ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ।
ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਤਸਵੀਰ, ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ, ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਖੋਜ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ; ਇਹ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਗੁਆਂਢੀ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਵੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਏ ਗਏ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧਿਤ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਉੱਨਤ ਸੂਚਕਾਂਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਨਵਰਟਿਡ ਫਾਈਲ ਇੰਡੈਕਸ (IVF) ਅਤੇ ਹਾਇਰਾਰਕੀਕਲ ਨੇਵੀਗੇਬਲ ਸਮਾਲ ਵਰਲਡ (HNSW) 'ਤੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ N-ਆਯਾਮੀ ਥਾਂਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਕਲਾਸਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ ਜੋ CRUD-ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ ਅਤੇ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਇਹ ਕਠੋਰਤਾ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਡਿਗਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਸਮਾਨ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ। ਉਹ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਵਲ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਨਿਪੁੰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ.
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ-ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ-ਤੁਰੰਤ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਟੁਕੜੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਵੇਖਾਂਗੇ।
1. ਮਿਲਵਸ
ਮਿਲਵਸ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਡ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ MLOps ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਜਿਆਦਾਤਰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦੇ ਹਨ structਾਂਚਾਗਤ ਡਾਟਾ, ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਉਪਲਬਧਤਾ ਲਈ ਮਿਲਵਸ ਦਾ ਸਮਰਪਣ ਇਸ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਤਰਿਤ, ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ ਮਿਲਵਸ 2.0 ਤੱਕ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਿਲਵਸ 2.0 ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੈਂਕੜੇ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ 99.9% ਉਪਲਬਧਤਾ ਲਈ ਹੈ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੱਲ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਐਡੀਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਪੈਨਲ ਵਰਗੀਆਂ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਲਚਕਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਮਿਲਵਸ ਦਾ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਫਾਇਦਾ ਇਸਦੀ ਕਮਿਊਨਿਟੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜੋ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਟੂਲਚੇਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਆਈਟੀ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਕਲਾਉਡ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਸਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਕੇਲਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਿਲਵਸ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਪੈਨਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ, APIs ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਟਿਊਨੇਬਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।
ਐਕਸੈਸ ਲੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਬਾਹਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੇਂਦਰੀ ਕਮਾਂਡ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਥਾਈਤਾ ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਲੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਰਕਰ ਨੋਡ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੀਮਤ
ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ.
2. FAISS
Facebook ਦੀ AI ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ Facebook AI ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Facebook AI ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਈ ਗਈ ਸੀ।
CPU-ਅਧਾਰਿਤ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, FAISS ਦਾ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ GPU ਲਾਗੂਕਰਨ ਖੋਜ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਪੰਜ ਤੋਂ ਦਸ ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਅਰਥਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ।
FAISS ਸਮਾਨਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਤਪਾਦ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ L2 ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ)।
ਇਹ ਮਾਪ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ-ਸਪੀਡ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ, ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, FAISS ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਨਵਰਟਿਡ ਫਾਈਲ, ਉਤਪਾਦ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (PQ), ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ PQ ਕੁਝ ਹੀ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ FAISS ਦੀ ਖੋਜ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਵੈਕਟਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPU-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੇ-ਸਿਲੈਕਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ PQ ਦੂਰੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਰਬ-ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ FAISS ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੀਮਤ
ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ.
3. ਪੈਨਕੋਨ
ਪਾਈਨਕੋਨ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੇਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ, ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਪਾਵਰਡ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਅਰਥ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
AI ਹੁਣ ਇਹਨਾਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਲਈ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪਾਈਨਕੋਨ ਇਸ ਪੱਖੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵੈਕਟਰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਣ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਮਿਆਰੀ ਸਕੇਲਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਈਨਕੋਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ-ਮੁਕਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਇਨਟੇਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਮਿਟਾਉਣਾ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅਪਸਰਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਪਾਈਨਕੋਨ ਅੱਗੇ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਪਸਰਟਸ ਅਤੇ ਡਿਲੀਟੇਸ਼ਨ ਅਰਬਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਲਈ ਸਹੀ, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਤਾਜ਼ਗੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਈਨਕੋਨ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਏਅਰਬਾਈਟ ਨਾਲ ਪਾਈਨਕੋਨ ਦੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਸਬੰਧ ਦੁਆਰਾ, ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਨੈਕਟਰ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਾਦਗੀ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
RAG ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਲਈ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ $5.80/ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
4. ਬੁਣਾਈ
ਵੇਵੀਏਟ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਵੇਵੀਏਟ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਡੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਧੁਨਿਕ, ਸੰਦਰਭ-ਜਾਣੂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਸਕੇਲਰ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਮਿਲਦੀ-ਜੁਲਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਸਹਿਜਤਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਨ ਇਸ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ; ਇਹ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਹੱਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵੇਵੀਏਟ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਸ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਾਧੂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਲਿੰਕਡ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਸੂਝਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਖੁੰਝੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵੇਵੀਏਟ ਦੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਗਾਹਕ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਡਾਟਾ ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬੈਕਅੱਪ ਬਣਾਉਣ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਸਕਰਣ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨਾਲ ਫੈਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਗਤੀ ਦੀ ਬਲੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤਰੀਕਾ RESTful ਅਤੇ GraphQL API ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਯੂਐਲ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਂ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਹ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵੇਵੀਏਟ ਇਸਦੇ ਲਚਕਦਾਰ API ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕਲਾਇੰਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਵੇਵੀਏਟ ਦੀ ਹੋਰ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਏਕੀਕਰਣ, ਅਤੇ ਸਕੀਮਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਗੀਆਂ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਨ ਤੱਕ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਉਸੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀਵੀਏਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਬੱਦਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਜਾਂ ਵੇਵੀਏਟ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ
ਕੀਮਤ
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਲਈ $25/ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
5. ਕ੍ਰੋਮਾ
Chroma ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਕ੍ਰੋਮਾ ਮਿਆਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਕੇਲਰ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ।
ਇਹ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਰੱਕੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਟੀਕ ਕੀਵਰਡ ਮੈਚਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਅਰਥ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕ੍ਰੋਮਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਈ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕੇਲ ਕੀਤੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਲਈ ਕਲਿਕਹਾਊਸ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਸਥਾਪਨਾਵਾਂ ਲਈ ਡਕਡੀਬੀ, ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ।
ਕ੍ਰੋਮਾ ਸਾਦਗੀ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ JavaScript/TypeScript ਲਈ SDK ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡਕਡੀਬੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਟੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਜੁਲਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਲ-ਮਿਨੀਐਲਐਮ-ਐਲ6-ਵੀ2 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕ੍ਰੋਮਾ ਦੀ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਔਰਥੋਗੋਨੈਲਿਟੀ ਅਤੇ ਘਣਤਾ ਦੀਆਂ ਗਣਿਤਿਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ, ਜੋ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕ੍ਰੋਮਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਰੋਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ ਜੋ Chroma ਦੀ ਹੋਰ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨ, ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਬਾਰੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
6. ਵੇਸਪਾ
ਵੇਸਪਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ AI ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਵੇਸਪਾ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਉਦੇਸ਼ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ, ਵੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਟੋਰ, ਸੂਚਕਾਂਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵੇਸਪਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਵਿਕਲਪਾਂ, ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ-ਸਿੱਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾਣ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਵੇਸਪਾ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਇਸ ਦੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੈਕਟਰ (ANN), ਕੋਸ਼ਿਕ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਖੋਜ ਐਪਸ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ-ਸਿੱਖਿਆ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਇਸ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੇਸਪਾ ਸਿਰਫ਼ ਮੰਗਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ; ਇਹ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ।
ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਟੂਲ ਖਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਲਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Vespa ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਵਿਆਪਕ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਮਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਫੁੱਲ-ਟੈਕਸਟ ਖੋਜਾਂ, ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਖੋਜਾਂ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ।
ਇਹ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਈ ਖੋਜ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੇਸਪਾ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਗਣਨਾ ਇੰਜਣ ਸਕੇਲਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਉੱਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਵੇਸਪਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨੋਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੱਕ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਉਤਪਾਦਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵੇਸਪਾ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਫੈਲਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
7. ਕੁਆਰਡਰੈਂਟ
Qdrant ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ, Qdrant ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਹੈ ਜੋ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੇਲੋਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਸਾਨ-ਵਰਤਣ ਲਈ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਰਬਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਇਹ ਕੋਸਾਈਨ ਸਮਾਨਤਾ, ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ, ਅਤੇ ਡੌਟ ਉਤਪਾਦ ਸਮੇਤ ਕਈ ਦੂਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਭਿੰਨ ਖੋਜ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟ੍ਰਿੰਗ, ਰੇਂਜ, ਅਤੇ ਜੀਓ-ਫਿਲਟਰ।
Qdrant ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਥਾਨਕ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡੌਕਰ ਚਿੱਤਰ, ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਅਰਾਮਦੇਹ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਕਲਾਇੰਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਉਤਪਾਦਨ-ਗਰੇਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
Qdrant ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਰਚਨਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Qdrant ਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ, ਸਾਰੇ ਹੁਨਰ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧਾ ਹੋਣਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਬਲਕ ਅਪਲੋਡ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ API ਇਸਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ $25 ਪ੍ਰਤੀ ਨੋਡ/ਮਹੀਨਾ ਬਿਲ ਘੰਟਾ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
8. ਅਸਟਰਾ
AstraDB ਦੀਆਂ ਉੱਤਮ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ।
AstraDB ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੰਦਰਭ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਪਾਚੇ ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਦੀ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
AstraDB ਦੀ ਸਮਕਾਲੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ, ਗੈਰ-ਵੈਕਟਰ, ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਸਮੇਤ ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਸਟੀਕ, ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ AI ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AstraDB ਦਾ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਹੱਲ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬੈਕਐਂਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਇੱਕਸਟਾਰਟ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪਾਠਾਂ ਤੱਕ, AstraDB ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ API ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ AI ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ AstraDB ਦੋਵਾਂ ਮੋਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਡੂੰਘੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ AstraDB 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਖਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਪੇ-ਐਜ਼-ਯੂ-ਜਾ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
9. ਓਪਸੀਨਜਚ
OpenSearch ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ-ਪ੍ਰੂਫ਼ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ।
OpenSearch ਇੱਕ ਸਰਬ-ਸੰਮਲਿਤ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਵਧੀਆ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮਾਂ—ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਆਡੀਓ—ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖੋਜ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ OpenSearch ਕੋਲ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ, ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ Elasticsearch ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਬਦਲਾਅ ਹੋਏ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਰਗੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਵਿੱਚ।
Elasticsearch ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਯਤਨਾਂ ਕਾਰਨ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
OpenSearch ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਸਮਰਪਣ ਨਾਲ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਇਸ ਨੂੰ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਮਿਊਨਿਟੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਰਣਨੀਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਰੱਖਣ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
10. Azure AI ਖੋਜ
Azure AI ਖੋਜ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ, ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Azure AI ਖੋਜ ਨੂੰ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਇਸਦੇ ਸਮਰਥਨ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡ ਖੋਜਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨਤੀਜਾ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਕੱਲੇ ਵਰਤੀ ਗਈ ਹਰੇਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕੋ ਸੂਚਕਾਂਕ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵੈਕਟਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਖੋਜ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Azure AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਾਰੇ Azure AI ਖੋਜ ਟੀਅਰਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਮੁਫਤ ਹੈ।
ਇਹ ਅਜ਼ੁਰ ਸਾਈਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਈ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਇਸਦੇ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਈ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਤਰਜੀਹਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਚਕਦਾਰ ਹੈ, REST API, ਅਤੇ Python, JavaScript, ਅਤੇ.NET ਲਈ SDK, ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ।
Azure AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ, Azure AI ਖੋਜ ਸਿਰਫ਼ ਖੋਜ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਵੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲਈ Azure OpenAI ਸਟੂਡੀਓ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ Azure AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਇਸ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।
Azure AI ਖੋਜ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜੋ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਖੋਜ ਤੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ $0.11/ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੁਆਰਾ AI ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਗੁਆਂਢੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸੂਝਵਾਨ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ, ਇਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਗਤੀ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਈਨਕੋਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾ ਹੈ; FAISS, ਸੰਘਣੀ ਵੈਕਟਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਲਈ Facebook AI ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ; ਅਤੇ ਮਿਲਵਸ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਦੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਨੇਟਿਵ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ।
ਵੇਵੀਏਟ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਖੋਜ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੇਸਪਾ ਅਤੇ ਕ੍ਰੋਮਾ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਆਪਣੀਆਂ ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹਨ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ Qdrant, AstraDB, OpenSearch, ਅਤੇ Azure AI ਖੋਜ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