Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
3. Pinecone+- Ji
4. Weaviate+- Ji
7. Quadrant+- Ji
8. Astra DB+- Ji
9. OpenSearch+- Ji
- Xelasî
Databasên vektor di ka em çawa daneyan bi rêve dibin û şîrove dikin, bi taybetî di warên îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de guherînek girîng nîşan didin.
Fonksiyona bingehîn a van databasan ev e ku bi bandor vektorên pîvaz ên bilind, ku madeya xav a modelên fêrbûna makîneyê ne û veguheztina nivîs, wêne, an têketina bihîstwerê di nav temsîlên hejmarî de di cîhê piralî de vedihewîne.
Ji bo serîlêdanên mîna pergalên pêşniyarê, naskirina tiştan, vegirtina wêneyê, û tespîtkirina xapandinê, ev veguherîn ji hilanînê wêdetir e; ew di lêgerînên wekhevî û pirsên cîranên herî nêz de derîyek ji kapasîteyên hêzdar e.
Bi kûrtir, hêza databasên vektorî di kapasîteya wan de ye ku mîqdarên mezin ên daneya nesazkirî, tevlihev wergerînin vektorên ku naverok û wateya naveroka orîjînal digirin.
Fonksiyonên lêgerînê yên pêşkeftî yên ku ji hêla vekirina modelan ve di vê kodkirinê de têne çêkirin, jêhatîbûna lêpirsîna vektorên derdorê hene ku wêne an hevokên têkildar bibînin.
Databasên vektorî yekta ne ji ber ku ew li ser teknîkên pêşkeftî yên pêşkeftî yên wekî Indeksa Pelê Veguhastî (IVF) û Cîhana Piçûk a Navgînî ya Hiyerarşîk (HNSW) hatine çêkirin, ku dema ku cîranên herî nêzîk li deverên N-dimensîyonî bi cîh dikin lez û beziya wan baştir dike.
Cûdahiyek zelal di navbera databasên vektor û klasîk de heye. Databasên kevneşopî di organîzekirina daneyan de di nav komên organîze yên ku bi CRUD-optimîzekirî ne û li gorî şemayên sazkirî tevdigerin pir mezin in.
Lêbelê, dema ku meriv bi xwezaya dînamîk û tevlihev a daneyên pir-dimensîyonî re mijûl dibe, ev hişkbûn dest pê dike ku bibe asteng.
Berevajî vê, databasên vektorî dereceyek nermbûn û karbidestiyê pêşkêşî dikin ku hevrehên kevneşopî nikarin wekhev bikin, nemaze ji bo serîlêdanên ku bi giranî pê ve girêdayî ne. fêrbûna makîneyê û îstîxbarata sûnî. Ew ne tenê di lêgerînên wekheviyê de pîvan û jêhatî ne.
Databasên vektorî bi taybetî ji bo serîlêdanên AI-yê hilberîner bikêr in. Ji bo garantîkirina ku materyalê çêkirî yekparebûna kontekstê digire, ev serîlêdan - ku pêvajokirina zimanê xwezayî û hilberîna wêneyê di nav xwe de vedihewîne - bi vegerandin û berhevdana bilez a pêvekan ve girêdayî ye.
Ji ber vê yekê di vê beşê de, em ê ji bo projeya weya paşîn li databasên vektorê yên jorîn binêrin.
1. Milvus
Milvus databasek vektorê-çavkaniya vekirî ya pêşeng e ku di serî de ji bo serîlêdanên AI-yê hatî çêkirin, di nav de lêgerînên wekheviyê yên pêvekirî û MLO-yên hêzdar.
Ew ji databasên pêwendiya kevneşopî, yên ku bi piranî rêve dibin, cûda dibe Daneyên çêkirî, ji ber vê kapasîteyê, ku ew dihêle ku vektoran li ser pîvanek trîlyonek nedîtî nîşan bide.
Xwedîderketina Milvus ji mezinbûn û hebûna bilind re bi awayê ku ew ji guhertoya xweya yekem heya Milvus 2.0-a ku bi tevahî hatî belav kirin, ewr-xwecihî pêşxistiye, tê xuyang kirin.
