ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിലും കാര്യമായ മാറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലകളിൽ.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ അസംസ്കൃത വസ്തുവായ ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ വെക്ടറുകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഈ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനം, കൂടാതെ ടെക്സ്റ്റ്, പിക്ചർ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ ഇൻപുട്ട് എന്നിവ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ സ്പെയ്സിലെ സംഖ്യാ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ, ചിത്രം വീണ്ടെടുക്കൽ, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, ഈ പരിവർത്തനം സംഭരണം മാത്രമല്ല; സമാനത തിരയലുകളിലും അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരുടെ അന്വേഷണങ്ങളിലും ശക്തമായ കഴിവുകളിലേക്കുള്ള ഒരു വാതിലാണിത്.
കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ശക്തി, വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനാരഹിതവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റയെ യഥാർത്ഥ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ സന്ദർഭവും അർത്ഥവും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വെക്റ്ററുകളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള ശേഷിയിലാണ്.
ഈ എൻകോഡിംഗിൽ മോഡലുകൾ ഉൾച്ചേർക്കുന്നതിലൂടെ സാധ്യമായ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ തിരയൽ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ അനുബന്ധ ചിത്രങ്ങളോ ശൈലികളോ കണ്ടെത്താൻ ചുറ്റുമുള്ള വെക്റ്ററുകളെ അന്വേഷിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഉൾപ്പെടുന്നു.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ പ്രത്യേകത, ഇൻവെർട്ടഡ് ഫയൽ ഇൻഡക്സ് (IVF), ഹൈറാർക്കിക്കൽ നാവിഗബിൾ സ്മോൾ വേൾഡ് (HNSW) പോലുള്ള നൂതന സൂചിക സാങ്കേതിക വിദ്യകളിൽ അവ നിർമ്മിച്ചതാണ്, ഇത് N-ഡൈമൻഷണൽ സ്പെയ്സുകളിൽ അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരെ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ അവയുടെ വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
വെക്ടറും ക്ലാസിക് ഡാറ്റാബേസും തമ്മിൽ വ്യക്തമായ വ്യത്യാസമുണ്ട്. CRUD-ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതും സെറ്റ് സ്കീമകൾ പാലിക്കുന്നതുമായ സംഘടിത സെറ്റുകളായി ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിൽ പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾ മികച്ചതാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റയുടെ ചലനാത്മകവും സങ്കീർണ്ണവുമായ സ്വഭാവം കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഈ കാഠിന്യം ഒരു തടസ്സമായി മാറാൻ തുടങ്ങുന്നു.
നേരെമറിച്ച്, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ പരമ്പരാഗത തത്തുല്യങ്ങൾക്ക് തുല്യമാക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു അളവിലുള്ള വഴക്കവും കാര്യക്ഷമതയും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടാതെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസും. അവർ കേവലം അളക്കാവുന്നതും സമാനത തിരയലുകളിൽ പ്രാവീണ്യമുള്ളവരുമല്ല.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. സൃഷ്ടിച്ച മെറ്റീരിയൽ സാന്ദർഭികമായ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിന്, ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ - സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗും ചിത്ര നിർമ്മാണവും ഉൾപ്പെടുന്നു - ഉൾച്ചേർക്കലുകളുടെ ദ്രുത വീണ്ടെടുപ്പിനെയും താരതമ്യത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
അതിനാൽ ഈ ഭാഗത്ത്, നിങ്ങളുടെ അടുത്ത പ്രോജക്റ്റിനായി ഞങ്ങൾ മികച്ച വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ നോക്കും.
1. മിൽവസ്
എംബഡഡ് സാമ്യത തിരയലുകളും ശക്തമായ MLOps ഉം ഉൾപ്പെടെ, പ്രാഥമികമായി AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു പയനിയറിംഗ് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസാണ് Milvus.
ഇത് കൂടുതലും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ, ഈ ശേഷി കാരണം, അഭൂതപൂർവമായ ട്രില്യൺ സ്കെയിലിൽ വെക്റ്ററുകൾ സൂചികയിലാക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
സ്കേലബിളിറ്റിയിലും ഉയർന്ന ലഭ്യതയിലും മിൽവസിൻ്റെ അർപ്പണബോധം അതിൻ്റെ ആദ്യ പതിപ്പിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായി വിതരണം ചെയ്ത, ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് മിൽവസ് 2.0-ലേക്ക് വികസിപ്പിച്ച രീതി പ്രകടമാക്കുന്നു.
പ്രത്യേകിച്ചും, നൂറുകണക്കിന് നോഡുകൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുമ്പോൾ അതിശയിപ്പിക്കുന്ന 2.0% ലഭ്യത ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഒരു പൂർണ്ണമായ ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് ഡിസൈൻ Milvus 99.9 പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.
