Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Pangkalan data vektor mewakili perubahan ketara dalam cara kami mengurus dan mentafsir data, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Fungsi asas pangkalan data ini adalah untuk mengendalikan vektor berdimensi tinggi dengan berkesan, yang merupakan bahan mentah model pembelajaran mesin dan memasukkan penukaran teks, gambar atau input audio kepada perwakilan berangka dalam ruang berbilang dimensi.
Untuk aplikasi seperti sistem pengesyoran, pengecaman objek, pengambilan gambar dan pengesanan penipuan, transformasi ini bukan sekadar storan; ia adalah pintu kepada keupayaan berkuasa dalam carian persamaan dan pertanyaan jiran terdekat.
Lebih mendalam lagi, kuasa pangkalan data vektor adalah dalam kapasiti mereka untuk menterjemah sejumlah besar data yang tidak berstruktur dan rumit kepada vektor yang menangkap konteks dan makna kandungan asal.
Fungsi carian dipertingkat yang dimungkinkan dengan membenamkan model dalam pengekodan ini termasuk keupayaan untuk menanyakan vektor sekeliling untuk mencari gambar atau frasa yang berkaitan.
Pangkalan data vektor adalah unik kerana ia dibina berdasarkan teknik pengindeksan lanjutan seperti Indeks Fail Terbalik (IVF) dan Hierarchical Navigable Small World (HNSW), yang meningkatkan kelajuan dan kecekapannya sambil mencari jiran terdekat dalam ruang N-dimensi.
Terdapat perbezaan yang jelas antara pangkalan data vektor dan klasik. Pangkalan data konvensional hebat dalam menyusun data ke dalam set tersusun yang dioptimumkan CRUD dan mematuhi skema set.
Walau bagaimanapun, apabila berhadapan dengan sifat dinamik dan rumit data berdimensi tinggi, ketegaran ini mula menjadi penghalang.
Sebaliknya, pangkalan data vektor menawarkan tahap fleksibiliti dan kecekapan yang tidak dapat disamakan oleh kesetaraan tradisional, terutamanya untuk aplikasi yang sangat bergantung pada pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Mereka bukan sahaja berskala dan mahir dalam carian persamaan.
Pangkalan data vektor amat berguna untuk aplikasi AI generatif. Untuk menjamin bahawa bahan yang dicipta mengekalkan integriti kontekstual, aplikasi ini—yang termasuk pemprosesan bahasa semula jadi dan penjanaan gambar—bergantung pada perolehan pantas dan perbandingan benam.
Jadi dalam bahagian ini, kami akan melihat pangkalan data vektor teratas untuk projek anda yang seterusnya.
1. Milvus
Milvus ialah pangkalan data vektor sumber terbuka perintis yang direka terutamanya untuk aplikasi AI, termasuk carian persamaan terbenam dan MLOp yang berkuasa.
Ia berbeza daripada pangkalan data hubungan konvensional, yang kebanyakannya mengendalikan data berstruktur, kerana kapasiti ini, yang membolehkannya mengindeks vektor pada skala trilion yang belum pernah berlaku sebelum ini.
Dedikasi Milvus terhadap kebolehskalaan dan ketersediaan yang tinggi ditunjukkan melalui cara ia membangunkan daripada versi pertamanya kepada yang diedarkan sepenuhnya, Milvus 2.0 asli awan.
Khususnya, Milvus 2.0 mempamerkan reka bentuk asli awan sepenuhnya yang menyasarkan ketersediaan 99.9% yang mengagumkan sambil menskala melebihi ratusan nod.
Bagi mereka yang mencari penyelesaian pangkalan data vektor yang boleh dipercayai, edisi ini amat disyorkan kerana ia bukan sahaja menambah ciri canggih seperti sambungan berbilang awan dan panel pentadbiran, tetapi ia juga meningkatkan tahap konsistensi data untuk pembangunan aplikasi yang fleksibel.