Bi taybetî, Milvus 2.0 sêwiranek bi tevahî ewr-xwecihî nîşan dide ku armanc dike ku hebûna 99.9% ecêb dema ku ji bi sedan girêkan wêdetir dibe.
Ji bo kesên ku li çareseriyek databasa vektorê ya pêbawer digerin, ev çap pir tê pêşniyar kirin ji ber ku ew ne tenê taybetmendiyên sofîstîke yên mîna pêwendiyek pir-ewrê û panelek îdarî lê zêde dike, lê ew di heman demê de ji bo pêşkeftina serîlêdana maqûl astên hevgirtina daneyê jî baştir dike.
Avantajek balkêş a Milvus nêzîkatiya wê ya civat-rêveber e, ku piştgirîya pirzimanî û zincîreyek amûrek berfireh a ku li gorî daxwazên pêşdebiran hatî peyda kirin peyda dike.
Di sektora IT-ê de, berbelavbûn û pêbaweriya wê ya ewr, bi hev re bi kapasîteyên lêgerîna vektorê yên bi performansa bilind li ser daneyên mezin, wê vebijarkek populer dike.
Digel vê yekê, ew bi karanîna kapasîteya lêgerîna hîbrîd ku lêgerîna wekheviya vektorê bi fîlterkirina skalar re tevdigere, karbidestiya operasyonên xwe zêde dike.
Milvus panelek îdarî bi zelal heye user interface, komek tam a API-yan, û mîmariyek berbelav û birêkûpêk.
Têkiliya bi sepanên derveyî re ji hêla qata gihîştinê ve tête hêsan kirin, dema ku hevsengiya barkirinê û rêveberiya daneyê ji hêla karûbarê koordînatorê ve, ku wekî fermana navendî kar dike, têne hevrêz kirin.
Berdewamiya databasê ji hêla qata hilanîna tiştan ve tê piştgirî kirin, dema ku girêkên karker çalakiyan pêk tînin da ku pîvandinê misoger bikin.
Pricing
Bikaranîna wê ji bo her kesî belaş e.
2. FAISS
Tîma Lêkolînê ya AI-ê ya Facebook pirtûkxaneyek pêşkeftî ya bi navê Facebook AI Similarity Search çêkiriye ku ji bo komkirina vektorê ya hişk û lêgerîna wekheviyê bi bandortir bike hatî çêkirin.
Afirandina wê ji hêla hewcedariya çêtirkirina kapasîteyên lêgerîna wekheviya Facebook AI-ê bi karanîna metodolojiyên bingehîn ên pêşkeftî ve hate rêve kirin.
Li gorî pêkanînên CPU-yê, pêkanîna GPU-ya herî pêşkeftî ya FAISS dikare demên lêgerînê bi pênc-deh carî bileztir bike, ku ew ji bo cûrbecûr sepanan, di nav de pergalên pêşniyar û naskirina wateyên mîna hev, di nav wan de amûrek bêhempa dike. Daneyên nesazkirî yên mîna nivîs, deng û vîdyoyê.
FAISS dikare rêgezek berfireh a metrîkên wekheviyê, wekî wekheviya kosîn, hilbera hundurîn, û metrîka L2 ya ku bi gelemperî tê bikar anîn (dûrahiya Euclidean) bi rê ve bibe.
Van pîvandin hêsantir dike ku meriv lêgerînên wekheviyê yên rast û maqûl di nav cûrbecûr daneyan de bike. Taybetmendiyên mîna pêvajoyek hevîrê, danûstendinên bilez-zagonî, û piştgirî ji bo lêgerînên durist û teqrîb re nermbûna wê zêde dikin.
Digel vê yekê, FAISS ji bo birêvebirina danûstendinên girseyî rêgezek berbelav pêşkêşî dike û dihêle ku îndeks li ser dîskê werin hilanîn.
Pelê berevajîkirî, quantîzasyona hilberê (PQ), û PQ-ya çêtirkirî tenê çend ji teknîkên nûjen in ku bingeha lêkolînê ya FAISS pêk tînin û dema ku ew tê navnîşkirin û lêgerîna qadên vektorî yên bi-dimensîyonî tê ser bandora wê zêde dikin.