വിശ്വസനീയമായ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് സൊല്യൂഷൻ തിരയുന്നവർക്ക്, ഈ പതിപ്പ് വളരെ ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു, കാരണം ഇത് മൾട്ടി-ക്ലൗഡ് കണക്ഷനും അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് പാനലും പോലെയുള്ള അത്യാധുനിക സവിശേഷതകൾ ചേർക്കുന്നു മാത്രമല്ല, ഫ്ലെക്സിബിൾ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്മെൻ്റിനായി ഡാറ്റാ സ്ഥിരത നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
മിൽവസിൻ്റെ ഒരു ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടം അതിൻ്റെ കമ്മ്യൂണിറ്റി-പ്രേരിത സമീപനമാണ്, അത് ബഹുഭാഷാ പിന്തുണയും ഡെവലപ്പർമാരുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസൃതമായി വിപുലമായ ടൂൾചെയിനും നൽകുന്നു.
ഐടി മേഖലയിൽ, അതിൻ്റെ ക്ലൗഡ് സ്കേലബിളിറ്റിയും വിശ്വാസ്യതയും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള വെക്റ്റർ തിരയൽ കഴിവുകളും ചേർന്ന് ഇതിനെ ഒരു ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനാക്കി മാറ്റുന്നു.
കൂടാതെ, വെക്റ്റർ സാമ്യത തിരയലിനെ സ്കെലാർ ഫിൽട്ടറിംഗുമായി സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് തിരയൽ ശേഷി ഉപയോഗിച്ച് ഇത് അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
മിൽവസിന് വ്യക്തമായ ഒരു അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് പാനൽ ഉണ്ട് യൂസർ ഇന്റർഫേസ്, API-കളുടെ പൂർണ്ണമായ ഒരു കൂട്ടം, കൂടാതെ സ്കെയിലബിൾ, ട്യൂൺ ചെയ്യാവുന്ന ആർക്കിടെക്ചർ.
ബാഹ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുമായുള്ള ആശയവിനിമയം ആക്സസ് ലെയർ വഴി സുഗമമാക്കുന്നു, അതേസമയം ലോഡ് ബാലൻസിംഗും ഡാറ്റ മാനേജുമെൻ്റും കേന്ദ്ര കമാൻഡായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന കോർഡിനേറ്റർ സേവനമാണ് ഏകോപിപ്പിക്കുന്നത്.
ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ സ്ഥിരതയെ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് ലെയർ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അതേസമയം വർക്കർ നോഡുകൾ സ്കേലബിളിറ്റി ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നു.
പ്രൈസിങ്
ഇത് എല്ലാവർക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ സൌജന്യമാണ്.
2. ഫെയ്സ്
Facebook-ൻ്റെ AI റിസർച്ച് ടീം Facebook AI സിമിലാരിറ്റി സെർച്ച് എന്ന പേരിൽ ഒരു അത്യാധുനിക ലൈബ്രറി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു.
അത്യാധുനിക അടിസ്ഥാന രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് Facebook AI-യുടെ സമാനത തിരയൽ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകതയാണ് ഇതിൻ്റെ സൃഷ്ടിയെ നയിച്ചത്.
സിപിയു അധിഷ്ഠിത നിർവ്വഹണങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, FAISS-ൻ്റെ അത്യാധുനിക ജിപിയു നിർവ്വഹണത്തിന് തിരയൽ സമയം അഞ്ച് മുതൽ പത്ത് മടങ്ങ് വരെ വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള അമൂല്യമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളും സമാന അർത്ഥങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു. ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ.
കോസൈൻ സമാനത, ആന്തരിക ഉൽപ്പന്നം, സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന L2 മെട്രിക് (യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം) എന്നിങ്ങനെയുള്ള സാമ്യതകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ FAISS-ന് കഴിയും.
ഈ അളവുകൾ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ ഉടനീളം കൃത്യവും വഴക്കമുള്ളതുമായ സമാനത തിരയുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ്, പ്രിസിഷൻ-സ്പീഡ് ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ, കൃത്യവും ഏകദേശവുമായ തിരയലുകൾക്കുള്ള പിന്തുണ എന്നിവ പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ അതിൻ്റെ വഴക്കം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ഇൻഡെക്സുകൾ ഡിസ്കിൽ സൂക്ഷിക്കാൻ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സ്കേലബിൾ രീതി FAISS വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
വിപരീതമായ ഫയൽ, ഉൽപ്പന്ന ക്വാണ്ടൈസേഷൻ (PQ), മെച്ചപ്പെടുത്തിയ PQ എന്നിവ FAISS-ൻ്റെ ഗവേഷണ അടിത്തറ ഉണ്ടാക്കുന്ന നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്, കൂടാതെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള വെക്റ്റർ ഫീൽഡുകൾ സൂചികയിലാക്കാനും തിരയാനും വരുമ്പോൾ അതിൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ജിപിയു-ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ കെ-സെലക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ, പിക്യു ദൂരങ്ങളുടെ പ്രീ-ഫിൽട്ടറിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള അത്യാധുനിക സമീപനങ്ങളാൽ ഈ തന്ത്രങ്ങൾ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു, ബില്യൺ സ്കെയിൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പോലും വേഗത്തിലും കൃത്യമായും തിരയൽ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള FAISS-ൻ്റെ ശേഷി ഉറപ്പുനൽകുന്നു.
പ്രൈസിങ്
ഇത് എല്ലാവർക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ സൌജന്യമാണ്.
