មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រតំណាងឱ្យការផ្លាស់ប្តូរដ៏សំខាន់នៅក្នុងរបៀបដែលយើងគ្រប់គ្រង និងបកស្រាយទិន្នន័យ ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការរៀនម៉ាស៊ីន។
មុខងារជាមូលដ្ឋាននៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យទាំងនេះគឺដើម្បីដោះស្រាយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនូវវ៉ិចទ័រវិមាត្រខ្ពស់ ដែលជាវត្ថុធាតុដើមនៃគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីន និងរួមបញ្ចូលការបំប្លែងអត្ថបទ រូបភាព ឬសំឡេងបញ្ចូលទៅក្នុងតំណាងជាលេខក្នុងលំហពហុវិមាត្រ។
សម្រាប់កម្មវិធីដូចជាប្រព័ន្ធណែនាំ ការទទួលស្គាល់វត្ថុ ការទាញយករូបភាព និងការរកឃើញការក្លែងបន្លំ ការបំប្លែងនេះគឺលើសពីការផ្ទុក។ វាជាច្រកទ្វារទៅកាន់សមត្ថភាពដ៏មានឥទ្ធិពលក្នុងការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នា និងសំណួរដែលនៅជិតបំផុត។
កាន់តែស៊ីជម្រៅ ថាមពលនៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រគឺស្ថិតនៅក្នុងសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការបកប្រែទិន្នន័យដ៏ច្រើនដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងស្មុគស្មាញទៅជាវ៉ិចទ័រដែលចាប់យកបរិបទ និងអត្ថន័យនៃខ្លឹមសារដើម។
មុខងារស្វែងរកដែលប្រសើរឡើងដែលអាចធ្វើទៅបានដោយការបង្កប់គំរូនៅក្នុងការអ៊ិនកូដនេះរួមមានសមត្ថភាពក្នុងការសួរវ៉ិចទ័រជុំវិញដើម្បីស្វែងរករូបភាព ឬឃ្លាដែលពាក់ព័ន្ធ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រមានលក្ខណៈប្លែកពីគេដែលពួកវាត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើបច្ចេកទេសធ្វើលិបិក្រមកម្រិតខ្ពស់ដូចជា Inverted File Index (IVF) និង Hierarchical Navigable Small World (HNSW) ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវល្បឿន និងប្រសិទ្ធភាពរបស់ពួកគេ ខណៈពេលដែលកំណត់ទីតាំងអ្នកជិតខាងដែលនៅជិតបំផុតក្នុងចន្លោះ N-dimensional ។
មានភាពខុសគ្នាយ៉ាងច្បាស់រវាងវ៉ិចទ័រ និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យបុរាណ។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យសាមញ្ញគឺអស្ចារ្យណាស់ក្នុងការរៀបចំទិន្នន័យទៅជាសំណុំដែលបានរៀបចំដែលត្រូវបាន CRUD-optimized និងប្រកាន់ខ្ជាប់ទៅនឹងការកំណត់គ្រោងការណ៍។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅពេលដោះស្រាយជាមួយនឹងលក្ខណៈថាមវន្ត និងភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យវិមាត្រខ្ពស់ ភាពរឹងម៉ាំនេះចាប់ផ្តើមក្លាយជាឧបសគ្គ។
ផ្ទុយទៅវិញ មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រផ្តល់នូវកម្រិតនៃភាពបត់បែន និងប្រសិទ្ធភាពដែលសមមូលបែបប្រពៃណីមិនអាចស្មើគ្នា ជាពិសេសសម្រាប់កម្មវិធីដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ពួកគេមិនត្រឹមតែអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងស្ទាត់ជំនាញក្នុងការស្វែងរកស្រដៀងគ្នាប៉ុណ្ណោះទេ។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រមានប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់កម្មវិធី AI ជំនាន់។ ដើម្បីធានាថាសម្ភារៈដែលបានបង្កើតរក្សាភាពសុចរិតនៃបរិបទ កម្មវិធីទាំងនេះ—ដែលរួមបញ្ចូលការកែច្នៃភាសាធម្មជាតិ និងការបង្កើតរូបភាព—អាស្រ័យលើការទាញយករហ័ស និងការប្រៀបធៀបនៃការបង្កប់។
ដូច្នេះនៅក្នុងបំណែកនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រកំពូលសម្រាប់គម្រោងបន្ទាប់របស់អ្នក។
1. មីលវ៉ាស
Milvus គឺជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័របើកចំហប្រភពបើកចំហដែលត្រូវបានរចនាឡើងជាចម្បងសម្រាប់កម្មវិធី AI រួមទាំងការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នាដែលបានបង្កប់ និង MLOps ដ៏មានឥទ្ធិពល។
វាខុសគ្នាពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យទំនាក់ទំនងធម្មតា ដែលភាគច្រើនគ្រប់គ្រង ទិន្នន័យមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ដោយសារតែសមត្ថភាពនេះ ដែលអាចឱ្យវាធ្វើលិបិក្រមវ៉ិចទ័រនៅលើមាត្រដ្ឋានទ្រីលានដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក។
ការយកចិត្តទុកដាក់របស់ Milvus ចំពោះការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងភាពអាចរកបានខ្ពស់ត្រូវបានបង្ហាញដោយវិធីដែលវាបានអភិវឌ្ឍពីកំណែដំបូងរបស់វារហូតដល់ការចែកចាយពេញលេញ Cloud-native Milvus 2.0 ។
