Vector ဒေတာဘေ့စ်များသည် အထူးသဖြင့် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် ကျွန်ုပ်တို့ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲပုံနှင့် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။
ဤဒေတာဘေ့စ်များ၏ အခြေခံလုပ်ဆောင်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ကုန်ကြမ်းဖြစ်သည့် အမြင့်ဘက်မြင် vector များကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ရန်နှင့် ဘက်ပေါင်းစုံမှ ကိန်းဂဏာန်းပုံသဏ္ဍာန်များအဖြစ် စာသား၊ ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် အသံထည့်သွင်းမှုကို ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။
အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှု၊ ရုပ်ပုံပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက်၊ ဤအသွင်ပြောင်းခြင်းသည် သိုလှောင်ရုံမျှသာဖြစ်သည်။ ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများနှင့် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းမေးမြန်းမှုများတွင် အစွမ်းထက်သောစွမ်းရည်များအတွက် တံခါးပေါက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ပို၍လေးနက်စွာပြောရရင်၊ vector databases တွေရဲ့ စွမ်းအားမှာ အရင်းအနှီးနဲ့ မူရင်းအကြောင်းအရာရဲ့ အဓိပ္ပါယ်ကို ဖမ်းယူထားတဲ့ vector တွေအဖြစ် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမပါတဲ့ ရှုပ်ထွေးရှုပ်ထွေးတဲ့ ဒေတာအများအပြားကို ဘာသာပြန်ပေးနိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။
ဤကုဒ်ပြောင်းခြင်းတွင် မော်ဒယ်များကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မြှင့်တင်ထားသော ရှာဖွေမှုလုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ဆက်စပ်ပုံများ သို့မဟုတ် စကားစုများကို ရှာဖွေရန် ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ vector များကို မေးမြန်းနိုင်မှု ပါဝင်သည်။
Vector ဒေတာဘေ့စ်များကို N-dimensional space များတွင် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများကို ရှာဖွေရာတွင် ၎င်းတို့၏ အမြန်နှုန်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် Inverted File Index (IVF) နှင့် Hierarchical Navigable Small World (HNSW) ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် အညွှန်းကိန်းနည်းပညာများဖြင့် တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် ထူးခြားပါသည်။
vector နှင့် classic databases အကြား ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ကွာခြားချက်ရှိပါသည်။ သမားရိုးကျ ဒေတာဘေ့စ်များသည် CRUD-optimized နှင့် set schemas ကိုလိုက်နာသော စုစည်းထားသော sets များအဖြစ် ဒေတာများကို စုစည်းရာတွင် ကောင်းမွန်ပါသည်။
သို့သော်၊ မြင့်မားသောအဖက်ဖက်မှ ဒေတာများ၏ ရှုပ်ထွေးပြီး ရှုပ်ထွေးသော သဘောသဘာဝကို ကိုင်တွယ်သောအခါ၊ ဤတင်းကျပ်မှုသည် အတားအဆီးတစ်ခု ဖြစ်လာတော့သည်။
ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ vector databases များသည် သမားရိုးကျ သာတူညီမျှမှုများ မညီမျှနိုင်သည့်၊ အထူးသဖြင့် အလွန်အားကိုးရသော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှု နှင့် ဉာဏ်ရည်တု။ ၎င်းတို့သည် အတိုင်းအတာနှင့် ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများတွင် ကျွမ်းကျင်ရုံသာမက၊
Vector databases များသည် generative AI applications များအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ဖန်တီးထားသောပစ္စည်းသည် အကြောင်းအရာဆိုင်ရာ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း အာမခံရန်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်း အပါအဝင် ဤအပလီကေးရှင်းများသည် အမြန်ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် မြှုပ်နှံမှုများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအပေါ် မူတည်ပါသည်။
ထို့ကြောင့် ဤအပိုင်းတွင်၊ သင်၏နောက်ထပ်ပရောဂျက်အတွက် ထိပ်တန်း vector ဒေတာဘေ့စ်များကို ကြည့်ရှုပါမည်။
1. Milvus
Milvus သည် မြှုပ်သွင်းထားသော ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများနှင့် အစွမ်းထက်သော MLOps များအပါအဝင် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် အဓိကဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော open-source vector database တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် အများအားဖြင့် ကိုင်တွယ်သည့် သမားရိုးကျ ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ကွဲပြားသည်။ စနစ်တကျဒေတာမကြုံစဖူးထရီလီယံစကေးဖြင့် ကွက်ကွက်များကို အညွှန်းကိန်းထုတ်နိုင်စေသည့် ဤစွမ်းရည်ကြောင့်ဖြစ်သည်။