Van stratejiyan bi nêzîkatiyên pêşkeftî yên wekî algorîtmayên k-hilbijartinê yên GPU-ya bilezkirî û pêş-fîlterkirina dûrên PQ-ê têne xurt kirin, kapasîteya FAISS-ê garantî dike ku encamên lêgerîna bilez û rast di heman demê de di danehevên mîlyar-pîvan de jî hilberîne.
Pricing
Bikaranîna wê ji bo her kesî belaş e.
3. pine cone
Pinecone di databasên vektorî de serokek e, karûbarek xwemalî ya cloud-ê, karûbar peyda dike ku bi taybetî ji bo baştirkirina performansa sepanên AI-ê yên bi hêz-bilind hatî çêkirin.
Ew bi taybetî ji bo birêvebirina vektorên vektorî, yên ku ji bo AI-ya hilberîner, lêgerîna semantîk, û serîlêdanên ku modelên zimanên girseyî bikar tînin, bingehîn e.
AI-ê naha bi saya van vehewandinan, ku bi bandor wekî bîranînek demdirêj ji bo karên tevlihev tevdigerin, agahdariya semantîkî fam dike.
Pinecone yekta ye ji ber ku ew bêkêmasî kapasîteyên databasên kevneşopî bi performansa pêşkeftî ya nîşaneyên vektorî re yek dike, hilanîn û lêpirsîna bikêrhatî û mezin a bicîhînan dihêle.
Ev di rewşên ku tevlihevî û qebareya daneyê tê de databasên standard-based scalar ne têra xwe dike vebijarkek bêkêmasî dike.
Pinecone ji ber nêzîkatiya karûbarê xweya birêvebirî, ku yekbûn û prosedurên wergirtina daneya rast-demê rêve dike, çareseriyek bê pirsgirêk pêşkêşî pêşdebiran dike.
Gelek operasyonên daneyê ji hêla wê ve têne piştgirî kirin, di nav de hilanîn, nûvekirin, jêbirin, pirskirin, û hilanîna daneyan.
Pinecone bêtir garantî dike ku pirsên ku guheztinên di wextê rast de temsîl dikin, mîna servekirin û jêbirin, ji bo indexên bi mîlyaran vektor bersivên rast, kêm-dereng didin.
Di rewşên dînamîkî de, ev taybetmendî ji bo parastina têkildar û nûbûna encamên lêpirsînê pêdivî ye.
Digel vê yekê, hevkariya Pinecone bi Airbyte re bi riya pêwendiya Pinecone ve piralîûçalakî û nermbûna wê zêde dike, ku rê dide yekbûna daneya bêkêmasî ji gelek çavkaniyan.
Di nav vê pêwendiyê de, lêçûn û karîgerî dikare were xweşbîn kirin ku bi piştrastkirina ku tenê agahdariya nû hatî desteser kirin bi hevdemkirina daneya zêdekirî ve were rêve kirin.
Sêwirana girêdanê balê dikişîne ser sadebûnê, ku tenê pêdivî bi pîvanên mîhengê yên herî kêm heye, û ew dirêjkirî ye, ku rê dide pêşkeftinên pêşerojê.
Pricing
Buhayê premium ji bo doza karanîna RAG ji 5.80 $ / mehê dest pê dike.
4. Weaviate
Weaviate databasek vektorî ya nûjen e ku wekî nermalava çavkaniyek vekirî heye ku awayê gihîştina û karanîna me diguhezîne.
Weaviate kapasîteyên lêgerîna vektor bikar tîne, ku lêgerînên sofîstîke,-agahdar ên li seranserê danehevên mezin, tevlihev dike, berevajî databasên tîpîk ên ku bi nirxên skalar û pirsên pêşwext ve girêdayî ne.
Bi vê rêbazê, hûn dikarin naverokê li ser bingeha ku ew bi naverokên din re dişibihe, ku întuîtîbûna lêgerînan û têkildariya encaman çêtir dike.
