अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
वेक्टर डेटाबेस आम्ही डेटा कसे व्यवस्थापित करतो आणि त्याचा अर्थ कसा लावतो, विशेषत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवितो.
या डेटाबेसचे मूलभूत कार्य म्हणजे उच्च-आयामी वेक्टर प्रभावीपणे हाताळणे, जे मशीन लर्निंग मॉडेल्सचे कच्चा माल आहेत आणि मजकूर, चित्र किंवा ऑडिओ इनपुटचे बहुआयामी जागेत संख्यात्मक प्रतिनिधित्वांमध्ये रूपांतर समाविष्ट करतात.
शिफारस प्रणाली, ऑब्जेक्ट ओळखणे, चित्र पुनर्प्राप्ती आणि फसवणूक शोध यासारख्या अनुप्रयोगांसाठी, हे परिवर्तन केवळ स्टोरेजपेक्षा अधिक आहे; समानता शोध आणि जवळच्या-शेजारी क्वेरींमध्ये सामर्थ्यवान क्षमतांचा हा दरवाजा आहे.
अधिक सखोलपणे, व्हेक्टर डेटाबेसची शक्ती मूळ सामग्रीचा संदर्भ आणि अर्थ कॅप्चर करणाऱ्या वेक्टरमध्ये मोठ्या प्रमाणात असंरचित, गुंतागुंतीचा डेटा अनुवादित करण्याची क्षमता आहे.
या एन्कोडिंगमध्ये मॉडेल्स एम्बेड करून शक्य झालेल्या वर्धित शोध कार्यांमध्ये संबंधित चित्रे किंवा वाक्ये शोधण्यासाठी आसपासच्या वेक्टरची चौकशी करण्याची क्षमता समाविष्ट आहे.
वेक्टर डेटाबेस अद्वितीय आहेत कारण ते इन्व्हर्टेड फाइल इंडेक्स (IVF) आणि हायरार्किकल नेव्हिगेबल स्मॉल वर्ल्ड (HNSW) सारख्या प्रगत इंडेक्सिंग तंत्रांवर तयार केलेले आहेत, जे N-डायमेंशनल स्पेसमध्ये जवळच्या शेजारी शोधताना त्यांचा वेग आणि कार्यक्षमता सुधारतात.
वेक्टर आणि क्लासिक डेटाबेसमध्ये स्पष्ट फरक आहे. CRUD-ऑप्टिमाइझ केलेले आणि सेट स्कीमाचे पालन करणाऱ्या संघटित संचांमध्ये डेटा व्यवस्थित करण्यासाठी पारंपरिक डेटाबेस उत्तम आहेत.
तथापि, उच्च-आयामी डेटाच्या गतिमान आणि गुंतागुंतीच्या स्वरूपाशी व्यवहार करताना, ही कठोरता अडथळा बनू लागते.
याउलट, वेक्टर डेटाबेस काही प्रमाणात लवचिकता आणि कार्यक्षमतेची ऑफर देतात ज्यात पारंपारिक समतुल्य समान असू शकत नाही, विशेषत: ज्या अनुप्रयोगांवर जास्त अवलंबून असते मशीन शिक्षण आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता. ते फक्त स्केलेबल आणि समानता शोधांमध्ये निपुण नाहीत.
वेक्टर डेटाबेस विशेषतः जनरेटिव्ह एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी उपयुक्त आहेत. तयार केलेली सामग्री संदर्भात्मक अखंडता राखून ठेवते याची हमी देण्यासाठी, हे ऍप्लिकेशन-ज्यामध्ये नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि चित्र निर्मिती समाविष्ट आहे-त्वरित पुनर्प्राप्ती आणि एम्बेडिंगची तुलना यावर अवलंबून असते.
तर या तुकड्यात, आम्ही तुमच्या पुढील प्रोजेक्टसाठी शीर्ष वेक्टर डेटाबेस पाहू.
1. मिल्वस
मिल्वस हा एक अग्रगण्य मुक्त-स्रोत वेक्टर डेटाबेस आहे जो प्रामुख्याने एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी डिझाइन केलेला आहे, ज्यामध्ये एम्बेडेड समानता शोध आणि शक्तिशाली MLOps समाविष्ट आहेत.
हे पारंपारिक रिलेशनल डेटाबेसपेक्षा वेगळे आहे, जे मुख्यतः हाताळतात संरचित डेटा, या क्षमतेमुळे, जे त्यास अभूतपूर्व ट्रिलियन स्केलवर वेक्टर्स इंडेक्स करण्यास सक्षम करते.
मिल्वसचे स्केलेबिलिटी आणि उच्च उपलब्धतेबद्दलचे समर्पण हे त्याच्या पहिल्या आवृत्तीपासून पूर्णपणे वितरित, क्लाउड-नेटिव्ह मिल्वस 2.0 पर्यंत ज्या प्रकारे विकसित झाले आहे त्यावरून दिसून येते.
विशेषतः, Milvus 2.0 पूर्णतः क्लाउड-नेटिव्ह डिझाइनचे प्रदर्शन करते जे शेकडो नोड्सच्या पलीकडे स्केलिंग करताना आश्चर्यकारक 99.9% उपलब्धतेचे उद्दिष्ट ठेवते.
