლიერი, წარმოების დონის გარემოსთვის.
Qdrant-ის ადაპტირება იძლევა უწყვეტი ინტეგრაციის საშუალებას ნებისმიერ ტექნოლოგიურ კონფიგურაციასთან ან პროცესის საჭიროებებთან.
გარდა ამისა, Qdrant-ის მოსახერხებელი ინტერფეისი ამარტივებს ვექტორული მონაცემთა ბაზის მართვას. პლატფორმა გამიზნულია იყოს მარტივი ყველა დონის მომხმარებლისთვის, კლასტერების შექმნიდან დაწყებული, უსაფრთხო წვდომისთვის API კლავიშების გენერირებამდე.
მისი ნაყარი ატვირთვის შესაძლებლობა და ასინქრონული API აუმჯობესებს მის ეფექტურობას, რაც მას ძალიან სასარგებლო ინსტრუმენტად აქცევს დეველოპერებისთვის, რომლებიც უზარმაზარ რაოდენობას ეხება.
ფასები
შეგიძლიათ დაიწყოთ მისი გამოყენება უფასოდ და პრემიუმ ფასი იწყება $25-დან კვანძზე/თვეში საათობრივად
8. ასტრა
AstraDB-ის უმაღლესი ვექტორული ძიების შესაძლებლობები და სერვერის გარეშე არქიტექტურა გარდაქმნის გენერაციულ AI აპლიკაციებს.
AstraDB არის შესანიშნავი ვარიანტი რთული, კონტექსტზე მგრძნობიარე ძიებების მართვისთვის სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა ტიპებში, რადგან ის აგებულია Apache Cassandra-ს მყარ საფუძველზე და შეუფერხებლად აერთიანებს მასშტაბურობას, სტაბილურობას და შესრულებას.
AstraDB-ის უნარი გაუმკლავდეს ჰეტეროგენულ დატვირთვას, მათ შორის სტრიმინგს, არავექტორულ და ვექტორულ მონაცემებს, ხოლო შენარჩუნების უკიდურესად დაბალი შეყოვნება ერთდროული შეკითხვისა და განახლების ოპერაციებისთვის, არის მისი ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი უპირატესობა.
ეს ადაპტირება აუცილებელია გენერაციული AI აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ სტრიმინგს და მონაცემთა რეალურ დროში დამუშავებას, რათა უზრუნველყონ ზუსტი, კონტექსტური AI პასუხები.
AstraDB-ის სერვერის გარეშე გადაწყვეტა კიდევ უფრო აადვილებს განვითარებას, ათავისუფლებს დეველოპერებს კონცენტრირება მოახდინონ ინოვაციური AI აპლიკაციების შექმნაზე, ვიდრე backend ინფრასტრუქტურის მართვაზე.
სწრაფი დაწყებიდან ჩეთბოტებისა და სარეკომენდაციო სისტემების შექმნის სიღრმისეულ გაკვეთილებამდე, AstraDB საშუალებას აძლევს დეველოპერებს სწრაფად გააცნობიერონ თავიანთი AI იდეები საიმედო API-ებით და გლუვი ინტერფეისებით ცნობილ ხელსაწყოებთან და პლატფორმებთან.
საწარმოთა დონის გენერაციული AI სისტემებმა პრიორიტეტი უნდა მიანიჭონ უსაფრთხოებასა და შესაბამისობას, ხოლო AstraDB უზრუნველყოფს ორივე ფრონტზე.
მის მიერ არის მოწოდებული ღრმა კორპორატიული უსაფრთხოების მახასიათებლები და შესაბამისობის სერთიფიკატები, რაც გარანტიას იძლევა, რომ AstraDB-ზე შემუშავებული AI აპლიკაციები იცავენ კონფიდენციალურობისა და მონაცემთა დაცვის უმკაცრეს მითითებებს.
ფასები
შეგიძლიათ დაიწყოთ მისი გამოყენება უფასოდ და ის გთავაზობთ გადახდის მოდელს.
