ຖານຂໍ້ມູນ vector ເປັນຕົວແທນຂອງການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາຈັດການແລະຕີຄວາມຫມາຍຂໍ້ມູນ, ໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດຂອງປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຫນ້າທີ່ພື້ນຖານຂອງຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການຈັດການ vectors ມິຕິລະດັບສູງ, ເຊິ່ງເປັນວັດຖຸດິບຂອງເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ແບບຈໍາລອງແລະລວມເຖິງການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ຫຼືສຽງເຂົ້າໃນການສະແດງຕົວເລກໃນພື້ນທີ່ຫຼາຍມິຕິລະດັບ.
ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນລະບົບຄໍາແນະນໍາ, ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ການດຶງຮູບພາບ, ແລະການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການຫັນປ່ຽນນີ້ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ການເກັບຮັກສາ; ມັນເປັນປະຕູສູ່ຄວາມສາມາດທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລະການສອບຖາມໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ.
ເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ພະລັງງານຂອງຖານຂໍ້ມູນ vector ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດຂອງພວກເຂົາເພື່ອແປຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ສັບສົນຫຼາຍເຂົ້າໄປໃນ vectors ທີ່ເກັບກໍາສະພາບການແລະຄວາມຫມາຍຂອງເນື້ອຫາຕົ້ນສະບັບ.
ຫນ້າທີ່ຄົ້ນຫາທີ່ປັບປຸງໃຫ້ເປັນໄປໄດ້ໂດຍການຝັງຕົວແບບໃນການເຂົ້າລະຫັດນີ້ປະກອບມີຄວາມສາມາດໃນການສອບຖາມ vectors ອ້ອມຂ້າງເພື່ອຊອກຫາຮູບພາບຫຼືປະໂຫຍກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນເປັນເອກະລັກທີ່ພວກມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນເຕັກນິກການດັດສະນີແບບພິເສດເຊັ່ນ Inverted File Index (IVF) ແລະ Hierarchical Navigable Small World (HNSW), ເຊິ່ງຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຂະນະທີ່ຊອກຫາເພື່ອນບ້ານທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດໃນສະຖານທີ່ N-dimensional.
ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຊັດເຈນລະຫວ່າງຖານຂໍ້ມູນ vector ແລະຄລາສສິກ. ຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມແມ່ນດີເລີດໃນການຈັດລຽງຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຊຸດທີ່ມີການຈັດຕັ້ງ CRUD-optimized ແລະຍຶດຫມັ້ນກັບ schemas.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເມື່ອຈັດການກັບລັກສະນະແບບເຄື່ອນໄຫວແລະສັບສົນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີມິຕິລະດັບສູງ, ຄວາມເຄັ່ງຄັດນີ້ເລີ່ມກາຍເປັນອຸປະສັກ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖານຂໍ້ມູນ vector ສະເຫນີລະດັບຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະປະສິດທິພາບທີ່ການທຽບເທົ່າແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດເທົ່າທຽມກັນ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ອີງໃສ່ຫຼາຍ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປັນຍາປະດິດ. ພວກເຂົາບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແລະມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.
ຖານຂໍ້ມູນ vector ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ການຜະລິດ. ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າວັດສະດຸທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈະຮັກສາຄວາມສົມບູນຂອງບໍລິບົດ, ແອັບພລິເຄຊັນເຫຼົ່ານີ້ - ເຊິ່ງລວມມີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະການສ້າງຮູບພາບ - ແມ່ນຂຶ້ນກັບການດຶງຂໍ້ມູນຢ່າງໄວວາແລະການປຽບທຽບການຝັງ.
ດັ່ງນັ້ນໃນສິ້ນນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຖານຂໍ້ມູນ vector ເທິງສໍາລັບໂຄງການຕໍ່ໄປຂອງທ່ານ.
1. ມິວວັສ
Milvus ເປັນຖານຂໍ້ມູນ vector open-source ເປັນຜູ້ບຸກເບີກທີ່ຖືກອອກແບບມາເປັນຕົ້ນຕໍສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI, ລວມທັງການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ຝັງໄວ້ແລະ MLOps ທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ມັນແຕກຕ່າງຈາກຖານຂໍ້ມູນການພົວພັນແບບດັ້ງເດີມ, ເຊິ່ງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຈັດການກັບ ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດນີ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດດັດສະນີ vectors ໃນລະດັບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.
ການອຸທິດຕົນຂອງ Milvus ຕໍ່ກັບການຂະຫຍາຍ ແລະ ການມີໃຫ້ສູງແມ່ນສະແດງໃຫ້ເຫັນໂດຍວິທີການທີ່ມັນໄດ້ພັດທະນາຈາກຮຸ່ນທໍາອິດໄປສູ່ການແຈກຢາຍຢ່າງຄົບຖ້ວນ, Milvus 2.0.
ໂດຍສະເພາະ, Milvus 2.0 ສະແດງໃຫ້ເຫັນການອອກແບບ cloud-native ຢ່າງເຕັມສ່ວນທີ່ມີຈຸດປະສົງສໍາລັບການມີໃຫ້ 99.9% ທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈໃນຂະນະທີ່ຂະຫຍາຍເກີນຫຼາຍຮ້ອຍຂໍ້.
ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ສະບັບນີ້ແມ່ນແນະນໍາໃຫ້ສູງເນື່ອງຈາກວ່າມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມລັກສະນະທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ຫຼາຍຄລາວແລະຄະນະບໍລິຫານ, ແຕ່ມັນຍັງປັບປຸງລະດັບຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນສໍາລັບການພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.
ຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ຫນ້າສັງເກດຂອງ Milvus ແມ່ນວິທີການຂັບເຄື່ອນໂດຍຊຸມຊົນ, ເຊິ່ງສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍພາສາແລະລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມືທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງນັກພັດທະນາ.
ໃນຂະແຫນງໄອທີ, ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍເມຄແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ພ້ອມກັບຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາ vector ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ນິຍົມ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການດໍາເນີນງານຂອງມັນໂດຍໃຊ້ຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາແບບປະສົມທີ່ປະສົມປະສານການຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ vector ກັບການກັ່ນຕອງ scalar.
Milvus ມີຄະນະບໍລິຫານທີ່ມີຄວາມຊັດເຈນ user interface, ຊຸດເຕັມຂອງ APIs, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ແລະປັບໄດ້.
ການສື່ສານກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພາຍນອກແມ່ນສະດວກໂດຍຊັ້ນການເຂົ້າເຖິງ, ໃນຂະນະທີ່ການດຸ່ນດ່ຽງການໂຫຼດແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຖືກປະສານງານໂດຍບໍລິການຜູ້ປະສານງານ, ເຊິ່ງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຄໍາສັ່ງກາງ.
ຄວາມຖາວອນຂອງຖານຂໍ້ມູນແມ່ນສະຫນັບສະຫນູນໂດຍຊັ້ນເກັບຮັກສາວັດຖຸ, ໃນຂະນະທີ່ nodes ພະນັກງານປະຕິບັດກິດຈະກໍາເພື່ອຮັບປະກັນການຂະຫຍາຍ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້ຟຣີສໍາລັບທຸກຄົນ.
2. FAISS
ທີມງານຄົ້ນຄວ້າ AI ຂອງ Facebook ໄດ້ພັດທະນາຫ້ອງສະໝຸດທີ່ທັນສະໄໝທີ່ເອີ້ນວ່າ Facebook AI Similarity Search ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຈັດກຸ່ມ vector ທີ່ມີຄວາມໜາແໜ້ນ ແລະການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການສ້າງຂອງມັນໄດ້ຖືກຂັບເຄື່ອນໂດຍຄວາມຕ້ອງການເພື່ອປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ Facebook AI ໂດຍການນໍາໃຊ້ວິທີການພື້ນຖານທີ່ກ້າວຫນ້າ.
ເມື່ອປຽບທຽບກັບການປະຕິບັດທີ່ອີງໃສ່ CPU, ການປະຕິບັດ GPU ທີ່ທັນສະໄຫມຂອງ FAISS ສາມາດເລັ່ງເວລາຄົ້ນຫາໄດ້ຫ້າຫາສິບເທົ່າ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ, ລວມທັງລະບົບຄໍາແນະນໍາແລະການກໍານົດຄວາມຫມາຍທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນຂະຫນາດ. ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ສຽງ, ແລະວິດີໂອ.
FAISS ສາມາດຈັດການກັບລະດັບຄວາມຄ້າຍຄືກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ: ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ cosine, ຜະລິດຕະພັນພາຍໃນ, ແລະ L2 metric (ໄລຍະ Euclidean).
ການວັດແທກເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະປ່ຽນແປງໄດ້ໃນທົ່ວປະເພດຂໍ້ມູນຕ່າງໆ. ຄຸນນະສົມບັດເຊັ່ນການປະມວນຜົນ batch, ຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງການຄ້າ - ຄວາມໄວ offs, ແລະສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການຊອກຫາທີ່ຊັດເຈນແລະໂດຍປະມານເພີ່ມເຕີມເພີ່ມຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, FAISS ສະເຫນີວິທີການທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ສໍາລັບການຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍການອະນຸຍາດໃຫ້ດັດສະນີຖືກເກັບໄວ້ໃນແຜ່ນ.
ໄຟລ໌ inverted, ປະລິມານຜະລິດຕະພັນ (PQ), ແລະການປັບປຸງ PQ ແມ່ນພຽງແຕ່ເຕັກນິກການປະດິດສ້າງຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ສ້າງພື້ນຖານການຄົ້ນຄວ້າຂອງ FAISS ແລະເພີ່ມປະສິດຕິຜົນຂອງມັນໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບ indexing ແລະຄົ້ນຫາພາກສະຫນາມ vector ມິຕິລະດັບສູງ.
ຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການເສີມສ້າງໂດຍວິທີການທີ່ທັນສະ ໄໝ ເຊັ່ນ: GPU-accelerated k-selection algorithms ແລະ pre-filtering of PQ distances, ຮັບປະກັນຄວາມສາມາດຂອງ FAISS ໃນການຜະລິດຜົນການຄົ້ນຫາທີ່ໄວແລະຊັດເຈນເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍຕື້.
ການຕັ້ງລາຄາ
ມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້ຟຣີສໍາລັບທຸກຄົນ.