विश्वासार्ह वेक्टर डेटाबेस सोल्यूशन शोधत असलेल्यांसाठी, ही आवृत्ती अत्यंत शिफारसीय आहे कारण ती केवळ मल्टी-क्लाउड कनेक्शन आणि प्रशासकीय पॅनेल सारखी अत्याधुनिक वैशिष्ट्ये जोडत नाही तर लवचिक अनुप्रयोग विकासासाठी डेटा सुसंगतता पातळी देखील सुधारते.
Milvus चा एक उल्लेखनीय फायदा म्हणजे त्याचा समुदाय-चालित दृष्टीकोन आहे, जो बहु-भाषा समर्थन आणि विकासकांच्या मागणीनुसार विस्तृत टूलचेन प्रदान करतो.
आयटी क्षेत्रात, त्याची क्लाउड स्केलेबिलिटी आणि विश्वासार्हता, मोठ्या डेटासेटवर त्याच्या उच्च-कार्यक्षमता वेक्टर शोध क्षमतांसह, त्याला एक लोकप्रिय पर्याय बनवते.
याव्यतिरिक्त, हे संकरित शोध क्षमता वापरून त्याच्या ऑपरेशन्सची कार्यक्षमता वाढवते जी स्केलर फिल्टरिंगसह वेक्टर समानता शोध मिश्रित करते.
मिल्वसकडे स्पष्ट असलेले प्रशासकीय पॅनेल आहे वापरकर्ता इंटरफेस, एपीआयचा संपूर्ण संच, आणि स्केलेबल आणि ट्युनेबल आर्किटेक्चर.
बाह्य अनुप्रयोगांसह संप्रेषण ऍक्सेस लेयरद्वारे सुलभ केले जाते, तर लोड बॅलन्सिंग आणि डेटा व्यवस्थापन समन्वयक सेवेद्वारे समन्वयित केले जाते, जे केंद्रीय आदेश म्हणून काम करते.
डेटाबेसचा स्थायीपणा ऑब्जेक्ट स्टोरेज लेयरद्वारे समर्थित आहे, तर वर्कर नोड्स स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करण्यासाठी क्रियाकलाप करतात.
किंमत
हे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे.
2. FAISS
Facebook च्या AI संशोधन कार्यसंघाने Facebook AI समानता शोध नावाची अत्याधुनिक लायब्ररी विकसित केली आहे जी दाट वेक्टर क्लस्टरिंग आणि समानता शोध अधिक प्रभावी करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे.
अत्याधुनिक मूलभूत पद्धतींचा वापर करून Facebook AI ची समानता शोध क्षमता सुधारण्याच्या आवश्यकतेमुळे त्याची निर्मिती झाली.
CPU-आधारित अंमलबजावणीच्या तुलनेत, FAISS ची अत्याधुनिक GPU अंमलबजावणी शोध वेळा पाच ते दहा पटीने वाढवू शकते, ज्यामुळे ते विविध अनुप्रयोगांसाठी एक अमूल्य साधन बनते, ज्यामध्ये शिफारस प्रणाली आणि समान अर्थांची मोठ्या प्रमाणात ओळख होते. मजकूर, ऑडिओ आणि व्हिडिओ यासारखे असंरचित डेटासेट.
FAISS समानता मेट्रिक्सची विस्तृत श्रेणी हाताळू शकते, जसे की कोसाइन समानता, अंतर्गत उत्पादन आणि सामान्यतः वापरले जाणारे L2 मेट्रिक (युक्लिडियन अंतर).
या मोजमापांमुळे विविध डेटा प्रकारांमध्ये अचूक आणि लवचिक समानता शोध करणे सोपे होते. बॅच प्रोसेसिंग, प्रिसिजन-स्पीड ट्रेड-ऑफ, आणि अचूक आणि अंदाजे दोन्ही शोधांसाठी समर्थन यासारखी वैशिष्ट्ये त्याची लवचिकता आणखी वाढवतात.
याव्यतिरिक्त, FAISS डिस्कवर अनुक्रमणिका संग्रहित करण्याची परवानगी देऊन मोठ्या प्रमाणात डेटासेट हाताळण्यासाठी स्केलेबल पद्धत ऑफर करते.
इन्व्हर्टेड फाईल, उत्पादन क्वांटायझेशन (PQ), आणि सुधारित PQ ही काही नाविन्यपूर्ण तंत्रे आहेत जी FAISS चा संशोधन पाया बनवतात आणि उच्च-आयामी वेक्टर फील्ड अनुक्रमित आणि शोधण्याच्या बाबतीत त्याची प्रभावीता वाढवतात.
या धोरणांना GPU-प्रवेगक के-सिलेक्शन अल्गोरिदम आणि PQ अंतरांचे प्री-फिल्टरिंग यांसारख्या अत्याधुनिक पध्दतींद्वारे बळकटी दिली जाते, जे अब्ज-स्केल डेटासेटमध्येही जलद आणि अचूक शोध परिणाम तयार करण्याच्या FAISS च्या क्षमतेची हमी देते.
