Saturs[Paslēpt][Rādīt]
Vektoru datu bāzes ir būtiskas izmaiņas datu pārvaldībā un interpretācijā, jo īpaši mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā.
Šo datu bāzu pamatfunkcija ir efektīvi apstrādāt augstas dimensijas vektorus, kas ir mašīnmācīšanās modeļu izejmateriāls un ietver teksta, attēla vai audio ievades pārvēršanu skaitliskās reprezentācijās daudzdimensiju telpā.
Tādām lietojumprogrammām kā ieteikumu sistēmas, objektu atpazīšana, attēlu izguve un krāpšanas atklāšana, šī transformācija ir vairāk nekā tikai uzglabāšana; tās ir durvis uz spēcīgām iespējām līdzību meklējumos un tuvāko kaimiņu vaicājumos.
Padziļināti runājot, vektoru datu bāzu spēks ir to spējā pārvērst lielu daudzumu nestrukturētu, sarežģītu datu vektoros, kas aptver sākotnējā satura kontekstu un nozīmi.
Uzlabotās meklēšanas funkcijas, ko nodrošina modeļu iegulšana šajā kodējumā, ietver iespēju meklēt apkārtējos vektorus, lai atrastu saistītos attēlus vai frāzes.
Vektoru datu bāzes ir unikālas ar to, ka tās ir veidotas, izmantojot uzlabotas indeksēšanas metodes, piemēram, apgriezto failu indeksu (IVF) un hierarhisku navigējamo mazo pasauli (HNSW), kas uzlabo to ātrumu un efektivitāti, vienlaikus nosakot tuvākos kaimiņus N-dimensiju telpās.
Pastāv skaidra atšķirība starp vektoru un klasiskajām datu bāzēm. Parastās datu bāzes lieliski palīdz sakārtot datus organizētās kopās, kas ir optimizētas CRUD un atbilst kopu shēmām.
Tomēr, saskaroties ar augstas dimensijas datu dinamisko un sarežģīto raksturu, šī stingrība sāk kļūt par šķērsli.
Turpretim vektoru datu bāzes piedāvā zināmu elastības un efektivitātes pakāpi, ko nevar pielīdzināt tradicionālajiem ekvivalentiem, jo īpaši lietojumprogrammām, kas lielā mērā ir atkarīgas no mašīna mācīšanās un mākslīgais intelekts. Tie ir ne tikai mērogojami un prasmīgi līdzību meklējumos.
Vektoru datu bāzes ir īpaši noderīgas ģeneratīvām AI lietojumprogrammām. Lai garantētu, ka izveidotais materiāls saglabā kontekstuālo integritāti, šīs lietojumprogrammas, kas ietver dabiskās valodas apstrādi un attēlu ģenerēšanu, ir atkarīgas no ātras iegulšanas izguves un salīdzināšanas.
Tāpēc šajā rakstā mēs apskatīsim jūsu nākamā projekta populārākās vektoru datu bāzes.
1. Milvus
Milvus ir novatoriska atvērtā pirmkoda vektoru datu bāze, kas paredzēta galvenokārt AI lietojumprogrammām, tostarp iegultiem līdzības meklējumiem un jaudīgiem MLO.
Tas atšķiras no parastajām relāciju datu bāzēm, kuras galvenokārt apstrādā strukturēti dati, pateicoties šai jaudai, kas ļauj indeksēt vektorus vēl nebijušā triljonu mērogā.
Milvus uzticību mērogojamībai un augstajai pieejamībai apliecina veids, kā tas ir attīstījies no pirmās versijas līdz pilnībā izplatītajam, mākoņdatošanas veidam Milvus 2.0.
Konkrētāk, Milvus 2.0 ir pilnībā mākoņains dizains, kura mērķis ir satriecoša 99.9% pieejamība, vienlaikus mērogojot vairāk nekā simtiem mezglu.
Tiem, kas meklē uzticamu vektoru datu bāzes risinājumu, šis izdevums ir ļoti ieteicams, jo tas ne tikai pievieno sarežģītas funkcijas, piemēram, vairāku mākoņu savienojumu un administratīvo paneli, bet arī uzlabo datu konsekvences līmeņus elastīgai lietojumprogrammu izstrādei.