ជាពិសេស Milvus 2.0 បង្ហាញការរចនាដើមកំណើតពពកយ៉ាងពេញលេញ ដែលមានបំណងសម្រាប់ភាពអាចរកបាន 99.9% ដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល ខណៈពេលដែលធ្វើមាត្រដ្ឋានលើសពីរាប់រយថ្នាំង។
សម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រដែលអាចទុកចិត្តបាន ការបោះពុម្ពនេះត្រូវបានណែនាំយ៉ាងខ្លាំង ព្រោះវាមិនត្រឹមតែបន្ថែមមុខងារទំនើបៗដូចជាការតភ្ជាប់ពហុពពក និងបន្ទះរដ្ឋបាលប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាថែមទាំងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវកម្រិតភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃទិន្នន័យសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលអាចបត់បែនបាន។
អត្ថប្រយោជន៍គួរឱ្យកត់សម្គាល់នៃ Milvus គឺវិធីសាស្រ្តជំរុញដោយសហគមន៍របស់ខ្លួន ដែលផ្តល់នូវការគាំទ្រពហុភាសា និងខ្សែសង្វាក់ឧបករណ៍យ៉ាងទូលំទូលាយដែលស្របតាមតម្រូវការរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
នៅក្នុងវិស័យព័ត៌មានវិទ្យា លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋានលើពពក និងភាពជឿជាក់របស់វា រួមជាមួយនឹងសមត្ថភាពស្វែងរកវ៉ិចទ័រដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់នៅលើសំណុំទិន្នន័យធំ ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមមួយ។
លើសពីនេះ វាបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃប្រតិបត្តិការរបស់វា ដោយប្រើសមត្ថភាពស្វែងរកកូនកាត់ ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នានៃវ៉ិចទ័រជាមួយនឹងការត្រងមាត្រដ្ឋាន។
Milvus មានបន្ទះរដ្ឋបាលដែលមានភាពច្បាស់លាស់ ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើសំណុំពេញលេញនៃ APIs និងស្ថាបត្យកម្មដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងអាចកែសម្រួលបាន។
ការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយកម្មវិធីខាងក្រៅត្រូវបានសម្របសម្រួលដោយស្រទាប់ចូលដំណើរការ ខណៈពេលដែលការផ្ទុកសមតុល្យ និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យត្រូវបានសម្របសម្រួលដោយសេវាកម្មសម្របសម្រួលដែលបម្រើជាពាក្យបញ្ជាកណ្តាល។
អចិន្ត្រៃយ៍នៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យត្រូវបានគាំទ្រដោយស្រទាប់ផ្ទុកវត្ថុ ខណៈដែលថ្នាំងកម្មករអនុវត្តសកម្មភាពដើម្បីធានាឱ្យមានមាត្រដ្ឋាន។
ការកំណត់តម្លៃ
វាគឺជាការប្រើដោយឥតគិតថ្លៃសម្រាប់អ្នករាល់គ្នា។
2. FAISS
ក្រុមស្រាវជ្រាវ AI របស់ Facebook បានបង្កើតបណ្ណាល័យទំនើបមួយហៅថា Facebook AI Similarity Search ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើឱ្យការស្វែងរកវ៉ិចទ័រក្រាស់ និងការស្វែងរកស្រដៀងគ្នាកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។
ការបង្កើតរបស់វាត្រូវបានជំរុញដោយតម្រូវការក្នុងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសមត្ថភាពស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នារបស់ Facebook AI ដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្រ្តជាមូលដ្ឋានដ៏ទំនើប។
បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការអនុវត្តដែលមានមូលដ្ឋានលើស៊ីភីយូ ការអនុវត្ត GPU ដ៏ទំនើបរបស់ FAISS អាចបង្កើនល្បឿននៃការស្វែងរកពី 5 ទៅ 10 ដង ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់កម្មវិធីផ្សេងៗ រួមទាំងប្រព័ន្ធណែនាំ និងការកំណត់អត្តសញ្ញាណអត្ថន័យស្រដៀងគ្នាក្នុងទំហំធំ។ សំណុំទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចជា អត្ថបទ អូឌីយ៉ូ និងវីដេអូ។
FAISS អាចគ្រប់គ្រងជួរដ៏ធំទូលាយនៃរង្វាស់ស្រដៀងគ្នា ដូចជាភាពស្រដៀងគ្នានៃកូស៊ីនុស ផលិតផលខាងក្នុង និងម៉ែត្រ L2 ដែលប្រើជាទូទៅ (ចម្ងាយអឺគ្លីដ)។
ការវាស់វែងទាំងនេះធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នាដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ និងអាចបត់បែនបានតាមប្រភេទទិន្នន័យផ្សេងៗ។ លក្ខណៈពិសេសដូចជាការដំណើរការជាបាច់ ការដោះដូរល្បឿនភាពជាក់លាក់ និងការគាំទ្រសម្រាប់ទាំងការស្វែងរកច្បាស់លាស់ និងប្រហាក់ប្រហែលនឹងបង្កើនភាពបត់បែនរបស់វា។
លើសពីនេះទៀត FAISS ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ ដោយអនុញ្ញាតឱ្យរក្សាទុកសន្ទស្សន៍នៅលើថាស។
ឯកសារដាក់បញ្ច្រាស បរិមាណផលិតផល (PQ) និង PQ ដែលប្រសើរឡើងគឺគ្រាន់តែជាបច្ចេកទេសច្នៃប្រឌិតមួយចំនួនដែលបង្កើតជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការស្រាវជ្រាវរបស់ FAISS និងបន្ថែមប្រសិទ្ធភាពរបស់វានៅពេលនិយាយអំពីការធ្វើលិបិក្រម និងការស្វែងរកវាលវ៉ិចទ័រវិមាត្រខ្ពស់។
យុទ្ធសាស្រ្តទាំងនេះត្រូវបានបំពេញបន្ថែមដោយវិធីសាស្រ្តទំនើបៗ ដូចជាក្បួនដោះស្រាយការជ្រើសរើស k-បង្កើនល្បឿន GPU និងការត្រងជាមុននៃចម្ងាយ PQ ធានាសមត្ថភាពរបស់ FAISS ក្នុងការបង្កើតលទ្ធផលស្វែងរករហ័ស និងច្បាស់លាស់ សូម្បីតែនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យរាប់ពាន់លាន។
ការកំណត់តម្លៃ
វាគឺជាការប្រើដោយឥតគិតថ្លៃសម្រាប់អ្នករាល់គ្នា។
3. ស្រល់
Pinecone គឺជាក្រុមហ៊ុនឈានមុខគេក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ ដោយផ្តល់នូវសេវាកម្មគ្រប់គ្រងដោយពពកដើមដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសដើម្បីកែលម្អដំណើរការនៃកម្មវិធី AI ដែលមានថាមពលខ្ពស់។
វាត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសដើម្បីដោះស្រាយការបង្កប់វ៉ិចទ័រ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើត AI ការស្វែងរកតាមន័យធៀប និងកម្មវិធីដោយប្រើគំរូភាសាដ៏ធំ។
ឥឡូវនេះ AI អាចយល់បាននូវព័ត៌មាន semantic អរគុណចំពោះការបង្កប់ទាំងនេះ ដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាការចងចាំរយៈពេលវែងសម្រាប់កិច្ចការស្មុគស្មាញ។
Pinecone មានលក្ខណៈប្លែកពីគេដែលវារួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងរលូននូវសមត្ថភាពនៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យបែបប្រពៃណីជាមួយនឹងដំណើរការប្រសើរឡើងនៃលិបិក្រមវ៉ិចទ័រ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យរក្សាទុក និងសាកសួរការបង្កប់ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងទ្រង់ទ្រាយធំ។
នេះធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ល្អឥតខ្ចោះនៅក្នុងស្ថានភាពដែលភាពស្មុគស្មាញ និងបរិមាណនៃទិន្នន័យដែលពាក់ព័ន្ធធ្វើឱ្យមូលដ្ឋានទិន្នន័យផ្អែកលើមាត្រដ្ឋានស្តង់ដារមិនគ្រប់គ្រាន់។
Pinecone ផ្តល់ជូនអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវដំណោះស្រាយដែលមិនមានការរំខាន ដោយសារវិធីសាស្រ្តនៃសេវាកម្មដែលបានគ្រប់គ្រងរបស់វា ដែលជួយសម្រួលដល់ការរួមបញ្ចូល និងនីតិវិធីនៃការទទួលទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។
ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យជាច្រើនត្រូវបានគាំទ្រដោយវា រួមទាំងការទាញយក ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព ការលុប ការសាកសួរ និងការបញ្ចូលទិន្នន័យ។
Pinecone ធានាបន្ថែមទៀតថាសំណួរដែលតំណាងឱ្យការកែប្រែក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដូចជាការលើកឡើង និងការលុបចេញ ផ្តល់លទ្ធផលត្រឹមត្រូវ ការឆ្លើយតបយឺតពេលតិចសម្រាប់សន្ទស្សន៍ដែលមានវ៉ិចទ័ររាប់ពាន់លាន។
នៅក្នុងស្ថានភាពថាមវន្ត លក្ខណៈពិសេសនេះគឺចាំបាច់សម្រាប់រក្សាភាពពាក់ព័ន្ធ និងភាពស្រស់នៃលទ្ធផលសំណួរ។
លើសពីនេះ ភាពជាដៃគូរបស់ Pinecone ជាមួយ Airbyte តាមរយៈការតភ្ជាប់ Pinecone បង្កើនភាពបត់បែន និងភាពបត់បែនរបស់វា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យដោយរលូនពីប្រភពជាច្រើន។
តាមរយៈទំនាក់ទំនងនេះ ការចំណាយ និងប្រសិទ្ធភាពអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរដោយធានាថាមានតែព័ត៌មានដែលទទួលបានថ្មីៗប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានគ្រប់គ្រងតាមរយៈការធ្វើសមកាលកម្មទិន្នន័យបន្ថែម។
ការរចនាឧបករណ៍ភ្ជាប់សង្កត់ធ្ងន់លើភាពសាមញ្ញ ដោយគ្រាន់តែត្រូវការប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃការដំឡើងអប្បបរមា ហើយវាអាចពង្រីកបាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការកែលម្អនាពេលអនាគត។
ការកំណត់តម្លៃ
តម្លៃបុព្វលាភចាប់ផ្តើមពី $5.80/ខែ សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ RAG។
4. ត្បាញ
Weaviate គឺជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតដែលអាចប្រើបានជាកម្មវិធីប្រភពបើកចំហដែលបំប្លែងវិធីដែលយើងចូលប្រើ និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ។
Weaviate ប្រើប្រាស់សមត្ថភាពស្វែងរកវ៉ិចទ័រ ដែលបើកដំណើរការស្វែងរកតាមបរិបទដែលមានភាពស្មុគ្រស្មាញ ឆ្លងកាត់សំណុំទិន្នន័យដ៏ស្មុគស្មាញ ផ្ទុយពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យធម្មតា ដែលអាស្រ័យលើតម្លៃមាត្រដ្ឋាន និងសំណួរដែលបានកំណត់ជាមុន។
ជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តនេះ អ្នកអាចកំណត់ទីតាំងមាតិកាដោយផ្អែកលើរបៀបដែលវាស្រដៀងទៅនឹងមាតិកាផ្សេងទៀត ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវវិចារណញាណនៃការស្វែងរក និងភាពពាក់ព័ន្ធនៃលទ្ធផល។
ការរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនរបស់វាជាមួយនឹងម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាលក្ខណៈចម្បងមួយរបស់វា។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យវាដំណើរការជាជាងគ្រាន់តែជាដំណោះស្រាយផ្ទុកទិន្នន័យ។ វាក៏អនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យត្រូវបានយល់ និងវិភាគដោយប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។
ស្ថាបត្យកម្មរបស់ Weaviate រួមបញ្ចូលការរួមបញ្ចូលនេះយ៉ាងហ្មត់ចត់ ដែលធ្វើឱ្យវាអាចវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញដោយមិនចាំបាច់ប្រើឧបករណ៍បន្ថែម។
ការគាំទ្ររបស់វាសម្រាប់គំរូទិន្នន័យក្រាហ្វក៏ផ្តល់នូវទស្សនៈផ្សេងគ្នាលើទិន្នន័យជាធាតុភ្ជាប់ ការបង្ហាញគំរូ និងការយល់ដឹងដែលអាចត្រូវបានខកខានក្នុងស្ថាបត្យកម្មមូលដ្ឋានទិន្នន័យធម្មតា។
ដោយសារតែស្ថាបត្យកម្មម៉ូឌុលរបស់ Weaviate អតិថិជនអាចបន្ថែមសមត្ថភាពដូចជាទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ និងការបង្កើតការបម្រុងទុកតាមតម្រូវការ។
កំណែមូលដ្ឋានរបស់វាមានមុខងារជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យអ្នកឯកទេសទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ ហើយវាអាចត្រូវបានពង្រីកជាមួយម៉ូឌុលផ្សេងទៀតដើម្បីបំពេញតម្រូវការផ្សេងៗ។
លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋានរបស់វាត្រូវបានពង្រឹងបន្ថែមទៀតដោយការរចនាម៉ូឌុលរបស់វា ដែលធានាថាល្បឿននឹងមិនមានការលះបង់ក្នុងការឆ្លើយតបទៅនឹងការបង្កើនបរិមាណទិន្នន័យ និងការទាមទារសំណួរ។
វិធីសាស្រ្តដ៏សម្បូរបែប និងមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការធ្វើអន្តរកម្មជាមួយទិន្នន័យដែលបានរក្សាទុកគឺអាចធ្វើទៅបានដោយការគាំទ្ររបស់មូលដ្ឋានទិន្នន័យសម្រាប់ទាំង RESTful និង GraphQL APIs ។
ជាពិសេស GraphQL ត្រូវបានជ្រើសរើសដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការអនុវត្តយ៉ាងរហ័សនូវសំណួរដែលមានមូលដ្ឋានលើក្រាហ្វដែលស្មុគ្រស្មាញ ដែលអាចឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ទទួលបានទិន្នន័យដែលពួកគេចង់បានយ៉ាងជាក់លាក់ដោយមិនទទួលបានទិន្នន័យច្រើនលើសលប់ ឬមិនគ្រប់គ្រាន់។
Weaviate កាន់តែងាយស្រួលប្រើនៅលើបណ្ណាល័យអតិថិជន និងភាសាសរសេរកម្មវិធីជាច្រើន ដោយសារ API ដែលអាចបត់បែនបាន។
សម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកការរុករក Weaviate បន្ថែមទៀត វាមានឯកសារ និងការបង្រៀនជាច្រើនដែលអាចរកបាន ចាប់ពីការដំឡើង និងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធឧទាហរណ៍របស់អ្នក រហូតដល់ការជ្រមុជចូលទៅក្នុងសមត្ថភាពរបស់វា ដូចជាការស្វែងរកវ៉ិចទ័រ ការរួមបញ្ចូលការរៀនម៉ាស៊ីន និងការរចនាគ្រោងការណ៍។
អ្នកអាចចូលប្រើបច្ចេកវិជ្ជាដ៏មានអានុភាពដូចគ្នា ដែលធ្វើឱ្យព័ត៌មានមានភាពស្វាហាប់ និងអាចធ្វើសកម្មភាពបាន ថាតើអ្នកសម្រេចចិត្តធ្វើប្រតិបត្តិការ Weaviate ក្នុងស្រុកនៅក្នុង cloud computing បរិស្ថាន ឬតាមរយៈសេវាកម្មពពកដែលគ្រប់គ្រងដោយ Weaviate.
ការកំណត់តម្លៃ
តម្លៃពិសេសនៃវេទិកានេះចាប់ផ្តើមពី $25/ខែសម្រាប់ serverless។
5. Chroma
Chroma គឺជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រដ៏ទំនើបមួយដែលមានគោលបំណងធ្វើបដិវត្តការទាញយក និងរក្សាទុកទិន្នន័យ ជាពិសេសសម្រាប់កម្មវិធីដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។
ដោយសារ Chroma ដំណើរការជាមួយវ៉ិចទ័រជំនួសឱ្យលេខមាត្រដ្ឋាន មិនដូចមូលដ្ឋានទិន្នន័យស្ដង់ដារទេ វាពិតជាល្អណាស់ក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យស្មុគស្មាញដែលមានវិមាត្រខ្ពស់។
នេះគឺជាការវិវឌ្ឍដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាទាញយកទិន្នន័យ ចាប់តាំងពីវាអនុញ្ញាតឱ្យមានការស្វែងរកកាន់តែស្មុគ្រស្មាញដោយផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នានៃអត្ថន័យនៃសម្ភារៈជាជាងការផ្គូផ្គងពាក្យគន្លឹះច្បាស់លាស់។
លក្ខណៈគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៃ Chroma គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការធ្វើការជាមួយដំណោះស្រាយការផ្ទុកមូលដ្ឋានមួយចំនួនដូចជា ClickHouse សម្រាប់ការកំណត់មាត្រដ្ឋាន និង DuckDB សម្រាប់ការដំឡើងតែម្នាក់ឯង ធានាភាពបត់បែន និងការសម្របខ្លួនទៅនឹងករណីប្រើប្រាស់ផ្សេងៗ។
Chroma ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយភាពសាមញ្ញ ល្បឿន និងការវិភាគក្នុងចិត្ត។ វាអាចប្រើបានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងទូលំទូលាយជាមួយ SDKs សម្រាប់ Python និង JavaScript/TypeScript ។
លើសពីនេះ Chroma ដាក់ការសង្កត់ធ្ងន់យ៉ាងខ្លាំងលើភាពងាយស្រួលរបស់អ្នកប្រើ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដំឡើងមូលដ្ឋានទិន្នន័យអចិន្ត្រៃយ៍ដែលគាំទ្រដោយ DuckDB ឬមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្នុងអង្គចងចាំសម្រាប់ការធ្វើតេស្ត។
សមត្ថភាពក្នុងការបង្កើតវត្ថុប្រមូលផ្ដុំដែលស្រដៀងនឹងតារាងក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យធម្មតា ដែលទិន្នន័យអត្ថបទអាចត្រូវបានបញ្ចូល និងបំប្លែងដោយស្វ័យប្រវត្តិទៅជាការបង្កប់ដោយប្រើគំរូដូចជា all-MiniLM-L6-v2 បង្កើនភាពបត់បែនបន្ថែមទៀតនេះ។
អត្ថបទ និងការបង្កប់អាចត្រូវបានរួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងរលូន ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីដែលត្រូវការចាប់យកទិន្នន័យន័យធៀប។
មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិធីសាស្រ្តភាពស្រដៀងគ្នានៃវ៉ិចទ័ររបស់ Chroma គឺជាគោលគំនិតគណិតវិទ្យានៃ orthogonality និងដង់ស៊ីតេ ដែលមានសារៈសំខាន់ក្នុងការស្វែងយល់ពីតំណាង និងការប្រៀបធៀបទិន្នន័យនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
គំនិតទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យ Chroma អនុវត្តការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នាប្រកបដោយអត្ថន័យ និងមានប្រសិទ្ធភាព ដោយគិតគូរពីទំនាក់ទំនងតាមន័យធៀបរវាងធាតុទិន្នន័យ។
ធនធានដូចជាការបង្រៀន និងការណែនាំអាចចូលប្រើបានសម្រាប់បុគ្គលដែលចង់រុករក Chroma បន្ថែមទៀត។ ពួកគេរួមបញ្ចូលការណែនាំជាជំហាន ៗ អំពីរបៀបរៀបចំមូលដ្ឋានទិន្នន័យ បង្កើតបណ្តុំ និងដំណើរការការស្វែងរកស្រដៀងគ្នា។
ការកំណត់តម្លៃ
អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើវាដោយឥតគិតថ្លៃ។
6. វេស្ប៉ា
Vespa គឺជាវេទិកាមួយដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរការគ្រប់គ្រងលើអ៊ីនធឺណិតនៃ AI និងទិន្នន័យធំ។
គោលបំណងជាមូលដ្ឋានរបស់ Vespa គឺដើម្បីបើកដំណើរការការគណនាដែលមានភាពយឺតយ៉ាវនៅទូទាំងសំណុំទិន្នន័យធំៗ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកងាយស្រួលរក្សាទុក លិបិក្រម និងវិភាគអត្ថបទ វ៉ិចទ័រ និងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។
Vespa ត្រូវបានសម្គាល់ដោយសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការផ្តល់ចម្លើយរហ័សនៅគ្រប់ខ្នាត ដោយមិនគិតពីលក្ខណៈនៃសំណួរ ការជ្រើសរើស ឬការសន្និដ្ឋានអំពីគំរូដែលរៀនដោយម៉ាស៊ីនដែលកំពុងត្រូវបានដោះស្រាយ។
ភាពបត់បែនរបស់ Vespa ត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងម៉ាស៊ីនស្វែងរកដែលមានមុខងារពេញលេញ និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការស្វែងរកជាច្រើននៅក្នុងសំណួរតែមួយ រាប់ចាប់ពីវ៉ិចទ័រ (ANN) លេកស៊ីក និងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។
ដោយមិនគិតពីមាត្រដ្ឋាន អ្នកអាចបង្កើតកម្មវិធីស្វែងរកដែលងាយស្រួលប្រើ និងឆ្លើយតបជាមួយនឹងសមត្ថភាព AI ក្នុងពេលជាក់ស្តែង ដោយសារការរួមបញ្ចូលនៃការសន្និដ្ឋានគំរូដែលរៀនដោយម៉ាស៊ីនជាមួយទិន្នន័យរបស់អ្នក។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ Vespa គឺច្រើនជាងការស្វែងរកសាមញ្ញ។ វាក៏និយាយអំពីការយល់ដឹង និងកំណត់ការជួបគ្នាតាមបំណងផងដែរ។
ឧបករណ៍កំណត់តាមបំណង និងការផ្តល់យោបល់ដែលល្អបំផុតផ្តល់នូវការណែនាំបច្ចុប្បន្នប្រកបដោយថាមពល ឆ្លើយតបទៅនឹងអ្នកប្រើប្រាស់ ឬកាលៈទេសៈជាក់លាក់។
Vespa គឺជាកម្មវិធីផ្លាស់ប្តូរហ្គេមសម្រាប់អ្នកដែលចង់ចូលទៅក្នុងកន្លែងសន្ទនា AI ផងដែរ ព្រោះវាផ្តល់នូវហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលត្រូវការដើម្បីរក្សាទុក និងរុករកទិន្នន័យអត្ថបទ និងវ៉ិចទ័រក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការអភិវឌ្ឍន៍ភ្នាក់ងារ AI កម្រិតខ្ពស់ និងជាក់ស្តែង។
ជាមួយនឹងការកំណត់សញ្ញាសម្ងាត់ដ៏ទូលំទូលាយ និងដើម ការស្វែងរកអត្ថបទពេញលេញ ការស្វែងរកអ្នកជិតខាងដែលនៅជិតបំផុត និងសំណួរទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធត្រូវបានគាំទ្រដោយសមត្ថភាពសំណួរទូលំទូលាយរបស់វេទិកា។