3. ໝາກນັດ
Pinecone ເປັນຜູ້ນໍາໃນຖານຂໍ້ມູນ vector, ໃຫ້ບໍລິການ cloud-native, ການຄຸ້ມຄອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທີ່ມີພະລັງງານສູງ.
ມັນໄດ້ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະເພື່ອຈັດການກັບການຝັງຕົວ vector, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການສ້າງ AI, ການຄົ້ນຫາ semantic, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ໃຊ້ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່.
ດຽວນີ້ AI ສາມາດເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ semantic ໄດ້ຍ້ອນການຝັງເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງປະສິດທິຜົນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຄວາມຊົງຈໍາໃນໄລຍະຍາວສໍາລັບວຽກງານທີ່ສັບສົນ.
Pinecone ແມ່ນເປັນເອກະລັກທີ່ມັນປະສົມປະສານຄວາມສາມາດຂອງຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງກັບການປະຕິບັດການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງດັດສະນີ vector, ເຮັດໃຫ້ການເກັບຮັກສາແລະການສອບຖາມການຝັງຕົວທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຂະຫນາດໃຫຍ່.
ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ສົມບູນແບບໃນສະຖານະການທີ່ຄວາມຊັບຊ້ອນແລະປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຮັດໃຫ້ຖານຂໍ້ມູນມາດຕະຖານມາດຕະຖານບໍ່ພຽງພໍ.
Pinecone ສະເໜີໃຫ້ນັກພັດທະນາມີການແກ້ໄຂທີ່ບໍ່ຫຍຸ້ງຍາກເນື່ອງຈາກວິທີການບໍລິການທີ່ມີການຈັດການ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການລວມເຂົ້າກັນ ແລະ ຂໍ້ມູນແບບສົດໆ.
ການປະຕິບັດຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນໂດຍມັນ, ລວມທັງການດຶງຂໍ້ມູນ, ການປັບປຸງ, ການລຶບ, ການສອບຖາມ, ແລະການເພີ່ມຂໍ້ມູນ.
Pinecone ຮັບປະກັນຕື່ມອີກວ່າການສອບຖາມທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງການແກ້ໄຂໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງເຊັ່ນ: ການຂຶ້ນແລະການລຶບແມ່ນໃຫ້ຜົນຕອບແທນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຊ້າລົງຕໍ່າສໍາລັບດັດສະນີທີ່ມີ vectors ຫຼາຍຕື້.
ໃນສະຖານະການແບບເຄື່ອນໄຫວ, ຄຸນສົມບັດນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຮັກສາຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະຄວາມສົດຊື່ນຂອງຜົນການຄົ້ນຫາ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຮ່ວມມືຂອງ Pinecone ກັບ Airbyte ຜ່ານການເຊື່ອມຕໍ່ Pinecone ເພີ່ມຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນລຽບງ່າຍຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ.
ໂດຍຜ່ານການພົວພັນນີ້, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະປະສິດທິພາບສາມາດຖືກປັບປຸງໂດຍການຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບໃຫມ່ພຽງແຕ່ຖືກຈັດການໂດຍຜ່ານການ synchronization ຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ.
ການອອກແບບຂອງຕົວເຊື່ອມຕໍ່ເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມງ່າຍດາຍ, ຕ້ອງການພຽງແຕ່ຕົວກໍານົດການຕັ້ງຂັ້ນຕ່ໍາ, ແລະມັນສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປັບປຸງໃນອະນາຄົດ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ລາຄາພິເສດເລີ່ມຕົ້ນຈາກ $5.80/ເດືອນ ສໍາລັບກໍລະນີທີ່ໃຊ້ RAG.
4. Weaviate
Weaviate ແມ່ນຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ມີນະວັດຕະກໍາທີ່ມີເປັນຊອບແວ open-source ທີ່ປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າເຖິງແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ.
Weaviate ໃຊ້ຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາ vector, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນຫາທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການທີ່ສັບສົນໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ສັບສົນ, ກົງກັນຂ້າມກັບຖານຂໍ້ມູນທົ່ວໄປທີ່ຂຶ້ນກັບຄ່າ scalar ແລະການສອບຖາມທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ.
ດ້ວຍວິທີນີ້, ທ່ານສາມາດຊອກຫາເນື້ອຫາໂດຍອີງໃສ່ວິທີການທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບເນື້ອຫາອື່ນໆ, ເຊິ່ງປັບປຸງຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງການຄົ້ນຫາແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.
ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ລຽບງ່າຍຂອງມັນກັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫນຶ່ງໃນລັກສະນະຕົ້ນຕໍ; ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນເຮັດວຽກເປັນຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ການແກ້ໄຂການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ; ມັນຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກເຂົ້າໃຈແລະວິເຄາະໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງ Weaviate ປະກອບມີການເຊື່ອມໂຍງນີ້ຢ່າງລະອຽດ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ເຄື່ອງມືເພີ່ມເຕີມ.
ການສະຫນັບສະຫນູນຂອງມັນສໍາລັບແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນກາຟຍັງສະຫນອງທັດສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນເປັນຫນ່ວຍງານທີ່ເຊື່ອມໂຍງ, ເປີດເຜີຍຮູບແບບແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ອາດຈະພາດໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມ.
