벡터 데이터베이스는 특히 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 데이터를 관리하고 해석하는 방법에 있어 중요한 변화를 나타냅니다.
이러한 데이터베이스의 기본 기능은 기계 학습 모델의 원재료이고 텍스트, 그림 또는 오디오 입력을 다차원 공간의 수치 표현으로 변환하는 것을 포함하는 고차원 벡터를 효과적으로 처리하는 것입니다.
추천 시스템, 객체 인식, 사진 검색, 사기 탐지와 같은 애플리케이션의 경우 이러한 변환은 단순한 저장 그 이상입니다. 이는 유사성 검색 및 최근접 쿼리의 강력한 기능을 제공하는 관문입니다.
더 깊이 말하면, 벡터 데이터베이스의 힘은 구조화되지 않은 대량의 복잡한 데이터를 원본 콘텐츠의 맥락과 의미를 포착하는 벡터로 변환하는 능력에 있습니다.
이 인코딩에 모델을 삽입함으로써 가능해진 향상된 검색 기능에는 주변 벡터를 쿼리하여 관련 그림이나 문구를 찾는 기능이 포함됩니다.
벡터 데이터베이스는 IVF(Inverted File Index) 및 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)와 같은 고급 인덱싱 기술을 기반으로 구축되어 N차원 공간에서 가장 가까운 이웃을 찾는 동시에 속도와 효율성을 향상시킨다는 점에서 독특합니다.
벡터 데이터베이스와 클래식 데이터베이스에는 분명한 차이가 있습니다. 기존 데이터베이스는 CRUD에 최적화되고 세트 스키마를 준수하는 구성된 세트로 데이터를 구성하는 데 탁월합니다.
그러나 고차원 데이터의 역동적이고 복잡한 특성을 다룰 때 이러한 경직성은 방해가 되기 시작합니다.
이와 대조적으로 벡터 데이터베이스는 특히 벡터에 크게 의존하는 애플리케이션의 경우 기존 데이터베이스와 비교할 수 없는 유연성과 효율성을 제공합니다. 기계 학습 그리고 인공지능. 그들은 단지 확장 가능하고 유사성 검색에 능숙하지 않습니다.
벡터 데이터베이스는 생성적 AI 애플리케이션에 특히 유용합니다. 생성된 자료가 상황에 맞는 무결성을 유지하도록 보장하기 위해 자연어 처리 및 그림 생성을 포함하는 이러한 애플리케이션은 임베딩의 빠른 검색 및 비교에 의존합니다.
따라서 이번 글에서는 다음 프로젝트를 위한 최고의 벡터 데이터베이스를 살펴보겠습니다.
1. 밀버스
Milvus는 내장된 유사성 검색 및 강력한 MLOps를 포함하여 주로 AI 애플리케이션용으로 설계된 선구적인 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다.
주로 처리하는 기존 관계형 데이터베이스와 다릅니다. 구조화 된 데이터, 이는 전례 없는 1조 규모의 벡터 색인을 가능하게 하는 이러한 용량 때문입니다.
확장성과 고가용성에 대한 Milvus의 헌신은 첫 번째 버전에서 완전히 분산된 클라우드 기반 Milvus 2.0으로 개발된 방식에서 입증됩니다.
특히 Milvus 2.0은 수백 개의 노드 이상으로 확장하면서 놀라운 99.9%의 가용성을 목표로 하는 완전한 클라우드 네이티브 설계를 보여줍니다.
신뢰할 수 있는 벡터 데이터베이스 솔루션을 찾는 사람들에게 이 버전은 멀티 클라우드 연결 및 관리 패널과 같은 정교한 기능을 추가할 뿐만 아니라 유연한 애플리케이션 개발을 위해 데이터 일관성 수준을 향상시키기 때문에 적극 권장됩니다.
Milvus의 주목할만한 장점은 다국어 지원과 개발자의 요구에 맞는 광범위한 도구 체인을 제공하는 커뮤니티 중심 접근 방식입니다.