Milvus ၏ အတိုင်းအတာနှင့် မြင့်မားသောရရှိနိုင်မှုအပေါ် အပ်နှံမှုသည် ၎င်း၏ပထမဗားရှင်းမှ အပြည့်အဝဖြန့်ဝေထားသော cloud-native Milvus 2.0 အထိ ဖွံ့ဖြိုးလာပုံဖြင့် သရုပ်ပြပါသည်။
အထူးသဖြင့်၊ Milvus 2.0 သည် node ရာပေါင်းများစွာထက်ကျော်လွန်ပြီး အံ့သြဖွယ် 99.9% ရရှိနိုင်မှုအတွက် ရည်ရွယ်သည့် အပြည့်အဝ cloud-ဇာတိဒီဇိုင်းကို ပြသထားသည်။
ယုံကြည်စိတ်ချရသော vector ဒေတာဘေ့စ်ဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေနေသူများအတွက်၊ ဤထုတ်ဝေမှုသည် များစွာသော cloud ချိတ်ဆက်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲရေးအကန့်ကဲ့သို့ ဆန်းပြားသောအင်္ဂါရပ်များကို ပေါင်းထည့်ရုံသာမက၊ လိုက်လျောညီထွေရှိသော အပလီကေးရှင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ဒေတာညီညွတ်မှုအဆင့်ကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးသောကြောင့် အထူးအကြံပြုအပ်ပါသည်။
Milvus ၏ မှတ်သားဖွယ် အားသာချက်တစ်ခုမှာ ဘာသာစကားပေါင်းစုံ ပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့် developer များ၏ တောင်းဆိုချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ကျယ်ပြန့်သော toolchain တစ်ရပ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ၎င်း၏အသိုင်းအဝိုင်းမှ မောင်းနှင်သော ချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည်။
IT ကဏ္ဍတွင် ၎င်း၏ cloud အရွယ်အစားနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် vector ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်များနှင့်အတူ၊ ၎င်းကို လူကြိုက်များသောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ပေါင်းစပ်ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
Milvus တွင် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အုပ်ချုပ်ရေးအဖွဲ့တစ်ခုရှိသည်။ user interface ကိုAPI အစုံအလင်နှင့် အတိုင်းအတာနှင့် ညှိယူနိုင်သော ဗိသုကာတစ်ခု။
ပြင်ပအပလီကေးရှင်းများနှင့် ဆက်သွယ်မှုကို ဝန်ထိန်းညှိပေးခြင်းနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို ဗဟိုကွပ်ကဲမှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည့် ညှိနှိုင်းရေးမှူးဝန်ဆောင်မှုက ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ပေးနေချိန်တွင် ချိတ်ဆက်မှုအလွှာမှ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဒေတာဘေ့စ်၏ တည်မြဲမှုကို အရာဝတ္ထုသိုလှောင်မှုအလွှာက ပံ့ပိုးထားပြီး၊ လုပ်သား nodes များသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်မှုများ လုပ်ဆောင်နေချိန်ဖြစ်သည်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
2. FAISS
Facebook ၏ AI သုတေသနအဖွဲ့သည် အလွန်သိပ်သည်းသော vector အစုအဝေးနှင့် ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုကို ပိုမိုထိရောက်စေရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် Facebook AI Similarity Search ဟုခေါ်သော အစွန်းထွက်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်။
နောက်ဆုံးပေါ် အခြေခံကျသော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် Facebook AI ၏ တူညီသော ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်ချက်ကြောင့် ၎င်း၏ ဖန်တီးမှုကို တွန်းအားပေးခဲ့သည်။
CPU-based အကောင်အထည်ဖော်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက FAISS ၏ ခေတ်မီဆန်းသစ်သော GPU အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် ရှာဖွေမှုအကြိမ်ရေ ငါးဆမှ ဆယ်ဆအထိ အရှိန်မြှင့်နိုင်ပြီး အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် အရွယ်အစားကြီးမားသည့် အလားတူအဓိပ္ပာယ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းအပါအဝင် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ စာသား၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဒေတာအတွဲများ။
FAISS သည် cosine တူညီမှု၊ အတွင်းထုတ်ကုန်နှင့် အသုံးများသော L2 မက်ထရစ် (Euclidean အကွာအဝေး) ကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောဆင်တူမှုမက်ထရစ်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
ဤတိုင်းတာမှုများသည် ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးတွင် တိကျပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိမှုရှာဖွေမှုများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ အသုတ်လိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ တိကျသောနှုန်းဖြင့် အပေးအယူလုပ်ခြင်းနှင့် တိကျသောနှင့် အနီးစပ်ဆုံးရှာဖွေမှုနှစ်ခုစလုံးအတွက် ပံ့ပိုးမှုကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များက ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို တိုးစေသည်။
