Vektorinės duomenų bazės yra reikšmingas duomenų tvarkymo ir interpretavimo pokytis, ypač dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityse.
Pagrindinė šių duomenų bazių funkcija yra efektyviai tvarkyti didelės apimties vektorius, kurie yra mašininio mokymosi modelių žaliava ir apima teksto, paveikslėlio ar garso įvesties konvertavimą į skaitines reprezentacijas daugiamatėje erdvėje.
Tokioms programoms kaip rekomendacijų sistemos, objektų atpažinimas, nuotraukų paieška ir sukčiavimo aptikimas, ši transformacija yra daugiau nei tik saugojimas; tai durys į galingas panašumo paieškų ir artimiausių kaimynų užklausas.
Dar daugiau, vektorinių duomenų bazių galia yra tai, kad jos gali paversti didelius kiekius nestruktūruotų, sudėtingų duomenų į vektorius, kurie fiksuoja pradinio turinio kontekstą ir prasmę.
Patobulintos paieškos funkcijos, kurias įgalina įterpti modelius į šią koduotę, apima galimybę pateikti užklausą aplinkiniuose vektoriuose, kad būtų galima rasti susijusių paveikslėlių ar frazių.
Vektorinės duomenų bazės yra unikalios tuo, kad yra sukurtos naudojant pažangias indeksavimo technologijas, tokias kaip apverstas failų indeksas (IVF) ir hierarchinis naršomas mažas pasaulis (HNSW), kurie pagerina jų greitį ir efektyvumą, tuo pat metu nustatant artimiausius kaimynus N matmenų erdvėse.
Yra aiškus skirtumas tarp vektorinių ir klasikinių duomenų bazių. Įprastos duomenų bazės puikiai padeda suskirstyti duomenis į organizuotus rinkinius, kurie yra optimizuoti pagal CRUD ir atitinka rinkinių schemas.
Tačiau sprendžiant dinamišką ir sudėtingą didelės apimties duomenų pobūdį, šis nelankstumas pradeda trukdyti.
Priešingai, vektorinės duomenų bazės siūlo tam tikrą lankstumą ir efektyvumą, kuriam negali prilygti tradiciniai atitikmenys, ypač taikomoms programoms, kurios labai priklauso nuo mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas. Jie yra ne tik keičiamo dydžio ir įgudę ieškoti panašumų.
Vektorinės duomenų bazės yra ypač naudingos generuojančioms AI programoms. Siekiant užtikrinti, kad sukurta medžiaga išlaikytų kontekstinį vientisumą, šios programos, įskaitant natūralios kalbos apdorojimą ir paveikslėlių generavimą, priklauso nuo greito įterpimų gavimo ir palyginimo.
Taigi šiame kūrinyje apžvelgsime populiariausias kito projekto vektorines duomenų bazes.
1. Milvus
Milvus yra novatoriška atvirojo kodo vektorinė duomenų bazė, sukurta pirmiausia dirbtinio intelekto programoms, įskaitant įterptąsias panašumo paieškas ir galingus MLO.
Ji skiriasi nuo įprastų reliacinių duomenų bazių, kurios dažniausiai tvarko struktūrizuoti duomenys, dėl šios talpos, kuri leidžia indeksuoti vektorius precedento neturinčiu trilijonu mastu.
Milvus atsidavimą mastelio keitimui ir aukštam prieinamumui rodo tai, kaip jis buvo sukurtas nuo pirmosios versijos iki visiškai paskirstytos, debesyse esančios Milvus 2.0.
Tiksliau, „Milvus 2.0“ pasižymi visiškai debesies savuoju dizainu, kurio tikslas – stulbinantis 99.9 % pasiekiamumas, o mastelio dydis viršija šimtus mazgų.
Tiems, kurie ieško patikimo vektorinės duomenų bazės sprendimo, šis leidimas yra labai rekomenduojamas, nes jame ne tik pridedamos sudėtingos funkcijos, pvz., kelių debesų ryšys ir administracinis skydelis, bet ir pagerinamas duomenų nuoseklumo lygis lanksčiam programų kūrimui.