किंमत
हे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे.
3. पिनकोन
Pinecone हे व्हेक्टर डेटाबेसमध्ये अग्रणी आहे, क्लाउड-नेटिव्ह, व्यवस्थापित सेवा प्रदान करते जी विशेषतः उच्च-शक्तीच्या AI ऍप्लिकेशन्सची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी तयार केली जाते.
हे विशेषतः व्हेक्टर एम्बेडिंग हाताळण्यासाठी डिझाइन केले आहे, जे जनरेटिव्ह एआय, सिमेंटिक शोध आणि मोठ्या भाषेतील मॉडेल्स वापरून अनुप्रयोगांसाठी आवश्यक आहेत.
एआय आता या एम्बेडिंगमुळे अर्थविषयक माहिती समजू शकते, जी किचकट कामांसाठी दीर्घकालीन स्मृती म्हणून प्रभावीपणे कार्य करते.
Pinecone अद्वितीय आहे कारण ते वेक्टर इंडेक्सेसच्या वर्धित कार्यप्रदर्शनासह पारंपारिक डेटाबेसच्या क्षमतांना अखंडपणे एकत्रित करते, कार्यक्षम आणि मोठ्या प्रमाणात संचयन आणि एम्बेडिंग्जची क्वेरी सक्षम करते.
हे अशा परिस्थितीत योग्य पर्याय बनवते जेथे डेटाची जटिलता आणि खंड मानक स्केलर-आधारित डेटाबेसेस अपुरे पडतात.
Pinecone विकसकांना त्याच्या व्यवस्थापित सेवा दृष्टिकोनामुळे त्रास-मुक्त समाधान देते, जे एकत्रीकरण आणि रीअल-टाइम डेटा सेवन प्रक्रिया सुव्यवस्थित करते.
डेटा आणणे, अपडेट करणे, हटवणे, क्वेरी करणे आणि डेटा अप्सर्ट करणे यासह असंख्य डेटा ऑपरेशन्स द्वारे समर्थित आहेत.
Pinecone पुढे हमी देते की रिअल-टाइम सुधारणांचे प्रतिनिधित्व करणाऱ्या क्वेरी जसे की अप्सर्ट आणि डिलीटेशन्स अब्जावधी व्हेक्टर असलेल्या निर्देशांकांसाठी योग्य, कमी-विलंब प्रतिसाद देतात.
डायनॅमिक परिस्थितीत, क्वेरी परिणामांची प्रासंगिकता आणि ताजेपणा टिकवून ठेवण्यासाठी हे वैशिष्ट्य आवश्यक आहे.
याव्यतिरिक्त, Pinecone कनेक्शनद्वारे Airbyte सह Pinecone ची भागीदारी तिची अष्टपैलुता आणि लवचिकता वाढवते, ज्यामुळे स्त्रोतांच्या श्रेणीतून सहज डेटा एकत्रीकरण करता येते.
या संबंधाद्वारे, वाढीव डेटा सिंक्रोनाइझेशनद्वारे केवळ नवीन अधिग्रहित माहिती हाताळली जाईल याची खात्री करून खर्च आणि कार्यक्षमता ऑप्टिमाइझ केली जाऊ शकते.
कनेक्टरचे डिझाइन साधेपणावर भर देते, फक्त किमान सेटअप पॅरामीटर्सची आवश्यकता असते आणि ते वाढवण्यायोग्य आहे, भविष्यातील सुधारणांना अनुमती देते.
किंमत
RAG वापर केससाठी प्रीमियम किंमत $5.80/महिना पासून सुरू होते.
4. विणणे
Weaviate हा एक अभिनव वेक्टर डेटाबेस आहे जो मुक्त-स्रोत सॉफ्टवेअर म्हणून उपलब्ध आहे जो डेटामध्ये प्रवेश करण्याच्या आणि वापरण्याच्या पद्धतीत बदल करतो.
Weaviate व्हेक्टर शोध क्षमतांचा वापर करते, जे स्केलर व्हॅल्यू आणि पूर्वनिर्धारित क्वेरीवर अवलंबून असलेल्या ठराविक डेटाबेसच्या विरूद्ध, मोठ्या, गुंतागुंतीच्या डेटासेटवर अत्याधुनिक, संदर्भ-जागरूक शोध सक्षम करते.
या पद्धतीसह, तुम्ही इतर सामग्रीशी किती साम्य आहे यावर आधारित सामग्री शोधू शकता, ज्यामुळे शोधांची अंतर्ज्ञान आणि परिणामांची प्रासंगिकता सुधारते.
मशीन लर्निंग मॉडेल्ससह त्याचे सहज एकत्रीकरण हे त्याच्या प्राथमिक वैशिष्ट्यांपैकी एक आहे; हे फक्त डेटा स्टोरेज सोल्यूशनपेक्षा अधिक कार्य करण्यास अनुमती देते; हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स वापरून डेटा समजून आणि विश्लेषण करण्यास देखील अनुमती देते.