3. പിൻകോൺ
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ പൈൻകോൺ ഒരു നേതാവാണ്, ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ്, നിയന്ത്രിത സേവനം പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു, അത് ഉയർന്ന പവർ ഉള്ള AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി നിർമ്മിച്ചതാണ്.
ജനറേറ്റീവ് AI, സെമാൻ്റിക് തിരയൽ, വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ആവശ്യമായ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾക്കുള്ള ദീർഘകാല മെമ്മറിയായി ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഈ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾക്ക് നന്ദി, AI-ക്ക് ഇപ്പോൾ സെമാൻ്റിക് വിവരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
വെക്ടർ സൂചികകളുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പ്രകടനവുമായി പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളുടെ കഴിവുകളെ തടസ്സമില്ലാതെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു, എംബെഡിംഗുകളുടെ കാര്യക്ഷമവും വലിയ തോതിലുള്ള സംഭരണവും അന്വേഷണവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു എന്നതാണ് പൈൻകോണിൻ്റെ പ്രത്യേകത.
ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ സങ്കീർണ്ണതയും അളവും സ്റ്റാൻഡേർഡ് സ്കെലാർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റാബേസുകളെ അപര്യാപ്തമാക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് മികച്ച ഓപ്ഷനാക്കി മാറ്റുന്നു.
സംയോജനവും തത്സമയ ഡാറ്റാ ഇൻടേക്ക് നടപടിക്രമങ്ങളും കാര്യക്ഷമമാക്കുന്ന നിയന്ത്രിത സേവന സമീപനം കാരണം Pinecone ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഒരു തടസ്സരഹിത പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കൽ, അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യൽ, ഇല്ലാതാക്കൽ, അന്വേഷിക്കൽ, അപ്സേർട്ട് ചെയ്യൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ശതകോടിക്കണക്കിന് വെക്ടറുകളുള്ള സൂചികകൾക്ക് അപ്സെർട്ടുകളും ഇല്ലാതാക്കലും പോലുള്ള തത്സമയ പരിഷ്ക്കരണങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന അന്വേഷണങ്ങൾ ശരിയായതും കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി പ്രതികരണങ്ങളും നൽകുമെന്ന് Pinecone കൂടുതൽ ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
ചലനാത്മകമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, അന്വേഷണ ഫലങ്ങളുടെ പ്രസക്തിയും പുതുമയും നിലനിർത്തുന്നതിന് ഈ സവിശേഷത അത്യാവശ്യമാണ്.
കൂടാതെ, പൈൻകോൺ കണക്ഷൻ വഴി എയർബൈറ്റുമായുള്ള പൈൻകോണിൻ്റെ പങ്കാളിത്തം അതിൻ്റെ വൈവിധ്യവും വഴക്കവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള സുഗമമായ ഡാറ്റ സംയോജനത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു.
ഈ ബന്ധത്തിലൂടെ, ഇൻക്രിമെൻ്റൽ ഡാറ്റ സിൻക്രൊണൈസേഷനിലൂടെ മാത്രം പുതിയതായി നേടിയ വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് ചെലവുകളും കാര്യക്ഷമതയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
കണക്ടറിൻ്റെ രൂപകൽപ്പന ലാളിത്യത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നു, ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സജ്ജീകരണ പാരാമീറ്ററുകൾ മാത്രം ആവശ്യമാണ്, മാത്രമല്ല ഇത് വിപുലീകരിക്കാവുന്നതുമാണ്, ഇത് ഭാവിയിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾക്ക് അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രൈസിങ്
RAG ഉപയോഗത്തിനുള്ള പ്രീമിയം വില $5.80/മാസം മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നു.
4. നെയ്തെടുക്കുക
Weaviate ഒരു നൂതന വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസാണ്, അത് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സോഫ്റ്റ്വെയറായി ലഭ്യമാണ്, അത് ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതും ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ രീതിയെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
സ്കെയിലർ മൂല്യങ്ങളെയും മുൻ നിർവചിച്ച അന്വേഷണങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുന്ന സാധാരണ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഉടനീളം സങ്കീർണ്ണവും സന്ദർഭോചിതവുമായ തിരയലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന വെക്റ്റർ തിരയൽ കഴിവുകൾ വീവിയേറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, തിരയലുകളുടെ അവബോധവും ഫലങ്ങളുടെ പ്രസക്തിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന മറ്റ് ഉള്ളടക്കങ്ങളുമായി എത്രത്തോളം സാമ്യമുള്ളതാണ് എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾക്ക് ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താനാകും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുമായുള്ള അതിൻ്റെ സുഗമമായ സംയോജനം അതിൻ്റെ പ്രാഥമിക സവിശേഷതകളിൽ ഒന്നാണ്; ഇത് കേവലം ഒരു ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സൊല്യൂഷൻ എന്നതിലുപരി പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു; ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
വീവിയേറ്റിൻ്റെ ആർക്കിടെക്ചർ ഈ സംയോജനത്തെ സമഗ്രമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അധിക ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാതെ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഗ്രാഫ് ഡാറ്റ മോഡലുകൾക്കുള്ള ഇതിൻ്റെ പിന്തുണ, ലിങ്ക്ഡ് എൻ്റിറ്റികൾ എന്ന നിലയിൽ ഡാറ്റയിൽ വ്യത്യസ്തമായ വീക്ഷണം നൽകുന്നു, പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസ് ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ നഷ്ടമായേക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
വീവിയേറ്റിൻ്റെ മോഡുലാർ ആർക്കിടെക്ചർ കാരണം, ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ആവശ്യാനുസരണം ഡാറ്റ വെക്ടറൈസേഷൻ, ബാക്കപ്പ് സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ കഴിവുകൾ ചേർക്കാനാകും.