ထို့အပြင်၊ FAISS သည် အညွှန်းကိန်းများကို ဒစ်ခ်ပေါ်တွင် သိမ်းဆည်းထားနိုင်စေခြင်းဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရန် အရွယ်တင်နိုင်သောနည်းလမ်းကို ပေးပါသည်။
ပြောင်းပြန်လှန်ထားသော ဖိုင်၊ ထုတ်ကုန်ပမာဏ (PQ) နှင့် မြှင့်တင်ထားသော PQ တို့သည် FAISS ၏ သုတေသနအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ဖန်တီးပေးသည့် ဆန်းသစ်သောနည်းပညာအနည်းငယ်မျှသာဖြစ်ပြီး အညွှန်းကိန်းနှင့် ဘက်မြင်ပုံကွက်များကို ရှာဖွေသည့်အခါ ၎င်း၏ထိရောက်မှုကို ထပ်လောင်းပေးပါသည်။
ဤဗျူဟာများကို GPU-accelerated k-selection algorithms နှင့် PQ အကွာအဝေးများကို ကြိုတင်စစ်ထုတ်ခြင်းကဲ့သို့သော နောက်ဆုံးပေါ်ချဉ်းကပ်မှုများကြောင့် FAISS ၏စွမ်းရည်သည် ဘီလီယံနှင့်ချီသောဒေတာအတွဲများတွင်ပင် လျင်မြန်ပြီးတိကျသောရှာဖွေမှုရလဒ်များကိုထုတ်ပေးရန် အာမခံပါသည်။
စျေးနှုန်း
လူတိုင်းအတွက် အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
3. နာနတ်သီး
Pinecone သည် စွမ်းအားမြင့် AI အပလီကေးရှင်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အထူးတည်ဆောက်ထားသည့် cloud-ဇာတိ၊ စီမံခန့်ခွဲသည့် ဝန်ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် vector databases များတွင် ဦးဆောင်သူတစ်ဦးဖြစ်သည်။
၎င်းသည် generative AI၊ semantic ရှာဖွေမှုနှင့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော vector embeddings များကို ကိုင်တွယ်ရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
AI သည် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များအတွက် ရေရှည်မှတ်ဉာဏ်အဖြစ် ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်ပေးသည့် ဤထည့်သွင်းမှုများကြောင့် စိတ်ကူးယဉ်အချက်အလက်များကို နားလည်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။
Pinecone သည် သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များ၏စွမ်းရည်များကို vector အညွှန်းကိန်းများ၏စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုနှင့်အတူ ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ကာ ထိရောက်ပြီး ကြီးမားသောသိုလှောင်မှုနှင့် မြှုပ်နှံမှုများကို စုံစမ်းမေးမြန်းခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် ထူးခြားပါသည်။
၎င်းသည် စံစကေးအခြေခံဒေတာဘေ့စ်များ မလုံလောက်သော ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဒေတာပမာဏကို ထုတ်ပေးသည့်အခြေအနေများတွင် ၎င်းသည် ပြီးပြည့်စုံသောရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်။
Pinecone သည် ပေါင်းစပ်မှုနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာသုံးစွဲမှုဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် ၎င်း၏စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုချဉ်းကပ်မှုကြောင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား အခက်တွေ့စေသည့်ဖြေရှင်းချက်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ဒေတာရယူခြင်း၊ အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း၊ ဖျက်ခြင်း၊ မေးမြန်းခြင်းနှင့် ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းများ အပါအဝင် များပြားလှသော ဒေတာလုပ်ဆောင်ချက်များကို ၎င်းမှ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
အပ်ဒိတ်များနှင့် ဖျက်ခြင်းကဲ့သို့သော အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် မေးခွန်းများသည် ကိန်းဂဏန်းများ ဘီလီယံနှင့်ချီသော vector များအတွက် မှန်ကန်သော၊ latency နည်းပါးသော တုံ့ပြန်မှုများကို Pinecone မှ ထပ်လောင်းအာမခံပါသည်။
တက်ကြွသောအခြေအနေများတွင်၊ မေးမြန်းမှုရလဒ်များ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် လတ်ဆတ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားရန်အတွက် ဤအင်္ဂါရပ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင် Pinecone ချိတ်ဆက်မှုမှတစ်ဆင့် Airbyte နှင့် Pinecone ၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဒေတာပေါင်းစည်းမှုကို ချောမွေ့စေပြီး ၎င်း၏ စွယ်စုံရနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို တိုးစေသည်။