ເນື່ອງຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບໂມດູນຂອງ Weaviate, ລູກຄ້າສາມາດເພີ່ມຄວາມສາມາດຕ່າງໆເຊັ່ນ: vectorization ຂໍ້ມູນແລະການສ້າງສໍາຮອງຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ຮຸ່ນພື້ນຖານຂອງມັນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຖານຂໍ້ມູນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນ vector, ແລະມັນສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ກັບໂມດູນອື່ນໆເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຂອງມັນຖືກປັບປຸງຕື່ມອີກໂດຍການອອກແບບແບບໂມດູນຂອງມັນ, ເຊິ່ງຮັບປະກັນວ່າຄວາມໄວຈະບໍ່ເສຍສະລະໃນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການເພີ່ມປະລິມານຂໍ້ມູນແລະຄວາມຕ້ອງການສອບຖາມ.
ວິທີການທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະມີປະສິດທິພາບໃນການພົວພັນກັບຂໍ້ມູນທີ່ເກັບໄວ້ແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນຂອງຖານຂໍ້ມູນສໍາລັບທັງ RESTful ແລະ GraphQL APIs.
ໂດຍສະເພາະ, GraphQL ຖືກເລືອກຍ້ອນຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດການສອບຖາມທີ່ສັບສົນ, ອີງໃສ່ກາຟຢ່າງໄວວາ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຊັດເຈນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການໂດຍບໍ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຫຼາຍເກີນໄປຫຼືບໍ່ພຽງພໍ.
Weaviate ແມ່ນເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຂື້ນໃນທົ່ວຫ້ອງສະຫມຸດລູກຄ້າແລະພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຫຼາກຫຼາຍຍ້ອນ API ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ.
ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາເພື່ອຄົ້ນຫາ Weaviate ຕື່ມອີກ, ມີຫຼາຍເອກະສານແລະບົດສອນທີ່ມີຢູ່, ຈາກການຕັ້ງຄ່າແລະການຕັ້ງຄ່າຕົວຢ່າງຂອງທ່ານໄປສູ່ການຂຸດເລິກເຂົ້າໄປໃນຄວາມສາມາດຂອງມັນເຊັ່ນ: ການຄົ້ນຫາ vector, ການເຊື່ອມໂຍງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການອອກແບບ schema.
ທ່ານສາມາດເຂົ້າເຖິງເຕັກໂນໂລຊີທີ່ມີອໍານາດດຽວກັນທີ່ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນຂ່າວສານເຄື່ອນໄຫວແລະການປະຕິບັດບໍ່ວ່າຈະເປັນທ່ານຕັດສິນໃຈທີ່ຈະດໍາເນີນການ Weaviate ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ໃນ ຄອມພິວເຕີ້ຟັງ ສະພາບແວດລ້ອມ, ຫຼືຜ່ານການບໍລິການຄລາວທີ່ຄຸ້ມຄອງ Weaviate.
ການຕັ້ງລາຄາ
ລາຄາພິເສດຂອງແພລດຟອມເລີ່ມຕົ້ນຈາກ $25/ເດືອນສຳລັບ serverless.
5. Chroma
Chroma ເປັນຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ທັນສະໄໝທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອປະຕິວັດການດຶງຂໍ້ມູນ ແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະປັນຍາປະດິດ.
ເນື່ອງຈາກ Chroma ເຮັດວຽກກັບ vectors ແທນທີ່ຈະເປັນຕົວເລກ scalar, ບໍ່ເຫມືອນກັບຖານຂໍ້ມູນມາດຕະຖານ, ມັນດີຫຼາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ, ສັບສົນ.
ນີ້ແມ່ນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນເຕັກໂນໂລຢີການດຶງຂໍ້ມູນນັບຕັ້ງແຕ່ມັນເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ semantic ຂອງວັດສະດຸແທນທີ່ຈະກົງກັນກັບຄໍາທີ່ຊັດເຈນ.
ຄຸນລັກສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງ Chroma ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກກັບວິທີແກ້ໄຂການເກັບຮັກສາພື້ນຖານຈໍານວນຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ ClickHouse ສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າຂະຫນາດແລະ DuckDB ສໍາລັບການຕິດຕັ້ງແບບດ່ຽວ, ຮັບປະກັນຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະການປັບຕົວກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຕ່າງໆ.
Chroma ຖືກສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມງ່າຍດາຍ, ຄວາມໄວ, ແລະການວິເຄາະຢູ່ໃນໃຈ. ມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້ກັບຜູ້ພັດທະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງດ້ວຍ SDKs ສໍາລັບ Python ແລະ JavaScript/TypeScript.
ນອກຈາກນັ້ນ, Chroma ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້, ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດຕັ້ງຄ່າຖານຂໍ້ມູນຖາວອນທີ່ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍ DuckDB ຫຼືຖານຂໍ້ມູນໃນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາສໍາລັບການທົດສອບ.
ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງວັດຖຸເກັບລວບລວມທີ່ຄ້າຍຄືກັບຕາຕະລາງໃນຖານຂໍ້ມູນທໍາມະດາ, ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມສາມາດຖືກໃສ່ແລະປ່ຽນອັດຕະໂນມັດເຂົ້າໄປໃນການຝັງໂດຍໃຊ້ຕົວແບບເຊັ່ນ: all-MiniLM-L6-v2, ເພີ່ມຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ຕື່ມອີກ.
ຂໍ້ຄວາມແລະການຝັງຕົວສາມາດປະສົມປະສານໄດ້ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າໃຈຄວາມຫມາຍຂອງຂໍ້ມູນ.
ພື້ນຖານຂອງວິທີການທີ່ຄ້າຍຄືກັນ vector ຂອງ Chroma ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທາງຄະນິດສາດຂອງ orthogonality ແລະຄວາມຫນາແຫນ້ນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອເຂົ້າໃຈການເປັນຕົວແທນແລະການປຽບທຽບຂໍ້ມູນໃນຖານຂໍ້ມູນ.
ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ Chroma ດໍາເນີນການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ມີຄວາມຫມາຍແລະປະສິດທິພາບໂດຍການຄໍານຶງເຖິງການເຊື່ອມໂຍງ semantic ລະຫວ່າງອົງປະກອບຂໍ້ມູນ.
ຊັບພະຍາກອນເຊັ່ນ: ບົດສອນ ແລະຂໍ້ແນະນຳແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ສຳລັບບຸກຄົນທີ່ຕ້ອງການສຳຫຼວດ Chroma ຕື່ມອີກ. ພວກເຂົາປະກອບມີຄໍາແນະນໍາຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນກ່ຽວກັບວິທີການຕັ້ງຖານຂໍ້ມູນ, ສ້າງການລວບລວມແລະດໍາເນີນການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໃຊ້ມັນໄດ້ຟຣີ.
6. Vespa
Vespa ເປັນແພລະຕະຟອມທີ່ກໍາລັງຫັນປ່ຽນການຈັດການອອນໄລນ໌ຂອງ AI ແລະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຈຸດປະສົງພື້ນຖານຂອງ Vespa ແມ່ນເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄໍານວນທີ່ຊ້າລົງໃນທົ່ວຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຮັດໃຫ້ທ່ານໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍເກັບຮັກສາ, ດັດຊະນີ, ແລະວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, vector, ແລະຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງ.
Vespa ໄດ້ຖືກຈໍາແນກໂດຍຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການສະຫນອງຄໍາຕອບໄວໃນທຸກຂະຫນາດ, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງລັກສະນະຂອງການສອບຖາມ, ທາງເລືອກ, ຫຼືການ inferences ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະຖືກຈັດການ.
ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງ Vespa ແມ່ນສະແດງໃຫ້ເຫັນຢູ່ໃນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາແລະຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ມີປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງມັນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນຫາຫຼາຍພາຍໃນຄໍາຖາມດຽວ, ຕັ້ງແຕ່ vector (ANN), lexical, ແລະຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ.
ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງຂະຫນາດໃດກໍ່ຕາມ, ທ່ານສາມາດສ້າງແອັບຯຄົ້ນຫາທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ແລະຕອບສະຫນອງດ້ວຍຄວາມສາມາດ AI ໃນເວລາຈິງຍ້ອນການລວມຕົວຂອງຕົວແບບທີ່ຮຽນຮູ້ໂດຍເຄື່ອງຈັກກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Vespa ແມ່ນກ່ຽວກັບການຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ຊອກຫາ; ມັນຍັງກ່ຽວກັບການເຂົ້າໃຈ ແລະປັບແຕ່ງການພົບກັນ.
ເຄື່ອງມືການປັບແຕ່ງ ແລະຄຳແນະນຳອັນດັບຕົ້ນໆ ໃຫ້ການແນະນຳແບບເຄື່ອນໄຫວ, ປະຈຸບັນ ເໝາະກັບຜູ້ໃຊ້ສະເພາະ ຫຼືສະຖານະການ.
Vespa ແມ່ນຕົວປ່ຽນເກມສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ກໍາລັງຊອກຫາເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ AI ການສົນທະນາເຊັ່ນດຽວກັນ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສະຫນອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເກັບແລະຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມແລະ vector ໃນເວລາຈິງ, ຊ່ວຍໃຫ້ການພັດທະນາຕົວແທນ AI ກ້າວຫນ້າແລະປະຕິບັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ດ້ວຍ tokenization ແລະ stemming ທີ່ສົມບູນແບບ, ການຄົ້ນຫາຂໍ້ຄວາມເຕັມ, ການຄົ້ນຫາໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ, ແລະການສອບຖາມຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງແມ່ນໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນໂດຍຄວາມສາມາດສອບຖາມທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງເວທີ.
ມັນແຕກຕ່າງກັນທີ່ມັນສາມາດຈັດການຄໍາຖາມທີ່ສັບສົນໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໂດຍການລວມເອົາຂະຫນາດຄົ້ນຫາຫຼາຍ.
Vespa ເປັນພະລັງງານການຄິດໄລ່ສໍາລັບ AI ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພາະວ່າເຄື່ອງຈັກການຄໍານວນຂອງມັນສາມາດຈັດການກັບການສະແດງອອກທາງຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນຫຼາຍກວ່າ scalar ແລະ tensors.