Ievērojama Milvus priekšrocība ir tā kopienas virzīta pieeja, kas nodrošina vairāku valodu atbalstu un plašu rīku ķēdi, kas pielāgota izstrādātāju prasībām.
IT nozarē mākoņa mērogojamība un uzticamība, kā arī augstas veiktspējas vektoru meklēšanas iespējas lielās datu kopās padara to par populāru iespēju.
Turklāt tas uzlabo savu darbību efektivitāti, izmantojot hibrīda meklēšanas iespēju, kas apvieno vektoru līdzības meklēšanu ar skalāro filtrēšanu.
Milvus ir administratīvais panelis ar skaidru lietotāja interfeiss, pilns API komplekts un mērogojama un regulējama arhitektūra.
Saziņu ar ārējām lietojumprogrammām atvieglo piekļuves slānis, savukārt slodzes līdzsvarošanu un datu pārvaldību koordinē koordinatoru dienests, kas kalpo kā centrālā komanda.
Datu bāzes pastāvību atbalsta objektu uzglabāšanas slānis, savukārt darbinieku mezgli veic darbības, lai nodrošinātu mērogojamību.
Cena
To var bez maksas izmantot ikviens.
2. FAISS
Facebook AI pētniecības komanda izstrādāja visprogresīvāko bibliotēku ar nosaukumu Facebook AI līdzības meklēšana, kas ir izstrādāta, lai padarītu efektīvāku blīvu vektoru klasterizāciju un līdzību meklēšanu.
Tās izveidi noteica prasība uzlabot Facebook AI līdzību meklēšanas iespējas, izmantojot visprogresīvākās fundamentālās metodoloģijas.
Salīdzinot ar CPU balstītām implementācijām, FAISS modernā GPU ieviešana var piecas līdz desmit reizes paātrināt meklēšanas laiku, padarot to par nenovērtējamu rīku dažādām lietojumprogrammām, tostarp ieteikumu sistēmām un līdzīgu nozīmju identificēšanai ievērojamā apjomā. nestrukturētas datu kopas, piemēram, teksts, audio un video.
FAISS var apstrādāt plašu līdzības metrikas diapazonu, piemēram, kosinusa līdzību, iekšējo reizinājumu un parasti izmantoto L2 metriku (Eiklīda attālums).
Šie mērījumi atvieglo precīzu un elastīgu līdzības meklēšanu dažādos datu veidos. Tādas funkcijas kā pakešu apstrāde, precizitātes ātruma kompromisi un atbalsts gan precīzai, gan aptuvenai meklēšanai vēl vairāk palielina tā elastību.
Turklāt FAISS piedāvā mērogojamu metodi lielu datu kopu apstrādei, ļaujot diskā saglabāt indeksus.
Apgrieztais fails, produktu kvantēšana (PQ) un uzlabotais PQ ir tikai dažas no novatoriskajām metodēm, kas veido FAISS pētniecības pamatu un palielina tā efektivitāti, indeksējot un meklējot augstas dimensijas vektoru laukus.
Šīs stratēģijas pastiprina modernas pieejas, piemēram, GPU paātrināti k-atlases algoritmi un PQ attālumu iepriekšēja filtrēšana, garantējot FAISS spēju radīt ātrus un precīzus meklēšanas rezultātus pat miljardu mēroga datu kopās.
Cena
To var bez maksas izmantot ikviens.
3. Priežu čiekurs
Pinecone ir līderis vektoru datu bāzēs, nodrošinot mākoņdatošanas pārvaldītu pakalpojumu, kas īpaši izstrādāts, lai uzlabotu jaudīgu AI lietojumprogrammu veiktspēju.
Tas ir īpaši izstrādāts, lai apstrādātu vektoru iegulšanu, kas ir būtiska ģeneratīvai AI, semantiskai meklēšanai un lietojumprogrammām, kas izmanto masveida valodu modeļus.
AI tagad var saprast semantisko informāciju, pateicoties šiem iegulumiem, kas efektīvi darbojas kā ilgtermiņa atmiņa sarežģītiem uzdevumiem.
Pinecone ir unikāls ar to, ka tas nemanāmi integrē tradicionālo datu bāzu iespējas ar uzlabotu vektoru indeksu veiktspēju, nodrošinot efektīvu un liela mēroga iegultu glabāšanu un vaicājumu veikšanu.