Svarbus „Milvus“ pranašumas yra bendruomenės pagrįstas požiūris, kuris suteikia kelių kalbų palaikymą ir platų įrankių grandinę, pritaikytą kūrėjų poreikiams.
IT sektoriuje dėl debesų mastelio ir patikimumo bei didelio našumo vektorinės paieškos galimybės dideliuose duomenų rinkiniuose jis yra populiarus pasirinkimas.
Be to, jis padidina savo operacijų efektyvumą naudodamas hibridinės paieškos galimybę, kuri sujungia vektorinio panašumo paiešką su skaliariniu filtravimu.
Milvus turi administracinę panelę su aišku vartotojo sąsaja, visas API rinkinys ir keičiama bei derinama architektūra.
Ryšį su išorinėmis programomis palengvina prieigos lygis, o apkrovos balansavimą ir duomenų valdymą koordinuoja koordinatoriaus tarnyba, kuri atlieka centrinės komandos funkcijas.
Duomenų bazės pastovumą palaiko objektų saugojimo sluoksnis, o darbuotojų mazgai atlieka veiklą, kad užtikrintų mastelį.
Kainos
Ja naudotis visi gali nemokamai.
2. FAISS
„Facebook“ AI tyrimų komanda sukūrė pažangiausią biblioteką, pavadintą „Facebook AI panašumo paieška“, kuri skirta tankų vektorių grupavimą ir panašumų paiešką padaryti efektyvesnę.
Jo kūrimą lėmė reikalavimas pagerinti Facebook AI panašumų paieškos galimybes, naudojant pažangiausias pagrindines metodikas.
Palyginti su CPU pagrįstu diegimu, pažangiausias FAISS GPU diegimas gali pagreitinti paieškos laiką nuo penkių iki dešimties kartų, todėl tai yra neįkainojamas įrankis įvairioms programoms, įskaitant rekomendacijų sistemas ir panašių reikšmių identifikavimą. nestruktūrizuoti duomenų rinkiniai, pvz., tekstas, garsas ir vaizdo įrašas.
FAISS gali apdoroti platų panašumo metrikų spektrą, pvz., kosinuso panašumą, vidinį sandaugą ir dažniausiai naudojamą L2 metriką (Euklido atstumą).
Šie matavimai leidžia lengviau atlikti tikslią ir lanksčią panašumo paiešką įvairiuose duomenų tipuose. Tokios funkcijos kaip paketinis apdorojimas, tikslumo greičio kompromisai ir tikslios bei apytikslės paieškos palaikymas dar labiau padidina jo lankstumą.
Be to, FAISS siūlo keičiamo dydžio metodą dideliems duomenų rinkiniams tvarkyti, leidžiant indeksus saugoti diske.
Apverstas failas, produkto kvantavimas (PQ) ir patobulintas PQ yra tik keletas novatoriškų metodų, kurie sudaro FAISS tyrimų pagrindą ir padidina jo efektyvumą, kai reikia indeksuoti ir ieškoti didelio matmens vektorinių laukų.
Šias strategijas sustiprina pažangiausi metodai, tokie kaip GPU pagreitinti k pasirinkimo algoritmai ir išankstinis PQ atstumų filtravimas, užtikrinantis FAISS gebėjimą pateikti greitus ir tikslius paieškos rezultatus net milijardo masto duomenų rinkiniuose.
Kainos
Ja naudotis visi gali nemokamai.
3. Pušis
„Pinecone“ yra vektorinių duomenų bazių lyderė, teikianti debesyje įdiegtą, valdomą paslaugą, kuri yra ypač sukurta siekiant pagerinti galingų AI programų našumą.
Jis yra specialiai sukurtas tvarkyti vektorinius įterpimus, kurie yra būtini generacinei AI, semantinei paieškai ir programoms, naudojančioms didžiulius kalbos modelius.
AI dabar gali suprasti semantinę informaciją dėl šių įterpimų, kurie veiksmingai veikia kaip ilgalaikė sudėtingų užduočių atmintis.
Pinecone yra unikalus tuo, kad jis sklandžiai integruoja tradicinių duomenų bazių galimybes su patobulintu vektorinių indeksų našumu, leidžiančiu efektyviai ir plačiu mastu saugoti ir teikti užklausas apie įterpimus.
Dėl to jis yra puikus pasirinkimas tais atvejais, kai dėl duomenų sudėtingumo ir apimties standartinės skaliarinės duomenų bazės yra netinkamos.
Pinecone siūlo kūrėjams be rūpesčių sprendimą dėl savo valdomų paslaugų metodo, kuris supaprastina integravimo ir duomenų priėmimo realiuoju laiku procedūras.
Ji palaiko daugybę duomenų operacijų, įskaitant duomenų gavimą, atnaujinimą, ištrynimą, užklausą ir duomenų papildymą.
Pinecone taip pat garantuoja, kad užklausos, atspindinčios realiojo laiko modifikacijas, pvz., įtraukimus ir ištrynimus, duoda teisingus, mažo vėlavimo atsakymus indeksams su milijardais vektorių.
Dinaminėse situacijose ši funkcija yra būtina norint išsaugoti užklausos rezultatų aktualumą ir naujumą.
Be to, Pinecone partnerystė su Airbyte per Pinecone ryšį padidina jos universalumą ir lankstumą, leidžiančią sklandžiai integruoti duomenis iš įvairių šaltinių.
Taikant šį ryšį, sąnaudas ir efektyvumą galima optimizuoti užtikrinant, kad laipsniškai sinchronizuojant duomenis būtų tvarkoma tik naujai gauta informacija.
Jungties dizainas pabrėžia paprastumą, reikalaujant tik minimalių sąrankos parametrų, be to, ją galima išplėsti, kad ateityje būtų galima tobulinti.
Kainos
Papildomos kainos prasideda nuo 5.80 USD per mėnesį RAG naudojimo atveju.
4. Austi
„Weaviate“ yra novatoriška vektorinė duomenų bazė, prieinama kaip atvirojo kodo programinė įranga, pakeičianti mūsų prieigos ir duomenų naudojimo būdą.
„Weaviate“ naudoja vektorinės paieškos galimybes, kurios įgalina sudėtingas, kontekstą atitinkančias paieškas dideliuose, sudėtinguose duomenų rinkiniuose, priešingai nei įprastose duomenų bazėse, kurios priklauso nuo skaliarinių verčių ir iš anksto nustatytų užklausų.
Naudodami šį metodą galite rasti turinį pagal tai, kiek jis panašus į kitą turinį, o tai pagerina paieškų intuityvumą ir rezultatų tinkamumą.
Jo sklandus integravimas su mašininio mokymosi modeliais yra viena iš pagrindinių jo savybių; tai leidžia jai veikti ne tik kaip duomenų saugojimo sprendimui; tai taip pat leidžia suprasti ir analizuoti duomenis naudojant dirbtinį intelektą.
„Weviate“ architektūra visapusiškai apima šią integraciją, todėl sudėtingus duomenis galima analizuoti nenaudojant papildomų įrankių.
Jo palaikymas grafinių duomenų modeliams taip pat suteikia kitokį požiūrį į duomenis kaip susietus objektus, atskleidžiančius modelius ir įžvalgas, kurių galima praleisti naudojant įprastą duomenų bazių architektūrą.
Dėl modulinės „Weaviate“ architektūros klientai prireikus gali pridėti tokių galimybių kaip duomenų vektorizavimas ir atsarginių kopijų kūrimas.
Pagrindinė jo versija veikia kaip vektorinių duomenų specialistų duomenų bazė ir ją galima išplėsti kitais moduliais, kad atitiktų skirtingus poreikius.
Jo mastelio keitimą dar labiau padidina modulinė konstrukcija, kuri garantuoja, kad greitis nebus aukojamas dėl didėjančio duomenų kiekio ir užklausų poreikių.
Universalus ir efektyvus sąveikos su saugomais duomenimis metodas yra įmanomas, nes duomenų bazė palaiko ir RESTful, ir GraphQL API.
Visų pirma, „GraphQL“ pasirinkta dėl savo gebėjimo greitai atlikti sudėtingas, grafikais pagrįstas užklausas, leidžiančias vartotojams gauti tiksliai norimus duomenis, negaunant per daug arba nepakankamo duomenų kiekio.
Dėl savo lanksčios API „Weaviate“ yra patogesnė vartotojui įvairiose klientų bibliotekose ir programavimo kalbose.
Norintiems toliau tyrinėti Weaviate, yra daugybė dokumentų ir mokymo programų, pradedant egzemplioriaus nustatymu ir konfigūravimu, baigiant giliomis jo galimybėmis, pvz., vektorine paieška, mašininio mokymosi integravimu ir schemų kūrimu.
Galite pasiekti tą pačią galingą technologiją, kuri daro informaciją dinamišką ir veiksmingą, nesvarbu, ar nuspręsite valdyti „Weaviate“ vietoje, Debesis kompiuterija aplinką arba per Weaviate valdomą debesies paslaugą
Kainos
Aukščiausia platformos kaina prasideda nuo 25 USD per mėnesį už be serverio.
5. Chroma
„Chroma“ yra pažangiausia vektorinė duomenų bazė, kuria siekiama pakeisti duomenų gavimą ir saugojimą, ypač taikomoms programoms, susijusioms su mašininiu mokymusi ir dirbtiniu intelektu.
Kadangi Chroma veikia su vektoriais, o ne su skaliariniais skaičiais, skirtingai nei standartinėse duomenų bazėse, ji labai gerai valdo didelės apimties, sudėtingus duomenis.
Tai yra didelė duomenų gavimo technologijos pažanga, nes ji leidžia atlikti sudėtingesnes paieškas, pagrįsta semantiniu medžiagos panašumu, o ne tiksliomis raktinių žodžių atitiktimis.
Ypatinga „Chroma“ savybė yra jos gebėjimas dirbti su keliais pagrindiniais saugojimo sprendimais, pvz., „ClickHouse“, skirta išplėstiniams nustatymams, ir „DuckDB“, skirta atskiriems įrenginiams, garantuojanti lankstumą ir pritaikymą įvairiems naudojimo atvejams.
„Chroma“ sukurta atsižvelgiant į paprastumą, greitį ir analizę. Jis prieinamas daugeliui kūrėjų, turinčių „Python“ ir „JavaScript“ / „TypeScript“ SDK.
Be to, „Chroma“ daug dėmesio skiria patogumui vartotojui, todėl kūrėjai gali greitai sukurti nuolatinę duomenų bazę, kurią palaiko „DuckDB“, arba atmintyje esančią duomenų bazę testavimui.
Galimybė kurti kolekcijos objektus, panašius į lenteles įprastose duomenų bazėse, kur tekstinius duomenis galima įterpti ir automatiškai transformuoti į įterpimus naudojant tokius modelius kaip all-MiniLM-L6-v2, dar labiau padidina šį universalumą.
Tekstas ir įterpimai gali būti sklandžiai integruoti, o tai būtina programoms, kurioms reikia suvokti duomenų semantiką.
Chroma vektorinio panašumo metodo pagrindas yra matematinės ortogonalumo ir tankio sąvokos, kurios yra būtinos norint suprasti duomenų vaizdavimą ir palyginimą duomenų bazėse.
Šios idėjos leidžia „Chroma“ atlikti prasmingas ir veiksmingas panašumo paieškas, atsižvelgiant į semantinius ryšius tarp duomenų elementų.
Asmenims, norintiems toliau tyrinėti „Chroma“, prieinami tokie ištekliai, kaip mokymo programos ir gairės. Juose pateikiamos nuoseklios instrukcijos, kaip nustatyti duomenų bazę, kurti kolekcijas ir vykdyti panašumų paieškas.
Kainos
Galite pradėti juo naudotis nemokamai.
6. Vapsva
„Vespa“ yra platforma, kuri keičia dirbtinio intelekto ir didelių duomenų tvarkymą internetu.
Pagrindinis „Vespa“ tikslas yra įgalinti mažos delsos skaičiavimus dideliuose duomenų rinkiniuose, kad galėtumėte lengvai saugoti, indeksuoti ir analizuoti tekstinius, vektorinius ir struktūrinius duomenis.
„Vespa“ išsiskiria savo gebėjimu pateikti greitus atsakymus bet kokiu mastu, nepaisant tvarkomų užklausų, pasirinkimų ar mašininio mokymosi modelio išvadų pobūdžio.
Vespa lankstumas rodomas pilnai veikiančioje paieškos sistemoje ir vektorių duomenų bazėje, kuri leidžia atlikti daugybę paieškų vienoje užklausoje, pradedant vektoriniais (ANN), leksiniais ir struktūriniais duomenimis.
Nepriklausomai nuo masto, galite sukurti patogias ir greitai reaguojančias paieškos programas su realiojo laiko AI galimybėmis dėl šio mašininio modelio išvadų integravimo su jūsų duomenimis.
Tačiau Vespa yra daugiau nei tiesiog ieškojimas; tai taip pat apie susitikimų supratimą ir pritaikymą.
Aukščiausios klasės tinkinimo ir pasiūlymų įrankiai teikia dinamiškas, dabartines rekomendacijas, pritaikytas konkretiems vartotojams ar aplinkybėms.
„Vespa“ yra žaidimų keitiklis visiems, norintiems patekti į pokalbio AI erdvę, nes ji siūlo infrastruktūrą, reikalingą tekstiniams ir vektoriniams duomenims saugoti ir tyrinėti realiuoju laiku, todėl galima kurti pažangesnius ir praktiškesnius AI agentus.
Platus platformos užklausų pajėgumas palaiko visapusišką atpažinimo ir atstatymo funkciją.
Jis skiriasi tuo, kad gali efektyviai tvarkyti sudėtingas užklausas, derindamas kelis paieškos aspektus.
„Vespa“ yra AI ir mašininio mokymosi programų skaičiavimo jėga, nes jos skaičiavimo variklis gali apdoroti sudėtingas matematines išraiškas per skaliarus ir tenzorius.
Veikianti Vespa sukurta taip, kad būtų paprasta naudoti ir ją būtų galima išplėsti.
Jis supaprastina pasikartojančius procesus, pradedant sistemos konfigūracija ir taikomųjų programų kūrimu, baigiant duomenų ir mazgų valdymu, užtikrinant saugias ir nepertraukiamas gamybos operacijas.
„Vespa“ architektūra užtikrina, kad ji plečiasi kartu su jūsų duomenimis, išlaikant jos patikimumą ir našumą.
Kainos
Galite pradėti juo naudotis nemokamai.
7. kvadrantas
Qdrant yra lanksti vektorinių duomenų bazių platforma, kuri suteikia unikalių galimybių, kad atitiktų augančius AI ir mašininio mokymosi programų poreikius.
Įkūrimo pradžioje „Qdrant“ yra vektorių panašumo paieškos variklis, suteikiantis lengvai naudojamą API vektoriams ir naudingos apkrovos duomenims saugoti, rasti ir prižiūrėti.
Ši funkcija yra labai svarbi kelioms programoms, pvz., semantinės paieškos ir rekomendacijų sistemoms, kurioms reikia interpretuoti sudėtingus duomenų formatus.
Platforma sukurta atsižvelgiant į efektyvumą ir mastelį, galinti apdoroti didžiulius duomenų rinkinius su milijardais duomenų taškų.
Jame pateikiamos kelios atstumo metrikos, įskaitant kosinuso panašumą, euklido atstumą ir taškinį produktą, todėl jį galima pritaikyti daugeliui naudojimo scenarijų.
Dizainas siūlo sudėtingą filtravimą, pvz., eilutės, diapazono ir geografinius filtrus, kad atitiktų įvairius paieškos poreikius.
„Qdrant“ kūrėjams pasiekiamas įvairiais būdais, įskaitant „Docker“ atvaizdą, skirtą greitoms vietinėms sąrankoms, „Python“ klientą tiems, kurie mėgsta kalbą, ir debesies paslaugą, skirtą tvirtesnei, gamybinio lygio aplinkai.
Qdrant pritaikomumas leidžia sklandžiai integruoti su bet kokia technologine konfigūracija ar proceso poreikiais.
Be to, patogi Qdrant sąsaja supaprastina vektorinių duomenų bazių valdymą. Platforma turi būti nesudėtinga visų lygių naudotojams, pradedant klasterio kūrimu ir baigiant saugios prieigos API raktų generavimu.
Masinio įkėlimo galimybė ir asinchroninė API pagerina jo efektyvumą, todėl tai labai naudinga priemonė kūrėjams, dirbantiems su didžiuliu duomenų kiekiu.
Kainos
Galite pradėti jį naudoti nemokamai, o aukščiausios kokybės kaina prasideda nuo 25 USD už mazgą per mėnesį, apmokestinama kas valandą
8. Astra
Puikios „AstraDB“ vektorinės paieškos galimybės ir architektūra be serverio keičia generatyviąsias AI programas.
AstraDB yra puiki galimybė valdyti sudėtingas, kontekstui jautrias paieškas įvairiuose duomenų tipuose, nes ji sukurta ant tvirto Apache Cassandra pagrindo ir sklandžiai derina mastelio keitimą, stabilumą ir našumą.
„AstraDB“ gebėjimas apdoroti nevienalyčius darbo krūvius, įskaitant srautinius, ne vektorinius ir vektorinius duomenis, kartu išsaugant itin mažą užklausų ir atnaujinimo operacijų delsą, yra vienas ryškiausių jos pranašumų.
Šis pritaikomumas yra būtinas generuojančioms AI programoms, kurioms reikalingas srautinis ir realaus laiko duomenų apdorojimas, kad būtų galima pateikti tikslius, kontekstą žinančius AI atsakymus.
AstraDB sprendimas be serverio dar labiau palengvina kūrimą, todėl kūrėjai gali sutelkti dėmesį į novatoriškų AI programų kūrimą, o ne galinės infrastruktūros valdymą.
Nuo greitos pradžios gairių iki išsamių pamokų, kaip kurti pokalbių robotus ir rekomendacijų sistemas, AstraDB leidžia kūrėjams greitai įgyvendinti savo AI idėjas naudojant patikimas API ir sklandžias sąsajas su gerai žinomais įrankiais ir platformomis.
Įmonės lygio generacinės AI sistemos turi teikti pirmenybę saugumui ir atitikčiai, o „AstraDB“ teikia paslaugas abiem frontais.
Tai užtikrina gilias įmonės saugos funkcijas ir atitikties sertifikatus, garantuojančius, kad AstraDB sukurtos AI programos atitinka griežčiausias privatumo ir duomenų apsaugos gaires.
Kainos
Galite pradėti jį naudoti nemokamai, o jame siūlomas mokamo mokėjimo modelis.
9. „OpenSearch“
„OpenSearch“ atrodo kaip patraukli parinktis tiems, kurie tyrinėja vektorines duomenų bazes, ypač kuriant prisitaikančias, keičiamo dydžio ir ateičiai atsparias AI sistemas.
„OpenSearch“ yra visa apimanti atvirojo kodo vektorinė duomenų bazė, sujungianti analizės, sudėtingos vektorinės paieškos ir įprastos paieškos galią į vieną darnią sistemą.
Naudojant mašininio mokymosi įterpimo modelius, skirtus koduoti kelių duomenų formų – dokumentų, nuotraukų ir garso – reikšmę ir kontekstą į vektorius panašumų paieškoms, ši integracija ypač naudinga kūrėjams, norintiems įtraukti semantinį supratimą į savo paieškos programas.
Nors „OpenSearch“ turi daug ką pasiūlyti, labai svarbu atsiminti, kad, palyginti su „Elasticsearch“, kodo pakeitimų buvo daug mažiau, ypač svarbiuose moduliuose, pvz., scenarijų kalbose ir įvedimo dujotiekio procesoriuose.
Dėl didesnių kūrimo pastangų Elasticsearch gali turėti sudėtingesnių galimybių, todėl skiriasi jų našumas, funkcijų rinkinys ir naujinimai.
„OpenSearch“ kompensuoja didele bendruomenės sekimu ir atsidavimu atvirojo kodo idėjoms, todėl platforma yra atvira ir pritaikoma.
Jis palaiko daugybę programų, neskaitant paieškos ir analizės, pvz., stebėjimo ir saugos analizę, todėl tai yra lankstus įrankis daug duomenų reikalaujančioms užduotims atlikti.
Bendruomenės skatinama strategija užtikrina nuolatinį tobulinimą ir integravimą, kad platforma būtų atnaujinta ir unikali.
Kainos
Galite pradėti juo naudotis nemokamai.
10. Azure AI paieška
Azure AI Search yra stipri platforma, kuri pagerina paieškos galimybes generatyviose AI programose.
Jis išsiskiria tuo, kad palaiko vektorinę paiešką – vektorių įterpimų indeksavimo, saugojimo ir gavimo paieškos indekse mechanizmą.
Ši funkcija padeda atrasti palyginamus dokumentus vektorinėje erdvėje, todėl paieškos rezultatai labiau atitinka kontekstą.
„Azure AI Search“ išsiskiria tuo, kad palaiko hibridines situacijas, kai vektorių ir raktinių žodžių paieškos atliekamos vienu metu, todėl gaunamas vieningas rezultatų rinkinys, kuris dažnai pranoksta kiekvienos naudojamos technikos efektyvumą atskirai.
Vektorinės ir nevektorinės medžiagos derinys tame pačiame indekse leidžia atlikti išsamesnę ir lankstesnę paiešką.
Vektorinės paieškos funkcija „Azure AI Search“ yra plačiai prieinama ir nemokama visoms „Azure AI Search“ pakopoms.
Jis yra ypač lankstus įvairiems naudojimo atvejams ir kūrimo nuostatoms, nes palaiko kelias kūrimo aplinkas, teikiamas per Azure svetainę, REST API, ir SDK, skirtus Python, JavaScript ir.NET, be kita ko.
Dėl gilios integracijos su „Azure AI“ ekosistema „Azure AI Search“ siūlo daugiau nei tiesiog paiešką; tai taip pat padidina ekosistemos potencialą generatyvioms AI programoms.
„Azure OpenAI Studio“, skirtas modelių įdėjimui, ir „Azure AI Services“, skirtos paveikslėlių gavimui, yra tik du paslaugų, įtrauktų į šią integraciją, pavyzdžiai.
„Azure AI Search“ yra lankstus sprendimas kūrėjams, norintiems į savo programas įtraukti sudėtingas paieškos funkcijas dėl plataus palaikymo, kuris suteikia platų programų spektrą – nuo panašumų paieškos ir daugiarūšės paieškos iki hibridinės ir daugiakalbės paieškos.
Kainos
Galite pradėti jį naudoti nemokamai, o aukščiausios kainos prasideda nuo 0.11 USD per valandą.
Išvada
Vektorinės duomenų bazės keičia dirbtinio intelekto duomenų valdymą, valdydamos didelio masto vektorius, leidžiančias atlikti stiprių panašumų paieškas ir greitas artimiausio kaimyno užklausas tokiose programose kaip rekomendacijų sistemos ir sukčiavimo aptikimas.
Naudodamos sudėtingus indeksavimo algoritmus, šios duomenų bazės paverčia sudėtingus nestruktūrizuotus duomenis į reikšmingus vektorius, tuo pačiu užtikrindamos greitį ir lankstumą, kurio nedaro tradicinės duomenų bazės.
Tarp svarbių platformų yra Pinecone, kuri šviečia generacinėse AI programose; FAISS, sukurtas Facebook AI tankiam vektorių klasterizavimui; ir Milvus, kuris garsėja savo mastelio keitimu ir debesies architektūra.
„Weaviate“ sujungia mašininį mokymąsi su kontekstą suvokiančia paieška, o „Vespa“ ir „Chroma“ pasižymi atitinkamai mažos delsos skaičiavimo galimybėmis ir naudojimo paprastumu.
Vektorinės duomenų bazės yra gyvybiškai svarbūs įrankiai kuriant dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijas, nes tokios platformos kaip Qdrant, AstraDB, OpenSearch ir Azure AI Search teikia įvairias paslaugas nuo architektūrų be serverių iki plačių paieškos ir analizės galimybių.
Palikti atsakymą