ໃນການດໍາເນີນງານ, Vespa ແມ່ນເຮັດໃຫ້ງ່າຍດາຍໃນການນໍາໃຊ້ແລະຂະຫຍາຍໄດ້.
ມັນປັບປຸງຂະບວນການຊ້ໍາຊ້ອນ, ຕັ້ງແຕ່ການຕັ້ງຄ່າລະບົບແລະການພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນໄປສູ່ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະໂຫນດ, ເຮັດໃຫ້ການດໍາເນີນງານການຜະລິດທີ່ປອດໄພແລະບໍ່ຂັດຂວາງ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງ Vespa ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າມັນຂະຫຍາຍຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຮັກສາຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະປະສິດທິພາບຂອງມັນ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໃຊ້ມັນໄດ້ຟຣີ.
7. Quadrant
Qdrant ເປັນແພລະຕະຟອມຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ສະຫນອງຊຸດຄວາມສາມາດທີ່ເປັນເອກະລັກເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ AI ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຢູ່ໃນພື້ນຖານຂອງມັນ, Qdrant ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ vector ທີ່ສະຫນອງ API ທີ່ງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ສໍາລັບການເກັບຮັກສາ, ຊອກຫາແລະຮັກສາ vectors ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂໍ້ມູນ payload.
ຄຸນນະສົມບັດນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ: ການຄົ້ນຫາ semantic ແລະລະບົບຄໍາແນະນໍາ, ທີ່ຕ້ອງການການຕີຄວາມຫມາຍຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ.
ແພລະຕະຟອມໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນດ້ວຍຄວາມຄິດທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຂະຫນາດ, ສາມາດຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີຈຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍຕື້ຈຸດ.
ມັນສະຫນອງການວັດແທກໄລຍະຫ່າງຫຼາຍຢ່າງລວມທັງ Cosine Similarity, Euclidean Distance, ແລະ Dot Product, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດປັບຕົວໄດ້ໃນທົ່ວສະຖານະການການນໍາໃຊ້ຫຼາຍຢ່າງ.
ການອອກແບບສະຫນອງການກັ່ນຕອງສະລັບສັບຊ້ອນ, ເຊັ່ນ: ສາຍ, ໄລຍະ, ແລະການກັ່ນຕອງທາງພູມສາດ, ເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຄົ້ນຫາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
Qdrant ສາມາດເຂົ້າເຖິງຜູ້ພັດທະນາໄດ້ໃນຫຼາຍວິທີ, ລວມທັງຮູບພາບ Docker ສໍາລັບການຕິດຕັ້ງທ້ອງຖິ່ນຢ່າງໄວວາ, ລູກຄ້າ Python ສໍາລັບຜູ້ທີ່ສະດວກສະບາຍກັບພາສາ, ແລະການບໍລິການຟັງສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດລະດັບການຜະລິດທີ່ເຂັ້ມແຂງ.
ການປັບຕົວຂອງ Qdrant ຊ່ວຍໃຫ້ມີການເຊື່ອມໂຍງກັບການກຳນົດຄ່າທາງເທັກໂນໂລຍີ ຫຼືຄວາມຕ້ອງການຂອງຂະບວນການ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການໂຕ້ຕອບຜູ້ເປັນມິດຂອງ Qdrant ເຮັດໃຫ້ການຈັດການຖານຂໍ້ມູນ vector ງ່າຍ. ແພລະຕະຟອມແມ່ນຫມາຍຄວາມວ່າຈະກົງໄປກົງມາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທຸກລະດັບທັກສະ, ຈາກການສ້າງກຸ່ມໄປຫາການສ້າງລະຫັດ API ສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງທີ່ປອດໄພ.
ຄວາມສາມາດໃນການອັບໂຫລດຈໍານວນຫລາຍຂອງມັນແລະ API asynchronous ປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງມັນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບນັກພັດທະນາທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບການຟຣີແລະລາຄາພິເສດແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນຈາກ $25 ຕໍ່ node / ເດືອນເກັບເງິນຕໍ່ຊົ່ວໂມງ
8. Astra
ຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາ vector ທີ່ດີເລີດຂອງ AstraDB ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາ serverless ກໍາລັງຫັນປ່ຽນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ການຜະລິດ.
AstraDB ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງການຄົ້ນຫາທີ່ສັບສົນ, ລະອຽດອ່ອນໃນສະພາບການໃນທົ່ວປະເພດຂໍ້ມູນຕ່າງໆນັບຕັ້ງແຕ່ມັນຖືກສ້າງຂື້ນໃນພື້ນຖານອັນແຂງຂອງ Apache Cassandra ແລະປະສົມປະສານການຂະຫຍາຍ, ຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ແລະການປະຕິບັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ຄວາມສາມາດຂອງ AstraDB ໃນການຈັດການວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນ, ບໍ່ແມ່ນ vector, ແລະ vector, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມລັບທີ່ຕໍ່າທີ່ສຸດສໍາລັບການສອບຖາມແລະການປັບປຸງພ້ອມໆກັນ, ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ຫນ້າສັງເກດທີ່ສຸດ.
ຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທົ່ວໄປ, ເຊິ່ງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຖ່າຍທອດແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງເພື່ອໃຫ້ຄໍາຕອບ AI ທີ່ຊັດເຈນ, ເຂົ້າໃຈສະພາບການ.
ການແກ້ໄຂເຊີບເວີຈາກ AstraDB ເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາງ່າຍຂຶ້ນ, ປ່ອຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສຸມໃສ່ການສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທີ່ມີນະວັດກໍາແທນທີ່ຈະຈັດການໂຄງສ້າງພື້ນຖານ.
ຈາກການແນະນໍາການເລີ່ມຕົ້ນໄວໄປຫາບົດຮຽນໃນຄວາມເລິກໃນການສ້າງ chatbots ແລະລະບົບການແນະນໍາ, AstraDB ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດຮັບຮູ້ແນວຄວາມຄິດ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງໄວວາໂດຍຜ່ານ APIs ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະການໂຕ້ຕອບທີ່ລຽບງ່າຍດ້ວຍເຄື່ອງມືແລະເວທີທີ່ມີຊື່ສຽງ.
ລະບົບ AI ການຜະລິດລະດັບວິສາຫະກິດຕ້ອງຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມປອດໄພແລະການປະຕິບັດຕາມ, ແລະ AstraDB ສະຫນອງທັງສອງດ້ານ.
ຄຸນນະສົມບັດຄວາມປອດໄພຂອງບໍລິສັດຢ່າງເລິກເຊິ່ງແລະການຢັ້ງຢືນການປະຕິບັດຕາມແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ໂດຍມັນ, ຮັບປະກັນວ່າແອັບພລິເຄຊັນ AI ທີ່ພັດທະນາໃນ AstraDB ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມງວດທີ່ສຸດ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ທ່ານສາມາດເລີ່ມໃຊ້ມັນໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າແລະມັນສະຫນອງຮູບແບບທີ່ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໄປ.
9. OpenSearch
OpenSearch ປາກົດເປັນທາງເລືອກທີ່ດຶງດູດສໍາລັບຜູ້ທີ່ຄົ້ນຫາຖານຂໍ້ມູນ vector, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບການພັດທະນາລະບົບ AI ທີ່ສາມາດປັບໄດ້, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະຫຼັກຖານໃນອະນາຄົດ.
OpenSearch ເປັນຖານຂໍ້ມູນ vector vector ທີ່ລວມທັງໝົດລວມທັງໝົດ, ເຊິ່ງລວມເອົາພະລັງຂອງການວິເຄາະ, ການຄົ້ນຫາ vector ທີ່ຊັບຊ້ອນ, ແລະການຄົ້ນຫາແບບດັ້ງເດີມເຂົ້າໄປໃນລະບົບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງການຝັງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຂົ້າລະຫັດຄວາມຫມາຍແລະສະພາບການຂອງຂໍ້ມູນຫຼາຍຮູບແບບ - ເອກະສານ, ຮູບພາບ, ແລະສຽງ - ເຂົ້າໄປໃນ vectors ສໍາລັບການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ການປະສົມປະສານນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບນັກພັດທະນາທີ່ຊອກຫາຄວາມເຂົ້າໃຈ semantic ເຂົ້າໄປໃນແອັບຯຄົ້ນຫາຂອງພວກເຂົາ.
ເຖິງແມ່ນວ່າ OpenSearch ມີຫຼາຍສິ່ງທີ່ສະເຫນີ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຈື່ໄວ້ວ່າເມື່ອປຽບທຽບກັບ Elasticsearch, ມີການປ່ຽນແປງລະຫັດຫນ້ອຍຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະໃນໂມດູນທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ພາສາສະຄິບແລະໂປເຊດເຊີທໍ່ສົ່ງຕໍ່.
Elasticsearch ສາມາດມີຄວາມສາມາດທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ນໍາໄປສູ່ຄວາມແຕກຕ່າງໃນການປະຕິບັດ, ຊຸດຄຸນສົມບັດ, ແລະການປັບປຸງລະຫວ່າງສອງ.
OpenSearch ຊົດເຊີຍກັບຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຕິດຕາມແລະການອຸທິດໃຫ້ແນວຄວາມຄິດທີ່ເປີດເຜີຍ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ເວທີເປີດແລະສາມາດປັບຕົວໄດ້.
ມັນສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກວ້າງຂວາງນອກເຫນືອຈາກການຄົ້ນຫາແລະການວິເຄາະ, ເຊັ່ນ: ການສັງເກດການແລະການວິເຄາະຄວາມປອດໄພ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບວຽກງານທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍ.
ຍຸດທະສາດທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍຊຸມຊົນຮັບປະກັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການເຊື່ອມໂຍງເພື່ອຮັກສາເວທີທີ່ທັນສະໄຫມແລະເປັນເອກະລັກ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໃຊ້ມັນໄດ້ຟຣີ.
10. Azure AI ຊອກຫາ
Azure AI Search ເປັນແພລະຕະຟອມທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຊອກຫາພາຍໃນແອັບພລິເຄຊັນ AI ທົ່ວໄປ.
ມັນໂດດເດັ່ນເພາະວ່າມັນສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນຫາ vector, ກົນໄກສໍາລັບການດັດສະນີ, ເກັບຮັກສາ, ແລະດຶງເອົາ vector embedded ພາຍໃນດັດສະນີຄົ້ນຫາ.
ຄຸນສົມບັດນີ້ຊ່ວຍຄົ້ນພົບເອກະສານທີ່ປຽບທຽບກັນໄດ້ໃນ vector space, ສົ່ງຜົນໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຄົ້ນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນ.
Azure AI Search ໄດ້ຖືກຈໍາແນກໂດຍການສະຫນັບສະຫນູນສະຖານະການປະສົມ, ເຊິ່ງການຊອກຫາ vector ແລະຄໍາສໍາຄັນໄດ້ຖືກປະຕິບັດພ້ອມກັນ, ເຮັດໃຫ້ຊຸດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນເອກະພາບເຊິ່ງມັກຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງແຕ່ລະເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ຢ່າງດຽວ.
ການປະສົມປະສານຂອງ vector ແລະອຸປະກອນທີ່ບໍ່ແມ່ນ vector ໃນດັດຊະນີດຽວກັນຊ່ວຍໃຫ້ປະສົບການການຊອກຫາທີ່ສົມບູນແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຄຸນສົມບັດການຄົ້ນຫາ vector ໃນ Azure AI Search ແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະບໍ່ເສຍຄ່າສໍາລັບທຸກຊັ້ນຂອງ Azure AI Search.
ມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ສຸດສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ແລະຄວາມມັກຂອງການພັດທະນາເນື່ອງຈາກການສະຫນັບສະຫນູນສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາຫຼາຍໆຢ່າງ, ເຊິ່ງສະຫນອງໃຫ້ຜ່ານເວັບໄຊທ໌ Azure, API REST, ແລະ SDKs ສໍາລັບ Python, JavaScript, ແລະ.NET, ແລະອື່ນໆ.
ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບລະບົບນິເວດ Azure AI, Azure AI Search ສະເຫນີຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ການຊອກຫາ; ມັນຍັງເສີມຂະຫຍາຍທ່າແຮງຂອງລະບົບນິເວດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ການຜະລິດ.
Azure OpenAI Studio ສໍາລັບການຝັງຕົວແບບແລະ Azure AI Services ສໍາລັບການດຶງຮູບພາບແມ່ນພຽງແຕ່ສອງຕົວຢ່າງຂອງການບໍລິການທີ່ລວມຢູ່ໃນການປະສົມປະສານນີ້.
Azure AI Search ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສໍາລັບຜູ້ພັດທະນາທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະລວມເອົາຫນ້າທີ່ຄົ້ນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນໃນແອັບພລິເຄຊັນຂອງພວກເຂົາເນື່ອງຈາກການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຫລາກຫລາຍ, ຈາກການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລະການຄົ້ນຫາແບບຫຼາຍຮູບແບບໄປຫາການຄົ້ນຫາແບບປະສົມແລະການຄົ້ນຫາຫຼາຍພາສາ.
ການຕັ້ງລາຄາ
ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບການຟຣີແລະລາຄາພິເສດເລີ່ມຕົ້ນຈາກ $0.11/ຊົ່ວໂມງ.
ສະຫຼຸບ
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ກໍາລັງຫັນປ່ຽນການຈັດການຂໍ້ມູນໃນ AI ໂດຍການຄຸ້ມຄອງ vectors ມິຕິລະດັບສູງ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະການສອບຖາມຂອງເພື່ອນບ້ານທີ່ໄວທີ່ສຸດໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນລະບົບຄໍາແນະນໍາແລະການກວດສອບການສໍ້ໂກງ.
ດ້ວຍການນໍາໃຊ້ລະບົບການດັດສະນີທີ່ຊັບຊ້ອນ, ຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຈະປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ສັບສົນເຂົ້າໄປໃນ vector ທີ່ມີຄວາມຫມາຍໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງຄວາມໄວແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ຖານຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມບໍ່ໄດ້.
ເວທີທີ່ໂດດເດັ່ນລວມມີ Pinecone, ເຊິ່ງສ່ອງແສງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທົ່ວໄປ; FAISS, ສ້າງໂດຍ Facebook AI ສໍາລັບກຸ່ມ vector ທີ່ຫນາແຫນ້ນ; ແລະ Milvus, ເຊິ່ງມີຊື່ສຽງໃນດ້ານການຂະຫຍາຍ ແລະສະຖາປັດຕະຍະກຳພື້ນເມືອງຂອງຄລາວ.
Weaviate ປະສົມປະສານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກກັບການຄົ້ນຫາທີ່ຮູ້ຈັກສະພາບການ, ໃນຂະນະທີ່ Vespa ແລະ Chroma ມີຄວາມໂດດເດັ່ນສໍາລັບຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີຄວາມໄວຕ່ໍາແລະຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້, ຕາມລໍາດັບ.
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການພັດທະນາ AI ແລະເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນັບຕັ້ງແຕ່ເວທີເຊັ່ນ Qdrant, AstraDB, OpenSearch, ແລະ Azure AI Search ສະຫນອງການບໍລິການທີ່ຫລາກຫລາຍຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາ serverless ກັບຄວາມສາມາດຄົ້ນຫາແລະການວິເຄາະຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