Kelebihan Milvus yang patut diberi perhatian ialah pendekatan dipacu komunitinya, yang menyediakan sokongan berbilang bahasa dan rangkaian alat yang luas yang disesuaikan dengan permintaan pembangun.
Dalam sektor IT, kebolehskalaan dan kebolehpercayaan awannya, bersama-sama dengan keupayaan carian vektor berprestasi tinggi pada set data yang besar, menjadikannya pilihan yang popular.
Selain itu, ia meningkatkan kecekapan operasinya menggunakan keupayaan carian hibrid yang menggabungkan carian persamaan vektor dengan penapisan skalar.
Milvus mempunyai panel pentadbiran dengan jelas antara muka pengguna, set lengkap API dan seni bina boleh skala dan boleh dilaras.
Komunikasi dengan aplikasi luaran difasilitasi oleh lapisan akses, manakala pengimbangan beban dan pengurusan data diselaraskan oleh perkhidmatan penyelaras, yang berfungsi sebagai arahan pusat.
Kekekalan pangkalan data disokong oleh lapisan storan objek, manakala nod pekerja menjalankan aktiviti untuk memastikan kebolehskalaan.
Harga
Ia percuma untuk digunakan untuk semua orang.
2. FAISS
Pasukan Penyelidikan AI Facebook membangunkan perpustakaan canggih yang dipanggil Facebook AI Similarity Search yang direka untuk menjadikan pengelompokan vektor padat dan carian persamaan lebih berkesan.
Penciptaannya didorong oleh keperluan untuk meningkatkan keupayaan carian persamaan AI Facebook dengan menggunakan metodologi asas yang canggih.
Berbanding dengan pelaksanaan berasaskan CPU, pelaksanaan GPU tercanggih FAISS boleh mempercepatkan masa carian sebanyak lima hingga sepuluh kali, menjadikannya alat yang tidak ternilai untuk pelbagai aplikasi, termasuk sistem pengesyoran dan pengenalpastian makna yang serupa dalam saiz yang besar. set data tidak berstruktur seperti teks, audio dan video.
FAISS boleh mengendalikan julat luas metrik persamaan, seperti persamaan kosinus, hasil dalam dan metrik L2 yang biasa digunakan (jarak Euclidean).
Pengukuran ini memudahkan untuk melakukan carian persamaan yang tepat dan fleksibel merentas pelbagai jenis data. Ciri-ciri seperti pemprosesan kelompok, pertukaran kelajuan ketepatan dan sokongan untuk carian tepat dan anggaran meningkatkan lagi fleksibilitinya.
Selain itu, FAISS menawarkan kaedah berskala untuk mengendalikan set data besar-besaran dengan membenarkan indeks disimpan pada cakera.
Fail terbalik, pengkuantitian produk (PQ) dan PQ yang dipertingkatkan hanyalah sebahagian daripada teknik inovatif yang membentuk asas penyelidikan FAISS dan menambah keberkesanannya apabila ia berkaitan dengan pengindeksan dan mencari medan vektor dimensi tinggi.
Strategi ini diperkukuh oleh pendekatan canggih seperti algoritma pemilihan k dipercepatkan GPU dan pra-penapisan jarak PQ, menjamin kapasiti FAISS untuk menghasilkan hasil carian yang cepat dan tepat walaupun dalam set data berskala bilion.
Harga
Ia percuma untuk digunakan untuk semua orang.
3. kon pain
Pinecone ialah peneraju dalam pangkalan data vektor, menyediakan perkhidmatan terurus asli awan yang dibina khas untuk meningkatkan prestasi aplikasi AI berkuasa tinggi.
Ia direka khusus untuk mengendalikan pembenaman vektor, yang penting untuk AI generatif, carian semantik dan aplikasi menggunakan model bahasa besar-besaran.
AI kini boleh memahami maklumat semantik terima kasih kepada pembenaman ini, yang bertindak secara berkesan sebagai ingatan jangka panjang untuk tugas yang rumit.