Weaviate च्या आर्किटेक्चरमध्ये हे एकत्रीकरण पूर्णपणे समाविष्ट केले आहे, ज्यामुळे अतिरिक्त साधनांचा वापर न करता जटिल डेटाचे विश्लेषण करणे शक्य होते.
आलेख डेटा मॉडेल्ससाठी त्याचे समर्थन लिंक केलेल्या घटकांप्रमाणे डेटावर भिन्न दृष्टीकोन देखील प्रदान करते, पारंपारिक डेटाबेस आर्किटेक्चरमध्ये गमावले जाऊ शकणारे नमुने आणि अंतर्दृष्टी उघड करतात.
Weaviate च्या मॉड्यूलर आर्किटेक्चरमुळे, ग्राहक आवश्यकतेनुसार डेटा व्हेक्टरायझेशन आणि बॅकअप तयार करणे यासारख्या क्षमता जोडू शकतात.
त्याची मूलभूत आवृत्ती व्हेक्टर डेटा स्पेशालिस्ट डेटाबेस म्हणून कार्य करते आणि विविध गरजा पूर्ण करण्यासाठी ते इतर मॉड्यूल्ससह विस्तारित केले जाऊ शकते.
त्याची स्केलेबिलिटी त्याच्या मॉड्युलर डिझाईनने आणखी वाढवली आहे, जी हमी देते की वाढत्या डेटाचे प्रमाण आणि क्वेरी मागण्यांच्या प्रतिसादात गतीचा त्याग केला जाणार नाही.
संग्रहित डेटाशी संवाद साधण्याची एक बहुमुखी आणि प्रभावी पद्धत RESTful आणि GraphQL API दोन्हीसाठी डेटाबेसच्या समर्थनामुळे शक्य झाली आहे.
विशेषत:, GraphQL ची निवड केली जाते कारण ती क्लिष्ट, आलेख-आधारित क्वेरी जलदपणे पार पाडण्याच्या क्षमतेमुळे, वापरकर्त्यांना जास्त किंवा अपुरा डेटा न मिळवता त्यांना हवा असलेला डेटा अचूकपणे प्राप्त करण्यास सक्षम करते.
विविध प्रकारच्या क्लायंट लायब्ररी आणि प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये Weaviate अधिक वापरकर्ता-अनुकूल आहे त्याच्या लवचिक API मुळे.
वेव्हिएटचे आणखी अन्वेषण करू इच्छिणाऱ्यांसाठी, तुमचे उदाहरण सेट अप आणि कॉन्फिगर करण्यापासून ते व्हेक्टर शोध, मशीन लर्निंग इंटिग्रेशन आणि स्कीमा डिझाइन यांसारख्या क्षमतांमध्ये खोलवर जाण्यापर्यंत अनेक दस्तऐवज आणि ट्यूटोरियल उपलब्ध आहेत.
तुम्ही त्याच शक्तिशाली तंत्रज्ञानामध्ये प्रवेश करू शकता जे माहिती गतिमान आणि कृती करण्यायोग्य बनवते की तुम्ही स्थानिक पातळीवर Weaviate ऑपरेट करण्याचे ठरवले आहे. मेघ गणना पर्यावरण, किंवा Weaviate व्यवस्थापित क्लाउड सेवेद्वारे
किंमत
प्लॅटफॉर्मची प्रीमियम किंमत सर्व्हरलेससाठी $25/महिना पासून सुरू होते.
5. क्रोमा
क्रोमा हा एक अत्याधुनिक वेक्टर डेटाबेस आहे ज्याचा उद्देश डेटा पुनर्प्राप्ती आणि स्टोरेजमध्ये क्रांती घडवून आणणे आहे, विशेषत: मशीन लर्निंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा समावेश असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी.
क्रोमा मानक डेटाबेसच्या विपरीत, स्केलर क्रमांकांऐवजी वेक्टरसह कार्य करत असल्याने, उच्च-आयामी, क्लिष्ट डेटा व्यवस्थापित करण्यात ते खूप चांगले आहे.
डेटा पुनर्प्राप्ती तंत्रज्ञानातील ही एक मोठी प्रगती आहे कारण ते अचूक कीवर्ड जुळण्याऐवजी सामग्रीच्या अर्थपूर्ण समानतेवर आधारित अधिक परिष्कृत शोध सक्षम करते.
क्रोमाचे एक उल्लेखनीय वैशिष्ट्य म्हणजे अनेक अंतर्निहित स्टोरेज सोल्यूशन्ससह कार्य करण्याची क्षमता, जसे की स्केल केलेल्या सेटिंग्जसाठी क्लिकहाऊस आणि स्टँडअलोन इंस्टॉलेशन्ससाठी डकडीबी, लवचिकता आणि विविध वापर प्रकरणांमध्ये अनुकूलतेची हमी.
क्रोमा साधेपणा, वेग आणि विश्लेषण लक्षात घेऊन तयार केले आहे. हे Python आणि JavaScript/TypeScript साठी SDK सह विकासकांच्या विस्तृत स्पेक्ट्रमसाठी उपलब्ध आहे.