ഇതിൻ്റെ അടിസ്ഥാന പതിപ്പ് ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ഡാറ്റാബേസ് ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ വ്യത്യസ്ത ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി മറ്റ് മൊഡ്യൂളുകൾക്കൊപ്പം ഇത് വികസിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
മോഡുലാർ ഡിസൈൻ ഉപയോഗിച്ച് അതിൻ്റെ സ്കേലബിളിറ്റി കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡാറ്റാ അളവുകൾക്കും അന്വേഷണ ആവശ്യങ്ങൾക്കും മറുപടിയായി വേഗത ബലിയർപ്പിക്കില്ലെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
RESTful, GraphQL API-കൾക്കുള്ള ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ പിന്തുണയാൽ സംഭരിച്ച ഡാറ്റയുമായി സംവദിക്കുന്നതിനുള്ള ബഹുമുഖവും ഫലപ്രദവുമായ ഒരു രീതി സാധ്യമാക്കുന്നു.
പ്രത്യേകിച്ചും, ഗ്രാഫ്ക്യുഎൽ തിരഞ്ഞെടുത്തത്, സങ്കീർണ്ണവും ഗ്രാഫ് അധിഷ്ഠിതവുമായ അന്വേഷണങ്ങൾ അതിവേഗം നടപ്പിലാക്കാനുള്ള അതിൻ്റെ കഴിവ്, അമിതമായതോ അപര്യാപ്തമായതോ ആയ ഡാറ്റ ലഭിക്കാതെ തന്നെ അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ കൃത്യമായി നേടാൻ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
വിവിധ ക്ലയൻ്റ് ലൈബ്രറികളിലും പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിലും Weaviate കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദമാണ്.
വീവിയേറ്റ് കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക്, നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റൻസ് സജ്ജീകരിക്കുന്നതും കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതും മുതൽ വെക്റ്റർ സെർച്ച്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇൻ്റഗ്രേഷൻ, സ്കീമ ഡിസൈൻ എന്നിവ പോലുള്ള അതിൻ്റെ കഴിവുകളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങുന്നത് വരെ ധാരാളം ഡോക്യുമെൻ്റേഷനുകളും ട്യൂട്ടോറിയലുകളും ലഭ്യമാണ്.
വീവിയേറ്റ് പ്രാദേശികമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ തീരുമാനിച്ചാലും വിവരങ്ങൾ ചലനാത്മകവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാക്കുന്ന അതേ ശക്തമായ സാങ്കേതികവിദ്യ നിങ്ങൾക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പരിസ്ഥിതി, അല്ലെങ്കിൽ വീവിയേറ്റ് മാനേജ് ചെയ്യുന്ന ക്ലൗഡ് സേവനത്തിലൂടെ.
പ്രൈസിങ്
പ്ലാറ്റ്ഫോമിൻ്റെ പ്രീമിയം വിലനിർണ്ണയം സെർവർലെസിന് $25/മാസം മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നു.
5. ക്രോമ
ക്രോമ ഒരു അത്യാധുനിക വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസാണ്, അത് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കലിലും സംഭരണത്തിലും വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസും ഉൾപ്പെടുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, സ്കെയിലർ നമ്പറുകൾക്ക് പകരം വെക്റ്ററുകളിൽ ക്രോമ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ, ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ഇത് വളരെ നല്ലതാണ്.
കൃത്യമായ കീവേഡ് പൊരുത്തങ്ങളേക്കാൾ മെറ്റീരിയലിൻ്റെ സെമാൻ്റിക് സമാനതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ തിരയലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ ഒരു വലിയ മുന്നേറ്റമാണ്.
സ്കെയിൽ ചെയ്ത ക്രമീകരണങ്ങൾക്കുള്ള ClickHouse, സ്റ്റാൻഡ്ലോൺ ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകൾക്കുള്ള DuckDB എന്നിങ്ങനെയുള്ള നിരവധി അടിസ്ഥാന സ്റ്റോറേജ് സൊല്യൂഷനുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള കഴിവാണ് ക്രോമയുടെ ശ്രദ്ധേയമായ സവിശേഷത, വിവിധ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളുമായി വഴക്കവും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
ലാളിത്യവും വേഗതയും വിശകലനവും മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് ക്രോമ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. പൈത്തൺ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ്/ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് എന്നിവയ്ക്കായുള്ള SDK-കളുള്ള ഡെവലപ്പർമാരുടെ വിശാലമായ സ്പെക്ട്രത്തിന് ഇത് ലഭ്യമാണ്.