Yekbûna wê ya bêkêmasî bi modelên fêrbûna makîneyê re yek ji taybetmendiyên wê yên bingehîn e; ev dihêle ku ew ji tenê çareseriyek hilanîna daneyê bêtir bixebite; di heman demê de dihêle ku daneyên bi karanîna îstîxbarata çêkirî werin famkirin û analîz kirin.
Mîmariya Weaviate vê entegrasyonê bi tevahî vedihewîne, û dihêle ku hûn bêyî karanîna amûrên zêde daneyên tevlihev analîz bikin.
Piştgiriya wê ya ji bo modelên daneya grafîkî di heman demê de nêrînek cûda li ser daneyan wekî saziyên girêdayî peyda dike, nimûne û têgihîştinên ku dikarin di mîmarên databasên kevneşopî de winda bibin eşkere dike.
Ji ber mîmariya modular a Weaviate, xerîdar dikarin li gorî hewcedariyê kapasîteyên mîna vektorkirina daneyê û çêkirina paşvekişandinê zêde bikin.
Guhertoya wê ya bingehîn wekî databasek pisporê daneya vektorê dixebite, û ew dikare bi modulên din re were berfireh kirin da ku hewcedariyên cihêreng bicîh bîne.
Pîvana wê ji hêla sêwirana wê ya modular ve bêtir zêde dibe, ku garantî dike ku lez dê di bersiva zêdebûna hejmarên daneyê û daxwazên lêpirsînê de neyê qurban kirin.
Rêbazek pirreng û bandorker a danûstandina bi daneyên hilandî re ji hêla piştgirîya databasê hem ji bo API-yên RESTful û hem jî GraphQL ve hatî çêkirin.
Bi taybetî, GraphQL ji ber kapasîteya wê ya ku bi lez pirsên tevlihev, grafîk-based pêk tîne, tê hilbijartin, ku bikarhêneran rê dide ku bi rastî daneyên ku ew dixwazin bêyî bidestxistina mîqdarên zêde an têrker ên daneyan bistînin.
Weaviate bi saya API-ya xweya maqûl di nav cûrbecûr pirtûkxaneyên xerîdar û zimanên bernamesaziyê de bikarhêner-dostantir e.
Ji bo kesên ku dixwazin li Weaviate bêtir keşf bikin, gelek belge û dersan hene, ji sazkirin û mîhengkirina mînaka we bigire heya vekêşana kûr di nav kapasîteyên wê yên mîna lêgerîna vektor, entegrasyona fêrbûna makîneyê, û sêwirana şemayê.
Hûn dikarin bigihîjin heman teknolojiya hêzdar a ku agahdariya dînamîk û çalak dike ka hûn biryar didin ku Weaviate li herêmî bixebitin, di nav computing ewr jîngehê, an jî bi navgîniya karûbarê cloudê ya rêvebirî ya Weaviate.
Pricing
Nirxê premium ya platformê ji bo bê server ji 25 $ / mehê dest pê dike.
5. Chroma
Chroma databasek vektorî ya pêşkeftî ye ku armanc dike ku şoreşgerî hilanîn û hilanîna daneyan bike, nemaze ji bo serîlêdanên ku bi fêrbûna makîneyê û îstîxbarata çêkirî ve girêdayî ne.
Ji ber ku Chroma li şûna hejmarên skalar bi vektoran re dixebite, berevajî databasên standard, ew di rêvebirina daneyên pir-dimensî, tevlihev de pir baş e.
Ev di teknolojiya vegerandina daneyê de pêşkeftinek girîng e ji ber ku ew lêgerînên sofîstîketir li ser bingeha wekheviya semantîkî ya materyalê li şûna hevberdana peyvan a rastîn pêk tîne.
Taybetmendiyek berbiçav a Chroma ev e ku karîna wê bi gelek çareseriyên hilanînê yên bingehîn re bixebite, wek ClickHouse ji bo mîhengên pîvandî û DuckDB ji bo sazkirinên serbixwe, garantîkirina nermbûn û adaptasyona ji bo rewşên karanîna cihêreng.