Tas padara to par ideālu iespēju situācijās, kad iesaistīto datu sarežģītība un apjoms padara standarta skalāras datu bāzes nepietiekamas.
Pinecone piedāvā izstrādātājiem bezproblēmu risinājumu, pateicoties tās pārvaldīto pakalpojumu pieejai, kas racionalizē integrācijas un reāllaika datu uzņemšanas procedūras.
Tas atbalsta daudzas datu darbības, tostarp datu ienešanu, atjaunināšanu, dzēšanu, vaicājumu iesniegšanu un atjaunināšanu.
Pinecone arī garantē, ka vaicājumi, kas atspoguļo reāllaika modifikācijas, piemēram, izjaukšanu un dzēšanu, sniedz pareizas, zema latentuma atbildes indeksiem ar miljardiem vektoru.
Dinamiskās situācijās šī funkcija ir būtiska, lai saglabātu vaicājumu rezultātu atbilstību un svaigumu.
Turklāt Pinecone partnerība ar Airbyte, izmantojot Pinecone savienojumu, palielina tā daudzpusību un elastību, ļaujot netraucēti integrēt datus no dažādiem avotiem.
Izmantojot šīs attiecības, izmaksas un efektivitāti var optimizēt, nodrošinot, ka, veicot pakāpenisku datu sinhronizāciju, tiek apstrādāta tikai jauniegūtā informācija.
Savienotāja dizains uzsver vienkāršību, un tam ir nepieciešami tikai minimāli iestatīšanas parametri, un tas ir paplašināms, kas ļauj veikt turpmākus uzlabojumus.
Cena
RAG lietošanas gadījumā augstākās klases cenas sākas no USD 5.80 mēnesī.
4. Aust
Weaviate ir novatoriska vektoru datubāze, kas ir pieejama kā atvērtā pirmkoda programmatūra, kas pārveido veidu, kā mēs piekļūstam datiem un tos izmantojam.
Weaviate izmanto vektoru meklēšanas iespējas, kas nodrošina sarežģītu, kontekstu apzinātu meklēšanu lielās, sarežģītās datu kopās, atšķirībā no tipiskām datu bāzēm, kas ir atkarīgas no skalārām vērtībām un iepriekš definētiem vaicājumiem.
Izmantojot šo metodi, varat atrast saturu, pamatojoties uz to, cik tas ir līdzīgs citam saturam, kas uzlabo meklējumu intuitivitāti un rezultātu atbilstību.
Tā vienmērīga integrācija ar mašīnmācīšanās modeļiem ir viena no tās galvenajām īpašībām; tas ļauj tam darboties vairāk nekā vienkārši datu uzglabāšanas risinājumam; tas arī ļauj izprast un analizēt datus, izmantojot mākslīgo intelektu.
Weaviate arhitektūrā šī integrācija ir pilnībā iekļauta, ļaujot analizēt sarežģītus datus, neizmantojot papildu rīkus.
Tā atbalsts grafiku datu modeļiem nodrošina arī atšķirīgu skatījumu uz datiem kā saistītām entītijām, atklājot modeļus un ieskatus, ko varētu palaist garām parastajās datu bāzes arhitektūrās.
Weaviate modulārās arhitektūras dēļ klienti pēc vajadzības var pievienot tādas iespējas kā datu vektorizācija un dublējumkopiju izveide.
Tās pamata versija darbojas kā vektoru datu speciālistu datubāze, un to var paplašināt ar citiem moduļiem, lai apmierinātu dažādas vajadzības.
Tā mērogojamību vēl vairāk uzlabo modulārais dizains, kas garantē, ka ātrums netiks upurēts, reaģējot uz pieaugošo datu daudzumu un vaicājumu prasībām.
Daudzpusīga un efektīva metode mijiedarbībai ar saglabātajiem datiem ir iespējama, pateicoties datu bāzes atbalstam gan RESTful, gan GraphQL API.
Jo īpaši GraphQL ir izvēlēts, jo tas spēj ātri veikt sarežģītus, uz grafikiem balstītus vaicājumus, ļaujot lietotājiem iegūt tieši vajadzīgos datus, neiegūstot pārmērīgu vai nepietiekamu datu apjomu.