കൂടാതെ, ക്രോമ ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദത്തിന് ശക്തമായ ഊന്നൽ നൽകുന്നു, ഡക്ക്ഡിബിയുടെ പിന്തുണയുള്ള സ്ഥിരമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് അല്ലെങ്കിൽ ടെസ്റ്റിംഗിനായി ഒരു ഇൻ-മെമ്മറി ഡാറ്റാബേസ് വേഗത്തിൽ സജ്ജീകരിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു.
എല്ലാ-MiniLM-L6-v2 പോലുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ തിരുകുകയും സ്വയമേവ ഉൾച്ചേർക്കലുകളാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്ന പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളിൽ പട്ടികകളോട് സാമ്യമുള്ള കളക്ഷൻ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ്, ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം കൂടുതൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ടെക്സ്റ്റും എംബെഡ്ഡിംഗുകളും തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഡാറ്റ സെമാൻ്റിക്സ് മനസ്സിലാക്കേണ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ഡാറ്റാബേസുകളിലെ ഡാറ്റയുടെ പ്രാതിനിധ്യവും താരതമ്യവും മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഓർത്തോഗണാലിറ്റിയുടെയും സാന്ദ്രതയുടെയും ഗണിതശാസ്ത്ര ആശയങ്ങളാണ് ക്രോമയുടെ വെക്റ്റർ സാമ്യത രീതിയുടെ അടിസ്ഥാനം.
ഡാറ്റ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സെമാൻ്റിക് ലിങ്കേജുകൾ കണക്കിലെടുത്ത് അർത്ഥവത്തായതും കാര്യക്ഷമവുമായ സമാനത തിരയലുകൾ നടത്താൻ ഈ ആശയങ്ങൾ ക്രോമയെ അനുവദിക്കുന്നു.
ക്രോമ കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന വ്യക്തികൾക്ക് ട്യൂട്ടോറിയലുകളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും പോലുള്ള ഉറവിടങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്. ഡാറ്റാബേസ് എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കാം, ശേഖരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക, സമാനത തിരയലുകൾ നടത്തുക എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
പ്രൈസിങ്
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാം.
6. വെസ്പ
AI-യുടെയും വലിയ ഡാറ്റയുടെയും ഓൺലൈൻ കൈകാര്യം ചെയ്യലിനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് വെസ്പ.
വെസ്പയുടെ അടിസ്ഥാന ലക്ഷ്യം വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലുടനീളം ലോ-ലേറ്റൻസി കംപ്യൂട്ടേഷനുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുകയും, ടെക്സ്റ്റ്, വെക്റ്റർ, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എന്നിവ എളുപ്പത്തിൽ സംഭരിക്കാനും സൂചികയാക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
അന്വേഷണങ്ങൾ, ചോയ്സുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ മെഷീൻ-ലേൺഡ് മോഡൽ അനുമാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന സ്വഭാവം എന്നിവ പരിഗണിക്കാതെ, ഏത് സ്കെയിലിലും ദ്രുത ഉത്തരങ്ങൾ നൽകാനുള്ള അതിൻ്റെ കഴിവാണ് വെസ്പയെ വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നത്.
വെക്ടർ (ANN), ലെക്സിക്കൽ, സ്ട്രക്ചർ ഡാറ്റ തുടങ്ങി ഒരൊറ്റ അന്വേഷണത്തിനുള്ളിൽ നിരവധി തിരയലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന പൂർണ്ണമായി പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സെർച്ച് എഞ്ചിനിലും വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിലും വെസ്പയുടെ വഴക്കം കാണിക്കുന്നു.
സ്കെയിൽ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുമായി മെഷീൻ-ലേൺഡ് മോഡൽ അനുമാനത്തിൻ്റെ ഈ സംയോജനത്തിന് നന്ദി, തത്സമയ AI കഴിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവും പ്രതികരിക്കുന്നതുമായ തിരയൽ ആപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
എന്നിരുന്നാലും, വെസ്പ കേവലം അന്വേഷിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതലാണ്; കണ്ടുമുട്ടലുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിനും കൂടിയാണിത്.
മുൻനിര ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കലും നിർദ്ദേശ ഉപകരണങ്ങളും നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോക്താക്കൾക്കോ സാഹചര്യങ്ങൾക്കോ ഉള്ള ചലനാത്മകവും നിലവിലുള്ളതുമായ ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു.
കൂടുതൽ നൂതനവും പ്രായോഗികവുമായ AI ഏജൻ്റുമാരെ വികസിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന, തത്സമയം ടെക്സ്റ്റും വെക്റ്റർ ഡാറ്റയും സംഭരിക്കാനും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ആവശ്യമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, സംഭാഷണ AI ഇടത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ആർക്കും വെസ്പ ഒരു ഗെയിം ചേഞ്ചറാണ്.