Chroma bi sadebûn, lez û analîzê di hişê xwe de tête çêkirin. Ew ji bo Python û JavaScript/TypeScript-ê bi SDK-yan re ji bo pêşdebiranek berfireh heye.
Wekî din, Chroma giraniyek xurt dide ser hevalbendiya bikarhêner, ku rê dide pêşdebiran ku zû danegehek daîmî ya ku ji hêla DuckDB ve hatî piştgirî kirin an databasek nav-bîrê ji bo ceribandinê saz bikin.
Qabiliyeta avakirina tiştên berhevokê yên ku dişibin tabloyên di databasên kevneşopî de, li ku derê daneyên nivîsê bi karanîna modelên wekî all-MiniLM-L6-v2 dikarin werin danîn û bixweber veguhezînin navhevokan, vê piralîûçalakiyê bêtir zêde dike.
Nivîsar û binavkirin dikarin bêkêmasî werin yek kirin, ku ji bo serîlêdanên ku hewce ne ku semantîka daneyan bigirin, pêdivî ye.
Bingeha rêbaza wekheviya vektorê ya Chroma têgînên matematîkî yên ortogonalîte û dendikê ye, ku ji bo têgihîştina temsîlkirin û berhevdana daneyan di databasan de bingehîn in.
Van ramanan dihêle Chroma bi girtina girêdanên semantîkî yên di navbera hêmanên daneyê de lêgerînên wekheviyê yên watedar û bikêr pêk bîne.
Çavkaniyên wekî hînkar û rêbernameyên ji bo kesên ku dixwazin Chroma bêtir bigerin bigihîjin. Ew rêbernameya gav-bi-gav li ser meriv çawa databasê saz dike, berhevokan biafirîne, û lêgerînên wekheviyê dimeşîne.
Pricing
Hûn dikarin dest bi karanîna wê belaş bikin.
6. Vespa
Vespa platformek e ku rêveberiya serhêl a AI û daneyên mezin diguhezîne.
Armanca bingehîn a Vespa ev e ku hesabên kêm-dereng li seranserê danûstendinên mezin çalak bike, ku dihêle hûn bi hêsanî nivîs, vektor û daneya birêkûpêk hilînin, nîşankirin û analîz bikin.
Vespa ji hêla kapasîteya xwe ve tête diyar kirin ku bersivên bilez di her astê de peyda bike, bêyî ku cewherê pirs, vebijark, an encamên modela fêrbûyî yên makîneyê têne hilanîn.
Zelalbûna Vespa di motora lêgerîna wê ya bi tevahî fonksiyonel û databasa vektorê de tê destnîşan kirin, ku gelek lêgerînan di hundurê yek pirsê de, ji vektor (ANN), daneya ferhengî, û sazkirî vedihewîne.
Bêyî pîvanê, hûn dikarin sepanên lêgerînê yên bikarhêner-heval û bersivdar bi kapasîteyên AI-ê yên rast-dem re bi saya vê entegrasyona modela fêrbûyî ya makîneyê bi daneyên xwe re biafirînin.
Lêbelê, Vespa ji tenê lêgerînê zêdetir e; ew jî li ser têgihiştin û xweşkirina hevdîtinan e.
Amûrên xwerû û pêşniyarên jorîn pêşniyarên dînamîkî, heyî yên ku ji bikarhêner an şert û mercên taybetî re têne peyda kirin peyda dikin.
Vespa ji bo her kesê ku dixwaze bikeve cîhê AI-ya danûstendinê jî lîstikek guhezker e, ji ber ku ew binesaziya ku hewce dike ji bo hilanîn û vekolîna nivîs û daneyên vektorê di wextê rast de peyda dike, ku rê dide pêşkeftina ajanên AI-ê yên pêşkeftî û pratîktir.
Bi tokenîzasyon û stemkirina berfireh, lêgerînên bi tevahî nivîsê, lêgerînên cîranên nêzîk, û lêpirsînên daneya birêkûpêk hemî ji hêla kapasîteyên lêpirsînê yên berfireh ên platformê ve têne piştgirî kirin.