Pateicoties elastīgajam API, Weaviate ir lietotājam draudzīgāks dažādās klientu bibliotēkās un programmēšanas valodās.
Tiem, kas vēlas izpētīt Weaviate sīkāk, ir pieejams daudz dokumentācijas un pamācību, sākot no jūsu instances iestatīšanas un konfigurēšanas un beidzot ar tā iespējām, piemēram, vektoru meklēšanu, mašīnmācīšanās integrāciju un shēmu izstrādi.
Varat piekļūt tai pašai spēcīgajai tehnoloģijai, kas padara informāciju dinamisku un izmantojamu neatkarīgi no tā, vai izlemjat darboties Weaviate lokāli, mākonis skaitļošanas vidē vai izmantojot Weaviate pārvaldīto mākoņpakalpojumu
Cena
Platformas augstākās cenas cena sākas no USD 25 mēnesī bez servera.
5. Chroma
Chroma ir progresīva vektoru datubāze, kuras mērķis ir revolucionizēt datu izguvi un uzglabāšanu, jo īpaši lietojumprogrammām, kas saistītas ar mašīnmācību un mākslīgo intelektu.
Tā kā Chroma atšķirībā no standarta datu bāzēm strādā ar vektoriem, nevis skalāriem skaitļiem, tas ļoti labi pārvalda augstas dimensijas, sarežģītus datus.
Tas ir būtisks sasniegums datu izguves tehnoloģijā, jo tas ļauj veikt sarežģītāku meklēšanu, pamatojoties uz materiāla semantisko līdzību, nevis precīzas atslēgvārdu atbilstības.
Ievērojama Chroma īpašība ir tās spēja strādāt ar vairākiem pamatā esošajiem krātuves risinājumiem, piemēram, ClickHouse mērogotiem iestatījumiem un DuckDB savrupām instalācijām, garantējot elastību un pielāgošanos dažādiem lietošanas gadījumiem.
Chroma ir izveidota, paturot prātā vienkāršību, ātrumu un analīzi. Tas ir pieejams plašam izstrādātāju lokam ar SDK Python un JavaScript/TypeScript.
Turklāt Chroma lielu uzsvaru liek uz lietotājdraudzīgumu, ļaujot izstrādātājiem ātri izveidot pastāvīgu datu bāzi, ko nodrošina DuckDB, vai atmiņas datu bāzi testēšanai.
Iespēja veidot kolekcijas objektus, kas līdzinās tabulām parastajās datubāzēs, kur teksta datus var ievietot un automātiski pārveidot iegulumos, izmantojot tādus modeļus kā all-MiniLM-L6-v2, vēl vairāk palielina šo daudzpusību.
Tekstu un iegulšanu var nemanāmi integrēt, kas ir būtiski lietojumprogrammām, kurām ir jāsaprot datu semantika.
Chroma vektoru līdzības metodes pamatā ir ortogonalitātes un blīvuma matemātiskie jēdzieni, kas ir būtiski, lai izprastu datu attēlojumu un salīdzināšanu datu bāzēs.
Šīs idejas ļauj Chroma veikt jēgpilnus un efektīvus līdzību meklējumus, ņemot vērā semantiskās saiknes starp datu elementiem.
Personām, kuras vēlas izpētīt Chroma, ir pieejami tādi resursi kā apmācības un vadlīnijas. Tie ietver detalizētus norādījumus par datu bāzes iestatīšanu, kolekciju izveidi un līdzību meklēšanu.
Cena
Jūs varat sākt to lietot bez maksas.
6. skrejritenis
Vespa ir platforma, kas pārveido AI un lielu datu apstrādi tiešsaistē.
Vespa pamatmērķis ir nodrošināt zema latentuma aprēķinus lielās datu kopās, ļaujot ērti uzglabāt, indeksēt un analizēt tekstu, vektoru un strukturētus datus.
Vespa izceļas ar spēju sniegt ātras atbildes jebkurā mērogā neatkarīgi no apstrādājamo vaicājumu, izvēles vai mašīnmācīto modeļu secinājumu veida.
Vespa elastība ir parādīta pilnībā funkcionējošā meklētājprogrammā un vektoru datubāzē, kas nodrošina daudzus meklējumus vienā vaicājumā, sākot no vektora (ANN), leksikas un strukturētiem datiem.