സമഗ്രമായ ടോക്കണൈസേഷനും സ്റ്റമ്മിംഗും ഉപയോഗിച്ച്, ഫുൾ-ടെക്സ്റ്റ് തിരയലുകൾ, ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരുടെ തിരയലുകൾ, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാ അന്വേഷണങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം പ്ലാറ്റ്ഫോമിൻ്റെ വിപുലമായ അന്വേഷണ ശേഷികൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
നിരവധി തിരയൽ അളവുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ ഇത് വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
വെസ്പ എഐ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർഹൗസാണ്, കാരണം അതിൻ്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ എഞ്ചിന് സ്കെയിലറുകൾക്കും ടെൻസറുകൾക്കും മുകളിലൂടെ സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിതശാസ്ത്ര പദപ്രയോഗങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പ്രവർത്തനത്തിൽ, വെസ്പ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഉപയോഗിക്കാൻ ലളിതവും വിപുലീകരിക്കാവുന്നതുമാണ്.
ഇത് സിസ്റ്റം കോൺഫിഗറേഷനും ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡെവലപ്മെൻ്റും മുതൽ ഡാറ്റയും നോഡ് മാനേജുമെൻ്റും വരെയുള്ള ആവർത്തന പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു, സുരക്ഷിതവും തടസ്സമില്ലാത്തതുമായ ഉൽപ്പാദന പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
വെസ്പയുടെ ആർക്കിടെക്ചർ അത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയ്ക്കൊപ്പം വികസിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, അതിൻ്റെ വിശ്വാസ്യതയും പ്രകടനവും നിലനിർത്തുന്നു.
പ്രൈസിങ്
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാം.
7. ക്വാഡ്രന്റ്
AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനുള്ള ഒരു അതുല്യമായ കഴിവുകൾ പ്രദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് Qdrant.
അതിൻ്റെ അടിത്തറയിൽ, വെക്ടറുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും കണ്ടെത്തുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും അതുപോലെ പേലോഡ് ഡാറ്റയ്ക്കും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള API നൽകുന്ന ഒരു വെക്റ്റർ സാമ്യതയുള്ള തിരയൽ എഞ്ചിനാണ് Qdrant.
സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കേണ്ട സെമാൻ്റിക് സെർച്ച്, റെക്കമൻറേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ള നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ ഫീച്ചർ നിർണായകമാണ്.
ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകളുള്ള കൂറ്റൻ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള, കാര്യക്ഷമതയും സ്കേലബിളിറ്റിയും കണക്കിലെടുത്താണ് പ്ലാറ്റ്ഫോം നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.
കോസൈൻ സമാനത, യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം, ഡോട്ട് ഉൽപ്പന്നം എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ദൂര അളവുകൾ ഇത് നൽകുന്നു, ഇത് പല ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളിലും പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.
വൈവിധ്യമാർന്ന തിരയൽ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി സ്ട്രിംഗ്, റേഞ്ച്, ജിയോ ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഡിസൈൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പ്രാദേശിക സജ്ജീകരണങ്ങൾക്കുള്ള ഡോക്കർ ഇമേജ്, ഭാഷയിൽ സുഖമുള്ളവർക്കുള്ള പൈത്തൺ ക്ലയൻ്റ്, കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റ, പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് പരിതസ്ഥിതിക്ക് വേണ്ടിയുള്ള ക്ലൗഡ് സേവനം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ രീതികളിൽ ഡവലപ്പർമാർക്ക് Qdrant ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്.
ഏതെങ്കിലും സാങ്കേതിക കോൺഫിഗറേഷനുമായോ പ്രോസസ്സ് ആവശ്യങ്ങളുമായോ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കാൻ Qdrant-ൻ്റെ അഡാപ്റ്റബിലിറ്റി അനുവദിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, Qdrant-ൻ്റെ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇൻ്റർഫേസ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെൻ്റിനെ ലളിതമാക്കുന്നു. ക്ലസ്റ്റർ സൃഷ്ടിക്കൽ മുതൽ സുരക്ഷിതമായ ആക്സസിനായി API കീകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് വരെയുള്ള എല്ലാ നൈപുണ്യ തലങ്ങളിലുമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം നേരെയുള്ളതാണ്.
ഇതിൻ്റെ ബൾക്ക് അപ്ലോഡ് ശേഷിയും അസിൻക്രണസ് എപിഐയും അതിൻ്റെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഡവലപ്പർമാർക്ക് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
പ്രൈസിങ്
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാം, പ്രീമിയം വില ഓരോ നോഡിനും $25 മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നു/മാസം തോറും ബിൽ ചെയ്യുന്നു
8. ആസ്ട്ര ഡിബി
AstraDB-യുടെ മികച്ച വെക്റ്റർ തിരയൽ കഴിവുകളും സെർവർലെസ് ആർക്കിടെക്ചറും ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
അപ്പാച്ചെ കസാന്ദ്രയുടെ ദൃഢമായ അടിത്തറയിൽ നിർമ്മിച്ചതും സ്കേലബിളിറ്റി, സ്ഥിരത, പ്രകടനം എന്നിവ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതുമായതിനാൽ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ തരങ്ങളിലുടനീളം സങ്കീർണ്ണവും സന്ദർഭോചിതവുമായ തിരയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഓപ്ഷനാണ് AstraDB.
സ്ട്രീമിംഗ്, നോൺ-വെക്റ്റർ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ജോലിഭാരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള ആസ്ട്രാഡിബിയുടെ ശേഷി, ഒരേസമയം അന്വേഷണത്തിനും അപ്ഡേറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുമായി വളരെ കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി നിലനിർത്തുന്നത് അതിൻ്റെ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടങ്ങളിലൊന്നാണ്.
കൃത്യമായ, സന്ദർഭ-അവബോധമുള്ള AI പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് സ്ട്രീമിംഗും തത്സമയ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗും ആവശ്യമായ ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
AstraDB-യിൽ നിന്നുള്ള സെർവർലെസ് സൊല്യൂഷൻ വികസനം കൂടുതൽ എളുപ്പമാക്കുന്നു, ബാക്കെൻഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം നൂതന AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ സ്വതന്ത്രരാക്കുന്നു.
ക്വിക്ക്സ്റ്റാർട്ട് ഗൈഡൻസ് മുതൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പാഠങ്ങൾ വരെ, വിശ്വസനീയമായ API-കളിലൂടെയും അറിയപ്പെടുന്ന ടൂളുകളും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുമുള്ള സുഗമമായ ഇൻ്റർഫേസുകളിലൂടെ അവരുടെ AI ആശയങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ AstraDB ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
എൻ്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് ജനറേറ്റീവ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സുരക്ഷയ്ക്കും അനുസരണത്തിനും മുൻഗണന നൽകണം, കൂടാതെ AstraDB രണ്ട് മുന്നണികളിലും നൽകുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള കോർപ്പറേറ്റ് സുരക്ഷാ ഫീച്ചറുകളും കംപ്ലയൻസ് സർട്ടിഫിക്കേഷനുകളും ഇത് നൽകുന്നു, AstraDB-യിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കർശനമായ സ്വകാര്യത, ഡാറ്റ സംരക്ഷണ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നു.
പ്രൈസിങ്
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൌജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാം, കൂടാതെ ഇത് പണമടച്ചുള്ള മോഡൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
9. ഓപ്പൺ തിരയൽ
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നവർക്ക്, പ്രത്യേകിച്ച് അഡാപ്റ്റബിൾ, സ്കേലബിൾ, ഭാവി-പ്രൂഫ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ആകർഷകമായ ഓപ്ഷനായി ഓപ്പൺ സെർച്ച് ദൃശ്യമാകുന്നു.
ഓപ്പൺ സെർച്ച് എന്നത് അനലിറ്റിക്സിൻ്റെ ശക്തി, അത്യാധുനിക വെക്റ്റർ തിരയൽ, പരമ്പരാഗത തിരയൽ എന്നിവയെ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു ഏകീകൃത സംവിധാനത്തിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാ ഫോമുകളുടെ-രേഖകൾ, ഫോട്ടോകൾ, ഓഡിയോ എന്നിവയുടെ അർത്ഥവും സന്ദർഭവും സമാനത തിരയലുകൾക്കായി വെക്ടറുകളിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഈ സംയോജനം അവരുടെ തിരയൽ ആപ്പുകളിൽ സെമാൻ്റിക് ധാരണ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്.
ഓപ്പൺ സെർച്ചിന് ധാരാളം ഓഫർ ചെയ്യാനുണ്ടെങ്കിലും, ഇലാസ്റ്റിക് സെർച്ചുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, വളരെ കുറച്ച് കോഡ് മാറ്റങ്ങൾ മാത്രമേ ഉണ്ടായിട്ടുള്ളൂ എന്നത് ഓർത്തിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് ഭാഷകൾ, ഇൻജഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രോസസറുകൾ തുടങ്ങിയ നിർണായക മൊഡ്യൂളുകളിൽ.
വർധിച്ച വികസന പ്രയത്നം കാരണം ഇലാസ്റ്റിക് സെർച്ചിന് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾ ഉണ്ടാകാം, ഇത് പ്രകടനത്തിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ, ഫീച്ചർ സെറ്റ്, ഇവ രണ്ടും തമ്മിലുള്ള അപ്ഡേറ്റുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
ഒരു വലിയ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുടരുന്നതും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആശയങ്ങളോടുള്ള സമർപ്പണവും ഉപയോഗിച്ച് OpenSearch നഷ്ടപരിഹാരം നൽകുന്നു, അതിൻ്റെ ഫലമായി ഒരു തുറന്നതും പൊരുത്തപ്പെടാവുന്നതുമായ പ്ലാറ്റ്ഫോം ലഭിക്കും.
ഇത് തിരയലിനും അനലിറ്റിക്സിനും അപ്പുറം നിരീക്ഷണക്ഷമതയും സുരക്ഷാ അനലിറ്റിക്സും പോലുള്ള വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാ-ഇൻ്റൻസീവ് ടാസ്ക്കുകൾക്കുള്ള വഴക്കമുള്ള ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
പ്ലാറ്റ്ഫോം കാലികവും അദ്വിതീയവുമായി നിലനിർത്തുന്നതിന് കമ്മ്യൂണിറ്റി-പ്രേരിത തന്ത്രം തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും സംയോജനങ്ങളും ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
പ്രൈസിങ്
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാം.
10. Azure AI തിരയൽ
ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ളിൽ തിരയൽ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ശക്തമായ പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് അസൂർ AI തിരയൽ.