IT 분야에서는 클라우드 확장성과 안정성, 대규모 데이터 세트에 대한 고성능 벡터 검색 기능으로 인해 인기 있는 옵션이 되었습니다.
또한 벡터 유사성 검색과 스칼라 필터링을 혼합한 하이브리드 검색 기능을 사용하여 작업 효율성을 향상시킵니다.
Milvus에는 명확한 관리 패널이 있습니다. 사용자 인터페이스, 전체 API 세트, 확장 가능하고 조정 가능한 아키텍처입니다.
외부 애플리케이션과의 통신은 액세스 레이어에 의해 촉진되는 반면, 로드 밸런싱 및 데이터 관리는 중앙 명령 역할을 하는 코디네이터 서비스에 의해 조정됩니다.
데이터베이스의 영속성은 객체 스토리지 계층에서 지원되며, 작업자 노드는 확장성을 보장하기 위한 활동을 수행합니다.
가격 정책
누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
2. 파이스
Facebook의 AI 연구 팀은 밀도가 높은 벡터 클러스터링과 유사성 검색을 더욱 효과적으로 만들기 위해 설계된 Facebook AI 유사성 검색이라는 최첨단 라이브러리를 개발했습니다.
최첨단 기본 방법론을 활용하여 Facebook AI의 유사성 검색 기능을 개선해야 한다는 요구 사항에 따라 탄생했습니다.
CPU 기반 구현과 비교하여 FAISS의 최첨단 GPU 구현은 검색 시간을 5~10배 단축할 수 있으므로 추천 시스템 및 상당한 크기의 유사한 의미 식별을 포함한 다양한 응용 프로그램에 대한 귀중한 도구가 됩니다. 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 구조화되지 않은 데이터 세트.
FAISS는 코사인 유사성, 내적, 일반적으로 사용되는 L2 메트릭(유클리드 거리) 등 광범위한 유사성 메트릭을 처리할 수 있습니다.
이러한 측정을 통해 다양한 데이터 종류에 걸쳐 정확하고 유연한 유사성 검색을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 일괄 처리, 정밀성과 속도 균형, 정확한 검색과 대략적인 검색 지원 등의 기능으로 유연성이 더욱 향상됩니다.
또한 FAISS는 인덱스를 디스크에 저장할 수 있도록 하여 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다.
반전된 파일, 제품 양자화(PQ) 및 개선된 PQ는 FAISS의 연구 기반을 구성하고 고차원 벡터 필드의 색인화 및 검색과 관련하여 효율성을 높이는 혁신적인 기술 중 일부에 불과합니다.
이러한 전략은 GPU 가속 k-선택 알고리즘 및 PQ 거리 사전 필터링과 같은 최첨단 접근 방식을 통해 강화되어 수십억 규모의 데이터 세트에서도 빠르고 정확한 검색 결과를 생성할 수 있는 FAISS의 역량을 보장합니다.
가격 정책
누구나 무료로 사용할 수 있습니다.
3. 솔방울
Pinecone은 벡터 데이터베이스 분야의 선두주자로서 고성능 AI 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 특별히 구축된 클라우드 기반 관리 서비스를 제공합니다.
생성적 AI, 의미 검색, 대규모 언어 모델을 사용하는 애플리케이션에 필수적인 벡터 임베딩을 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
AI는 이제 복잡한 작업에 대한 장기 메모리 역할을 효과적으로 수행하는 이러한 임베딩 덕분에 의미 정보를 이해할 수 있습니다.
Pinecone은 기존 데이터베이스의 기능과 벡터 인덱스의 향상된 성능을 완벽하게 통합하여 효율적이고 대규모의 임베딩 저장 및 쿼리를 가능하게 한다는 점에서 독특합니다.
이는 관련된 데이터의 복잡성과 양으로 인해 표준 스칼라 기반 데이터베이스가 부적절해지는 상황에서 완벽한 옵션이 됩니다.
Pinecone은 통합 및 실시간 데이터 수집 절차를 간소화하는 관리형 서비스 접근 방식을 통해 개발자에게 번거로움 없는 솔루션을 제공합니다.
데이터 가져오기, 업데이트, 삭제, 쿼리 및 업데이트를 포함하여 다양한 데이터 작업이 지원됩니다.
Pinecone은 upsert 및 삭제와 같은 실시간 수정을 나타내는 쿼리가 수십억 개의 벡터가 있는 인덱스에 대해 정확하고 지연 시간이 짧은 응답을 생성하도록 보장합니다.
동적 상황에서 이 기능은 쿼리 결과의 관련성과 최신성을 유지하는 데 필수적입니다.
또한 Pinecone 연결을 통해 Airbyte와 Pinecone의 파트너십을 통해 다양성과 유연성이 향상되어 다양한 소스의 원활한 데이터 통합이 가능해졌습니다.
이러한 관계를 통해 증분 데이터 동기화를 통해 새로 획득한 정보만 처리함으로써 비용과 효율성을 최적화할 수 있습니다.
커넥터의 설계는 단순성을 강조하여 최소한의 설정 매개변수만 필요하며 확장 가능하므로 향후 개선이 가능합니다.
가격 정책
RAG 사용 사례의 경우 프리미엄 가격은 월 $5.80부터 시작됩니다.
4. 위비하다
Weaviate는 데이터에 액세스하고 사용하는 방식을 변화시키는 오픈 소스 소프트웨어로 제공되는 혁신적인 벡터 데이터베이스입니다.
Weaviate는 스칼라 값과 사전 정의된 쿼리에 의존하는 일반적인 데이터베이스와 달리 크고 복잡한 데이터 세트에서 정교한 상황 인식 검색을 가능하게 하는 벡터 검색 기능을 사용합니다.
이 방법을 사용하면 다른 콘텐츠와의 유사성을 기준으로 콘텐츠를 찾을 수 있으므로 검색의 직관성과 결과의 관련성이 향상됩니다.
기계 학습 모델과의 원활한 통합은 주요 특징 중 하나입니다. 이를 통해 단순한 데이터 저장 솔루션 이상의 기능을 수행할 수 있습니다. 또한 인공 지능을 사용하여 데이터를 이해하고 분석할 수 있습니다.
Weaviate의 아키텍처는 이러한 통합을 철저하게 통합하여 추가 도구를 사용하지 않고도 복잡한 데이터를 분석하는 것이 가능합니다.
그래프 데이터 모델에 대한 지원은 연결된 엔터티로서의 데이터에 대한 다른 관점을 제공하여 기존 데이터베이스 아키텍처에서 놓칠 수 있는 패턴과 통찰력을 드러냅니다.
Weaviate의 모듈식 아키텍처 덕분에 고객은 필요에 따라 데이터 벡터화 및 백업 생성과 같은 기능을 추가할 수 있습니다.
기본 버전은 벡터 데이터 전문 데이터베이스로 기능하며 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 다른 모듈로 확장할 수 있습니다.
모듈식 설계를 통해 확장성이 더욱 향상되어 증가하는 데이터 양과 쿼리 요구에 대응하여 속도가 저하되지 않도록 보장합니다.
RESTful 및 GraphQL API에 대한 데이터베이스 지원을 통해 저장된 데이터와 상호 작용하는 다양하고 효과적인 방법이 가능해졌습니다.
특히, GraphQL을 선택한 이유는 복잡한 그래프 기반 쿼리를 신속하게 수행할 수 있어 사용자가 과하거나 부족한 양의 데이터를 얻지 않고도 원하는 데이터를 정확하게 얻을 수 있기 때문입니다.
Weaviate는 유연한 API 덕분에 다양한 클라이언트 라이브러리와 프로그래밍 언어에서 더욱 사용자 친화적입니다.
Weaviate를 더 자세히 살펴보고 싶은 분들을 위해 인스턴스 설정 및 구성부터 벡터 검색, 기계 학습 통합, 스키마 디자인과 같은 기능에 대한 심층 분석까지 다양한 문서와 튜토리얼이 제공됩니다.
Weaviate를 로컬에서 운영하기로 결정했는지 여부에 관계없이 정보를 동적이고 실행 가능하게 만드는 동일한 강력한 기술에 액세스할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 환경 또는 Weaviate 관리형 클라우드 서비스를 통해.
가격 정책
플랫폼의 프리미엄 가격은 서버리스의 경우 월 25달러부터 시작됩니다.
5. 크로마
Chroma는 특히 기계 학습 및 인공 지능과 관련된 응용 프로그램의 데이터 검색 및 저장에 혁명을 일으키는 것을 목표로 하는 최첨단 벡터 데이터베이스입니다.
Chroma는 표준 데이터베이스와 달리 스칼라 수가 아닌 벡터로 작동하므로 고차원의 복잡한 데이터를 관리하는 데 매우 좋습니다.
이는 정확한 키워드 일치보다는 자료의 의미적 유사성을 기반으로 보다 정교한 검색을 가능하게 하기 때문에 데이터 검색 기술의 주요 발전입니다.
Chroma의 주목할만한 특징은 확장된 설정을 위한 ClickHouse 및 독립 실행형 설치를 위한 DuckDB와 같은 여러 기본 스토리지 솔루션과 함께 작동하여 다양한 사용 사례에 대한 유연성과 적응을 보장하는 기능입니다.
Chroma는 단순성, 속도 및 분석을 염두에 두고 만들어졌습니다. Python 및 JavaScript/TypeScript용 SDK를 통해 광범위한 개발자가 사용할 수 있습니다.
또한 Chroma는 사용자 친화성에 중점을 두어 개발자가 DuckDB가 지원하는 영구 데이터베이스 또는 테스트용 메모리 내 데이터베이스를 신속하게 설정할 수 있도록 합니다.
all-MiniLM-L6-v2와 같은 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 삽입하고 자동으로 임베딩으로 변환할 수 있는 기존 데이터베이스의 테이블과 유사한 컬렉션 개체를 구축하는 기능은 이러한 다양성을 더욱 향상시킵니다.
텍스트와 임베딩을 완벽하게 통합할 수 있으며 이는 데이터 의미를 파악해야 하는 애플리케이션에 필수적입니다.
Chroma의 벡터 유사성 방법의 기초는 데이터베이스의 데이터 표현과 비교를 이해하는 데 필수적인 직교성과 밀도의 수학적 개념입니다.
이러한 아이디어를 통해 Chroma는 데이터 요소 간의 의미론적 연결을 고려하여 의미 있고 효율적인 유사성 검색을 수행할 수 있습니다.
Chroma를 더 깊이 탐구하려는 개인은 튜토리얼 및 지침과 같은 리소스에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 데이터베이스 설정, 컬렉션 생성, 유사성 검색 실행 방법에 대한 단계별 지침이 포함되어 있습니다.
가격 정책
무료로 사용을 시작할 수 있습니다.
6. 스쿠터
Vespa는 AI 및 대용량 데이터의 온라인 처리를 변화시키는 플랫폼입니다.
Vespa의 기본 목적은 대규모 데이터 세트에서 지연 시간이 짧은 계산을 지원하여 텍스트, 벡터 및 구조화된 데이터를 쉽게 저장, 색인화 및 분석할 수 있도록 하는 것입니다.
Vespa는 쿼리, 선택 또는 처리되는 기계 학습 모델 추론의 성격에 관계없이 모든 규모에서 빠른 답변을 제공할 수 있는 능력으로 차별화됩니다.
Vespa의 유연성은 벡터(ANN), 어휘 및 구조화된 데이터에 이르기까지 단일 쿼리 내에서 많은 검색을 가능하게 하는 완전한 기능의 검색 엔진 및 벡터 데이터베이스에서 나타납니다.
규모에 관계없이 기계 학습 모델 추론과 데이터의 통합 덕분에 실시간 AI 기능을 갖춘 사용자 친화적이고 반응성이 뛰어난 검색 앱을 만들 수 있습니다.
그러나 베스파는 단순히 추구하는 것 이상입니다. 만남을 이해하고 맞춤화하는 것도 중요합니다.
최고의 사용자 정의 및 제안 도구는 특정 사용자나 상황에 맞는 역동적이고 최신 권장 사항을 제공합니다.
Vespa는 텍스트와 벡터 데이터를 실시간으로 저장하고 탐색하는 데 필요한 인프라를 제공하여 보다 발전되고 실용적인 AI 에이전트를 개발할 수 있기 때문에 대화형 AI 공간에 진입하려는 모든 사람에게 획기적인 변화를 가져올 것입니다.
포괄적인 토큰화 및 형태소 분석을 통해 전체 텍스트 검색, 가장 가까운 이웃 검색 및 구조화된 데이터 쿼리가 모두 플랫폼의 광범위한 쿼리 기능으로 지원됩니다.
여러 검색 차원을 결합하여 복잡한 쿼리를 효과적으로 처리할 수 있다는 점이 다릅니다.
Vespa는 계산 엔진이 스칼라와 텐서에 대한 복잡한 수학적 표현을 처리할 수 있기 때문에 AI 및 기계 학습 애플리케이션을 위한 계산 능력이 뛰어납니다.
작동 시 Vespa는 사용이 간편하고 확장이 가능하도록 만들어졌습니다.
시스템 구성 및 애플리케이션 개발부터 데이터 및 노드 관리에 이르기까지 반복적인 프로세스를 간소화하여 안전하고 중단 없는 생산 운영을 가능하게 합니다.
Vespa의 아키텍처는 데이터와 함께 확장되어 신뢰성과 성능을 유지합니다.
가격 정책
무료로 사용을 시작할 수 있습니다.
7. 사분면
Qdrant는 AI 및 머신러닝 애플리케이션의 증가하는 수요를 충족할 수 있는 고유한 기능 세트를 제공하는 유연한 벡터 데이터베이스 플랫폼입니다.
Qdrant는 기본적으로 벡터와 페이로드 데이터를 저장, 검색 및 유지 관리하기 위한 사용하기 쉬운 API를 제공하는 벡터 유사성 검색 엔진입니다.
이 기능은 복잡한 데이터 형식을 해석해야 하는 의미 검색 및 추천 시스템과 같은 여러 애플리케이션에 매우 중요합니다.
이 플랫폼은 효율성과 확장성을 염두에 두고 구축되었으며 수십억 개의 데이터 포인트가 포함된 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
코사인 유사성, 유클리드 거리 및 내적을 포함한 여러 거리 측정법을 제공하므로 다양한 사용 시나리오에 적용할 수 있습니다.
문자열, 범위, 지역 필터 등 복잡한 필터링을 제공하여 다양한 검색 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.
Qdrant는 신속한 로컬 설정을 위한 Docker 이미지, 언어에 익숙한 사용자를 위한 Python 클라이언트, 보다 강력한 프로덕션급 환경을 위한 클라우드 서비스 등 다양한 방법으로 개발자가 액세스할 수 있습니다.
Qdrant의 적응성은 모든 기술적 구성이나 프로세스 요구 사항과의 원활한 통합을 가능하게 합니다.
또한 Qdrant의 사용자 친화적인 인터페이스는 벡터 데이터베이스 관리를 단순화합니다. 이 플랫폼은 클러스터 생성부터 안전한 액세스를 위한 API 키 생성까지 모든 기술 수준의 사용자에게 간단하도록 만들어졌습니다.
대량 업로드 기능과 비동기 API는 효율성을 향상시켜 엄청난 양의 데이터를 처리하는 개발자에게 매우 유용한 도구입니다.
가격 정책
무료로 사용할 수 있으며 프리미엄 가격은 노드당 월 $25부터 시작되며 시간당 청구됩니다.
8. 아스트라DB
AstraDB의 뛰어난 벡터 검색 기능과 서버리스 아키텍처는 생성 AI 애플리케이션을 변화시키고 있습니다.
AstraDB는 Apache Cassandra의 견고한 기반을 기반으로 구축되고 확장성, 안정성 및 성능을 원활하게 결합하므로 다양한 데이터 유형에 걸쳐 복잡하고 상황에 맞는 검색을 관리하기 위한 훌륭한 옵션입니다.
스트리밍, 비벡터 및 벡터 데이터를 포함한 이기종 워크로드를 처리하는 동시에 동시 쿼리 및 업데이트 작업에 대해 매우 짧은 대기 시간을 유지하는 AstraDB의 용량은 가장 주목할만한 장점 중 하나입니다.
이러한 적응성은 정확한 상황 인식 AI 응답을 제공하기 위해 스트리밍 및 실시간 데이터 처리가 필요한 생성 AI 애플리케이션에 필수적입니다.
AstraDB의 서버리스 솔루션을 사용하면 개발이 더욱 쉬워져 개발자가 백엔드 인프라 관리 대신 혁신적인 AI 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있습니다.
빠른 시작 지침부터 챗봇 및 추천 시스템 생성에 대한 심도 있는 강의에 이르기까지 AstraDB를 사용하면 개발자는 신뢰할 수 있는 API와 잘 알려진 도구 및 플랫폼이 포함된 원활한 인터페이스를 통해 AI 아이디어를 신속하게 실현할 수 있습니다.
엔터프라이즈급 생성 AI 시스템은 보안과 규정 준수를 우선시해야 하며 AstraDB는 두 가지 측면 모두를 제공합니다.
심층적인 기업 보안 기능과 규정 준수 인증이 제공되어 AstraDB에서 개발된 AI 애플리케이션이 가장 엄격한 개인 정보 보호 및 데이터 보호 지침을 준수하도록 보장합니다.
가격 정책
무료로 사용할 수 있으며 종량제 모델을 제공합니다.
9. 오픈 검색
OpenSearch는 벡터 데이터베이스를 탐색하는 사람들, 특히 적응 가능하고 확장 가능하며 미래 지향적인 AI 시스템을 개발하는 사람들에게 매력적인 옵션으로 보입니다.
OpenSearch는 강력한 분석 기능, 정교한 벡터 검색, 기존 검색 기능을 하나의 응집력 있는 시스템으로 결합한 포괄적인 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다.
기계 학습 임베딩 모델을 사용하여 유사성 검색을 위해 문서, 사진, 오디오 등 여러 데이터 형식의 의미와 컨텍스트를 벡터로 인코딩함으로써 이 통합은 검색 앱에 의미론적 이해를 포함시키려는 개발자에게 특히 유용합니다.
OpenSearch는 많은 기능을 제공하지만 Elasticsearch에 비해 특히 스크립팅 언어 및 수집 파이프라인 프로세서와 같은 중요한 모듈에서 코드 변경이 훨씬 적다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
Elasticsearch는 개발 노력의 증가로 인해 더 정교한 기능을 가질 수 있으며, 이로 인해 둘 사이의 성능, 기능 세트 및 업데이트에 차이가 발생합니다.
OpenSearch는 대규모 커뮤니티 팔로우와 오픈 소스 아이디어에 대한 헌신으로 보상하여 개방적이고 적응 가능한 플랫폼을 제공합니다.
검색 및 분석을 넘어 관측 가능성 및 보안 분석과 같은 광범위한 애플리케이션을 지원하므로 데이터 집약적인 작업을 위한 유연한 도구가 됩니다.
커뮤니티 중심 전략은 플랫폼을 최신 상태로 고유하게 유지하기 위해 지속적인 개선과 통합을 보장합니다.
가격 정책
무료로 사용을 시작할 수 있습니다.
10. Azure AI 검색
Azure AI Search는 생성 AI 애플리케이션 내에서 검색 기능을 향상시키는 강력한 플랫폼입니다.
검색 인덱스 내 벡터 임베딩을 인덱싱, 저장 및 검색하는 메커니즘인 벡터 검색을 지원한다는 점에서 눈에 띕니다.
이 기능은 벡터 공간에서 비교 가능한 문서를 찾는 데 도움이 되므로 상황에 맞게 더 관련성이 높은 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
Azure AI Search는 벡터 및 키워드 검색이 동시에 수행되어 단독으로 사용되는 각 기술의 효율성을 자주 능가하는 통합 결과 집합을 생성하는 하이브리드 상황을 지원한다는 점에서 차별화됩니다.
동일한 색인에 벡터 자료와 비벡터 자료를 결합하면 더욱 완전하고 유연한 검색 환경이 가능해집니다.
Azure AI Search의 벡터 검색 기능은 모든 Azure AI Search 계층에서 무료로 광범위하게 액세스할 수 있습니다.
Azure 사이트를 통해 제공되는 여러 개발 환경을 지원하므로 다양한 사용 사례 및 개발 기본 설정에 매우 유연합니다. REST API, Python, JavaScript, .NET용 SDK 등이 있습니다.
Azure AI 에코시스템과의 긴밀한 통합을 통해 Azure AI Search는 단순한 검색 이상의 기능을 제공합니다. 또한 생성적 AI 애플리케이션을 위한 생태계의 잠재력을 향상시킵니다.
모델 포함을 위한 Azure OpenAI Studio와 사진 검색을 위한 Azure AI Services는 이 통합에 포함된 서비스의 두 가지 예일 뿐입니다.
Azure AI Search는 유사성 검색 및 다중 모드 검색부터 하이브리드 검색 및 다국어 검색에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 지원하는 광범위한 지원으로 인해 애플리케이션에 정교한 검색 기능을 통합하려는 개발자를 위한 유연한 솔루션입니다.
가격 정책
무료로 사용할 수 있으며 프리미엄 가격은 시간당 $0.11부터 시작됩니다.
결론
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 관리하여 AI의 데이터 관리를 혁신하고 있으며 추천 시스템 및 사기 탐지와 같은 애플리케이션에서 강력한 유사성 검색과 빠른 최근접 쿼리를 허용합니다.
정교한 인덱싱 알고리즘을 사용하여 이러한 데이터베이스는 복잡한 비정형 데이터를 의미 있는 벡터로 변환하는 동시에 기존 데이터베이스가 제공하지 않는 속도와 유연성을 제공합니다.
주목할만한 플랫폼으로는 생성 AI 애플리케이션에서 빛나는 Pinecone이 있습니다. 고밀도 벡터 클러스터링을 위해 Facebook AI가 만든 FAISS 확장성과 클라우드 네이티브 아키텍처로 유명한 Milvus가 있습니다.
Weaviate는 기계 학습과 상황 인식 검색을 결합한 반면 Vespa와 Chroma는 각각 지연 시간이 짧은 컴퓨팅 기능과 사용 편의성으로 유명합니다.
Qdrant, AstraDB, OpenSearch 및 Azure AI Search와 같은 플랫폼은 서버리스 아키텍처부터 광범위한 검색 및 분석 기능에 이르기까지 다양한 서비스를 제공하므로 벡터 데이터베이스는 AI 및 기계 학습 기술을 개발하는 데 필수적인 도구입니다.
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