Pinecone adalah unik kerana ia menyepadukan dengan lancar keupayaan pangkalan data tradisional dengan prestasi indeks vektor yang dipertingkatkan, membolehkan penyimpanan dan pertanyaan benam yang cekap dan berskala besar.
Ini menjadikannya pilihan yang sempurna dalam situasi di mana kerumitan dan volum data yang terlibat menyebabkan pangkalan data berasaskan skalar standard tidak mencukupi.
Pinecone menawarkan pembangun penyelesaian tanpa kerumitan kerana pendekatan perkhidmatan terurusnya, yang menyelaraskan integrasi dan prosedur pengambilan data masa nyata.
Banyak operasi data disokong olehnya, termasuk mengambil, mengemas kini, memadam, bertanya dan menambah data.
Pinecone seterusnya menjamin bahawa pertanyaan yang mewakili pengubahsuaian masa nyata seperti penambahan dan pemadaman menghasilkan respons yang betul dan kependaman rendah untuk indeks dengan berbilion-bilion vektor.
Dalam situasi dinamik, ciri ini penting untuk mengekalkan kaitan dan kesegaran hasil pertanyaan.
Selain itu, perkongsian Pinecone dengan Airbyte melalui sambungan Pinecone meningkatkan fleksibiliti dan fleksibilitinya, membolehkan penyepaduan data yang lancar daripada pelbagai sumber.
Melalui perhubungan ini, kos dan kecekapan boleh dioptimumkan dengan memastikan hanya maklumat yang baru diperolehi dikendalikan melalui penyegerakan data tambahan.
Reka bentuk penyambung menekankan kesederhanaan, hanya memerlukan parameter persediaan minimum, dan ia boleh dilanjutkan, membolehkan penambahbaikan pada masa hadapan.
Harga
Harga premium bermula dari $5.80/bulan untuk kes penggunaan RAG.
4. Menenun
Weaviate ialah pangkalan data vektor inovatif yang tersedia sebagai perisian sumber terbuka yang mengubah cara kami mengakses dan menggunakan data.
Weaviate menggunakan keupayaan carian vektor, yang membolehkan carian yang canggih dan memahami konteks merentas set data yang besar dan rumit, berbeza dengan pangkalan data biasa yang bergantung pada nilai skalar dan pertanyaan yang dipratentukan.
Dengan kaedah ini, anda boleh mencari kandungan berdasarkan kesamaannya dengan kandungan lain, yang meningkatkan intuitif carian dan perkaitan hasil.
Penyepaduan lancarnya dengan model pembelajaran mesin adalah salah satu ciri utamanya; ini membolehkan ia berfungsi sebagai lebih daripada sekadar penyelesaian penyimpanan data; ia juga membolehkan data untuk difahami dan dianalisis menggunakan kecerdasan buatan.
Seni bina Weaviate menggabungkan penyepaduan ini secara menyeluruh, menjadikannya mungkin untuk menganalisis data yang kompleks tanpa menggunakan alat tambahan.
Sokongannya untuk model data graf juga menyediakan sudut pandangan yang berbeza pada data sebagai entiti terpaut, mendedahkan corak dan cerapan yang boleh terlepas dalam seni bina pangkalan data konvensional.
Oleh kerana seni bina modular Weaviate, pelanggan boleh menambah keupayaan seperti penvektoran data dan penciptaan sandaran mengikut keperluan.
Versi asasnya berfungsi sebagai pangkalan data pakar data vektor, dan ia boleh dikembangkan dengan modul lain untuk memenuhi keperluan yang berbeza.
Skalanya dipertingkatkan lagi dengan reka bentuk modularnya, yang menjamin bahawa kelajuan tidak akan dikorbankan sebagai tindak balas kepada peningkatan kuantiti data dan permintaan pertanyaan.
Kaedah yang serba boleh dan berkesan untuk berinteraksi dengan data yang disimpan dimungkinkan oleh sokongan pangkalan data untuk kedua-dua API RESTful dan GraphQL.