ഇത് വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു, കാരണം ഇത് വെക്റ്റർ തിരയലിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഒരു തിരയൽ സൂചികയ്ക്കുള്ളിൽ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സംവിധാനമാണ്.
വെക്റ്റർ സ്പെയ്സിൽ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ കണ്ടെത്താൻ ഈ സവിശേഷത സഹായിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ സന്ദർഭോചിതമായ തിരയൽ ഫലങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു.
വെക്ടറും കീവേഡ് തിരയലുകളും ഒരേസമയം നടത്തുന്ന ഹൈബ്രിഡ് സാഹചര്യങ്ങൾക്കുള്ള പിന്തുണയാൽ അസൂർ AI തിരയലിനെ വേർതിരിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ ഫലമായി ഒരു ഏകീകൃത ഫല സെറ്റ് ഉണ്ടാകുന്നു, അത് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ സാങ്കേതികതയുടെയും കാര്യക്ഷമതയെ പലപ്പോഴും മറികടക്കുന്നു.
ഒരേ സൂചികയിലെ വെക്ടറിൻ്റെയും നോൺ-വെക്ടർ മെറ്റീരിയലിൻ്റെയും സംയോജനം കൂടുതൽ പൂർണ്ണവും വഴക്കമുള്ളതുമായ തിരയൽ അനുഭവം അനുവദിക്കുന്നു.
Azure AI തിരയലിലെ വെക്റ്റർ തിരയൽ സവിശേഷത എല്ലാ അസുർ AI തിരയൽ ശ്രേണികൾക്കും വ്യാപകമായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും സൗജന്യവുമാണ്.
അസുർ സൈറ്റ് വഴി നൽകുന്ന നിരവധി വികസന പരിതസ്ഥിതികൾക്കുള്ള പിന്തുണയുള്ളതിനാൽ, നിരവധി ഉപയോഗ കേസുകൾക്കും വികസന മുൻഗണനകൾക്കും ഇത് വളരെ അയവുള്ളതാണ്, REST API- കൾ, കൂടാതെ പൈത്തൺ, ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ്, നെറ്റ് എന്നിവയ്ക്കായുള്ള SDK-കൾ.
Azure AI ഇക്കോസിസ്റ്റവുമായുള്ള ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനത്തോടെ, Azure AI തിരയൽ ലളിതമായി തിരയുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു; ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ സാധ്യതയും ഇത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
മോഡൽ ഉൾച്ചേർക്കുന്നതിനുള്ള Azure OpenAI സ്റ്റുഡിയോയും ചിത്രം വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള Azure AI സേവനങ്ങളും ഈ സംയോജനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന സേവനങ്ങളുടെ രണ്ട് ഉദാഹരണങ്ങൾ മാത്രമാണ്.
സാമ്യത തിരയലും മൾട്ടിമോഡൽ തിരയലും മുതൽ ഹൈബ്രിഡ് തിരയലും ബഹുഭാഷാ തിരയലും വരെയുള്ള വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന വിപുലമായ പിന്തുണയുള്ളതിനാൽ, അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ തിരയൽ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള ഒരു വഴക്കമുള്ള പരിഹാരമാണ് Azure AI തിരയൽ.
പ്രൈസിങ്
നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാം, പ്രീമിയം നിരക്ക് $0.11/മണിക്കൂർ മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
വെക്ടർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള വെക്ടറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്ത് AI-യിലെ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെൻ്റിനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ശക്തമായ സമാനത തിരയലുകളും ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളും വഞ്ചന കണ്ടെത്തലും പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വേഗത്തിലുള്ള അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരുടെ അന്വേഷണങ്ങളും അനുവദിക്കുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻഡെക്സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഈ ഡാറ്റാബേസുകൾ പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് നൽകാത്ത വേഗതയും വഴക്കവും നൽകുമ്പോൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയെ അർത്ഥവത്തായ വെക്റ്ററുകളാക്കി മാറ്റുന്നു.
ശ്രദ്ധേയമായ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ പൈൻകോൺ ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ തിളങ്ങുന്നു; FAISS, ഇടതൂർന്ന വെക്റ്റർ ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിനായി Facebook AI സൃഷ്ടിച്ചത്; സ്കേലബിളിറ്റിക്കും ക്ലൗഡ് നേറ്റീവ് ആർക്കിടെക്ചറിനും പേരുകേട്ട മിൽവസും.
വീവിയേറ്റ് മെഷീൻ ലേണിംഗിനെ സന്ദർഭോചിതമായ തിരയലുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം വെസ്പയും ക്രോമയും യഥാക്രമം കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കഴിവുകൾക്കും ഉപയോഗത്തിൻ്റെ എളുപ്പത്തിനും ശ്രദ്ധേയമാണ്.
Qdrant, AstraDB, OpenSearch, Azure AI സെർച്ച് തുടങ്ങിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ സെർവർലെസ് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ മുതൽ വിപുലമായ സെർച്ച്, അനലിറ്റിക്സ് കഴിവുകൾ വരെയുള്ള വിവിധ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിനാൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സുപ്രധാന ഉപകരണങ്ങളാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക