ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಹುಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ, ಈ ರೂಪಾಂತರವು ಕೇವಲ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಇದು ಸಾಮ್ಯತೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ದ್ವಾರವಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲ ವಿಷಯದ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿದೆ.
ಈ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವರ್ಧಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಅದ್ವಿತೀಯವಾದ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳಾದ ಇನ್ವರ್ಟೆಡ್ ಫೈಲ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ (IVF) ಮತ್ತು ಹೈರಾರ್ಕಿಕಲ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಬಲ್ ಸ್ಮಾಲ್ ವರ್ಲ್ಡ್ (HNSW) ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಇದು N- ಆಯಾಮದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಾಗ ಅವುಗಳ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. CRUD-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಸಂಘಟಿತ ಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ವಭಾವದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಈ ಬಿಗಿತವು ಅಡಚಣೆಯಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಅದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಮಾನತೆಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ. ಅವರು ಕೇವಲ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವೀಣರಲ್ಲ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ರಚಿಸಿದ ವಸ್ತುವು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು, ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು-ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ-ಎಂಬೆಡ್ಡಿಂಗ್ಗಳ ತ್ವರಿತ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ತುಣುಕಿನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ನಾವು ಉನ್ನತ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
1. ಮಿಲ್ವಸ್
Milvus ಒಂದು ಪ್ರವರ್ತಕ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ MLOps ಸೇರಿವೆ.
ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ, ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕಾರಣ, ಇದು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಗೆ ಮಿಲ್ವಸ್ನ ಸಮರ್ಪಣೆಯು ತನ್ನ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ, ಕ್ಲೌಡ್-ನೇಟಿವ್ ಮಿಲ್ವಸ್ 2.0 ವರೆಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ವಿಧಾನದಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, Milvus 2.0 ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೂರಾರು ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ದಿಗ್ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವ 99.9% ಲಭ್ಯತೆಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವವರಿಗೆ, ಈ ಆವೃತ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಹು-ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಫಲಕದಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಿಲ್ವಸ್ನ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅದರ ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಹು-ಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಟೂಲ್ಚೈನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
IT ವಲಯದಲ್ಲಿ, ಅದರ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ, ಇದನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಿಲ್ವಸ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಫಲಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್, API ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆಟ್, ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಟ್ಯೂನಬಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್.
ಬಾಹ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶ ಪದರದಿಂದ ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಕ ಸೇವೆಯಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೇಂದ್ರ ಆಜ್ಞೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ಶಾಶ್ವತತೆಯು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಲೇಯರ್ನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ವರ್ಕರ್ ನೋಡ್ಗಳು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ.
ಬೆಲೆ
ಇದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಬಳಸಲು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ.
2. FAISS
ಫೇಸ್ಬುಕ್ನ AI ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಎಐ ಸಿಮಿಲಾರಿಟಿ ಸರ್ಚ್ ಎಂಬ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ, ಇದು ದಟ್ಟವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ Facebook AI ನ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿಂದ ಇದರ ರಚನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು.
CPU-ಆಧಾರಿತ ಅಳವಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, FAISS ನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ GPU ಅಳವಡಿಕೆಯು ಹುಡುಕಾಟ ಸಮಯವನ್ನು ಐದರಿಂದ ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊದಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು.
ಕೊಸೈನ್ ಹೋಲಿಕೆ, ಆಂತರಿಕ ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ L2 ಮೆಟ್ರಿಕ್ (ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ) ನಂತಹ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು FAISS ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು.
ಈ ಅಳತೆಗಳು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೋಲಿಕೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಚ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ನಿಖರ-ವೇಗದ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲದಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅದರ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇಂಡೆಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು FAISS ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತಲೆಕೆಳಗಾದ ಫೈಲ್, ಉತ್ಪನ್ನ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ (PQ), ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ PQ ಗಳು FAISS ನ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಕೆಲವು ನವೀನ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಲು ಬಂದಾಗ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ.
GPU-ವೇಗವರ್ಧಿತ k-ಆಯ್ಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು PQ ದೂರಗಳ ಪೂರ್ವ-ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಶತಕೋಟಿ-ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ FAISS ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೆಲೆ
ಇದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಬಳಸಲು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ.
3. ಪಿನ್ಕೋನ್
ಪೈನ್ಕೋನ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ, ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ, ನಿರ್ವಹಣಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಚಾಲಿತ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಈ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳಿಂದಾಗಿ AI ಈಗ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸ್ಮರಣೆಯಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ಗಳ ವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೈನ್ಕೋನ್ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಇದು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳ ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಕೇಲಾರ್-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
Pinecone ಅದರ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸೇವಾ ವಿಧಾನದ ಕಾರಣ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ತೊಂದರೆ-ಮುಕ್ತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು, ನವೀಕರಿಸುವುದು, ಅಳಿಸುವುದು, ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಇದು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಸರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಿಲಿಯನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ, ಕಡಿಮೆ-ಸುಪ್ತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು Pinecone ಮತ್ತಷ್ಟು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ತಾಜಾತನವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪೈನ್ಕೋನ್ ಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಏರ್ಬೈಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪೈನ್ಕೋನ್ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯು ಅದರ ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸುಗಮ ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂಬಂಧದ ಮೂಲಕ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಹೊಸದಾಗಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಕನೆಕ್ಟರ್ನ ವಿನ್ಯಾಸವು ಸರಳತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಸೆಟಪ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ, ಭವಿಷ್ಯದ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಬೆಲೆ
ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಬೆಲೆಯು RAG ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ $5.80/ತಿಂಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
4. ನೇಯ್ಗೆ
ವೀವಿಯೇಟ್ ಒಂದು ನವೀನ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಗಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಅದು ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
Weaviate ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ, ಸಂದರ್ಭ-ಜಾಗೃತ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ, ಇತರ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀವು ವಿಷಯವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಹುಡುಕಾಟಗಳ ಅಂತರ್ಬೋಧೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಮೃದುವಾದ ಏಕೀಕರಣವು ಅದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ; ಇದು ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣಾ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ; ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
Weaviate ನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಈ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಉಪಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬೆಂಬಲವು ಲಿಂಕ್ಡ್ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
Weaviate ನ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಗ್ರಾಹಕರು ಡೇಟಾ ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕಪ್ ರಚನೆಯಂತಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಇದರ ಮೂಲಭೂತ ಆವೃತ್ತಿಯು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಪೆಷಲಿಸ್ಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಇತರ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು.
ಇದರ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಅದರ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ವೇಗವನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
RESTful ಮತ್ತು GraphQL API ಎರಡಕ್ಕೂ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನ ಬೆಂಬಲದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕಾರಣದಿಂದ GraphQL ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯದೆಯೇ ಅವರು ಬಯಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
Weaviate ಅದರ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ API ಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ವಿವಿಧ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿದೆ.
Weaviate ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾ ವಿನ್ಯಾಸದಂತಹ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಆಳವಾದ ಡೈವ್ಗಳವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಾಖಲಾತಿಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ.
ವೀವಿಯೇಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲವಾಗಿಸುವ ಅದೇ ಪ್ರಬಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೀವು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಸರ, ಅಥವಾ Weaviate ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಯ ಮೂಲಕ
ಬೆಲೆ
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಬೆಲೆಯು ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ಗಾಗಿ $25/ತಿಂಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
5. ಕ್ರೋಮಾ
ಕ್ರೋಮಾ ಒಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ.
ಕ್ರೋಮಾ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು.
ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಖರವಾದ ಕೀವರ್ಡ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಿಗಿಂತ ವಸ್ತುವಿನ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ರೋಮಾದ ಗಮನಾರ್ಹ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಹಲವಾರು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಶೇಖರಣಾ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ಡ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಲಿಕ್ಹೌಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಸ್ಥಾಪನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಡಕ್ಡಿಬಿ, ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ರೋಮಾವನ್ನು ಸರಳತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್/ಟೈಪ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಾಗಿ SDK ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ವಿಶಾಲ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ಗೆ ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕ್ರೋಮಾ ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಶೀಲತೆಗೆ ಬಲವಾದ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ DuckDB ನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಶಾಶ್ವತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಎಲ್ಲಾ-MiniLM-L6-v2 ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೋಲುವ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಈ ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಕ್ರೋಮಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆ ವಿಧಾನದ ಅಡಿಪಾಯವು ಆರ್ಥೋಗೋನಾಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಹೋಲಿಕೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಈ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಕ್ರೋಮಾಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.
ಕ್ರೋಮಾವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಡೆಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಅವು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ.
ಬೆಲೆ
ನೀವು ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
6. ವೆಸ್ಪಾ
ವೆಸ್ಪಾ AI ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಆನ್ಲೈನ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ.
ವೆಸ್ಪಾದ ಮೂಲಭೂತ ಉದ್ದೇಶವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ-ಸುಪ್ತತೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು, ಪಠ್ಯ, ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ವೆಸ್ಪಾವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿತ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಣಯಗಳ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ವೆಸ್ಪಾದ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ವೆಕ್ಟರ್ (ANN), ಲೆಕ್ಸಿಕಲ್ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಳಗೆ ಅನೇಕ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮಾಣದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ನೀವು ನೈಜ-ಸಮಯದ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಹುಡುಕಾಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿತ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಣಯದ ಈ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೆಸ್ಪಾ ಕೇವಲ ಹುಡುಕುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು; ಇದು ಎನ್ಕೌಂಟರ್ಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಆಗಿದೆ.
ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಲಹೆ ಪರಿಕರಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಂಭಾಷಣೆಯ AI ಜಾಗವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ Vespa ಆಟ-ಪರಿವರ್ತಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಸಮಗ್ರ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆಮ್ಮಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ, ಪೂರ್ಣ-ಪಠ್ಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳು, ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹಲವಾರು ಹುಡುಕಾಟ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು.
ವೆಸ್ಪಾ ಎಐ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪವರ್ಹೌಸ್ ಆಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಎಂಜಿನ್ ಸ್ಕೇಲರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆನ್ಸರ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ವೆಸ್ಪಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸರಳ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನೋಡ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಸ್ಪಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಬೆಲೆ
ನೀವು ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
7. ಚತುರ್ಭುಜ
Qdrant ಒಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅನನ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದರ ತಳಹದಿಯಲ್ಲಿ, Qdrant ವೆಕ್ಟರ್ ಹೋಲಿಕೆಯ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೇಲೋಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಶತಕೋಟಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಇದು ಕೊಸೈನ್ ಸಿಮಿಲಾರಿಟಿ, ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ಡಿಸ್ಟನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡಾಟ್ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ದೂರದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಬಳಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿನ್ಯಾಸವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಹುಡುಕಾಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್, ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ಜಿಯೋ-ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ಷಿಪ್ರ ಸ್ಥಳೀಯ ಸೆಟಪ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡಾಕರ್ ಇಮೇಜ್, ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿರುವವರಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ, ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ Qdrant ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
Qdrant ನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಯಾವುದೇ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂರಚನೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, Qdrant ನ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರಚನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ API ಕೀಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಕೌಶಲ್ಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಇದರ ಬೃಹತ್ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅಸಮಕಾಲಿಕ API ಅದರ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಬೆಲೆ
ನೀವು ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಬೆಲೆಯು ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ಗೆ $25 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ/ತಿಂಗಳು ಗಂಟೆಗೆ ಬಿಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ
8. ಅಸ್ಟ್ರಾ ಡಿಬಿ
AstraDB ಯ ಉನ್ನತ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ.
Apache Cassandra ದ ದೃಢವಾದ ತಳಹದಿಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಸಂದರ್ಭ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು AstraDB ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್, ನಾನ್-ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಸೇರಿದಂತೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಸ್ಟ್ರಾಡಿಬಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ನಿಖರವಾದ, ಸಂದರ್ಭ-ಜಾಗೃತ AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಈ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
AstraDB ಯಿಂದ ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಪರಿಹಾರವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನವೀನ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ವಿಕ್ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಿಂದ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಆಳವಾದ ಪಾಠಗಳವರೆಗೆ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ API ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಗಮ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ AI ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು ಅಸ್ಟ್ರಾಡಿಬಿ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ಗ್ರೇಡ್ ಉತ್ಪಾದಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಮತ್ತು AstraDB ಎರಡೂ ರಂಗಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಭದ್ರತಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ, AstraDB ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೆಲೆ
ನೀವು ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ಪಾವತಿಸಿದಂತೆ-ನೀವು-ಹೋಗುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
9. ಓಪನ್ ಸರ್ಚ್
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವವರಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ-ನಿರೋಧಕ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು OpenSearch ಒಂದು ಆಕರ್ಷಕವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
OpenSearch ಎಂಬುದು ಎಲ್ಲಾ-ಅಂತರ್ಗತ, ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹು ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಗಳು-ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು, ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊಗಳ ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗಾಗಿ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ, ಈ ಏಕೀಕರಣವು ತಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
OpenSearch ಸಾಕಷ್ಟು ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, Elasticsearch ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಜೆಶನ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಯತ್ನದಿಂದಾಗಿ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಹುಡುಕಾಟವು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಎರಡರ ನಡುವಿನ ನವೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
OpenSearch ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯದ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಪಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರಿದೂಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವೇದಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಂತಹ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ನವೀಕೃತ ಮತ್ತು ಅನನ್ಯವಾಗಿರಿಸಲು ನಿರಂತರ ವರ್ಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣಗಳನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಬೆಲೆ
ನೀವು ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
10. ಅಜುರೆ AI ಹುಡುಕಾಟ
Azure AI ಹುಡುಕಾಟವು ಪ್ರಬಲವಾದ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಾಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದರಿಂದ ಇದು ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಇದು ಹುಡುಕಾಟ ಸೂಚ್ಯಂಕದೊಳಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಕೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ವೆಕ್ಟರ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ.
Azure AI ಹುಡುಕಾಟವು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬೆಂಬಲದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಕೀವರ್ಡ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಏಕೀಕೃತ ಫಲಿತಾಂಶ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂತ್ರದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದೇ ಸೂಚ್ಯಂಕದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಅಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಹುಡುಕಾಟ ಅನುಭವವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
Azure AI ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ Azure AI ಹುಡುಕಾಟ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಗೆ ಉಚಿತವಾಗಿದೆ.
ಅಜೂರ್ ಸೈಟ್ನ ಮೂಲಕ ಒದಗಿಸಲಾದ ಹಲವಾರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬೆಂಬಲದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಇದು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮೃದುವಾಗಿರುತ್ತದೆ, REST API ಗಳು, ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಮತ್ತು.NET ಗಾಗಿ SDKಗಳು, ಇತರವುಗಳಲ್ಲಿ.
Azure AI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ, Azure AI ಹುಡುಕಾಟವು ಸರಳವಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ Azure OpenAI ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ Azure AI ಸೇವೆಗಳು ಈ ಏಕೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸೇವೆಗಳ ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
Azure AI ಹುಡುಕಾಟವು ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಹುಡುಕಾಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಬಯಸುವ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ವ್ಯಾಪಕ ಬೆಂಬಲ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಬಹುಮಾದರಿ ಹುಡುಕಾಟದಿಂದ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಬಹುಭಾಷಾ ಹುಡುಕಾಟ.
ಬೆಲೆ
ನೀವು ಅದನ್ನು ಉಚಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಬೆಲೆಯು ಗಂಟೆಗೆ $0.11 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ, ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವೆಕ್ಟರ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಮಾಡದ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಪೈನ್ಕೋನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ; FAISS, ದಟ್ಟವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ಗಾಗಿ Facebook AI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ; ಮತ್ತು ಮಿಲ್ವಸ್, ಅದರ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ.
ವೀವಿಯೇಟ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂದರ್ಭ-ಜಾಗೃತಿ ಹುಡುಕಾಟದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವೆಸ್ಪಾ ಮತ್ತು ಕ್ರೋಮಾ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ-ಸುಪ್ತತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ Qdrant, AstraDB, OpenSearch, ಮತ್ತು Azure AI ಹುಡುಕಾಟದಂತಹ ಪ್ಲ್ಯಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