Khususnya, GraphQL dipilih kerana kapasitinya untuk menjalankan pertanyaan berasaskan graf yang rumit dengan pantas, membolehkan pengguna mendapatkan data yang mereka inginkan dengan tepat tanpa memperoleh jumlah data yang berlebihan atau tidak mencukupi.
Weaviate lebih mesra pengguna merentas pelbagai perpustakaan pelanggan dan bahasa pengaturcaraan terima kasih kepada API fleksibelnya.
Bagi mereka yang ingin meneroka Weaviate dengan lebih lanjut, terdapat banyak dokumentasi dan tutorial yang tersedia, daripada menyediakan dan mengkonfigurasi contoh anda hingga menyelami keupayaannya seperti carian vektor, penyepaduan pembelajaran mesin dan reka bentuk skema.
Anda boleh mengakses teknologi kuat yang sama yang menjadikan maklumat dinamik dan boleh diambil tindakan sama ada anda memutuskan untuk mengendalikan Weaviate secara tempatan, dalam pengkomputeran awan persekitaran, atau melalui perkhidmatan awan terurus Weaviate.
Harga
Harga premium platform bermula dari $25/bulan untuk tanpa pelayan.
5. Chroma
Chroma ialah pangkalan data vektor canggih yang bertujuan untuk merevolusikan pengambilan dan penyimpanan data, terutamanya untuk aplikasi yang melibatkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Memandangkan Chroma berfungsi dengan vektor dan bukannya nombor skalar, tidak seperti pangkalan data standard, ia sangat baik dalam mengurus data berdimensi tinggi dan rumit.
Ini merupakan kemajuan besar dalam teknologi pengambilan data kerana ia membolehkan carian yang lebih canggih berdasarkan persamaan semantik bahan dan bukannya padanan kata kunci yang tepat.
Ciri Chroma yang ketara ialah keupayaannya untuk berfungsi dengan beberapa penyelesaian storan asas, seperti ClickHouse untuk tetapan berskala dan DuckDB untuk pemasangan kendiri, menjamin fleksibiliti dan penyesuaian kepada pelbagai kes penggunaan.
Chroma dibuat dengan mengambil kira kesederhanaan, kelajuan dan analisis. Ia tersedia untuk spektrum luas pembangun dengan SDK untuk Python dan JavaScript/TypeScript.
Selain itu, Chroma memberi penekanan yang kuat pada kemesraan pengguna, membolehkan pembangun menyediakan pangkalan data tetap dengan cepat yang disokong oleh DuckDB atau pangkalan data dalam memori untuk ujian.
Keupayaan untuk membina objek koleksi yang menyerupai jadual dalam pangkalan data konvensional, di mana data teks boleh dimasukkan dan diubah secara automatik menjadi pembenaman menggunakan model seperti all-MiniLM-L6-v2, meningkatkan lagi kepelbagaian ini.
Teks dan pembenaman boleh disepadukan dengan lancar, yang penting untuk aplikasi yang perlu memahami semantik data.
Asas kaedah persamaan vektor Chroma ialah konsep matematik keortogonan dan ketumpatan, yang penting untuk memahami perwakilan dan perbandingan data dalam pangkalan data.
Idea ini membolehkan Chroma menjalankan carian persamaan yang bermakna dan cekap dengan mengambil kira kaitan semantik antara elemen data.
Sumber seperti tutorial dan garis panduan boleh diakses untuk individu yang ingin meneroka Chroma dengan lebih lanjut. Ia termasuk panduan langkah demi langkah tentang cara menyediakan pangkalan data, membuat koleksi dan menjalankan carian persamaan.
Harga
Anda boleh mula menggunakannya secara percuma.
6. Vespa
Vespa ialah platform yang mengubah pengendalian dalam talian AI dan data besar.
Tujuan asas Vespa adalah untuk membolehkan pengiraan kependaman rendah merentas set data yang besar, membolehkan anda menyimpan, mengindeks dan menganalisis teks, vektor dan data berstruktur dengan mudah.