Ew di wê de cihê ye ku ew dikare bi berhevkirina çend pîvanên lêgerînê bi bandor pirsên tevlihev bi rê ve bibe.
Vespa ji bo sepanên fêrbûna AI û makîneyê hêzek hesabker e ji ber ku motora wê ya hesabkirinê dikare li ser scalars û tensoran îfadeyên matematîkî yên tevlihev bi rê ve bibe.
Di operasyonê de, Vespa ji bo karanîna hêsan û berfirehtir tête çêkirin.
Ew pêvajoyên dubare dike, ji veavakirina pergalê û pêşkeftina serîlêdanê bigire heya rêveberiya daneyê û girêk, karûbarê hilberîna ewledar û bênavber dike.
Mîmariya Vespa piştrast dike ku ew bi daneyên we re berfireh dibe, pêbawerî û performansa xwe digire.
Pricing
Hûn dikarin dest bi karanîna wê belaş bikin.
7. Quadrant
Qdrant platformek databasa vektorê ya maqûl e ku komek kapasîteyên bêhempa peyda dike da ku daxwazên mezin ên sepanên fêrbûna AI û makîneyê bicîh bîne.
Di bingeha xwe de, Qdrant motorek lêgerînê ya wekheviya vektorê ye ku ji bo hilanîn, dîtin, û domandina vektoran û hem jî daneyên bargiraniyê API-ya hêsan-karsaz peyda dike.
Ev taybetmendî ji bo gelek serîlêdanan girîng e, wekî pergalên lêgerîn û pêşniyarên semantîk, yên ku hewceyê şirovekirina formatên daneya tevlihev e.
Platform bi di hişê xwe de bi karîgerî û mezinbûnê ve hatî çêkirin, ku karibe bi mîlyaran xalên daneyê re berhevokên girseyî bi rê ve bibe.
Ew çend metrîkên dûrbûnê di nav de Wekheviya Cosine, Dûrahiya Euclidean, û Hilbera Dot peyda dike, ku ew di gelek senaryoyên karanîna de adapte dike.
Sêwiran fîlterkirinek tevlihev pêşkêşî dike, wek string, rêz, û jeo-filteran, da ku hewcedariyên cihêreng ên lêgerînê bicîh bîne.
Qdrant bi cûrbecûr awayan ji pêşdebiran re tê gihîştin, di nav de wêneyek Docker ji bo sazkirinên bilez ên herêmî, xerîdarek Python ji bo kesên ku bi ziman rehet in, û karûbarek ewr ji bo jîngehek bihêztir, pola hilberînê.
Veguheztina Qdrant bi her veavakirina teknolojîk an hewcedariyên pêvajoyê re dihêle yekbûnek bêkêmasî.
Wekî din, pêwendiya bikarhêner-heval a Qdrant rêveberiya databasa vektorê hêsan dike. Mebesta platformê ew e ku ji bo bikarhênerên hemî astên jêhatîbûnê rasterast be, ji çêkirina komê bigire heya hilberîna bişkojkên API-yê ji bo gihîştina ewledar.
Kapasîteya wê ya barkirina girseyî û API-ya asynkron karbidestiya wê baştir dike, û ew ji bo pêşdebiran ku bi gelek daneyan re mijûl dibin amûrek pir bikêr e.
Pricing
Hûn dikarin dest bi karanîna wê belaş bikin û nirxa pêşîn ji 25 $ ji serê nod / mehê ku demjimêrek tê dayîn dest pê dike.
8. Astra DB
Kapasîteyên lêgerîna vektorê yên bilind ên AstraDB û mîmariya bê server serîlêdanên AI-ya hilberîner diguherînin.
AstraDB vebijarkek girîng e ji bo birêvebirina lêgerînên tevlihev, hesas ên naverokê li ser cûrbecûr cûrbecûr daneyan ji ber ku ew li ser bingeha zexm a Apache Cassandra hatî çêkirin û bêkêmasî pîvanbûn, aramî û performansê bi hev re dike.
Kapasîteya AstraDB ji bo birêvebirina barkêşên kar ên heterojen, di nav de daneyên weşan, ne-vektor û vektor, di heman demê de derengiya pir kêm ji bo operasyonên hemwext û nûvekirinê diparêze, yek ji avantajên wê yên herî berbiçav e.
Ev adaptasyon ji bo serîlêdanên AI-ê yên hilberîner, yên ku ji bo peydakirina bersivên AI-ê yên rastîn,-agahdar ên rast-ê hewce dike, pêdivî ye ku pêvajoya daneya weşan û rast-dem hewce bike.
Çareseriya bê server a ji AstraDB pêşkeftinê hê hêsantir dike, ji pêşdebiran re azad dike ku li şûna birêvebirina binesaziya paşerojê li ser afirandina sepanên AI-ya nûjen hûr bibin.
Ji rêberiya destpêka bilez bigire heya dersên kûr ên li ser afirandina chatbots û pergalên pêşniyarê, AstraDB dihêle pêşdebiran bi navgîniya API-yên pêbawer û navbeynkên nerm ên bi amûr û platformên naskirî re zû bi zû ramanên xwe yên AI-ê fam bikin.
Pêdivî ye ku pergalên AI-yê hilberîner ên pola pargîdaniyê pêşî li ewlehî û lihevhatinê bigirin, û AstraDB li her du eniyan peyda dike.
Taybetmendiyên ewlehiya pargîdanî yên kûr û sertîfîkayên lihevhatinê ji hêla wê ve têne peyda kirin, garantî dike ku serîlêdanên AI-ê yên ku li ser AstraDB hatine pêşve xistin li gorî rêwerzên nepenî û parastina daneyê yên hişk tevdigerin.
Pricing
Hûn dikarin dest bi karanîna wê belaş bikin û ew modelek pay-as-te-go pêşkêşî dike.
9. OpenSearch
OpenSearch ji bo kesên ku databasên vektorê dikolin, nemaze ji bo pêşxistina pergalên AI-ê yên adaptable, berbelav û paşerojê vebijarkek balkêş xuya dike.
OpenSearch danegehek vektorê ya tev-berhev e, çavkaniyek vekirî ye ku hêza analîtîk, lêgerîna vektorê ya sofîstîke, û lêgerîna kevneşopî di yek pergala hevgirtî de dihewîne.
Bi karanîna modelên binavkirina fêrbûna makîneyê ji bo kodkirina wate û naveroka gelek formên daneyê -belge, wêne û deng- di vektoran de ji bo lêgerînên wekheviyê, ev entegrasyon bi taybetî ji bo pêşdebiran ku dixwazin têgihîştina semantîk di nav sepanên lêgerîna xwe de bicîh bikin alîkar e.
Her çend OpenSearch gelek tiştên ku pêşkêşî dike heye, girîng e ku ji bîr mekin ku li gorî Elasticsearch, guhertinên kodê pir hindiktir hene, nemaze di modulên krîtîk ên mîna zimanên nivîsandinê û pêvajoyên lûleya guheztinê de.
Elasticsearch dikare ji ber zêdebûna hewildana pêşkeftinê xwedan kapasîteyên sofîstîke be, ku dibe sedema cûdahiyên di performans, set taybetmendiyê û nûvekirina di navbera her duyan de.
OpenSearch bi şopandina civatek mezin û dilsoziya ramanên-çavkaniya vekirî berdêl dide, ku di encamê de platformek vekirî û adapteyî peyda dike.
Ew ji hêla lêgerîn û analîtîk ve, wekî çavdêrîbûn û analîtîkên ewlehiyê, gelek sepanan piştgirî dike, ku ew ji bo peywirên dane-zirav amûrek maqûl dike.
Stratejiya civakê-rêveber pêşkeftin û entegrasyonên domdar piştrast dike da ku platformê nûjen û bêhempa bihêle.
Pricing
Hûn dikarin dest bi karanîna wê belaş bikin.
10. Lêgerîna Azure AI
Azure AI Search platformek bihêz e ku kapasîteyên lêgerînê di nav sepanên AI-ê yên hilberîner de çêtir dike.