याव्यतिरिक्त, क्रोमा वापरकर्ता-मित्रत्वावर जोरदार भर देते, ज्यामुळे विकसकांना डकडीबीद्वारे समर्थित कायमस्वरूपी डेटाबेस किंवा चाचणीसाठी इन-मेमरी डेटाबेस त्वरित सेट करण्याची परवानगी मिळते.
पारंपारिक डेटाबेसमधील सारण्यांसारखे दिसणारे संग्रहण ऑब्जेक्ट्स तयार करण्याची क्षमता, जिथे मजकूर डेटा समाविष्ट केला जाऊ शकतो आणि ऑल-मिनीएलएम-एल6-व्ही2 सारख्या मॉडेल्सचा वापर करून आपोआप एम्बेडिंगमध्ये रूपांतरित केले जाऊ शकते, ही अष्टपैलुता आणखी वाढवते.
मजकूर आणि एम्बेडिंग अखंडपणे समाकलित केले जाऊ शकतात, जे डेटा शब्दार्थ समजून घेणे आवश्यक असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी आवश्यक आहे.
क्रोमाच्या वेक्टर समानता पद्धतीचा पाया म्हणजे ऑर्थोगोनॅलिटी आणि घनतेच्या गणिती संकल्पना, ज्या डेटाबेसमधील डेटाचे प्रतिनिधित्व आणि तुलना समजून घेण्यासाठी आवश्यक आहेत.
या कल्पना क्रोमाला डेटा घटकांमधील अर्थपूर्ण संबंध लक्षात घेऊन अर्थपूर्ण आणि कार्यक्षम समानता शोध घेण्यास अनुमती देतात.
ज्या व्यक्तींना Chroma चा शोध घ्यायचा आहे त्यांच्यासाठी ट्यूटोरियल आणि मार्गदर्शक तत्त्वे यासारखी संसाधने उपलब्ध आहेत. त्यात डेटाबेस कसा सेट करायचा, संग्रह कसा तयार करायचा आणि समानता शोध कसा चालवायचा याबद्दल चरण-दर-चरण मार्गदर्शन समाविष्ट आहे.
किंमत
आपण ते विनामूल्य वापरण्यास प्रारंभ करू शकता.
6. Vespa
Vespa हे एक व्यासपीठ आहे जे AI आणि मोठ्या डेटाच्या ऑनलाइन हाताळणीत बदल घडवून आणत आहे.
Vespa चा मूलभूत उद्देश मोठ्या डेटासेटमध्ये कमी-विलंबित गणना सक्षम करणे, तुम्हाला मजकूर, वेक्टर आणि संरचित डेटा सहजपणे संचयित करणे, अनुक्रमित करणे आणि विश्लेषित करणे सक्षम करणे आहे.
Vespa कोणत्याही स्केलवर जलद उत्तरे देण्याच्या क्षमतेने ओळखले जाते, प्रश्नांचे स्वरूप, निवडी किंवा मशीन-लर्न केलेले मॉडेलचे निष्कर्ष हाताळले जात असले तरी.
Vespa ची लवचिकता त्याच्या पूर्ण कार्यक्षम शोध इंजिन आणि वेक्टर डेटाबेसमध्ये दर्शविली जाते, जे एकाच क्वेरीमध्ये व्हेक्टर (ANN), लेक्सिकल आणि संरचित डेटापासून अनेक शोध सक्षम करते.
स्केल काहीही असो, तुम्ही तुमच्या डेटासह मशीन-लर्न केलेल्या मॉडेल अनुमानाच्या या एकत्रीकरणामुळे रिअल-टाइम AI क्षमतेसह वापरकर्ता-अनुकूल आणि प्रतिसाद शोध ॲप्स तयार करू शकता.
तथापि, Vespa फक्त शोधण्यापेक्षा अधिक आहे; हे चकमकी समजून घेणे आणि सानुकूलित करण्याबद्दल देखील आहे.
उच्च दर्जाचे सानुकूलन आणि सूचना साधने विशिष्ट वापरकर्ते किंवा परिस्थितीनुसार डायनॅमिक, वर्तमान शिफारसी प्रदान करतात.
संभाषणात्मक एआय स्पेसमध्ये प्रवेश करू पाहणाऱ्या प्रत्येकासाठी Vespa एक गेम-चेंजर आहे, कारण ते रीअल-टाइममध्ये मजकूर आणि वेक्टर डेटा संचयित करण्यासाठी आणि एक्सप्लोर करण्यासाठी आवश्यक पायाभूत सुविधा देते, ज्यामुळे अधिक प्रगत आणि व्यावहारिक AI एजंट्स विकसित होऊ शकतात.
सर्वसमावेशक टोकनायझेशन आणि स्टेमिंगसह, पूर्ण-मजकूर शोध, सर्वात जवळचे शेजारी शोध आणि संरचित डेटा क्वेरी हे सर्व प्लॅटफॉर्मच्या विस्तृत क्वेरी क्षमतांद्वारे समर्थित आहेत.
हे वेगळे आहे की ते अनेक शोध परिमाणे एकत्रित करून गुंतागुंतीच्या प्रश्नांना प्रभावीपणे हाताळू शकते.
Vespa हे AI आणि मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्ससाठी एक संगणकीय पॉवरहाऊस आहे कारण त्याचे गणन इंजिन स्केलर आणि टेन्सर्सवर जटिल गणिती अभिव्यक्ती हाताळू शकते.
ऑपरेशनमध्ये, Vespa वापरण्यास सोपा आणि विस्तारण्यायोग्य बनविला गेला आहे.
हे सिस्टम कॉन्फिगरेशन आणि ऍप्लिकेशन डेव्हलपमेंटपासून डेटा आणि नोड व्यवस्थापनापर्यंतच्या पुनरावृत्ती प्रक्रियांना सुव्यवस्थित करते, सुरक्षित आणि अखंड उत्पादन ऑपरेशन्स सक्षम करते.
Vespa चे आर्किटेक्चर हे सुनिश्चित करते की ते आपल्या डेटासह विस्तारित होते, त्याची विश्वासार्हता आणि कार्यप्रदर्शन कायम ठेवते.
किंमत
आपण ते विनामूल्य वापरण्यास प्रारंभ करू शकता.
7. चतुर्भुज
Qdrant हे एक लवचिक वेक्टर डेटाबेस प्लॅटफॉर्म आहे जे AI आणि मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्सच्या वाढत्या मागण्या पूर्ण करण्यासाठी क्षमतांचा एक अद्वितीय संच प्रदान करते.
त्याच्या पायावर, Qdrant हे वेक्टर समानता शोध इंजिन आहे जे वेक्टर तसेच पेलोड डेटा संचयित करण्यासाठी, शोधण्यासाठी आणि देखरेख करण्यासाठी वापरण्यास सुलभ API प्रदान करते.
हे वैशिष्ट्य अनेक अनुप्रयोगांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे, जसे की सिमेंटिक शोध आणि शिफारस प्रणाली, ज्यांना क्लिष्ट डेटा स्वरूपांचा अर्थ लावणे आवश्यक आहे.
प्लॅटफॉर्म कार्यक्षमता आणि स्केलेबिलिटी लक्षात घेऊन तयार केले गेले आहे, अब्जावधी डेटा पॉइंट्ससह प्रचंड डेटासेट हाताळण्यास सक्षम आहे.
हे कोसाइन समानता, युक्लिडियन अंतर आणि डॉट उत्पादनासह अनेक अंतर मेट्रिक्स प्रदान करते, ज्यामुळे ते वापरण्याच्या अनेक परिस्थितींमध्ये अनुकूल बनते.
विविध शोध गरजा पूर्ण करण्यासाठी डिझाइन जटिल फिल्टरिंग ऑफर करते, जसे की स्ट्रिंग, श्रेणी आणि भू-फिल्टर्स.
वेगवान स्थानिक सेटअपसाठी डॉकर प्रतिमा, भाषेत सोयीस्कर असलेल्यांसाठी पायथन क्लायंट आणि अधिक मजबूत, उत्पादन-श्रेणी वातावरणासाठी क्लाउड सेवा यासह Qdrant विविध मार्गांनी विकसकांसाठी प्रवेशयोग्य आहे.
Qdrant ची अनुकूलता कोणत्याही तांत्रिक कॉन्फिगरेशन किंवा प्रक्रियेच्या गरजेसह अखंड एकीकरणासाठी परवानगी देते.
शिवाय, Qdrant चा वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेस वेक्टर डेटाबेस व्यवस्थापन सुलभ करतो. क्लस्टर तयार करण्यापासून ते सुरक्षित प्रवेशासाठी API की तयार करण्यापर्यंत सर्व कौशल्य स्तरावरील वापरकर्त्यांसाठी हे प्लॅटफॉर्म सरळ आहे.
त्याची मोठ्या प्रमाणात अपलोड क्षमता आणि असिंक्रोनस API त्याची कार्यक्षमता सुधारतात, ज्यामुळे ते प्रचंड प्रमाणात डेटा हाताळणाऱ्या विकासकांसाठी एक अतिशय उपयुक्त साधन बनते.
किंमत
तुम्ही ते विनामूल्य वापरण्यास सुरुवात करू शकता आणि प्रीमियम किंमत प्रति नोड/महिना प्रति तास बिल $25 पासून सुरू होते
8. एस्ट्रा
AstraDB ची उत्कृष्ट वेक्टर शोध क्षमता आणि सर्व्हरलेस आर्किटेक्चर जनरेटिव्ह एआय ऍप्लिकेशन्समध्ये बदल करत आहेत.
AstraDB विविध प्रकारच्या डेटा प्रकारांमध्ये गुंतागुंतीचे, संदर्भ-संवेदनशील शोध व्यवस्थापित करण्यासाठी एक उत्तम पर्याय आहे कारण तो Apache Cassandra च्या भक्कम पायावर बांधला गेला आहे आणि स्केलेबिलिटी, स्थिरता आणि कार्यप्रदर्शन अखंडपणे एकत्र करतो.