ဤဆက်နွယ်မှုမှတစ်ဆင့် အသစ်ရရှိထားသော အချက်အလက်များကိုသာ တိုးမြင့်ဒေတာထပ်တူပြုခြင်းမှ ကိုင်တွယ်ကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ထိရောက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
ချိတ်ဆက်ကိရိယာ၏ ဒီဇိုင်းသည် ရိုးရှင်းမှုကို အလေးပေးသည်၊ အနည်းဆုံး တပ်ဆင်မှုဘောင်များ လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် အနာဂတ်တွင် တိုးတက်မှုများအတွက် တိုးချဲ့နိုင်သည်။
စျေးနှုန်း
RAG အသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် ပရီမီယံစျေးနှုန်းသည် $5.80/လ မှ စတင်ပါသည်။
4. နွှေးပါ။
Weaviate သည် ကျွန်ုပ်တို့ဒေတာရယူသုံးစွဲပုံအား ပြောင်းလဲပေးသည့် open-source software အဖြစ် ရရှိနိုင်သော ဆန်းသစ်သော vector database တစ်ခုဖြစ်သည်။
Weaviate သည် ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများတစ်လျှောက် ရှုပ်ထွေးပွေလီသော၊ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများတစ်လျှောက် ရှုပ်ထွေးဆန်းပြားသော၊ ဆက်စပ်ရှာဖွေမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးများနှင့် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသည့်မေးခွန်းများအပေါ် မူတည်သည့် ပုံမှန်ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သော Weaviate သည် အသုံးပြုသည်။
ဤနည်းလမ်းဖြင့်၊ ရှာဖွေမှုများ၏ အလိုလိုသိမြင်နိုင်မှုနှင့် ရလဒ်များ၏ ဆက်စပ်မှုကို တိုးမြင့်စေသည့် အခြားအကြောင်းအရာနှင့် မည်မျှဆင်တူသည်ကို အခြေခံ၍ အကြောင်းအရာကို ရှာဖွေနိုင်သည်။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ၎င်း၏ အဓိက လက္ခဏာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုဖြေရှင်းချက်ထက် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို နားလည်နိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်လည်း ခွင့်ပြုထားသည်။
Weaviate ၏ ဗိသုကာလက်ရာသည် အပိုကိရိယာများအသုံးမပြုဘဲ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေသည့် ဤပေါင်းစပ်မှုကို နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဂရပ်ဒေတာမော်ဒယ်များအတွက် ၎င်း၏ပံ့ပိုးမှုသည် ချိတ်ဆက်ထားသည့်အရာများအဖြစ် ဒေတာအပေါ် ကွဲပြားခြားနားသောရှုထောင့်ကို ပေးဆောင်သည်၊ သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်ဗိသုကာများတွင် လွဲချော်နိုင်သည့် ပုံစံများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။
Weaviate ၏ မော်ဂျူလာဗိသုကာကြောင့် သုံးစွဲသူများသည် ဒေတာ vectorization နှင့် အရန်ကူးယူဖန်တီးမှုကဲ့သို့ စွမ်းရည်များကို လိုအပ်သလို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
၎င်း၏အခြေခံဗားရှင်းသည် vector data အထူးကျွမ်းကျင်သူဒေတာဘေ့စ်အဖြစ်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး မတူညီသောလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် အခြား module များနှင့်အတူ တိုးချဲ့နိုင်သည်။
ဒေတာပမာဏနှင့် query တောင်းဆိုမှုများ တိုးလာသည့်အတွက် ဒေတာပမာဏနှင့် query တောင်းဆိုမှုများကို တုံ့ပြန်ရာတွင် မြန်နှုန်းကို စတေးမည်မဟုတ်ကြောင်း အာမခံသည့် ၎င်း၏ မော်ဂျူလာဒီဇိုင်းဖြင့် ၎င်း၏ အတိုင်းအတာကို ပိုမိုမြှင့်တင်ထားသည်။
RESTful နှင့် GraphQL APIs နှစ်ခုလုံးအတွက် ဒေတာဘေ့စ်၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် စွယ်စုံထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ဖန်တီးပေးထားသည်။
အထူးသဖြင့်၊ GraphQL သည် ရှုပ်ထွေးသော၊ ဂရပ်ဖစ်အခြေခံမေးမြန်းချက်များကို လျင်မြန်စွာဆောင်ရွက်နိုင်သည့်စွမ်းရည်ကြောင့် သုံးစွဲသူများအား ဒေတာပမာဏ အလွန်အကျွံ သို့မဟုတ် မလုံလောက်မှုမရှိဘဲ ၎င်းတို့လိုချင်သောဒေတာကို တိကျစွာရရှိစေခြင်းကြောင့် ရွေးချယ်ခံရခြင်းဖြစ်သည်။
Weaviate သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် API ကြောင့် သုံးစွဲသူ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။
Weaviate တွင် နောက်ထပ်စူးစမ်းလေ့လာလိုသူများအတွက်၊ သင်၏ဥပမာကိုထည့်သွင်းပြီး ပုံစံသတ်မှတ်ခြင်းမှ vector search၊ machine learning integration နှင့် schema design ကဲ့သို့သော ၎င်း၏စွမ်းရည်များဆီသို့ နက်နဲသောငုပ်လျှိုးသွားသည်အထိ စာရွက်စာတမ်းနှင့် သင်ခန်းစာများစွာကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
သင် Weaviate ကို ပြည်တွင်း၌ လုပ်ကိုင်ရန် ဆုံးဖြတ်သည်ဖြစ်စေ သတင်းအချက် အလတ်များ တက်ကြွစေပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် တူညီသော အစွမ်းထက်သော နည်းပညာကို သင်ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ cloud computing ပတ်ဝန်းကျင် သို့မဟုတ် Weaviate စီမံထားသော cloud ဝန်ဆောင်မှုမှတဆင့်.
စျေးနှုန်း
ပလပ်ဖောင်း၏ ပရီမီယံစျေးနှုန်းသည် serverless အတွက် တစ်လလျှင် $25 မှ စတင်ပါသည်။
5. ခရိုမာ
Chroma သည် အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် သိုလှောင်မှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲပစ်ရန် ရည်ရွယ်သည့် နောက်ဆုံးပေါ် vector ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Chroma သည် စံဒေတာဘေ့စ်များနှင့်မတူဘဲ စကေးကိန်းဂဏန်းများအစား vector များနှင့်အလုပ်လုပ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် မြင့်မားသောဘက်မြင်၊ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။
၎င်းသည် တိကျသောသော့ချက်စာလုံးများ ကိုက်ညီခြင်းထက် အကြောင်းအရာ၏ အဓိပ္ပါယ်ဆင်တူမှုကို အခြေခံ၍ ပိုမိုခေတ်မီသော ရှာဖွေမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် ဒေတာပြန်လည်ထုတ်ယူခြင်းနည်းပညာတွင် အဓိကတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Chroma ၏ ထင်ရှားသော ဝိသေသတစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အတိုင်းအတာ အတိုင်းအတာ ဆက်တင်များအတွက် ClickHouse နှင့် DuckDB ကဲ့သို့ အရင်းခံ သိုလှောင်မှု ဖြေရှင်းချက်များစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိပြီး အမျိုးမျိုးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် အာမခံပါသည်။
Chroma ကို ရိုးရှင်းမှု၊ မြန်ဆန်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။ ၎င်းကို Python နှင့် JavaScript/TypeScript အတွက် SDKs ဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများထံ ရရှိနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ Chroma သည် သုံးစွဲသူများ အဆင်ပြေစေရန် အလေးပေးထားပြီး developer များသည် DuckDB မှ ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသည့် အမြဲတမ်းဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု သို့မဟုတ် စမ်းသပ်ရန်အတွက် in-memory database ကို လျင်မြန်စွာ သတ်မှတ်နိုင်စေပါသည်။
စာသားဒေတာကို ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး All-MiniLM-L6-v2 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ မြှုပ်နှံမှုများအဖြစ် အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များတွင် ဇယားများနှင့်ဆင်တူသည့် အရာဝတ္ထုများကို တည်ဆောက်နိုင်မှုသည် ၎င်းကို ဘက်စုံပိုမိုတိုးတက်စေသည်။
စာသားနှင့် မြှပ်သွင်းမှုများကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် data semantics ကို ဆုပ်ကိုင်ရန် လိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
Chroma ၏ vector တူညီမှုနည်းလမ်း၏ အခြေခံအုတ်မြစ်မှာ ဒေတာဘေ့စ်များတွင် ကိုယ်စားပြုခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းတို့ကို နားလည်သဘောပေါက်ရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ပေါင်းစပ်ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် သိပ်သည်းဆ၏ သင်္ချာသဘောတရားများဖြစ်သည်။
ဤအကြံဉာဏ်များသည် ဒေတာဒြပ်စင်များကြားတွင် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ဆက်စပ်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် Chroma သည် အဓိပ္ပာယ်ရှိပြီး ထိရောက်သော ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
ကျူတိုရီရယ်များနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်များသည် Chroma ကို ပိုမိုစူးစမ်းလိုသော တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ရနိုင်သည်။ ၎င်းတို့တွင် ဒေတာဘေ့စ်ကို သတ်မှတ်ပုံ၊ စုစည်းမှုများ ဖန်တီးရန်နှင့် ဆင်တူယိုးမှား ရှာဖွေမှုများ လုပ်ဆောင်ရန် အဆင့်ဆင့် လမ်းညွှန်ချက် ပါဝင်သည်။
စျေးနှုန်း
အခမဲ့ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
6. Vespa
Vespa သည် AI နှင့် ကြီးမားသောဒေတာများကို အွန်လိုင်း ကိုင်တွယ်မှုကို ပြောင်းလဲပေးသည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Vespa ၏ အခြေခံရည်ရွယ်ချက်မှာ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတစ်လျှောက်တွင် ချိန်ညှိမှုနည်းသော တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ရန်ဖြစ်ပြီး အလွယ်တကူ သိမ်းဆည်းနိုင်ခြင်း၊ အညွှန်းနှင့် စာသား၊ vector နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာများကို အလွယ်တကူ သိမ်းဆည်းနိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။
Vespa သည် မေးခွန်းများ၊ ရွေးချယ်မှုများ၊ သို့မဟုတ် စက်ဖြင့်လေ့လာထားသော မော်ဒယ်ကောက်ချက်များအား ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နေသည့် မည်သည့်အတိုင်းအတာတွင်မဆို လျင်မြန်သောအဖြေများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့်စွမ်းရည်ဖြင့် ခွဲခြားထားသည်။
Vespa ၏ ပျော့ပြောင်းမှုကို ၎င်း၏ အပြည့်အဝ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်နှင့် vector ဒေတာဘေ့စ်တွင် ပြသထားပြီး၊ ဗက်တာ (ANN)၊ အဘိဓာန်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာ အပါအဝင် တစ်ခုတည်းသော ရှာဖွေမှုများစွာအတွင်း ရှာဖွေမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
အရွယ်အစားမည်မျှပင်ရှိစေကာမူ သင့်ဒေတာနှင့် စက်မှသင်ယူထားသော မော်ဒယ်အနုမာနပေါင်းစပ်မှုကြောင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ AI စွမ်းရည်များဖြင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး တုံ့ပြန်မှုရှိသော ရှာဖွေရေးအက်ပ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
သို့သော်၊ Vespa သည် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းရှာဖွေခြင်းထက် ပိုပါသည်။ တွေ့ဆုံမှုများကို နားလည်သဘောပေါက်ရန်နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းလည်းဖြစ်သည်။