Neatkarīgi no mēroga varat izveidot lietotājam draudzīgas un atsaucīgas meklēšanas lietotnes ar reāllaika AI iespējām, pateicoties šai mašīnmācīto modeļu secinājumu integrācijai ar jūsu datiem.
Tomēr Vespa ir vairāk nekā tikai meklējumi; tas ir arī par tikšanās izpratni un pielāgošanu.
Vismodernākie pielāgošanas un ieteikumu rīki nodrošina dinamiskus, aktuālus ieteikumus, kas paredzēti konkrētiem lietotājiem vai apstākļiem.
Vespa ir spēļu mainītājs ikvienam, kurš vēlas iekļūt arī sarunvalodas AI telpā, jo tas piedāvā infrastruktūru, kas nepieciešama teksta un vektoru datu glabāšanai un izpētei reāllaikā, ļaujot izstrādāt progresīvākus un praktiskākus AI aģentus.
Platformas plašās vaicājumu iespējas atbalsta visaptveroša marķieri un sakņu veidošana, pilna teksta meklēšana, tuvākā kaimiņa meklēšana un strukturētu datu vaicājumi.
Tas atšķiras ar to, ka var efektīvi apstrādāt sarežģītus vaicājumus, apvienojot vairākas meklēšanas kategorijas.
Vespa ir skaitļošanas spēkstacija AI un mašīnmācīšanās lietojumprogrammām, jo tās skaitļošanas dzinējs var apstrādāt sarežģītas matemātiskas izteiksmes, izmantojot skalārus un tensorus.
Darbībā Vespa ir izveidots tā, lai būtu vienkārši lietojams un paplašināms.
Tas racionalizē atkārtotus procesus, sākot no sistēmas konfigurācijas un lietojumprogrammu izstrādes līdz datu un mezglu pārvaldībai, nodrošinot drošas un nepārtrauktas ražošanas darbības.
Vespa arhitektūra nodrošina, ka tas tiek paplašināts līdz ar jūsu datiem, saglabājot tā uzticamību un veiktspēju.
Cena
Jūs varat sākt to lietot bez maksas.
7. kvadrants
Qdrant ir elastīga vektoru datu bāzes platforma, kas nodrošina unikālu iespēju kopumu, lai apmierinātu pieaugošās AI un mašīnmācīšanās lietojumprogrammu prasības.
Savas dibināšanas brīdī Qdrant ir vektoru līdzības meklētājprogramma, kas nodrošina viegli lietojamu API vektoru, kā arī kravas datu glabāšanai, atrašanai un uzturēšanai.
Šī funkcija ir ļoti svarīga vairākām lietojumprogrammām, piemēram, semantiskās meklēšanas un ieteikumu sistēmām, kurām nepieciešama sarežģītu datu formātu interpretācija.
Platforma ir veidota, paturot prātā efektivitāti un mērogojamību, un tā spēj apstrādāt milzīgas datu kopas ar miljardiem datu punktu.
Tas nodrošina vairākus attāluma rādītājus, tostarp kosinusa līdzību, eiklīda attālumu un punktu produktu, padarot to pielāgojamu daudziem lietošanas scenārijiem.
Dizains piedāvā sarežģītu filtrēšanu, piemēram, virkni, diapazonu un ģeogrāfiskos filtrus, lai apmierinātu dažādas meklēšanas vajadzības.
Qdrant izstrādātājiem ir pieejams dažādos veidos, tostarp Docker attēls ātrai lokālai iestatīšanai, Python klients tiem, kam šī valoda patīk, un mākoņpakalpojums robustākai, ražošanas līmeņa videi.
Qdrant pielāgošanās spēja nodrošina nemanāmu integrāciju ar jebkuru tehnoloģisko konfigurāciju vai procesa vajadzībām.
Turklāt Qdrant lietotājam draudzīgais interfeiss vienkāršo vektoru datu bāzes pārvaldību. Platforma ir paredzēta, lai tā būtu vienkārša visu prasmju līmeņu lietotājiem, sākot no klasteru izveides līdz API atslēgu ģenerēšanai drošai piekļuvei.