Vespa dibezakan dengan kapasitinya untuk memberikan jawapan pantas pada sebarang skala, tanpa mengira jenis pertanyaan, pilihan atau inferens model yang dipelajari oleh mesin yang dikendalikan.
Fleksibiliti Vespa ditunjukkan dalam enjin carian dan pangkalan data vektornya yang berfungsi sepenuhnya, yang membolehkan banyak carian dalam satu pertanyaan, daripada vektor (ANN), leksikal dan data berstruktur.
Tanpa mengira skala, anda boleh mencipta aplikasi carian yang mesra pengguna dan responsif dengan keupayaan AI masa nyata berkat penyepaduan inferens model yang dipelajari mesin dengan data anda.
Walau bagaimanapun, Vespa adalah lebih daripada sekadar mencari; ia juga tentang memahami dan menyesuaikan pertemuan.
Alat penyesuaian dan cadangan terkemuka memberikan pengesyoran semasa yang dinamik untuk pengguna atau keadaan tertentu.
Vespa ialah penukar permainan untuk sesiapa sahaja yang ingin memasuki ruang AI perbualan juga, kerana ia menawarkan infrastruktur yang diperlukan untuk menyimpan dan meneroka data teks dan vektor dalam masa nyata, membolehkan pembangunan ejen AI yang lebih maju dan praktikal.
Dengan tokenisasi dan stemming yang komprehensif, carian teks penuh, carian jiran terdekat dan pertanyaan data berstruktur semuanya disokong oleh keupayaan pertanyaan luas platform.
Ia berbeza kerana ia boleh mengendalikan pertanyaan rumit dengan berkesan dengan menggabungkan beberapa dimensi carian.
Vespa ialah kuasa pengiraan untuk AI dan aplikasi pembelajaran mesin kerana enjin pengiraannya boleh mengendalikan ungkapan matematik yang kompleks berbanding skalar dan tensor.
Dalam operasi, Vespa dibuat untuk mudah digunakan dan boleh dikembangkan.
Ia menyelaraskan proses berulang, daripada konfigurasi sistem dan pembangunan aplikasi kepada pengurusan data dan nod, membolehkan operasi pengeluaran yang selamat dan tidak terganggu.
Seni bina Vespa memastikan ia berkembang dengan data anda, mengekalkan kebolehpercayaan dan prestasinya.
Harga
Anda boleh mula menggunakannya secara percuma.
7. Quadrant
Qdrant ialah platform pangkalan data vektor fleksibel yang menyediakan satu set keupayaan unik untuk memenuhi permintaan AI dan aplikasi pembelajaran mesin yang semakin meningkat.
Pada asasnya, Qdrant ialah enjin carian persamaan vektor yang menyediakan API yang mudah digunakan untuk menyimpan, mencari dan menyelenggara vektor serta data muatan.
Ciri ini penting untuk beberapa aplikasi, seperti carian semantik dan sistem pengesyoran, yang memerlukan pentafsiran format data yang rumit.
Platform ini dibina dengan mengambil kira kecekapan dan skalabiliti, mampu mengendalikan set data besar-besaran dengan berbilion titik data.
Ia menyediakan beberapa metrik jarak termasuk Cosine Similarity, Euclidean Distance dan Dot Product, menjadikannya boleh disesuaikan merentasi banyak senario penggunaan.
Reka bentuk ini menawarkan penapisan yang kompleks, seperti rentetan, julat dan geo-penapis, untuk memenuhi keperluan carian yang pelbagai.
Qdrant boleh diakses oleh pembangun dalam pelbagai cara, termasuk imej Docker untuk persediaan tempatan pantas, klien Python untuk mereka yang selesa dengan bahasa dan perkhidmatan awan untuk persekitaran gred pengeluaran yang lebih mantap.
Kebolehsuaian Qdrant membolehkan penyepaduan yang lancar dengan sebarang konfigurasi teknologi atau keperluan proses.
Tambahan pula, antara muka mesra pengguna Qdrant memudahkan pengurusan pangkalan data vektor. Platform ini dimaksudkan untuk menjadi mudah untuk pengguna semua peringkat kemahiran, daripada penciptaan kluster kepada penjanaan kunci API untuk akses selamat.