វាខុសគ្នាត្រង់ថា វាអាចដោះស្រាយសំណួរស្មុគស្មាញប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដោយរួមបញ្ចូលគ្នានូវវិមាត្រស្វែងរកជាច្រើន។
Vespa គឺជាថាមពលកុំព្យូទ័រសម្រាប់កម្មវិធី AI និង machine learning ពីព្រោះម៉ាស៊ីនគណនារបស់វាអាចគ្រប់គ្រងកន្សោមគណិតវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញលើ scalar និង tensors ។
នៅក្នុងប្រតិបត្តិការ Vespa ត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីឱ្យមានលក្ខណៈសាមញ្ញក្នុងការប្រើប្រាស់ និងអាចពង្រីកបាន។
វាសម្រួលដំណើរការដដែលៗ រាប់ចាប់ពីការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធប្រព័ន្ធ និងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី រហូតដល់ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ និងថ្នាំង បើកដំណើរការផលិតកម្មប្រកបដោយសុវត្ថិភាព និងគ្មានការរំខាន។
ស្ថាបត្យកម្មរបស់ Vespa ធ្វើឱ្យប្រាកដថាវាពង្រីកជាមួយនឹងទិន្នន័យរបស់អ្នក រក្សាភាពជឿជាក់ និងដំណើរការរបស់វា។
ការកំណត់តម្លៃ
អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើវាដោយឥតគិតថ្លៃ។
7. Quadrant
Qdrant គឺជាវេទិកាមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រដែលអាចបត់បែនបានដែលផ្តល់នូវសំណុំសមត្ថភាពតែមួយគត់ដើម្បីបំពេញតម្រូវការដែលកំពុងកើនឡើងនៃកម្មវិធី AI និងម៉ាស៊ីនសិក្សា។
នៅមូលដ្ឋានរបស់វា Qdrant គឺជាម៉ាស៊ីនស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នានៃវ៉ិចទ័រដែលផ្តល់នូវ API ងាយស្រួលប្រើសម្រាប់រក្សាទុក ស្វែងរក និងថែរក្សាវ៉ិចទ័រ ក៏ដូចជាទិន្នន័យបន្ទុក។
លក្ខណៈពិសេសនេះគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីមួយចំនួន ដូចជាប្រព័ន្ធស្វែងរកតាមន័យ និងការណែនាំ ដែលទាមទារឱ្យមានការបកស្រាយទម្រង់ទិន្នន័យស្មុគស្មាញ។
វេទិកានេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយគិតគូរពីប្រសិទ្ធភាព និងវិសាលភាព ដែលមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំជាមួយនឹងចំណុចទិន្នន័យរាប់ពាន់លាន។
វាផ្តល់សម្រាប់រង្វាស់ចម្ងាយជាច្រើន រួមទាំង Cosine Similarity, Euclidean Distance, និង Dot Product ដែលធ្វើឱ្យវាអាចសម្របខ្លួនបានតាមសេណារីយ៉ូប្រើប្រាស់ជាច្រើន។
ការរចនាផ្តល់នូវការត្រងស្មុគស្មាញ ដូចជាខ្សែអក្សរ ជួរ និងតម្រងភូមិសាស្ត្រ ដើម្បីបំពេញតម្រូវការស្វែងរកចម្រុះ។
Qdrant អាចចូលដំណើរការបានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍តាមវិធីផ្សេងៗគ្នា រួមទាំងរូបភាព Docker សម្រាប់ការដំឡើងរហ័សក្នុងមូលដ្ឋាន អតិថិជន Python សម្រាប់អ្នកដែលមានផាសុកភាពជាមួយភាសា និងសេវាកម្មពពកសម្រាប់បរិស្ថានកម្រិតផលិតកម្មដ៏រឹងមាំ។
ការសម្របខ្លួនរបស់ Qdrant អនុញ្ញាតឱ្យមានការរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយនឹងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យា ឬតម្រូវការដំណើរការ។
លើសពីនេះ ចំណុចប្រទាក់ងាយស្រួលប្រើរបស់ Qdrant ជួយសម្រួលការគ្រប់គ្រងមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ។ វេទិកានេះគឺមានន័យត្រង់សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់គ្រប់កម្រិតជំនាញ ចាប់ពីការបង្កើតចង្កោមរហូតដល់ការបង្កើតកូនសោ API សម្រាប់ការចូលប្រើដោយសុវត្ថិភាព។
សមត្ថភាពផ្ទុកឡើងច្រើនរបស់វា និង API អសមកាលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់វា ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានសារៈប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលទាក់ទងនឹងទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើម។
ការកំណត់តម្លៃ
អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើវាដោយឥតគិតថ្លៃ ហើយតម្លៃបុព្វលាភចាប់ផ្តើមពី $25 ក្នុងមួយ node/ខែគិតថ្លៃរៀងរាល់ម៉ោង
8. Astra
សមត្ថភាពស្វែងរកវ៉ិចទ័រដ៏ល្អឥតខ្ចោះរបស់ AstraDB និងស្ថាបត្យកម្មគ្មានម៉ាស៊ីនមេ កំពុងផ្លាស់ប្តូរកម្មវិធី AI ជំនាន់ថ្មី។
AstraDB គឺជាជម្រើសដ៏ល្អមួយសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងការស្វែងរកដ៏ស្មុគ្រស្មាញ និងប្រកាន់យកបរិបទនៅទូទាំងប្រភេទទិន្នន័យជាច្រើន ចាប់តាំងពីវាត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើមូលដ្ឋានដ៏រឹងមាំនៃ Apache Cassandra និងរួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះនូវមាត្រដ្ឋាន ស្ថេរភាព និងការអនុវត្ត។
សមត្ថភាពរបស់ AstraDB ដើម្បីដោះស្រាយបន្ទុកការងារខុសៗគ្នា រួមទាំងការស្ទ្រីម ទិន្នន័យមិនមែនវ៉ិចទ័រ និងវ៉ិចទ័រ ខណៈពេលដែលរក្សាភាពយឺតយ៉ាវទាបបំផុតសម្រាប់ប្រតិបត្តិការសំណួរ និងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពក្នុងពេលដំណាលគ្នា គឺជាគុណសម្បត្តិមួយក្នុងចំណោមគុណសម្បត្តិដែលគួរអោយកត់សំគាល់បំផុត។
ការសម្របខ្លួននេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធី AI ជំនាន់ថ្មី ដែលតម្រូវឱ្យមានការផ្សាយ និងដំណើរការទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ដើម្បីផ្តល់នូវការឆ្លើយតប AI ច្បាស់លាស់ និងច្បាស់លាស់។
ដំណោះស្រាយគ្មានម៉ាស៊ីនមេពី AstraDB ធ្វើឱ្យការអភិវឌ្ឍន៍កាន់តែងាយស្រួល ដោយដោះលែងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ឱ្យផ្តោតលើការបង្កើតកម្មវិធី AI ប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ជាជាងការគ្រប់គ្រងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធផ្នែកខាងក្រោយ។
ចាប់ពីការណែនាំចាប់ផ្តើមរហ័សដល់មេរៀនស៊ីជម្រៅលើការបង្កើត chatbots និងប្រព័ន្ធណែនាំ AstraDB អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដឹងពីគំនិត AI របស់ពួកគេយ៉ាងឆាប់រហ័សតាមរយៈ APIs ដែលអាចទុកចិត្តបាន និងចំណុចប្រទាក់រលូនជាមួយនឹងឧបករណ៍ និងវេទិកាល្បី។
ប្រព័ន្ធ AI ជំនាន់សហគ្រាសថ្នាក់សហគ្រាសត្រូវតែផ្តល់អាទិភាពដល់សុវត្ថិភាព និងការអនុលោមតាម ហើយ AstraDB ផ្តល់ជូនទាំងពីរផ្នែក។
លក្ខណៈពិសេសសុវត្ថិភាពសាជីវកម្មដ៏ស៊ីជម្រៅ និងការបញ្ជាក់ការអនុលោមភាពត្រូវបានផ្តល់ដោយវា ដោយធានាថាកម្មវិធី AI ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើ AstraDB ប្រកាន់ខ្ជាប់នូវគោលការណ៍ណែនាំការការពារទិន្នន័យ និងឯកជនភាពដ៏តឹងរ៉ឹងបំផុត។
ការកំណត់តម្លៃ
អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើវាដោយមិនគិតថ្លៃ ហើយវាផ្តល់នូវគំរូបង់ប្រាក់តាមដែលអ្នកទៅ។
9. អូឌីស៊ីស្វែងរក
OpenSearch លេចឡើងជាជម្រើសដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញសម្រាប់អ្នកដែលរុករកមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រ ជាពិសេសសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចសម្របខ្លួនបាន ធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងនាពេលអនាគត។
OpenSearch គឺជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រប្រភពបើកចំហដែលរួមបញ្ចូលទាំងអស់ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវថាមពលនៃការវិភាគ ការស្វែងរកវ៉ិចទ័រដ៏ទំនើប និងការស្វែងរកធម្មតាទៅក្នុងប្រព័ន្ធតែមួយ។
ដោយប្រើគំរូបង្កប់ការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន ដើម្បីបំប្លែងអត្ថន័យ និងបរិបទនៃទម្រង់ទិន្នន័យជាច្រើន ឯកសារ រូបថត និងអូឌីយ៉ូ ទៅជាវ៉ិចទ័រសម្រាប់ការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នា ការរួមបញ្ចូលនេះគឺមានប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលចង់បញ្ចូលការយល់ដឹងតាមអត្ថន័យទៅក្នុងកម្មវិធីស្វែងរករបស់ពួកគេ។
ទោះបីជា OpenSearch មានការផ្តល់ជូនជាច្រើនក៏ដោយ វាជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវចងចាំថា បើប្រៀបធៀបទៅនឹង Elasticsearch មានការផ្លាស់ប្តូរកូដតិចជាងច្រើន ជាពិសេសនៅក្នុងម៉ូឌុលសំខាន់ៗដូចជា ភាសាស្គ្រីប និងប្រព័ន្ធដំណើរការបំពង់បញ្ចូល។
Elasticsearch អាចមានសមត្ថភាពស្មុគ្រស្មាញជាងមុន ដោយសារការកើនឡើងនៃកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ ដែលនាំឱ្យមានភាពខុសប្លែកគ្នាក្នុងការអនុវត្ត សំណុំលក្ខណៈពិសេស និងការអាប់ដេតរវាងទាំងពីរ។
OpenSearch ផ្តល់សំណងជាមួយនឹងសហគមន៍ដ៏ធំមួយដែលធ្វើតាម និងការយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះគំនិតប្រភពបើកចំហ ដែលបណ្តាលឱ្យមានវេទិកាបើកចំហ និងអាចសម្របបាន។
វាគាំទ្រកម្មវិធីជាច្រើនលើសពីការស្វែងរក និងការវិភាគ ដូចជាការសង្កេត និងការវិភាគសុវត្ថិភាព ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដែលអាចបត់បែនបានសម្រាប់កិច្ចការដែលពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យ។
យុទ្ធសាស្ត្រជំរុញដោយសហគមន៍ធានានូវការពង្រឹង និងការរួមបញ្ចូលជាបន្តបន្ទាប់ ដើម្បីរក្សាវេទិកាឱ្យទាន់សម័យ និងមានតែមួយគត់។
ការកំណត់តម្លៃ
អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើវាដោយឥតគិតថ្លៃ។
10. ការស្វែងរក Azure AI
Azure AI Search គឺជាវេទិកាដ៏រឹងមាំដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសមត្ថភាពស្វែងរកនៅក្នុងកម្មវិធី AI ជំនាន់។
វាលេចធ្លោព្រោះវាគាំទ្រការស្វែងរកវ៉ិចទ័រ យន្តការសម្រាប់ធ្វើលិបិក្រម រក្សាទុក និងការទាញយកវ៉ិចទ័របង្កប់នៅខាងក្នុងលិបិក្រមស្វែងរក។
មុខងារនេះជួយស្វែងរកឯកសារដែលអាចប្រៀបធៀបបានក្នុងចន្លោះវ៉ិចទ័រ ដែលបណ្តាលឱ្យមានលទ្ធផលស្វែងរកដែលពាក់ព័ន្ធតាមបរិបទ។
Azure AI Search ត្រូវបានសម្គាល់ដោយការគាំទ្ររបស់វាសម្រាប់ស្ថានភាពកូនកាត់ ដែលក្នុងនោះការស្វែងរកវ៉ិចទ័រ និងពាក្យគន្លឹះត្រូវបានអនុវត្តក្នុងពេលដំណាលគ្នា ដែលបណ្តាលឱ្យមានសំណុំលទ្ធផលបង្រួបបង្រួម ដែលជារឿយៗមានប្រសិទ្ធភាពជាងប្រសិទ្ធភាពនៃបច្ចេកទេសនីមួយៗដែលបានប្រើតែម្នាក់ឯង។
ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃសម្ភារៈវ៉ិចទ័រ និងមិនមែនវ៉ិចទ័រនៅក្នុងលិបិក្រមដូចគ្នាអនុញ្ញាតឱ្យមានបទពិសោធន៍ស្វែងរកពេញលេញ និងអាចបត់បែនបាន។
មុខងារស្វែងរកវ៉ិចទ័រនៅក្នុង Azure AI Search គឺអាចចូលដំណើរការបានយ៉ាងទូលំទូលាយ និងមិនគិតថ្លៃសម្រាប់ថ្នាក់ Azure AI Search ទាំងអស់។
វាមានភាពបត់បែនខ្លាំងសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ជាច្រើន និងចំណូលចិត្តក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ ដោយសារការគាំទ្ររបស់វាសម្រាប់បរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍ជាច្រើន ដែលត្រូវបានផ្តល់ជូនតាមរយៈគេហទំព័រ Azure ។ REST APIsនិង SDKs សម្រាប់ Python, JavaScript, និង.NET, ក្នុងចំណោមអ្នកដទៃទៀត។
ជាមួយនឹងការរួមបញ្ចូលយ៉ាងស៊ីជម្រៅជាមួយនឹងប្រព័ន្ធអេកូ Azure AI នោះ Azure AI Search ផ្តល់ជូនច្រើនជាងការស្វែងរកសាមញ្ញ។ វាក៏បង្កើនសក្តានុពលនៃប្រព័ន្ធអេកូសម្រាប់កម្មវិធី AI ជំនាន់។
Azure OpenAI Studio សម្រាប់ការបង្កប់គំរូ និងសេវាកម្ម Azure AI សម្រាប់ការទាញយករូបភាពគ្រាន់តែជាឧទាហរណ៍ពីរនៃសេវាកម្មដែលត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងការរួមបញ្ចូលនេះ។
Azure AI Search គឺជាដំណោះស្រាយដែលអាចបត់បែនបានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានបំណងដាក់បញ្ចូលមុខងារស្វែងរកដ៏ទំនើបនៅក្នុងកម្មវិធីរបស់ពួកគេ ដោយសារតែមានការគាំទ្រយ៉ាងទូលំទូលាយរបស់វា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានកម្មវិធីជាច្រើន ចាប់ពីការស្វែងរកស្រដៀងគ្នា និងការស្វែងរកច្រើនទម្រង់ រហូតដល់ការស្វែងរកកូនកាត់ និងការស្វែងរកពហុភាសា។
ការកំណត់តម្លៃ
អ្នកអាចចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់វាដោយឥតគិតថ្លៃ ហើយតម្លៃពិសេសចាប់ផ្តើមពី $0.11/ម៉ោង។
សន្និដ្ឋាន
មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រកំពុងផ្លាស់ប្តូរការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យនៅក្នុង AI ដោយគ្រប់គ្រងវ៉ិចទ័រដែលមានវិមាត្រខ្ពស់ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការស្វែងរកភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំង និងសំណួរដែលនៅជិតបំផុតក្នុងកម្មវិធីដូចជា ប្រព័ន្ធណែនាំ និងការរកឃើញការក្លែងបន្លំ។
ជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយការធ្វើលិបិក្រមស្មុគ្រស្មាញ មូលដ្ឋានទិន្នន័យទាំងនេះបំប្លែងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញទៅជាវ៉ិចទ័រដែលមានអត្ថន័យ ខណៈពេលដែលផ្តល់នូវល្បឿន និងភាពបត់បែនដែលមូលដ្ឋានទិន្នន័យបុរាណមិនមាន។
វេទិកាដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់រួមមាន Pinecone ដែលភ្លឺនៅក្នុងកម្មវិធី AI ជំនាន់។ FAISS បង្កើតឡើងដោយ Facebook AI សម្រាប់ការដាក់ជាក្រុមវ៉ិចទ័រក្រាស់។ និង Milvus ដែលល្បីល្បាញដោយសារសមត្ថភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងស្ថាបត្យកម្មដើមកំណើតពពក។
Weaviate រួមបញ្ចូលគ្នានូវការរៀនតាមម៉ាស៊ីនជាមួយនឹងការស្វែងរកតាមបរិបទ ចំណែក Vespa និង Chroma គឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់សម្រាប់សមត្ថភាពកុំព្យូទ័រដែលមានភាពយឺតយ៉ាវទាប និងភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់រៀងៗខ្លួន។
មូលដ្ឋានទិន្នន័យវ៉ិចទ័រគឺជាឧបករណ៍សំខាន់សម្រាប់អភិវឌ្ឍ AI និងបច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីនចាប់តាំងពីវេទិកាដូចជា Qdrant, AstraDB, OpenSearch និង Azure AI Search ផ្តល់សេវាកម្មជាច្រើនពីស្ថាបត្យកម្មគ្មានម៉ាស៊ីនបម្រើរហូតដល់សមត្ថភាពស្វែងរក និងវិភាគយ៉ាងទូលំទូលាយ។
សូមផ្ដល់យោបល់