9. OpenSearch
OpenSearch ჩანს, როგორც მიმზიდველი ვარიანტი მათთვის, ვინც იკვლევს ვექტორულ მონაცემთა ბაზებს, განსაკუთრებით ადაპტირებადი, მასშტაბირებადი და მომავლის გამძლე AI სისტემების შესაქმნელად.
OpenSearch არის ყოვლისმომცველი, ღია წყაროს ვექტორული მონაცემთა ბაზა, რომელიც აერთიანებს ანალიტიკის ძალას, დახვეწილ ვექტორულ ძიებას და ჩვეულებრივ ძიებას ერთ შეკრულ სისტემაში.
მანქანური სწავლების ჩაშენების მოდელების გამოყენებით მრავალი მონაცემთა ფორმის - დოკუმენტების, ფოტოების და აუდიოს - მნიშვნელობისა და კონტექსტის დაშიფვრა ვექტორებში მსგავსების ძიების მიზნით, ეს ინტეგრაცია განსაკუთრებით სასარგებლოა დეველოპერებისთვის, რომლებიც ცდილობენ თავიანთ საძიებო აპებში სემანტიკური გაგების ჩართვას.
მიუხედავად იმისა, რომ OpenSearch-ს ბევრი შეთავაზება აქვს, სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ Elasticsearch-თან შედარებით, გაცილებით ნაკლებია კოდის ცვლილებები, განსაკუთრებით კრიტიკულ მოდულებში, როგორიცაა სკრიპტირების ენები და ინსტალაციის მილსადენის პროცესორები.
Elasticsearch-ს შეიძლება ჰქონდეს უფრო დახვეწილი შესაძლებლობები განვითარების გაზრდილი ძალისხმევის გამო, რაც იწვევს განსხვავებას შესრულებაში, ფუნქციების კომპლექტში და განახლებებს შორის.
OpenSearch ანაზღაურებს საზოგადოების დიდი მიმდევრობით და ღია წყაროს იდეებისადმი მიძღვნით, რაც იწვევს ღია და ადაპტირებად პლატფორმას.
ის მხარს უჭერს ძიების და ანალიტიკის მიღმა აპლიკაციების ფართო სპექტრს, როგორიცაა დაკვირვება და უსაფრთხოების ანალიტიკა, რაც მას მოქნილ ინსტრუმენტად აქცევს მონაცემთა ინტენსიური ამოცანების შესასრულებლად.
საზოგადოებაზე ორიენტირებული სტრატეგია უზრუნველყოფს მუდმივ გაუმჯობესებას და ინტეგრაციას, რათა პლატფორმა იყოს განახლებული და უნიკალური.
ფასები
შეგიძლიათ დაიწყოთ მისი გამოყენება უფასოდ.
10. Azure AI ძიება
Azure AI Search არის ძლიერი პლატფორმა, რომელიც აუმჯობესებს ძიების შესაძლებლობებს გენერაციულ AI აპლიკაციებში.
ის გამოირჩევა იმიტომ, რომ მხარს უჭერს ვექტორულ ძიებას, საძიებო ინდექსში ვექტორული ჩაშენებების ინდექსირების, შენახვისა და აღდგენის მექანიზმს.
ეს ფუნქცია გვეხმარება ვექტორულ სივრცეში შესადარებელი დოკუმენტების აღმოჩენაში, რაც იწვევს ძიების უფრო კონტექსტურად შესაბამის შედეგებს.
Azure AI Search გამოირჩევა ჰიბრიდული სიტუაციების მხარდაჭერით, რომლებშიც ვექტორული და საკვანძო სიტყვების ძიება ხორციელდება ერთდროულად, რის შედეგადაც ხდება ერთიანი შედეგების ნაკრები, რომელიც ხშირად აღემატება ცალკე გამოყენებული თითოეული ტექნიკის ეფექტურობას.
ვექტორული და არავექტორული მასალის ერთობლიობა იმავე ინდექსში საშუალებას იძლევა უფრო სრულყოფილი და მოქნილი ძიების გამოცდილება.
ვექტორული ძიების ფუნქცია Azure AI Search-ში ფართოდ ხელმისაწვდომი და უფასოა Azure AI Search-ის ყველა დონისთვის.
ის უკიდურესად მოქნილია გამოყენების შემთხვევებისა და განვითარების პრეფერენციებისთვის მისი მხარდაჭერის გამო რამდენიმე განვითარების გარემოში, რომელიც მოწოდებულია Azure საიტის მეშვეობით, დანარჩენი API, და SDK-ები Python-ისთვის, JavaScript-ისთვის და.NET-ისთვის, სხვათა შორის.
Azure AI ეკოსისტემასთან ღრმა ინტეგრაციით, Azure AI Search გთავაზობთ უფრო მეტს, ვიდრე უბრალოდ ძიებას; ის ასევე აძლიერებს ეკოსისტემის პოტენციალს გენერაციული AI აპლიკაციებისთვის.
Azure OpenAI Studio მოდელის ჩაშენებისთვის და Azure AI სერვისები სურათების მოსაძიებლად არის მხოლოდ ორი მაგალითი იმ სერვისებისა, რომლებიც შედის ამ ინტეგრაციაში.
Azure AI Search არის მოქნილი გადაწყვეტა დეველოპერებისთვის, რომელთაც სურთ ჩართონ დახვეწილი საძიებო ფუნქციები თავიანთ აპლიკაციებში მისი ფართო მხარდაჭერის გამო, რაც საშუალებას აძლევს აპლიკაციების ფართო სპექტრს, მსგავსების ძიებიდან და მულტიმოდალური ძიებიდან ჰიბრიდულ ძიებამდე და მრავალენოვან ძიებამდე.
ფასები
შეგიძლიათ დაიწყოთ მისი გამოყენება უფასოდ და პრემიუმ ფასი იწყება $0.11 საათში.
დასკვნა
ვექტორული მონაცემთა ბაზები გარდაქმნის მონაცემთა მენეჯმენტს AI-ში მაღალგანზომილებიანი ვექტორების მართვით, რაც იძლევა ძლიერი მსგავსების ძიებას და უახლოეს მეზობელთან სწრაფ შეკითხვებს ისეთ აპლიკაციებში, როგორიცაა სარეკომენდაციო სისტემები და თაღლითობის გამოვლენა.
დახვეწილი ინდექსირების ალგორითმების გამოყენებით, ეს მონაცემთა ბაზები რთულ არასტრუქტურირებულ მონაცემებს მნიშვნელოვან ვექტორებად გარდაქმნის და უზრუნველყოფს იმ სიჩქარეს და მოქნილობას, რასაც ტრადიციული მონაცემთა ბაზები არ იძლევა.
აღსანიშნავი პლატფორმები მოიცავს Pinecone-ს, რომელიც ანათებს გენერაციულ AI აპლიკაციებში; FAISS, შექმნილი Facebook AI-ის მიერ მკვრივი ვექტორული კლასტერირებისთვის; და Milvus, რომელიც ცნობილია თავისი მასშტაბურობითა და ღრუბლოვანი არქიტექტურით.
Weaviate აერთიანებს მანქანურ სწავლებას კონტექსტური ძიებით, მაშინ როცა Vespa და Chroma გამოირჩევიან დაბალი ლატენტური გამოთვლითი შესაძლებლობებით და გამოყენების სიმარტივით, შესაბამისად.
ვექტორული მონაცემთა ბაზები სასიცოცხლო მნიშვნელობის ინსტრუმენტებია ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიების განვითარებისთვის, რადგან პლატფორმები, როგორიცაა Qdrant, AstraDB, OpenSearch და Azure AI Search, გთავაზობთ მრავალფეროვან სერვისებს სერვერის გარეშე არქიტექტურიდან დაწყებული ძიების და ანალიტიკის ფართო შესაძლებლობებამდე.
დატოვე პასუხი