Keupayaan muat naik pukal dan API tak segerak meningkatkan kecekapannya, menjadikannya alat yang sangat berguna untuk pembangun yang berurusan dengan sejumlah besar data.
Harga
Anda boleh mula menggunakannya secara percuma dan harga premium bermula daripada $25 setiap nod/bulan yang dibilkan setiap jam
8. Astra
Keupayaan carian vektor unggul AstraDB dan seni bina tanpa pelayan sedang mengubah aplikasi AI generatif.
AstraDB ialah pilihan yang bagus untuk mengurus carian yang rumit dan sensitif konteks merentas pelbagai jenis data kerana ia dibina di atas asas kukuh Apache Cassandra dan menggabungkan kebolehskalaan, kestabilan dan prestasi dengan lancar.
Kapasiti AstraDB untuk mengendalikan beban kerja heterogen, termasuk data penstriman, bukan vektor dan vektor, sambil mengekalkan kependaman yang sangat rendah untuk operasi pertanyaan dan kemas kini serentak, adalah salah satu kelebihannya yang paling ketara.
Kebolehsuaian ini penting untuk aplikasi AI generatif, yang memerlukan penstriman dan pemprosesan data masa nyata untuk memberikan respons AI yang tepat dan sedar konteks.
Penyelesaian tanpa pelayan daripada AstraDB menjadikan pembangunan lebih mudah, membebaskan pembangun untuk menumpukan pada mencipta aplikasi AI yang inovatif dan bukannya mengurus infrastruktur bahagian belakang.
Daripada panduan permulaan pantas kepada pelajaran mendalam tentang mencipta chatbot dan sistem pengesyoran, AstraDB membolehkan pembangun merealisasikan idea AI mereka dengan pantas melalui API yang boleh dipercayai dan antara muka yang lancar dengan alatan dan platform yang terkenal.
Sistem AI generatif gred perusahaan mesti mengutamakan keselamatan dan pematuhan, dan AstraDB menyampaikan pada kedua-dua bidang.
Ciri keselamatan korporat yang mendalam dan pensijilan pematuhan disediakan olehnya, menjamin bahawa aplikasi AI yang dibangunkan di AstraDB mematuhi garis panduan privasi dan perlindungan data yang paling ketat.
Harga
Anda boleh mula menggunakannya secara percuma dan ia menawarkan model bayar semasa anda pergi.
9. Opensearch
OpenSearch muncul sebagai pilihan yang menarik untuk mereka yang meneroka pangkalan data vektor, terutamanya untuk membangunkan sistem AI yang boleh disesuaikan, berskala dan kalis masa hadapan.
OpenSearch ialah pangkalan data vektor sumber terbuka yang merangkumi semua, yang menggabungkan kuasa analitik, carian vektor yang canggih dan carian konvensional ke dalam satu sistem yang padu.
Dengan menggunakan model pembenaman pembelajaran mesin untuk mengekod makna dan konteks berbilang borang data—dokumen, foto dan audio—ke dalam vektor untuk carian persamaan, penyepaduan ini amat berguna untuk pembangun yang ingin memasukkan pemahaman semantik ke dalam apl carian mereka.
Walaupun OpenSearch mempunyai banyak tawaran, adalah penting untuk diingat bahawa berbanding dengan Elasticsearch, terdapat lebih sedikit perubahan kod, terutamanya dalam modul kritikal seperti bahasa skrip dan pemproses saluran paip pengingesan.
Elasticsearch boleh mempunyai keupayaan yang lebih canggih disebabkan peningkatan usaha pembangunan, yang membawa kepada perbezaan dalam prestasi, set ciri dan kemas kini antara kedua-duanya.
OpenSearch mengimbangi dengan pengikut komuniti yang besar dan dedikasi kepada idea sumber terbuka, menghasilkan platform yang terbuka dan boleh disesuaikan.
Ia menyokong pelbagai aplikasi melangkaui carian dan analitik, seperti kebolehmerhatian dan analitik keselamatan, menjadikannya alat yang fleksibel untuk tugasan intensif data.
Strategi dipacu komuniti memastikan peningkatan dan penyepaduan berterusan untuk memastikan platform sentiasa dikemas kini dan unik.
Harga
Anda boleh mula menggunakannya secara percuma.
10. Carian AI Azure
Azure AI Search ialah platform kukuh yang meningkatkan keupayaan carian dalam aplikasi AI generatif.
Ia menyerlah kerana ia menyokong carian vektor, mekanisme untuk mengindeks, menyimpan dan mendapatkan semula benam vektor dalam indeks carian.
Ciri ini membantu menemui dokumen setanding dalam ruang vektor, menghasilkan hasil carian yang lebih berkaitan secara kontekstual.
Azure AI Search dibezakan dengan sokongannya untuk situasi hibrid, di mana carian vektor dan kata kunci dilakukan serentak, menghasilkan set hasil bersatu yang kerap mengatasi keberkesanan setiap teknik yang digunakan secara bersendirian.
Gabungan bahan vektor dan bukan vektor dalam indeks yang sama membolehkan pengalaman carian yang lebih lengkap dan fleksibel.
Ciri carian vektor dalam Azure AI Search boleh diakses secara meluas dan percuma untuk semua peringkat Azure AI Search.
Ia amat fleksibel untuk pelbagai kes penggunaan dan pilihan pembangunan kerana sokongannya untuk beberapa persekitaran pembangunan, yang disediakan melalui tapak Azure, API REST, dan SDK untuk Python, JavaScript dan.NET, antara lain.
Dengan integrasi mendalamnya dengan ekosistem Azure AI, Azure AI Search menawarkan lebih daripada sekadar carian; ia juga meningkatkan potensi ekosistem untuk aplikasi AI generatif.
Azure OpenAI Studio untuk pembenaman model dan Azure AI Services untuk mendapatkan gambar hanyalah dua contoh perkhidmatan yang disertakan dalam penyepaduan ini.
Azure AI Search ialah penyelesaian yang fleksibel untuk pembangun yang ingin menggabungkan fungsi carian yang canggih dalam aplikasi mereka kerana sokongannya yang meluas, yang membolehkan pelbagai aplikasi, daripada carian persamaan dan carian berbilang mod kepada carian hibrid dan carian berbilang bahasa.
Harga
Anda boleh mula menggunakannya secara percuma dan harga premium bermula dari $0.11/jam.
Kesimpulan
Pangkalan data vektor sedang mengubah pengurusan data dalam AI dengan mengurus vektor berdimensi tinggi, membolehkan carian persamaan yang kukuh dan pertanyaan jiran terdekat yang pantas dalam aplikasi seperti sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan.
Dengan penggunaan algoritma pengindeksan yang canggih, pangkalan data ini menukar data tidak berstruktur yang rumit kepada vektor yang bermakna sambil memberikan kelajuan dan fleksibiliti yang tidak dilakukan oleh pangkalan data tradisional.
Platform terkenal termasuk Pinecone, yang bersinar dalam aplikasi AI generatif; FAISS, dicipta oleh Facebook AI untuk pengelompokan vektor padat; dan Milvus, yang terkenal dengan kebolehskalaan dan seni bina asli awan.
Weaviate menggabungkan pembelajaran mesin dengan carian sedar konteks, manakala Vespa dan Chroma terkenal dengan keupayaan pengkomputeran kependaman rendah dan kemudahan penggunaannya, masing-masing.
Pangkalan data vektor ialah alat penting untuk membangunkan teknologi AI dan pembelajaran mesin kerana platform seperti Qdrant, AstraDB, OpenSearch dan Azure AI Search menyediakan pelbagai perkhidmatan daripada seni bina tanpa pelayan kepada keupayaan carian dan analitik yang meluas.
Sila tinggalkan balasan anda