एकाचवेळी क्वेरी आणि अपडेट ऑपरेशन्ससाठी अत्यंत कमी विलंब जतन करताना स्ट्रीमिंग, नॉन-वेक्टर आणि व्हेक्टर डेटासह विषम वर्कलोड्स हाताळण्याची AstraDB ची क्षमता, हा त्याचा सर्वात लक्षणीय फायदा आहे.
ही अनुकूलता जनरेटिव्ह एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी आवश्यक आहे, ज्यांना तंतोतंत, संदर्भ-जागरूक AI प्रतिसाद प्रदान करण्यासाठी स्ट्रीमिंग आणि रिअल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग आवश्यक आहे.
AstraDB चे सर्व्हरलेस सोल्यूशन विकास आणखी सोपे करते, विकासकांना बॅकएंड पायाभूत सुविधा व्यवस्थापित करण्याऐवजी नाविन्यपूर्ण AI अनुप्रयोग तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास मुक्त करते.
क्विकस्टार्ट मार्गदर्शनापासून ते चॅटबॉट्स आणि शिफारस प्रणाली तयार करण्याच्या सखोल धड्यांपर्यंत, AstraDB विकसकांना विश्वसनीय API आणि सुप्रसिद्ध साधने आणि प्लॅटफॉर्मसह गुळगुळीत इंटरफेसद्वारे त्यांच्या AI कल्पना जलदपणे साकार करण्यास सक्षम करते.
एंटरप्राइझ-ग्रेड जनरेटिव्ह एआय सिस्टमने सुरक्षा आणि अनुपालनास प्राधान्य दिले पाहिजे आणि AstraDB दोन्ही आघाड्यांवर वितरित करते.
सखोल कॉर्पोरेट सुरक्षा वैशिष्ट्ये आणि अनुपालन प्रमाणपत्रे त्याद्वारे प्रदान केली जातात, याची हमी देते की AstraDB वर विकसित केलेले AI अनुप्रयोग कठोर गोपनीयता आणि डेटा संरक्षण मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करतात.
किंमत
तुम्ही ते विनामूल्य वापरण्यास सुरुवात करू शकता आणि ते तुम्ही-जसे-जाता मॉडेल ऑफर करते.
9. ओपनसर्च
वेक्टर डेटाबेस एक्सप्लोर करणाऱ्यांसाठी OpenSearch हा एक आकर्षक पर्याय म्हणून दिसतो, विशेषत: अनुकूल, स्केलेबल आणि भविष्यातील-प्रूफ एआय सिस्टम विकसित करण्यासाठी.
OpenSearch हा एक सर्वसमावेशक, मुक्त-स्रोत वेक्टर डेटाबेस आहे जो विश्लेषणाची शक्ती, अत्याधुनिक वेक्टर शोध, आणि पारंपारिक शोध एका सुसंगत प्रणालीमध्ये एकत्रित करतो.
एकापेक्षा जास्त डेटा फॉर्म-दस्तऐवज, फोटो आणि ऑडिओ-चा अर्थ आणि संदर्भ एन्कोड करण्यासाठी मशीन लर्निंग एम्बेडिंग मॉडेल्स वापरून समानता शोधांसाठी व्हेक्टरमध्ये, हे एकत्रीकरण विशेषतः त्यांच्या शोध ॲप्समध्ये अर्थविषयक समज समाविष्ट करू पाहणाऱ्या विकासकांसाठी उपयुक्त आहे.
जरी OpenSearch मध्ये ऑफर करण्यासारखे बरेच काही आहे, हे लक्षात ठेवणे आवश्यक आहे की Elasticsearch च्या तुलनेत, कोडमध्ये बरेच कमी बदल झाले आहेत, विशेषत: स्क्रिप्टिंग भाषा आणि अंतर्ग्रहण पाइपलाइन प्रोसेसर सारख्या गंभीर मॉड्यूलमध्ये.
वाढीव विकास प्रयत्नांमुळे इलास्टिकसर्चमध्ये अधिक अत्याधुनिक क्षमता असू शकतात, ज्यामुळे कार्यप्रदर्शन, वैशिष्ट्य संच आणि दोघांमधील अद्यतनांमध्ये फरक होतो.
OpenSearch मोठ्या समुदायाचे अनुसरण करून आणि मुक्त-स्रोत कल्पनांना समर्पणाने भरपाई देते, परिणामी एक मुक्त आणि अनुकूल व्यासपीठ मिळते.
हे शोध आणि विश्लेषणाच्या पलीकडे असलेल्या विस्तृत अनुप्रयोगांना समर्थन देते, जसे की निरीक्षणक्षमता आणि सुरक्षा विश्लेषणे, डेटा-केंद्रित कार्यांसाठी ते एक लवचिक साधन बनवते.
समुदाय-चालित धोरण प्लॅटफॉर्म अद्ययावत आणि अद्वितीय ठेवण्यासाठी सतत सुधारणा आणि एकत्रीकरणाचे आश्वासन देते.
किंमत
आपण ते विनामूल्य वापरण्यास प्रारंभ करू शकता.
10. Azure AI शोध
Azure AI शोध हे एक मजबूत प्लॅटफॉर्म आहे जे जनरेटिव्ह AI ऍप्लिकेशन्समध्ये शोध क्षमता सुधारते.
हे वेगळे दिसते कारण ते वेक्टर शोध, शोध निर्देशांकामध्ये वेक्टर एम्बेडिंग अनुक्रमणिका, संचयित आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी एक यंत्रणा समर्थित करते.
हे वैशिष्ट्य वेक्टर स्पेसमध्ये तुलनात्मक दस्तऐवज शोधण्यात मदत करते, परिणामी अधिक संदर्भानुसार संबंधित शोध परिणाम मिळतात.
Azure AI शोध संकरित परिस्थितींसाठी त्याच्या समर्थनाद्वारे ओळखला जातो, ज्यामध्ये व्हेक्टर आणि कीवर्ड शोध एकाच वेळी केले जातात, परिणामी एक एकीकृत परिणाम सेट होतो जो एकट्या वापरल्या जाणाऱ्या प्रत्येक तंत्राच्या परिणामकारकतेला वारंवार मागे टाकतो.
समान निर्देशांकातील वेक्टर आणि नॉन-वेक्टर सामग्रीचे संयोजन अधिक संपूर्ण आणि लवचिक शोध अनुभवासाठी अनुमती देते.
Azure AI शोध मधील वेक्टर शोध वैशिष्ट्य सर्व Azure AI शोध स्तरांसाठी सर्वत्र प्रवेशयोग्य आणि विनामूल्य आहे.
अनेक डेव्हलपमेंट एन्व्हायर्नमेंटसाठी समर्थन असल्यामुळे ते वापराच्या अनेक प्रकरणांसाठी आणि विकास प्राधान्यांसाठी अत्यंत लवचिक आहे, जे Azure साइटद्वारे प्रदान केले जाते, REST एपीआय, आणि SDKs साठी Python, JavaScript, आणि.NET, इतरांसह.
Azure AI इकोसिस्टमसह त्याच्या खोल एकीकरणासह, Azure AI शोध फक्त शोधापेक्षा अधिक ऑफर करतो; ते जनरेटिव्ह एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी इकोसिस्टमची क्षमता देखील वाढवते.
मॉडेल एम्बेडिंगसाठी Azure OpenAI स्टुडिओ आणि चित्र पुनर्प्राप्तीसाठी Azure AI सेवा ही या एकात्मतेमध्ये समाविष्ट असलेल्या सेवांची फक्त दोन उदाहरणे आहेत.
Azure AI शोध हे त्यांच्या ऍप्लिकेशन्समध्ये अत्याधुनिक शोध कार्ये समाविष्ट करू इच्छिणाऱ्या विकासकांसाठी एक लवचिक उपाय आहे कारण त्याच्या व्यापक समर्थनामुळे, जे समानता शोध आणि मल्टीमॉडल शोध पासून संकरित शोध आणि बहुभाषिक शोधापर्यंत विस्तृत ऍप्लिकेशन सक्षम करते.
किंमत
तुम्ही ते विनामूल्य वापरण्यास सुरुवात करू शकता आणि प्रीमियम किंमत $0.11/तास पासून सुरू होते.
निष्कर्ष
वेक्टर डेटाबेस उच्च-आयामी वेक्टर्स व्यवस्थापित करून AI मध्ये डेटा व्यवस्थापन बदलत आहेत, शिफारस प्रणाली आणि फसवणूक शोध यासारख्या अनुप्रयोगांमध्ये मजबूत समानता शोध आणि जलद जवळच्या-शेजारी क्वेरीस अनुमती देतात.
अत्याधुनिक इंडेक्सिंग अल्गोरिदमच्या वापराने, हे डेटाबेस क्लिष्ट असंरचित डेटाला अर्थपूर्ण वेक्टरमध्ये रूपांतरित करतात आणि गती आणि लवचिकता प्रदान करतात जी पारंपारिक डेटाबेस करत नाहीत.
उल्लेखनीय प्लॅटफॉर्ममध्ये Pinecone समाविष्ट आहे, जे जनरेटिव्ह एआय ऍप्लिकेशन्समध्ये चमकते; FAISS, दाट वेक्टर क्लस्टरिंगसाठी Facebook AI द्वारे तयार केले; आणि मिल्वस, जे त्याच्या स्केलेबिलिटी आणि क्लाउड-नेटिव्ह आर्किटेक्चरसाठी प्रसिद्ध आहे.
विव्हिएट मशीन लर्निंगला संदर्भ-जागरूक शोधासह एकत्रित करते, तर वेस्पा आणि क्रोमा अनुक्रमे त्यांच्या कमी-लेटेन्सी संगणकीय क्षमता आणि वापर सुलभतेसाठी उल्लेखनीय आहेत.
AI आणि मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान विकसित करण्यासाठी व्हेक्टर डेटाबेस ही महत्त्वाची साधने आहेत कारण Qdrant, AstraDB, OpenSearch आणि Azure AI Search सारखे प्लॅटफॉर्म सर्व्हरलेस आर्किटेक्चरपासून ते विस्तृत शोध आणि विश्लेषण क्षमतांपर्यंत विविध सेवा प्रदान करतात.
प्रत्युत्तर द्या