Tā lielapjoma augšupielādes iespēja un asinhronā API uzlabo tā efektivitāti, padarot to par ļoti noderīgu rīku izstrādātājiem, kuri strādā ar milzīgu datu apjomu.
Cena
Varat sākt to lietot bez maksas, un augstākās cenas sākas no USD 25 par mezglu mēnesī, par kuru tiek iekasēta maksa par stundu
8. Astra
AstraDB izcilās vektoru meklēšanas iespējas un arhitektūra bez serveriem pārveido ģeneratīvas AI lietojumprogrammas.
AstraDB ir lieliska iespēja pārvaldīt sarežģītus, kontekstjutīgus meklējumus dažādos datu tipos, jo tā ir veidota uz stingra Apache Cassandra pamata un nemanāmi apvieno mērogojamību, stabilitāti un veiktspēju.
AstraDB spēja apstrādāt neviendabīgas darba slodzes, tostarp straumēšanas, ne-vektoru un vektoru datus, vienlaikus saglabājot ārkārtīgi zemu latentumu vienlaicīgām vaicājumu un atjaunināšanas darbībām, ir viena no tās ievērojamākajām priekšrocībām.
Šī pielāgošanās spēja ir būtiska ģeneratīvām AI lietojumprogrammām, kurām nepieciešama straumēšana un reāllaika datu apstrāde, lai nodrošinātu precīzas, kontekstu apzinošas AI atbildes.
AstraDB risinājums bez serveriem padara izstrādi vēl vienkāršāku, ļaujot izstrādātājiem koncentrēties uz novatorisku AI lietojumprogrammu izveidi, nevis aizmugursistēmas infrastruktūras pārvaldību.
No ātrās lietošanas pamācībām līdz padziļinātām nodarbībām par tērzēšanas robotu un ieteikumu sistēmu izveidi, AstraDB ļauj izstrādātājiem ātri realizēt savas AI idejas, izmantojot uzticamas API un vienmērīgas saskarnes ar labi zināmiem rīkiem un platformām.
Uzņēmuma līmeņa ģeneratīvajām AI sistēmām par prioritāti ir jānosaka drošība un atbilstība, un AstraDB nodrošina abos virzienos.
Tas nodrošina dziļas korporatīvās drošības funkcijas un atbilstības sertifikātus, kas garantē, ka AstraDB izstrādātās AI lietojumprogrammas atbilst visstingrākajām privātuma un datu aizsardzības vadlīnijām.
Cena
Varat sākt to lietot bez maksas, un tajā tiek piedāvāts atalgojuma modelis.
9. Atvērta meklēšana
OpenSearch šķiet pievilcīga iespēja tiem, kas pēta vektoru datu bāzes, jo īpaši pielāgojamu, mērogojamu un nākotnes AI sistēmu izstrādei.
OpenSearch ir visaptveroša atvērtā koda vektoru datubāze, kas apvieno analītikas, izsmalcinātas vektoru meklēšanas un parastās meklēšanas iespējas vienā saliedētā sistēmā.
Izmantojot mašīnmācīšanās iegulšanas modeļus, lai kodētu vairāku datu formu — dokumentu, fotoattēlu un audio — nozīmi un kontekstu līdzības meklēšanas vektoros, šī integrācija ir īpaši noderīga izstrādātājiem, kuri vēlas iekļaut semantisko izpratni savās meklēšanas lietotnēs.
Lai gan OpenSearch ir daudz ko piedāvāt, ir svarīgi atcerēties, ka salīdzinājumā ar Elasticsearch ir bijis daudz mazāk koda izmaiņu, jo īpaši kritiskos moduļos, piemēram, skriptu valodās un ievades konveijera procesoros.
Programmai Elasticsearch var būt sarežģītākas iespējas, jo palielinās izstrādes piepūle, kas izraisa atšķirības veiktspējā, funkciju komplektā un atjauninājumos starp abiem.
OpenSearch kompensē ar lielu kopienas sekotāju skaitu un uzticību atvērtā pirmkoda idejām, kā rezultātā tiek izveidota atvērta un pielāgojama platforma.
Tas atbalsta plašu lietojumprogrammu klāstu, ne tikai meklēšanu un analīzi, piemēram, novērojamības un drošības analīzi, padarot to par elastīgu rīku datu ietilpīgiem uzdevumiem.
Sabiedrības virzītā stratēģija nodrošina nepārtrauktus uzlabojumus un integrāciju, lai platforma būtu atjaunināta un unikāla.
Cena
Jūs varat sākt to lietot bez maksas.
10. Azure AI meklēšana
Azure AI Search ir spēcīga platforma, kas uzlabo meklēšanas iespējas ģeneratīvās AI lietojumprogrammās.
Tas izceļas ar to, ka atbalsta vektoru meklēšanu, mehānismu vektoru iegulšanu indeksēšanai, glabāšanai un izguvei meklēšanas rādītājā.
Šī funkcija palīdz atklāt salīdzināmus dokumentus vektortelpā, kā rezultātā tiek iegūti kontekstuāli atbilstošāki meklēšanas rezultāti.
Azure AI Search izceļas ar atbalstu hibrīdām situācijām, kurās vektoru un atslēgvārdu meklēšana tiek veikta vienlaikus, kā rezultātā tiek iegūta vienota rezultātu kopa, kas bieži pārspēj katras atsevišķi izmantotās tehnikas efektivitāti.
Vektora un nevektora materiāla kombinācija vienā rādītājā nodrošina pilnīgāku un elastīgāku meklēšanas pieredzi.
Vektoru meklēšanas funkcija pakalpojumā Azure AI Search ir plaši pieejama un bez maksas visiem Azure AI Search līmeņiem.
Tā ir ļoti elastīga dažādiem lietošanas gadījumiem un izstrādes preferencēm, jo tā atbalsta vairākas izstrādes vides, kas tiek nodrošināta, izmantojot Azure vietni, REST API, un SDK Python, JavaScript un.NET, cita starpā.
Pateicoties dziļai integrācijai ar Azure AI ekosistēmu, Azure AI Search piedāvā vairāk nekā vienkāršu meklēšanu; tas arī uzlabo ekosistēmas potenciālu ģeneratīvām AI lietojumprogrammām.
Azure OpenAI Studio modeļu iegulšanai un Azure AI pakalpojumi attēlu izgūšanai ir tikai divi šajā integrācijā iekļauto pakalpojumu piemēri.
Azure AI Search ir elastīgs risinājums izstrādātājiem, kuri vēlas savās lietojumprogrammās iekļaut sarežģītas meklēšanas funkcijas, jo tas nodrošina plašu atbalstu, kas nodrošina plašu lietojumprogrammu klāstu, sākot no līdzības meklēšanas un multimodālās meklēšanas līdz hibrīda meklēšanai un daudzvalodu meklēšanai.
Cena
Varat sākt to lietot bez maksas, un augstākās klases cenas sākas no 0.11 ASV dolāriem stundā.
Secinājumi
Vektoru datu bāzes pārveido AI datu pārvaldību, pārvaldot augstas dimensijas vektorus, ļaujot veikt spēcīgu līdzību meklēšanu un ātrus tuvākā kaimiņa vaicājumus tādās lietojumprogrammās kā ieteikumu sistēmas un krāpšanas atklāšana.
Izmantojot sarežģītus indeksēšanas algoritmus, šīs datubāzes pārvērš sarežģītus nestrukturētus datus nozīmīgos vektoros, vienlaikus nodrošinot ātrumu un elastību, ko nedara tradicionālās datu bāzes.
Ievērojamās platformas ietver Pinecone, kas spīd ģeneratīvās AI lietojumprogrammās; FAISS, ko izveidojis Facebook AI blīvai vektoru klasterēšanai; un Milvus, kas ir slavens ar savu mērogojamību un mākoņdatošanas arhitektūru.
Weaviate apvieno mašīnmācīšanos ar kontekstu apzinātu meklēšanu, savukārt Vespa un Chroma ir ievērojamas ar savām zema latentuma skaitļošanas iespējām un lietošanas ērtumu.
Vektoru datu bāzes ir būtiski rīki AI un mašīnmācīšanās tehnoloģiju izstrādei, jo tādas platformas kā Qdrant, AstraDB, OpenSearch un Azure AI Search nodrošina dažādus pakalpojumus, sākot no bezserveru arhitektūrām līdz plašām meklēšanas un analītikas iespējām.
Atstāj atbildi