ထိပ်တန်းစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်ကိရိယာများသည် တိကျသောအသုံးပြုသူများ သို့မဟုတ် အခြေအနေများအတွက် ကိုက်ညီသော လက်ရှိအကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Vespa သည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်ပြီး လက်တွေ့ကျသော AI အေးဂျင့်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် စာသားနှင့် vector ဒေတာများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သိမ်းဆည်းရန် လိုအပ်သော အခြေခံအဆောက်အဦများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် စကားပြောဆိုနိုင်သော AI နေရာကို ဝင်ရောက်လိုသူတိုင်းအတွက် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် တိုကင်ယူခြင်းနှင့် အဓိကလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ စာသားအပြည့်အစုံရှာဖွေမှုများ၊ အနီးကပ်ဆုံးအိမ်နီးနားချင်းရှာဖွေမှုများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် ဒေတာမေးမြန်းမှုအားလုံးကို ပလပ်ဖောင်း၏ကျယ်ပြန့်သောမေးမြန်းမှုစွမ်းရည်များဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။
ရှာဖွေမှုအတိုင်းအတာများစွာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမေးခွန်းများကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည်ဟူသည့်အချက်မှာ ကွဲပြားသည်။
Vespa သည် AI နှင့် machine learning applications များအတွက် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းအားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ တွက်ချက်မှုအင်ဂျင်သည် scalar နှင့် tensor များပေါ်တွင် ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာဆိုင်ရာ အသုံးအနှုန်းများကို ကိုင်တွယ်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။
လည်ပတ်မှုတွင် Vespa ကို အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ချဲ့ထွင်နိုင်စေရန် ဖန်တီးထားသည်။
၎င်းသည် စနစ်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် အပလီကေးရှင်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှ ဒေတာနှင့် node စီမံခန့်ခွဲမှုအထိ၊ လုံခြုံပြီး အနှောက်အယှက်ကင်းသော ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေသည်။
Vespa ၏ ဗိသုကာလက်ရာသည် သင်၏ဒေတာနှင့်အတူ ချဲ့ထွင်နိုင်စေကာ ၎င်း၏ယုံကြည်နိုင်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းထားနိုင်စေရန် သေချာစေသည်။
စျေးနှုန်း
အခမဲ့ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
7. quadrant
Qdrant သည် AI နှင့် machine learning applications များ၏ ကြီးထွားလာနေသော လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိသော vector database platform တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်း၏အခြေခံတွင်၊ Qdrant သည် vector များကိုသိမ်းဆည်းခြင်း၊ ရှာဖွေခြင်းနှင့်ထိန်းသိမ်းခြင်းအပြင် payload data များကိုသိမ်းဆည်းရန်အတွက်အသုံးပြုရလွယ်ကူသော API ကိုထောက်ပံ့ပေးသည့် vector တူညီသောရှာဖွေရေးအင်ဂျင်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤအင်္ဂါရပ်သည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာဖော်မတ်များကို ဘာသာပြန်ဆိုရန် လိုအပ်သော အခေါ်အဝေါ်ရှာဖွေမှုနှင့် အကြံပြုချက်စနစ်များကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ပလက်ဖောင်းကို ထိရောက်မှုနှင့် အတိုင်းအတာအထိ စိတ်ထဲ၌ တည်ဆောက်ထားပြီး၊ များပြားလှသော ဒေတာအတွဲများကို ဒေတာအချက်ပေါင်းများစွာဖြင့် ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။
၎င်းသည် Cosine Similarity၊ Euclidean Distance နှင့် Dot Product အပါအဝင် အကွာအဝေးတိုင်းတာမှုများစွာအတွက် ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းသည် အသုံးပြုမှုအခြေအနေများစွာတွင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။
ဒီဇိုင်းသည် ကွဲပြားသောရှာဖွေမှုလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် string, range, နှင့် geo-filters များကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော filtering ကိုပေးပါသည်။
Qdrant သည် လျင်မြန်သော ဒေသတွင်း စနစ်ထည့်သွင်းမှုများအတွက် Docker ပုံတစ်ပုံ၊ ဘာသာစကားနှင့် အဆင်ပြေသူများအတွက် Python client နှင့် ပိုမိုကြံ့ခိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် ပတ်ဝန်းကျင်အတွက် cloud ဝန်ဆောင်မှုအပါအဝင် Qdrant ကို နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် developer များထံ အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Qdrant ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှု သည် မည်သည့်နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းစဉ်လိုအပ်ချက်များနှင့်မဆို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ Qdrant ၏အသုံးပြုရလွယ်ကူသော interface သည် vector database စီမံခန့်ခွဲမှုကိုရိုးရှင်းစေသည်။ ပလက်ဖောင်းသည် အစုအဝေးဖန်တီးမှုမှ ဘေးကင်းစွာဝင်ရောက်နိုင်ရန် API သော့မျိုးဆက်အထိ ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်အားလုံးရှိ အသုံးပြုသူများအတွက် ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
၎င်း၏ အစုလိုက် အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်စွမ်းနှင့် asynchronous API သည် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေပြီး များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် developer များအတွက် အလွန်အသုံးဝင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
စျေးနှုန်း
၎င်းကို သင်သည် အခမဲ့ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ပရီမီယံစျေးနှုန်းသည် တစ်နာရီလျှင် $25/လ ကောက်ခံသည့် node တစ်ခုလျှင် $XNUMX မှ စတင်သည်
8. Astra
AstraDB ၏ သာလွန်ကောင်းမွန်သော vector ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်များနှင့် ဆာဗာမဲ့ဗိသုကာလက်ရာများသည် မျိုးဆက်သစ် AI အပလီကေးရှင်းများကို ပြောင်းလဲစေသည်။
AstraDB သည် Apache Cassandra ၏ ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး အတိုင်းအတာ၊ တည်ငြိမ်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့ကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးရှိ ရှုပ်ထွေးပြီး ဆက်စပ်မှုရှိသော ရှာဖွေမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
တစ်ပြိုင်နက်တည်း မေးမြန်းချက်နှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အလွန်နည်းသော latency ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် streaming၊ vector မဟုတ်သော နှင့် vector data အပါအဝင် ကွဲပြားသောအလုပ်ဝန်များကို ကိုင်တွယ်ရန် AstraDB ၏ စွမ်းရည်သည် ၎င်း၏ အထင်ရှားဆုံး အားသာချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤလိုက်လျောညီထွေရှိမှုသည် တိကျသော ဆက်စပ်မှုရှိသော AI တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးစွမ်းရန်အတွက် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း လိုအပ်သည့် မျိုးဆက်သစ် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
AstraDB မှဆာဗာမဲ့ဖြေရှင်းချက်သည် ဖွံ့ဖြိုးမှုကိုပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး backend အခြေခံအဆောက်အအုံကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်းထက် ဆန်းသစ်သော AI အပလီကေးရှင်းများဖန်တီးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ရန် developer များအား လွတ်လွတ်လပ်လပ်လုပ်စေသည်။
အမြန်စတင်လမ်းညွှန်မှုမှ chatbots နှင့် အကြံပြုချက်စနစ်များဖန်တီးခြင်းဆိုင်ရာ အတွင်းကျကျသင်ခန်းစာများအထိ၊ AstraDB သည် developer များအား ယုံကြည်စိတ်ချရသော APIs များနှင့် နာမည်ကြီးကိရိယာများနှင့် ပလပ်ဖောင်းများဖြင့် ချောမွေ့သောအင်တာဖေ့စ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့၏ AI စိတ်ကူးများကို လျင်မြန်စွာသိရှိနားလည်နိုင်စေပါသည်။
လုပ်ငန်းအဆင့် မျိုးဆက်သစ် AI စနစ်များသည် လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုကို ဦးစားပေးရမည်ဖြစ်ပြီး AstraDB သည် မျက်နှာစာနှစ်ခုစလုံးတွင် ဆောင်ရွက်ပေးသည်။
နက်ရှိုင်းသောကော်ပိုရိတ်လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များနှင့် လိုက်နာမှုအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များကို AstraDB တွင်ဖန်တီးထားသော AI အပလီကေးရှင်းများသည် တင်းကြပ်သောကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ဒေတာကာကွယ်ရေးလမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာကြောင်းအာမခံပါသည်။
စျေးနှုန်း
၎င်းကို သင်သည် အခမဲ့ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ၎င်းသည် သင်သွားလိုသည့် ပေးချေမှုပုံစံကို ပေးဆောင်နိုင်ပါသည်။
9. OpenSearch
OpenSearch သည် အထူးသဖြင့် လိုက်လျောညီထွေရှိနိုင်သော၊ အရွယ်တင်နိုင်သော၊ အနာဂတ်အတွက် သက်သေပြနိုင်သော AI စနစ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အထူးသဖြင့် vector ဒေတာဘေ့စ်များကို ရှာဖွေသူများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်လာပါသည်။
OpenSearch သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခေတ်မီဆန်းပြားသော vector ရှာဖွေမှုနှင့် သမားရိုးကျရှာဖွေမှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသော စနစ်တစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည့် အလုံးစုံပါဝင်သော၊ အဖွင့်-အရင်းအမြစ် vector ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အလားသဏ္ဍာန်တူသောရှာဖွေမှုများအတွက် ဒေတာပုံစံမျိုးစုံ—စာရွက်စာတမ်းများ၊ ဓာတ်ပုံများနှင့် အသံ—တူညီသောရှာဖွေမှုများကို vector များအတွင်း အဓိပ္ပာယ်နှင့်အကြောင်းအရာကို ကုဒ်လုပ်ရန် စက်သင်ယူခြင်းပုံစံများကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့်၊ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ၎င်းတို့၏ရှာဖွေမှုအက်ပ်များတွင် ဝေါဟာရနားလည်မှုထည့်သွင်းလိုသော developer များအတွက် အထူးအထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
OpenSearch တွင်ကမ်းလှမ်းစရာများစွာရှိသော်လည်း Elasticsearch နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ အထူးသဖြင့် scripting languages နှင့် ingestion pipeline ပရိုဆက်ဆာများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော module များတွင် ကုဒ်ပြောင်းလဲမှုများစွာနည်းပါးကြောင်း မှတ်သားထားရန်အရေးကြီးပါသည်။
Elasticsearch သည် စွမ်းဆောင်ရည်၊ အင်္ဂါရပ်အစုံနှင့် အပ်ဒိတ်နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများဖြစ်ပေါ်စေပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကြောင့် ပိုမိုခေတ်မီသော စွမ်းဆောင်ရည်များ ရရှိနိုင်သည်။
OpenSearch သည် ကြီးမားသော အသိုက်အဝန်းကို လိုက်ကြည့်ခြင်းဖြင့် လျော်ကြေးပေးကာ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိသော ပလပ်ဖောင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ပွင့်လင်းမြင်သာသော အိုင်ဒီယာများထံ အပ်နှံပေးပါသည်။
၎င်းသည် ရှာဖွေမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုထက် ကျယ်ပြန့်သော အပလီကေးရှင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် ဒေတာအသုံးများသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်
ပလက်ဖောင်းကို ခေတ်မီဆန်းသစ်ပြီး ပြိုင်ဘက်ကင်းနေစေရန် စဉ်ဆက်မပြတ် မြှင့်တင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုများကို အသိုင်းအဝိုင်းမှ မောင်းနှင်သော မဟာဗျူဟာက အာမခံပါသည်။