Ew xuya dike ji ber ku ew piştgirî dide lêgerîna vektorê, mekanîzmayek ji bo pêvekirin, hilanîn û vegerandina vektorên vektorî di hundurê navnîşek lêgerînê de.
Ev taybetmendî dibe alîkar ku di cîhê vektorê de belgeyên berawirdî werin vedîtin, û di encamê de encamên lêgerînê yên têkildartir bi hev re çêdibe.
Azure AI Search bi piştgiriya xwe ji bo rewşên hybrid, ku tê de lêgerînên vektor û peyvên sereke bi hev re têne kirin, tê veqetandin, û di encamê de komek encamek yekgirtî ku bi gelemperî ji bandora her teknîka ku bi tenê tê bikar anîn derdikeve pêş.
Kombûna materyalê vektor û ne-vektorî di heman navnîşê de rê dide ezmûnek lêgerînê ya bêkêmasî û maqûltir.
Taybetmendiya lêgerîna vektorê ya di Azure AI Search de ji bo hemî rêzikên Lêgerîna Azure AI-ê bi berfirehî û belaş e.
Ew ji bo cûrbecûr dozên karanîna û vebijarkên pêşkeftinê zehf maqûl e ji ber ku piştgirîya wê ji gelek hawîrdorên pêşkeftinê re, ku bi riya malpera Azure ve tê peyda kirin, APIyên REST, û SDK ji bo Python, JavaScript, û.NET, di nav yên din de.
Bi yekbûna xweya kûr a bi ekosîstema Azure AI-ê re, Azure AI Search ji lêgerîna tenê bêtir pêşkêşî dike; ew di heman demê de potansiyela ekosîstemê ya ji bo serîlêdanên AI-yê hilberîner jî zêde dike.
Azure OpenAI Studio ji bo vegirtina modelê û Karûbarên Azure AI-ê ji bo wergirtina wêneyê tenê du mînakên karûbarên ku di vê yekbûnê de ne.
Azure AI Search çareseriyek maqûl e ji bo pêşdebiran ku dixwazin fonksiyonên lêgerînê yên sofîstîke di nav sepanên xwe de bicîh bikin ji ber piştgirîya wê ya berfireh, ku cîhek berbelav sepanan dike, ji lêgerîna wekhevî û lêgerîna pirmodal bigire heya lêgerîna hybrid û lêgerîna pirzimanî.
Pricing
Hûn dikarin dest bi karanîna wê belaş bikin û bihayê bihayê ji 0.11 $ / saet dest pê dike.
Xelasî
Databasên vektorî bi rêvebirina vektorên pîvaz bilind rêveberiya daneyê di AI-ê de diguhezînin, di sepanan de wekî pergalên pêşniyarê û tespîtkirina xapandinê rê dide lêgerînên wekheviya bihêz û pirsên bilez ên cîranê.
Bi karanîna algorîtmayên pêşeksazkirinê yên sofîstîke, van databas daneyên nesazkirî yên tevlihev vediguhezînin vektorên watedar û di heman demê de leza û nermbûna ku databasên kevneşopî nadin peyda dikin.
Platformên berbiçav Pinecone hene, ku di serîlêdanên AI-ê yên hilberîner de ronî dike; FAISS, ji hêla Facebook AI-ê ve hatî çêkirin ji bo komkirina vektorê ya hişk; û Milvus, ku ji ber mezinbûna xwe û mîmariya xwemalî ya ewr-ê navdar e.
Weaviate fêrbûna makîneyê bi lêgerîna-agahdar re têkildar dike, di heman demê de Vespa û Chroma, bi rêzê, ji ber kapasîteyên xwe yên hesabkirina kêm-derengbûnê û hêsaniya karanînê girîng in.
Databasên vektor ji bo pêşkeftina teknolojiyên fêrbûna AI û makîneyê amûrên girîng in ji ber ku platformên mîna Qdrant, AstraDB, OpenSearch, û Azure AI Search ji mîmariyên bê server heya kapasîteyên lêgerîn û analîtîk ên berfireh cûrbecûr karûbaran peyda dikin.
Leave a Reply