Содржина[Крие][Прикажи]
Векторските бази на податоци претставуваат значителна промена во начинот на кој управуваме и интерпретираме податоци, особено во областа на вештачката интелигенција и машинското учење.
Основната функција на овие бази на податоци е ефикасно да се справуваат со високодимензионални вектори, кои се суровина на моделите за машинско учење и вклучуваат конверзија на текст, слика или аудио влез во нумерички претстави во повеќедимензионален простор.
За апликации како системи за препораки, препознавање објекти, пребарување слики и откривање измами, оваа трансформација е повеќе од само складирање; тоа е врата до моќни способности во пребарувањата за сличности и прашањата за најблискиот сосед.
Подлабоко, моќта на векторските бази на податоци е во нивниот капацитет да преведат големи количини на неструктурирани, комплицирани податоци во вектори кои го доловуваат контекстот и значењето на оригиналната содржина.
Подобрените функции за пребарување овозможени со вградување модели во ова кодирање ја вклучуваат можноста за пребарување на околните вектори за да се најдат сродни слики или фрази.
Векторските бази на податоци се единствени по тоа што се изградени на напредни техники за индексирање како што се Индекс на превртена датотека (IVF) и Хиерархиски пловен мал свет (HNSW), што ја подобрува нивната брзина и ефикасност додека ги лоцира најблиските соседи во N-димензионални простори.
Постои јасна разлика помеѓу векторските и класичните бази на податоци. Конвенционалните бази на податоци се одлични во организирањето на податоците во организирани множества кои се оптимизирани за CRUD и се придржуваат до поставените шеми.
Меѓутоа, кога се работи за динамичната и комплицирана природа на високодимензионалните податоци, оваа ригидност почнува да станува пречка.
Спротивно на тоа, векторските бази на податоци нудат одреден степен на флексибилност и ефикасност што традиционалните еквиваленти не можат да ги изедначат, особено за апликации кои многу се потпираат на машинско учење и вештачка интелигенција. Тие не се само скалабилни и умешни во пребарувањата за сличности.
Векторските бази на податоци се особено корисни за генеративни апликации за вештачка интелигенција. За да се гарантира дека создадениот материјал го задржува контекстуалниот интегритет, овие апликации - кои вклучуваат обработка на природен јазик и генерирање слики - зависат од брзото пронаоѓање и споредба на вградувањата.
Така, во овој дел, ќе ги разгледаме врвните векторски бази на податоци за вашиот следен проект.
1. Милвус
Milvus е пионерска векторска база на податоци со отворен код дизајнирана првенствено за апликации за вештачка интелигенција, вклучувајќи вградени пребарувања за сличности и моќни MLOps.
Се разликува од конвенционалните релациони бази на податоци, кои најчесто се справуваат структурирани податоци, поради овој капацитет, кој му овозможува да индексира вектори на невиден трилиони размери.
Посветеноста на Milvus на приспособливост и високата достапност се докажува со начинот на кој се разви од својата прва верзија до целосно дистрибуираниот, мајчин Milvus 2.0 на облакот.
Поточно, Milvus 2.0 покажува целосно облак дизајн кој има за цел достапност од неверојатни 99.9% додека се скалира над стотици јазли.
За оние кои бараат сигурно решение за векторска база на податоци, ова издание е многу препорачливо бидејќи не само што додава софистицирани функции како поврзување со повеќе облак и административен панел, туку ги подобрува и нивоата на конзистентност на податоците за флексибилен развој на апликации.
Вреди да се забележи предност на Milvus е неговиот пристап управуван од заедницата, кој обезбедува повеќејазична поддршка и широк синџир на алатки прилагодени на барањата на програмерите.
Во ИТ секторот, неговата приспособливост и доверливост на облакот, заедно со неговите можности за векторско пребарување со високи перформанси на големи збирки податоци, ја прават популарна опција.
Дополнително, ја подобрува ефикасноста на своите операции користејќи хибридна способност за пребарување што го спојува пребарувањето на векторска сличност со скаларното филтрирање.
Milvus има административен панел со јасна кориснички интерфејс, целосен сет на API и скалабилна и приспособлива архитектура.
Комуникацијата со надворешните апликации е олеснета со слојот за пристап, додека балансирањето на оптоварувањето и управувањето со податоците се координирани од координаторската служба, која служи како централна команда.
Постојаноста на базата на податоци е поддржана од слојот за складирање на објекти, додека работните јазли вршат активности за да обезбедат приспособливост.
Цени
Бесплатна е за употреба за секого.
2. FAISS
Тимот за истражување на вештачката интелигенција на Facebook разви врвна библиотека наречена Facebook AI Similarity Search, која е дизајнирана да го направи поефективно густо векторско групирање и пребарување на сличности.
Неговото создавање беше поттикнато од барањето да се подобрат можностите за пребарување сличност на Facebook AI со користење на врвни основни методологии.
Во споредба со имплементациите базирани на процесорот, најсовремената имплементација на графичкиот процесор на FAISS може да го забрза времето на пребарување за пет до десет пати, што го прави непроценлива алатка за различни апликации, вклучувајќи системи за препораки и идентификација на слични значења во значителен број. неструктурирани сетови на податоци како текст, аудио и видео.
FAISS може да се справи со широк опсег на метрика на сличност, како што се косинусова сличност, внатрешен производ и најчесто користената L2 метрика (Евклидово растојание).
Овие мерења го олеснуваат извршувањето на точни и флексибилни пребарувања за сличности низ различни видови податоци. Функциите како што се сериската обработка, прецизните брзини и поддршката за прецизни и приближни пребарувања дополнително ја зголемуваат неговата флексибилност.
Дополнително, FAISS нуди скалабилен метод за ракување со масивни сетови на податоци со дозволување на индексите да се складираат на дискот.
Превртената датотека, квантизацијата на производот (PQ) и подобрената PQ се само неколку од иновативните техники кои ја сочинуваат истражувачката основа на FAISS и ја зголемуваат нејзината ефикасност кога станува збор за индексирање и пребарување на векторски полиња со високи димензии.
Овие стратегии се засилени со најсовремени пристапи како што се алгоритми за k-избор со забрзан графички процесор и претходно филтрирање на растојанија на PQ, гарантирајќи го капацитетот на FAISS да произведува брзи и прецизни резултати од пребарувањето дури и во збирки на податоци од милијарди размери.
Цени
Бесплатна е за употреба за секого.
3. Пинекон
Pinecone е лидер во векторските бази на податоци, обезбедувајќи услуга управувана во облак, која е особено изградена за да ги подобри перформансите на апликациите за вештачка интелигенција со голема моќност.
Специфично е дизајниран да се справува со векторски вградувања, кои се од суштинско значење за генеративна вештачка интелигенција, семантичко пребарување и апликации кои користат масивни јазични модели.
Вештачката интелигенција сега може да разбере семантички информации благодарение на овие вградувања, кои ефективно делуваат како долгорочна меморија за комплицирани задачи.
Pinecone е уникатен по тоа што беспрекорно ги интегрира можностите на традиционалните бази на податоци со подобрените перформанси на векторските индекси, овозможувајќи ефикасно и во големи размери складирање и пребарување на вградувања.
Ова го прави совршена опција во ситуации кога сложеноста и обемот на вклучени податоци ги прават стандардните бази на податоци засновани на скалари несоодветни.
Pinecone им нуди на програмерите решение без проблеми поради пристапот на управувана услуга, кој ја рационализира интеграцијата и процедурите за внесување податоци во реално време.
Со него се поддржани бројни операции со податоци, вклучувајќи преземање, ажурирање, бришење, барање и ставање податоци.
Pinecone дополнително гарантира дека барањата што претставуваат модификации во реално време, како што се додавања и бришења, даваат точни одговори со мала латентност за индекси со милијарди вектори.
Во динамични ситуации, оваа карактеристика е од суштинско значење за зачувување на релевантноста и свежината на резултатите од пребарувањето.
Дополнително, партнерството на Pinecone со Airbyte преку Pinecone конекцијата ја зголемува неговата разновидност и флексибилност, овозможувајќи непречена интеграција на податоци од голем број извори.
Преку овој однос, трошоците и ефикасноста може да се оптимизираат со обезбедување дека само новостекнатите информации се ракуваат преку зголемена синхронизација на податоците.
Дизајнот на конекторот ја нагласува едноставноста, потребни се само минимални параметри за поставување и може да се прошири, што овозможува идни подобрувања.
Цени
Премиум цените започнуваат од 5.80 УСД/месечно за случајот за употреба на RAG.
4. Ткаат
Weaviate е иновативна векторска база на податоци што е достапна како софтвер со отворен код кој го трансформира начинот на кој пристапуваме и користиме податоци.
Weaviate користи можности за векторско пребарување, кои овозможуваат софистицирани пребарувања кои се свесни за контекстот низ големи, комплицирани сетови на податоци, за разлика од типичните бази на податоци кои зависат од скаларните вредности и однапред дефинираните прашања.
Со овој метод, можете да лоцирате содржина врз основа на тоа колку е слична на друга содржина, што ја подобрува интуитивноста на пребарувањата и релевантноста на резултатите.
Неговата непречена интеграција со моделите за машинско учење е една од нејзините примарни карактеристики; ова му овозможува да функционира како повеќе од едноставно решение за складирање податоци; исто така овозможува разбирање и анализа на податоците со помош на вештачка интелигенција.
Архитектурата на Weaviate ја инкорпорира оваа интеграција темелно, што овозможува да се анализираат сложени податоци без употреба на дополнителни алатки.
Неговата поддршка за моделите на податоци со графикони, исто така, обезбедува различно гледиште за податоците како поврзани ентитети, изложувајќи ги обрасците и сознанијата што би можеле да се пропуштат во конвенционалните архитектури на бази на податоци.
Поради модуларната архитектура на Weaviate, клиентите можат да додаваат можности како што се векторизација на податоци и создавање резервна копија по потреба.
Неговата основна верзија функционира како специјализирана база на податоци за векторски податоци и може да се прошири со други модули за да се задоволат различни потреби.
Неговата приспособливост е дополнително подобрена со неговиот модуларен дизајн, кој гарантира дека брзината нема да биде жртвувана како одговор на зголемените количини на податоци и барањата за барање.
Разновиден и ефективен метод за интеракција со складираните податоци е овозможен со поддршката на базата на податоци и за RESTful и за GraphQL API.
Особено, GraphQL е избран поради неговиот капацитет за брзо извршување на сложени прашања, базирани на графикони, овозможувајќи им на корисниците да ги добијат точно податоците што ги сакаат без да добијат прекумерни или недоволни количини на податоци.
Weaviate е попријателски за корисниците во различни библиотеки на клиенти и програмски јазици благодарение на неговиот флексибилен API.
За оние кои сакаат понатаму да го истражуваат Weaviate, има многу документација и упатства, од поставување и конфигурирање на вашиот пример до длабоко нуркање во неговите способности како што се векторско пребарување, интеграција на машинско учење и дизајн на шема.
Можете да пристапите до истата моќна технологија што ги прави информациите динамични и активна без разлика дали ќе одлучите да работите со Weaviate локално, во облак компјутери околина или преку услугата за облак управувана со Weaviate
Цени
Премиум цените на платформата започнуваат од 25 долари/месечно за без сервер.
5. Chroma
Chroma е врвна векторска база на податоци која има за цел да го револуционизира пребарувањето и складирањето податоци, особено за апликации кои вклучуваат машинско учење и вештачка интелигенција.
Бидејќи Chroma работи со вектори наместо со скаларни броеви, за разлика од стандардните бази на податоци, тој е многу добар во управувањето со високодимензионални, комплицирани податоци.
Ова е голем напредок во технологијата за пронаоѓање податоци бидејќи овозможува пософистицирани пребарувања засновани на семантичка сличност на материјалот наместо прецизни совпаѓања на клучни зборови.
Забележлива карактеристика на Chroma е неговата способност да работи со неколку основни решенија за складирање, како што се ClickHouse за намалени поставки и DuckDB за самостојни инсталации, гарантирајќи флексибилност и приспособување на различни случаи на употреба.
Chroma е направена имајќи ја предвид едноставноста, брзината и анализата. Достапно е за широк спектар на програмери со SDK за Python и JavaScript/TypeScript.
Дополнително, Chroma става силен акцент на пријателството кон корисниците, дозволувајќи им на програмерите брзо да постават постојана база на податоци поддржана од DuckDB или база на податоци во меморијата за тестирање.
Способноста да се градат објекти за собирање што личат на табели во конвенционалните бази на податоци, каде што може да се вметнат текстуални податоци и автоматски да се трансформираат во вградувања користејќи модели како што се all-MiniLM-L6-v2, дополнително ја зголемува оваа разновидност.
Текстот и вградувањата можат беспрекорно да се интегрираат, што е од суштинско значење за апликациите што треба да ја сфатат семантиката на податоците.
Основата на методот на векторска сличност на Chroma се математичките концепти за ортогоналност и густина, кои се од суштинско значење за разбирање на претставувањето и споредбата на податоците во базите на податоци.
Овие идеи и овозможуваат на Chroma да врши значајни и ефикасни пребарувања за сличности земајќи ги предвид семантичките врски помеѓу податочните елементи.
Ресурсите како што се упатства и упатства се достапни за поединци кои сакаат понатаму да ја истражуваат Chroma. Тие вклучуваат чекор-по-чекор насоки за тоа како да ја поставите базата на податоци, да креирате колекции и да извршите пребарување за сличност.
Цени
Можете да почнете да го користите бесплатно.
6. Веспа
Vespa е платформа која го трансформира онлајн ракувањето со вештачка интелигенција и големи податоци.
Основната цел на Vespa е да овозможи пресметки со ниска латентност во големите збирки на податоци, овозможувајќи ви лесно да складирате, индексирате и анализирате текст, векторски и структурирани податоци.
Vespa се одликува со својот капацитет да дава брзи одговори во кој било размер, без оглед на природата на прашањата, изборите или заклучоците за моделот научени од машината што се обработуваат.
Флексибилноста на Vespa е прикажана во нејзиниот целосно функционален пребарувач и векторска база на податоци, кои овозможуваат многу пребарувања во едно барање, почнувајќи од векторски (ANN), лексички и структурирани податоци.
Без разлика на обемот, можете да креирате кориснички апликации за пребарување и да реагираат со способности за вештачка интелигенција во реално време благодарение на оваа интеграција на машински учино заклучоци за модели со вашите податоци.
Сепак, Веспа е повеќе од едноставно барање; се работи и за разбирање и приспособување на средби.
Највисоките алатки за прилагодување и предлози обезбедуваат динамични, тековни препораки наменети за одредени корисници или околности.
Vespa е менувач на играта за сите кои сакаат да влезат и во просторот за разговорна вештачка интелигенција, бидејќи ја нуди инфраструктурата потребна за складирање и истражување на текст и векторски податоци во реално време, овозможувајќи развој на понапредни и попрактични агенти за вештачка интелигенција.
Со сеопфатна токенизација и стекнување, пребарувањето во целосен текст, пребарувањето на најблискиот сосед и структурираните барања за податоци се поддржани од обемните можности за пребарување на платформата.
Се разликува по тоа што може ефикасно да се справи со комплицираните прашања со комбинирање на неколку димензии на пребарување.
Vespa е компјутерска моќ за апликации за вештачка интелигенција и машинско учење, бидејќи нејзиниот компјутерски мотор може да се справи со сложени математички изрази преку скалари и тензори.
Во работењето, Vespa е направена да биде едноставна за употреба и да се прошири.
Ги рационализира повторливите процеси, почнувајќи од системска конфигурација и развој на апликации до управување со податоци и јазли, овозможувајќи безбедни и непречени производствени операции.
Архитектурата на Vespa се грижи да се прошири со вашите податоци, одржувајќи ја својата сигурност и перформанси.
Цени
Можете да почнете да го користите бесплатно.
7. квадрант
Qdrant е флексибилна векторска платформа за бази на податоци која обезбедува уникатен сет на способности за задоволување на растечките барања на апликациите за вештачка интелигенција и машинско учење.
Во основата, Qdrant е пребарувач со векторска сличност кој обезбедува лесен за користење API за складирање, наоѓање и одржување на вектори, како и податоци за носивост.
Оваа функција е клучна за неколку апликации, како што се системи за семантичко пребарување и препораки, кои бараат толкување на комплицирани формати на податоци.
Платформата е изградена имајќи ја предвид ефикасноста и приспособливоста, способна да ракува со огромни збирки на податоци со милијарди точки на податоци.
Обезбедува неколку метрики на растојание, вклучувајќи косинусна сличност, Евклидско растојание и производ со точки, што го прави прилагодлив во многу сценарија за употреба.
Дизајнот нуди сложено филтрирање, како што се низа, опсег и гео-филтри, за да се задоволат различните потреби за пребарување.
Qdrant е достапен за програмерите на различни начини, вклучително и Docker слика за брзи локални поставки, клиент на Python за оние кои се задоволни со јазикот и услуга за облак за поцврста средина за квалитетно производство.
Прилагодливоста на Qdrant овозможува беспрекорна интеграција со која било технолошка конфигурација или потреба од процес.
Понатаму, корисничкиот интерфејс на Qdrant го поедноставува управувањето со векторска база на податоци. Платформата треба да биде јасна за корисниците на сите нивоа на вештини, од создавање кластери до генерирање на API клучеви за безбеден пристап.
Неговата способност за масовно испраќање и асинхроното API ја подобруваат неговата ефикасност, што го прави многу корисна алатка за програмерите кои се занимаваат со огромни количини на податоци.
Цени
Можете да почнете да го користите бесплатно, а премиум цените започнуваат од 25 долари по јазол/месечно наплаќаат час
8. Астра
Супериорните можности за векторско пребарување на AstraDB и архитектурата без сервер ги трансформираат генеративните апликации за вештачка интелигенција.
AstraDB е одлична опција за управување со сложени пребарувања чувствителни на контекст низ различни типови податоци бидејќи е изградена на цврстата основа на Apache Cassandra и беспрекорно комбинира приспособливост, стабилност и перформанси.
Капацитетот на AstraDB да се справува со хетерогени работни оптоварувања, вклучително и стриминг, невекторски и векторски податоци, додека зачувува екстремно ниска латентност за истовремени операции за пребарување и ажурирање, е една од неговите најзначајни предности.
Оваа приспособливост е од суштинско значење за генеративните апликации за вештачка интелигенција, кои бараат стриминг и обработка на податоци во реално време со цел да се обезбедат прецизни одговори на вештачката интелигенција свесни за контекстот.
Решението без сервер од AstraDB го прави развојот уште полесен, ослободувајќи ги програмерите да се концентрираат на создавање иновативни апликации за вештачка интелигенција наместо да управуваат со заднинската инфраструктура.
Од упатства за брз почеток до длабински лекции за создавање чет-ботови и системи за препораки, AstraDB им овозможува на програмерите брзо да ги реализираат своите идеи за вештачка интелигенција преку сигурни API и мазни интерфејси со добро познати алатки и платформи.
Системи за генерирање на вештачка интелигенција од претпријатието мора да им дадат приоритет на безбедноста и усогласеноста, а AstraDB испорачува на двата фронта.
Длабоки корпоративни безбедносни карактеристики и сертификати за усогласеност се обезбедени од него, гарантирајќи дека апликациите за вештачка интелигенција развиени на AstraDB се придржуваат до најстрогите упатства за приватност и заштита на податоците.
Цени
Можете да почнете да го користите бесплатно и нуди модел кој се плаќа.
9. OpenSearch
OpenSearch се појавува како привлечна опција за оние кои истражуваат векторски бази на податоци, особено за развој на адаптибилни, скалабилни и идни-доказни ВИ системи.
OpenSearch е сеопфатна векторска база на податоци со отворен код, која ја комбинира моќта на аналитиката, софистицираното векторско пребарување и конвенционалното пребарување во еден кохезивен систем.
Со користење на модели за вградување на машинско учење за кодирање на значењето и контекстот на повеќе форми на податоци - документи, фотографии и аудио - во вектори за пребарување сличности, оваа интеграција е особено корисна за програмерите кои сакаат да вклучат семантичко разбирање во нивните апликации за пребарување.
Иако OpenSearch има многу да понуди, од витално значење е да се запамети дека во споредба со Elasticsearch, има многу помалку промени на кодот, особено во критичните модули, како што се јазиците за скриптирање и процесорите за цевководи за внесување.
Elasticsearch може да има пософистицирани способности поради зголемениот напор за развој, што доведува до разлики во перформансите, сет на функции и ажурирања помеѓу двете.
OpenSearch компензира со големо следење на заедницата и посветеност на идеи со отворен код, што резултира со отворена и приспособлива платформа.
Поддржува широк опсег на апликации надвор од пребарувањето и аналитиката, како што се набљудување и безбедносна аналитика, што го прави флексибилна алатка за задачи со интензивни податоци.
Стратегијата управувана од заедницата гарантира континуирани подобрувања и интеграции за да ја одржува платформата ажурирана и единствена.
Цени
Можете да почнете да го користите бесплатно.
10. Пребарување на Azure AI
Azure AI Search е силна платформа која ги подобрува можностите за пребарување во рамките на генеративните AI апликации.
Се издвојува затоа што поддржува векторско пребарување, механизам за индексирање, складирање и преземање векторски вградувања во индекс за пребарување.
Оваа функција помага да се откријат споредливи документи во векторскиот простор, што резултира со контекстуално порелевантни резултати од пребарувањето.
Azure AI Search се одликува со поддршката за хибридни ситуации, во кои пребарувањата на вектор и клучни зборови се вршат истовремено, што резултира со унифициран сет на резултати што често ја надминува ефикасноста на секоја техника што се користи самостојно.
Комбинацијата на векторски и невекторски материјал во истиот индекс овозможува поцелосно и пофлексибилно искуство за пребарување.
Функцијата за векторско пребарување во Azure AI Search е широко достапна и бесплатна за сите нивоа на Azure AI Search.
Исклучително е флексибилен за низа случаи на употреба и преференции за развој поради неговата поддршка за неколку развојни средини, што се обезбедува преку страницата Azure, АПИ на РЕСТ, и SDK за Python, JavaScript и.NET, меѓу другите.
Со својата длабока интеграција со екосистемот Azure AI, Azure AI Search нуди повеќе од едноставно пребарување; исто така го подобрува потенцијалот на екосистемот за генеративни апликации за вештачка интелигенција.
Azure OpenAI Studio за вградување модели и Azure AI услуги за пронаоѓање слики се само два примери на услугите што се вклучени во оваа интеграција.
Azure AI Search е флексибилно решение за програмери кои сакаат да вклучат софистицирани функции за пребарување во нивните апликации поради неговата широка поддршка, која овозможува широк опсег на апликации, од пребарување сличност и мултимодално пребарување до хибридно пребарување и повеќејазично пребарување.
Цени
Можете да почнете да го користите бесплатно, а премиум цените започнуваат од 0.11 $/час.
Заклучок
Векторските бази на податоци го трансформираат управувањето со податоци во вештачката интелигенција преку управување со вектори со високи димензии, овозможувајќи силни пребарувања за сличности и брзи барања за најблискиот сосед во апликациите како што се системи за препораки и откривање измами.
Со употреба на софистицирани алгоритми за индексирање, овие бази на податоци конвертираат комплицирани неструктурирани податоци во значајни вектори додека обезбедуваат брзина и флексибилност што традиционалните бази на податоци не ги прават.
Забележителни платформи вклучуваат Pinecone, кој блеска во генеративните апликации за вештачка интелигенција; FAISS, создаден од Facebook AI за густо векторско групирање; и Milvus, кој е познат по својата приспособливост и архитектурата на облакот.
Weaviate комбинира машинско учење со пребарување свесно за контекст, додека Vespa и Chroma се забележливи по нивните пресметковни способности со мала латентност и леснотија на користење, соодветно.
Векторските бази на податоци се витални алатки за развој на технологии за вештачка интелигенција и машинско учење, бидејќи платформите како Qdrant, AstraDB, OpenSearch и Azure AI Search обезбедуваат различни услуги од архитектури без сервер до обемни можности за пребарување и аналитика.
Оставете Одговор