စျေးနှုန်း
အခမဲ့ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
10 ။ Azure AI ရှာဖွေမှု
Azure AI Search သည် မျိုးဆက်သစ် AI အပလီကေးရှင်းများအတွင်း ရှာဖွေမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ခိုင်မာသောပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် vector ရှာဖွေမှု၊ ညွှန်းကိန်းထုတ်ရန်၊ သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ရှာဖွေမှုအညွှန်းအတွင်း၌ vector မြှပ်နှံမှုများကို ပြန်လည်ရယူရန် ယန္တရားတစ်ခုအား ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ထင်ရှားသည်။
ဤအင်္ဂါရပ်သည် vector space တွင် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော စာရွက်စာတမ်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ကူညီပေးပြီး ဆက်စပ်ရှာဖွေမှုရလဒ်များ ပိုမိုရရှိစေသည်။
Azure AI Search သည် vector နှင့် keyword ရှာဖွေမှုများကို တစ်ပြိုင်နက်လုပ်ဆောင်သည့် ပေါင်းစပ်အခြေအနေများအတွက် ပံ့ပိုးမှုဖြင့် ခွဲခြားထားပြီး တစ်ခုတည်းအသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုစီ၏ ထိရောက်မှုထက် မကြာခဏ ပေါင်းစပ်ထားသော ရလဒ်တစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
တူညီသောအညွှန်းတွင် vector နှင့် vector မဟုတ်သော ပစ္စည်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုပြီးပြည့်စုံပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေပါသည်။
Azure AI Search ရှိ vector ရှာဖွေမှုအင်္ဂါရပ်သည် Azure AI Search အဆင့်အားလုံးအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်ပြီး အခမဲ့ဖြစ်သည်။
Azure site မှတစ်ဆင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်များစွာအတွက် ၎င်း၏ပံ့ပိုးမှုကြောင့် ၎င်းသည် အသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ဦးစားပေးမှုများအတွက် အလွန်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်သည်။ REST API များနှင့် Python၊ JavaScript၊ နှင့်.NET အတွက် SDKs၊
Azure AI ဂေဟစနစ်နှင့် ၎င်း၏ နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစပ်မှုနှင့်အတူ Azure AI Search သည် ရိုးရိုးရှာဖွေခြင်းထက် ပိုမိုလုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် မျိုးဆက်သစ် AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် ဂေဟစနစ်၏ အလားအလာကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
မော်ဒယ်မြှပ်နှံမှုအတွက် Azure OpenAI Studio နှင့် ရုပ်ပုံပြန်လည်ရယူခြင်းအတွက် Azure AI ဝန်ဆောင်မှုများသည် ဤပေါင်းစပ်မှုတွင် ပါဝင်သော ဝန်ဆောင်မှုများ၏ နမူနာနှစ်ခုသာဖြစ်သည်။
Azure AI Search သည် ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများတွင် ခေတ်မီဆန်းသစ်သော ရှာဖွေမှုလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းလိုသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အပလီကေးရှင်းများစွာကို တူညီသောရှာဖွေမှုနှင့် ဘက်စုံသုံးရှာဖွေမှုမှ ပေါင်းစပ်ရှာဖွေမှုနှင့် ဘာသာစကားမျိုးစုံရှာဖွေမှုအထိ ကျယ်ပြန့်စွာပံ့ပိုးပေးနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။
စျေးနှုန်း
၎င်းကို သင်သည် အခမဲ့ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ပရီမီယံစျေးနှုန်းသည် $0.11/နာရီ မှ စတင်ပါသည်။
ကောက်ချက်
Vector databases များသည် high-dimensional vectors များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းဖြင့် AI တွင် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို အသွင်ပြောင်းနေပြီး၊ ပြင်းထန်သော ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများနှင့် အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများတွင် အနီးဆုံးအိမ်နီးနားချင်း မေးမြန်းချက်များကို အမြန်ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
ခေတ်မီဆန်းပြားသော အညွှန်းကိန်း အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဤဒေတာဘေ့စ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာများကို ရိုးရာဒေတာဘေ့စ်များမရှိသော အမြန်နှုန်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော မြန်နှုန်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ပံ့ပိုးပေးနေစဉ်တွင် ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော vector များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
ထင်ရှားသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် မျိုးဆက်သစ် AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် တောက်ပသည့် Pinecone ပါဝင်သည်။ သိပ်သည်းသော vector အစုအဝေးအတွက် Facebook AI မှ ဖန်တီးထားသော FAISS Milvus သည် ၎င်း၏ အတိုင်းအတာနှင့် cloud-native ဗိသုကာပညာကြောင့် ကျော်ကြားသည်။
Weaviate သည် စက်သင်ယူမှုကို ဆက်စပ်သိရှိနိုင်သောရှာဖွေမှုဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော်လည်း Vespa နှင့် Chroma တို့သည် ၎င်းတို့၏ latency ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့ကြောင့် ထင်ရှားပါသည်။
Qdrant၊ AstraDB၊ OpenSearch၊ နှင့် Azure AI Search ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် ဆာဗာမဲ့ဗိသုကာများမှ ကျယ်ပြန့်သောရှာဖွေမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်များအထိ ဝန်ဆောင်မှုအမျိုးမျိုးကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် Vector databases များသည် AI နှင့် machine learning နည်းပညာများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာများဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave