Os bancos de dados vetoriais representam uma mudança significativa na forma como gerenciamos e interpretamos os dados, especialmente nas áreas de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
A função fundamental desses bancos de dados é lidar efetivamente com vetores de alta dimensão, que são a matéria-prima dos modelos de aprendizado de máquina e incluem a conversão de entrada de texto, imagem ou áudio em representações numéricas no espaço multidimensional.
Para aplicações como sistemas de recomendação, reconhecimento de objetos, recuperação de imagens e detecção de fraudes, essa transformação é mais do que apenas armazenamento; é uma porta de entrada para recursos poderosos em pesquisas por similaridade e consultas de vizinhos mais próximos.
Mais profundamente, o poder dos bancos de dados vetoriais está na sua capacidade de traduzir grandes quantidades de dados complicados e não estruturados em vetores que capturam o contexto e o significado do conteúdo original.
As funções de pesquisa aprimoradas possibilitadas pela incorporação de modelos nesta codificação incluem a capacidade de consultar vetores circundantes para encontrar imagens ou frases relacionadas.
Os bancos de dados vetoriais são únicos porque são construídos com base em técnicas avançadas de indexação, como Inverted File Index (IVF) e Hierarchical Navigable Small World (HNSW), o que melhora sua velocidade e eficiência ao localizar vizinhos mais próximos em espaços N-dimensionais.
Há uma diferença clara entre bancos de dados vetoriais e clássicos. Os bancos de dados convencionais são ótimos para organizar dados em conjuntos organizados otimizados para CRUD e que aderem a esquemas de conjunto.
Porém, ao lidar com a natureza dinâmica e complicada dos dados de alta dimensão, essa rigidez começa a se tornar um obstáculo.
Em contraste, os bancos de dados vetoriais oferecem um grau de flexibilidade e eficiência que os equivalentes tradicionais não conseguem igualar, especialmente para aplicações que dependem fortemente de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Eles não são apenas escaláveis e proficientes em pesquisas de similaridade.
Os bancos de dados vetoriais são particularmente úteis para aplicações generativas de IA. Para garantir que o material criado mantenha a integridade contextual, essas aplicações – que incluem processamento de linguagem natural e geração de imagens – dependem da rápida recuperação e comparação de embeddings.
Portanto, neste artigo, veremos os principais bancos de dados vetoriais para o seu próximo projeto.
1. Milvus
Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto pioneiro, projetado principalmente para aplicações de IA, incluindo pesquisas de similaridade incorporadas e MLOps poderosos.
Ele difere dos bancos de dados relacionais convencionais, que lidam principalmente com dados estruturados, devido a esta capacidade, que lhe permite indexar vetores numa escala sem precedentes de biliões.
A dedicação do Milvus à escalabilidade e alta disponibilidade é demonstrada pela maneira como ele se desenvolveu desde sua primeira versão até o Milvus 2.0 totalmente distribuído e nativo da nuvem.
Especificamente, o Milvus 2.0 exibe um design totalmente nativo da nuvem que visa uma disponibilidade surpreendente de 99.9% enquanto se expande além de centenas de nós.
Para quem procura uma solução confiável de banco de dados vetorial, esta edição é altamente recomendada, pois não apenas adiciona recursos sofisticados, como conexão multinuvem e painel administrativo, mas também melhora os níveis de consistência dos dados para o desenvolvimento flexível de aplicativos.
Uma vantagem notável do Milvus é sua abordagem voltada para a comunidade, que fornece suporte multilíngue e uma extensa cadeia de ferramentas adaptada às demandas dos desenvolvedores.
No setor de TI, a escalabilidade e a confiabilidade da nuvem, juntamente com os recursos de pesquisa vetorial de alto desempenho em grandes conjuntos de dados, tornam-no uma opção popular.
Além disso, aumenta a eficiência de suas operações usando um recurso de pesquisa híbrida que combina pesquisa por similaridade vetorial com filtragem escalar.
A Milvus possui um painel administrativo com clara interface com o usuário, um conjunto completo de APIs e uma arquitetura escalonável e ajustável.
A comunicação com aplicações externas é facilitada pela camada de acesso, enquanto o balanceamento de carga e o gerenciamento de dados são coordenados pelo serviço coordenador, que atua como comando central.
A permanência do banco de dados é suportada pela camada de armazenamento de objetos, enquanto os nós trabalhadores realizam atividades para garantir escalabilidade.
Preços
É de uso gratuito para todos.
2. FAISS
A equipe de pesquisa de IA do Facebook desenvolveu uma biblioteca de ponta chamada Facebook AI Similarity Search, projetada para tornar o agrupamento denso de vetores e a pesquisa por similaridade mais eficazes.
Sua criação foi impulsionada pela necessidade de melhorar os recursos de busca por similaridade da IA do Facebook, utilizando metodologias fundamentais de ponta.
Em comparação com implementações baseadas em CPU, a implementação de GPU de última geração do FAISS pode acelerar os tempos de pesquisa de cinco a dez vezes, tornando-se uma ferramenta inestimável para uma variedade de aplicações, incluindo sistemas de recomendação e identificação de significados semelhantes em quantidades consideráveis. conjuntos de dados não estruturados como texto, áudio e vídeo.
O FAISS pode lidar com uma ampla gama de métricas de similaridade, como similaridade de cosseno, produto interno e a métrica L2 comumente usada (distância euclidiana).
Essas medições facilitam pesquisas de similaridade precisas e flexíveis em vários tipos de dados. Recursos como processamento em lote, compensações de velocidade e precisão e suporte para pesquisas precisas e aproximadas aumentam ainda mais sua flexibilidade.
Além disso, o FAISS oferece um método escalonável para lidar com conjuntos de dados massivos, permitindo que índices sejam armazenados em disco.
O arquivo invertido, a quantização do produto (PQ) e o PQ aprimorado são apenas algumas das técnicas inovadoras que compõem a base de pesquisa do FAISS e aumentam sua eficácia quando se trata de indexação e pesquisa de campos vetoriais de alta dimensão.
Essas estratégias são reforçadas por abordagens de ponta, como algoritmos de seleção k acelerados por GPU e pré-filtragem de distâncias PQ, garantindo a capacidade do FAISS de produzir resultados de pesquisa rápidos e precisos, mesmo em conjuntos de dados em escala de bilhões.
Preços
É de uso gratuito para todos.
3. Pinecone
A Pinecone é líder em bancos de dados vetoriais, fornecendo um serviço gerenciado nativo da nuvem que é especialmente desenvolvido para melhorar o desempenho de aplicativos de IA de alta potência.
Ele foi projetado especificamente para lidar com incorporações de vetores, que são essenciais para IA generativa, pesquisa semântica e aplicativos que usam modelos de linguagem massivos.
A IA agora pode compreender informações semânticas graças a essas incorporações, que atuam efetivamente como uma memória de longo prazo para tarefas complicadas.
A Pinecone é única porque integra perfeitamente os recursos dos bancos de dados tradicionais com o desempenho aprimorado dos índices vetoriais, permitindo o armazenamento e consulta eficiente e em grande escala de embeddings.
Isso o torna a opção perfeita em situações onde a complexidade e o volume de dados envolvidos tornam os bancos de dados padrão baseados em escalares inadequados.
A Pinecone oferece aos desenvolvedores uma solução descomplicada devido à sua abordagem de serviço gerenciado, que agiliza a integração e os procedimentos de entrada de dados em tempo real.
Ele suporta inúmeras operações de dados, incluindo busca, atualização, exclusão, consulta e atualização de dados.
A Pinecone garante ainda que consultas que representam modificações em tempo real, como upserts e exclusões, produzem respostas corretas e de baixa latência para índices com bilhões de vetores.
Em situações dinâmicas, esse recurso é essencial para preservar a relevância e a atualização dos resultados da consulta.
Além disso, a parceria da Pinecone com a Airbyte através da conexão Pinecone aumenta sua versatilidade e flexibilidade, permitindo uma integração tranquila de dados de diversas fontes.
Através deste relacionamento, os custos e a eficiência podem ser otimizados, garantindo que apenas as informações recentemente adquiridas sejam tratadas através da sincronização incremental de dados.
O design do conector enfatiza a simplicidade, necessitando apenas de parâmetros mínimos de configuração, e é extensível, permitindo melhorias futuras.
Preços
O preço premium começa em US$ 5.80/mês para o caso de uso RAG.
4. Tecer
Weaviate é um banco de dados vetorial inovador disponível como software de código aberto que transforma a maneira como acessamos e usamos os dados.
O Weaviate utiliza recursos de pesquisa vetorial, que permitem pesquisas sofisticadas e sensíveis ao contexto em conjuntos de dados grandes e complicados, em contraste com bancos de dados típicos que dependem de valores escalares e consultas predefinidas.
Com esse método, você pode localizar o conteúdo com base na sua semelhança com outros conteúdos, o que melhora a intuitividade das pesquisas e a relevância dos resultados.
Sua integração suave com modelos de aprendizado de máquina é uma de suas principais características; isto permite que funcione como mais do que simplesmente uma solução de armazenamento de dados; também permite que os dados sejam compreendidos e analisados por meio de inteligência artificial.
A arquitetura do Weaviate incorpora totalmente essa integração, possibilitando a análise de dados complexos sem o uso de ferramentas adicionais.
Seu suporte para modelos de dados gráficos também fornece um ponto de vista diferente sobre os dados como entidades vinculadas, expondo padrões e insights que poderiam passar despercebidos nas arquiteturas de bancos de dados convencionais.
Devido à arquitetura modular do Weaviate, os clientes podem adicionar recursos como vetorização de dados e criação de backup conforme necessário.
Sua versão fundamental funciona como um banco de dados especializado em dados vetoriais, podendo ser ampliada com outros módulos para atender diversas necessidades.
A sua escalabilidade é ainda melhorada pelo seu design modular, que garante que a velocidade não será sacrificada em resposta ao aumento da quantidade de dados e das exigências de consulta.
Um método versátil e eficaz de interação com os dados armazenados é possível graças ao suporte do banco de dados para APIs RESTful e GraphQL.
Em particular, o GraphQL foi selecionado devido à sua capacidade de realizar rapidamente consultas complexas baseadas em gráficos, permitindo aos usuários obter precisamente os dados que desejam, sem obter quantidades excessivas ou insuficientes de dados.
Weaviate é mais fácil de usar em uma variedade de bibliotecas de clientes e linguagens de programação graças à sua API flexível.
Para aqueles que desejam explorar mais o Weaviate, há uma infinidade de documentação e tutoriais disponíveis, desde a instalação e configuração de sua instância até mergulhos profundos em seus recursos, como pesquisa vetorial, integração de aprendizado de máquina e design de esquema.
Você pode acessar a mesma tecnologia potente que torna as informações dinâmicas e acionáveis, quer você decida operar o Weaviate localmente, em um ambiente computação em nuvem ambiente ou por meio do serviço de nuvem gerenciado Weaviate.
Preços
O preço premium da plataforma começa em US$ 25/mês para serverless.
5. Chroma
Chroma é um banco de dados vetorial de última geração que visa revolucionar a recuperação e armazenamento de dados, principalmente para aplicações que envolvem aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Como o Chroma trabalha com vetores em vez de números escalares, ao contrário dos bancos de dados padrão, ele é muito bom no gerenciamento de dados complicados e de alta dimensão.
Este é um grande avanço na tecnologia de recuperação de dados, pois permite pesquisas mais sofisticadas baseadas na semelhança semântica do material, em vez de correspondências precisas de palavras-chave.
Uma característica notável do Chroma é sua capacidade de trabalhar com diversas soluções de armazenamento subjacentes, como ClickHouse para configurações escalonadas e DuckDB para instalações autônomas, garantindo flexibilidade e adaptação a diversos casos de uso.
O Chroma é feito com simplicidade, velocidade e análise em mente. Ele está disponível para uma ampla gama de desenvolvedores com SDKs para Python e JavaScript/TypeScript.
Além disso, o Chroma dá grande ênfase à facilidade de uso, permitindo que os desenvolvedores configurem rapidamente um banco de dados permanente apoiado pelo DuckDB ou um banco de dados na memória para teste.
A capacidade de construir objetos de coleção que se assemelham a tabelas em bancos de dados convencionais, onde dados de texto podem ser inseridos e automaticamente transformados em embeddings usando modelos como o all-MiniLM-L6-v2, aumenta ainda mais essa versatilidade.
Texto e incorporações podem ser perfeitamente integrados, o que é essencial para aplicações que precisam compreender a semântica dos dados.
A base do método de similaridade vetorial do Chroma são os conceitos matemáticos de ortogonalidade e densidade, essenciais para a compreensão da representação e comparação de dados em bancos de dados.
Essas ideias permitem que o Chroma realize pesquisas de similaridade significativas e eficientes, levando em consideração as ligações semânticas entre os elementos de dados.
Recursos como tutoriais e diretrizes estão acessíveis para indivíduos que desejam explorar mais o Chroma. Eles incluem orientações passo a passo sobre como configurar o banco de dados, criar coleções e executar pesquisas de similaridade.
Preços
Você pode começar a usá-lo gratuitamente.
6. Vespa
Vespa é uma plataforma que está transformando o tratamento online de IA e grandes volumes de dados.
O objetivo fundamental do Vespa é permitir cálculos de baixa latência em grandes conjuntos de dados, permitindo armazenar, indexar e analisar facilmente dados de texto, vetoriais e estruturados.
A Vespa distingue-se pela sua capacidade de fornecer respostas rápidas em qualquer escala, independentemente da natureza das dúvidas, escolhas ou inferências do modelo aprendido por máquina que estão a ser tratadas.
A flexibilidade da Vespa é demonstrada em seu mecanismo de busca totalmente funcional e banco de dados vetorial, que permite diversas buscas dentro de uma única consulta, desde dados vetoriais (ANN), lexicais e estruturados.
Independentemente da escala, você pode criar aplicativos de pesquisa fáceis de usar e responsivos com recursos de IA em tempo real, graças a essa integração de inferência de modelo aprendida por máquina com seus dados.
No entanto, a Vespa é mais do que simplesmente procurar; trata-se também de compreender e personalizar encontros.
Ferramentas de personalização e sugestões de alto nível fornecem recomendações dinâmicas e atuais voltadas para usuários ou circunstâncias específicas.
Vespa é um divisor de águas para quem deseja entrar também no espaço de IA conversacional, pois oferece a infraestrutura necessária para armazenar e explorar dados textuais e vetoriais em tempo real, permitindo o desenvolvimento de agentes de IA mais avançados e práticos.
Com tokenização e lematização abrangentes, pesquisas de texto completo, pesquisas de vizinhos mais próximos e consultas de dados estruturados são todas suportadas pelos amplos recursos de consulta da plataforma.
Ele difere porque pode lidar com consultas complicadas de maneira eficaz, combinando várias dimensões de pesquisa.
Vespa é uma potência computacional para aplicações de IA e aprendizado de máquina porque seu mecanismo de computação pode lidar com expressões matemáticas complexas em escalares e tensores.
Em operação, a Vespa é feita para ser simples de usar e expansível.
Ele agiliza processos repetitivos, desde a configuração do sistema e desenvolvimento de aplicativos até o gerenciamento de dados e nós, permitindo operações de produção seguras e ininterruptas.
A arquitetura da Vespa garante que ela se expanda com seus dados, mantendo sua confiabilidade e desempenho.
Preços
Você pode começar a usá-lo gratuitamente.
7. quadrante
Qdrant é uma plataforma flexível de banco de dados vetorial que fornece um conjunto exclusivo de recursos para atender às crescentes demandas de aplicativos de IA e aprendizado de máquina.
Basicamente, o Qdrant é um mecanismo de pesquisa de similaridade vetorial que fornece uma API fácil de usar para armazenar, localizar e manter vetores, bem como dados de carga útil.
Esse recurso é crucial para diversas aplicações, como busca semântica e sistemas de recomendação, que exigem a interpretação de formatos de dados complicados.
A plataforma é construída tendo em mente a eficiência e a escalabilidade, capaz de lidar com enormes conjuntos de dados com bilhões de pontos de dados.
Ele fornece várias métricas de distância, incluindo similaridade de cosseno, distância euclidiana e produto escalar, tornando-o adaptável em muitos cenários de uso.
O design oferece filtragem complexa, como filtros de string, intervalo e geofiltros, para atender a diversas necessidades de pesquisa.
Qdrant é acessível aos desenvolvedores de várias maneiras, incluindo uma imagem Docker para configurações locais rápidas, um cliente Python para aqueles que estão familiarizados com a linguagem e um serviço em nuvem para um ambiente de produção mais robusto.
A adaptabilidade do Qdrant permite uma integração perfeita com qualquer configuração tecnológica ou necessidade de processo.
Além disso, a interface amigável do Qdrant simplifica o gerenciamento do banco de dados vetorial. A plataforma foi projetada para ser simples para usuários de todos os níveis de habilidade, desde a criação de cluster até a geração de chaves de API para acesso seguro.
Sua capacidade de upload em massa e API assíncrona melhoram sua eficiência, tornando-o uma ferramenta muito útil para desenvolvedores que lidam com enormes quantidades de dados.
Preços
Você pode começar a usá-lo gratuitamente e o preço premium começa em US$ 25 por nó/mês cobrado por hora
8. Astra
Os recursos superiores de pesquisa vetorial e a arquitetura sem servidor do AstraDB estão transformando os aplicativos generativos de IA.
O AstraDB é uma ótima opção para gerenciar pesquisas complexas e sensíveis ao contexto em uma variedade de tipos de dados, pois é construído sobre a base sólida do Apache Cassandra e combina perfeitamente escalabilidade, estabilidade e desempenho.
A capacidade do AstraDB de lidar com cargas de trabalho heterogêneas, incluindo dados de streaming, não vetoriais e vetoriais, preservando ao mesmo tempo uma latência extremamente baixa para consultas simultâneas e operações de atualização, é uma de suas vantagens mais notáveis.
Esta adaptabilidade é essencial para aplicações de IA generativas, que requerem streaming e processamento de dados em tempo real para fornecer respostas de IA precisas e conscientes do contexto.
A solução sem servidor do AstraDB torna o desenvolvimento ainda mais fácil, liberando os desenvolvedores para se concentrarem na criação de aplicações inovadoras de IA, em vez de gerenciar a infraestrutura de back-end.
Desde orientações de início rápido até lições aprofundadas sobre a criação de chatbots e sistemas de recomendação, o AstraDB permite que os desenvolvedores concretizem rapidamente suas ideias de IA por meio de APIs confiáveis e interfaces suaves com ferramentas e plataformas conhecidas.
Os sistemas generativos de IA de nível empresarial devem priorizar a segurança e a conformidade, e o AstraDB atende em ambas as frentes.
Recursos profundos de segurança corporativa e certificações de conformidade são fornecidos por ele, garantindo que os aplicativos de IA desenvolvidos no AstraDB aderem às mais rígidas diretrizes de privacidade e proteção de dados.
Preços
Você pode começar a usá-lo gratuitamente e oferece um modelo pré-pago.
9. Opensearch
OpenSearch aparece como uma opção atraente para quem explora bancos de dados de vetores, especialmente para desenvolver sistemas de IA adaptáveis, escaláveis e preparados para o futuro.
OpenSearch é um banco de dados vetorial de código aberto e completo que combina o poder da análise, pesquisa vetorial sofisticada e pesquisa convencional em um sistema coeso.
Ao usar modelos de incorporação de aprendizado de máquina para codificar o significado e o contexto de vários formulários de dados (documentos, fotos e áudio) em vetores para pesquisas por similaridade, essa integração é especialmente útil para desenvolvedores que buscam incluir compreensão semântica em seus aplicativos de pesquisa.
Embora o OpenSearch tenha muito a oferecer, é vital lembrar que, em comparação com o Elasticsearch, houve muito menos alterações de código, especialmente em módulos críticos, como linguagens de script e processadores de pipeline de ingestão.
O Elasticsearch pode ter recursos mais sofisticados devido ao maior esforço de desenvolvimento, levando a diferenças de desempenho, conjunto de recursos e atualizações entre os dois.
O OpenSearch compensa com uma grande comunidade de seguidores e uma dedicação às ideias de código aberto, resultando em uma plataforma aberta e adaptável.
Ele oferece suporte a uma ampla gama de aplicações além de pesquisa e análise, como observabilidade e análise de segurança, tornando-o uma ferramenta flexível para tarefas com uso intensivo de dados.
A estratégia orientada para a comunidade garante melhorias e integrações contínuas para manter a plataforma atualizada e única.
Preços
Você pode começar a usá-lo gratuitamente.
10. Pesquisa de IA do Azure
O Azure AI Search é uma plataforma sólida que melhora os recursos de pesquisa em aplicativos generativos de IA.
Ele se destaca porque oferece suporte à pesquisa vetorial, um mecanismo para indexar, armazenar e recuperar incorporações de vetores dentro de um índice de pesquisa.
Esse recurso ajuda a descobrir documentos comparáveis no espaço vetorial, resultando em resultados de pesquisa mais relevantes contextualmente.
O Azure AI Search distingue-se pelo seu suporte para situações híbridas, nas quais as pesquisas de vetores e palavras-chave são realizadas simultaneamente, resultando num conjunto de resultados unificado que frequentemente supera a eficácia de cada técnica utilizada isoladamente.
A combinação de material vetorial e não vetorial no mesmo índice permite uma experiência de pesquisa mais completa e flexível.
O recurso de pesquisa vetorial no Azure AI Search é amplamente acessível e gratuito para todas as camadas do Azure AI Search.
É extremamente flexível para uma variedade de casos de uso e preferências de desenvolvimento devido ao seu suporte para vários ambientes de desenvolvimento, que é fornecido através do site do Azure, APIs RESTe SDKs para Python, JavaScript e .NET, entre outros.
Com a sua profunda integração com o ecossistema Azure AI, o Azure AI Search oferece mais do que simplesmente pesquisa; também aumenta o potencial do ecossistema para aplicações generativas de IA.
O Azure OpenAI Studio para incorporação de modelos e os Serviços Azure AI para recuperação de imagens são apenas dois exemplos dos serviços incluídos nesta integração.
O Azure AI Search é uma solução flexível para desenvolvedores que desejam incorporar funções de pesquisa sofisticadas em seus aplicativos devido ao seu amplo suporte, que permite uma ampla gama de aplicativos, desde pesquisa por similaridade e pesquisa multimodal até pesquisa híbrida e pesquisa multilíngue.
Preços
Você pode começar a usá-lo gratuitamente e o preço premium começa em US$ 0.11/hora.
Conclusão
Os bancos de dados vetoriais estão transformando o gerenciamento de dados em IA ao gerenciar vetores de alta dimensão, permitindo fortes pesquisas de similaridade e consultas rápidas ao vizinho mais próximo em aplicações como sistemas de recomendação e detecção de fraudes.
Com o uso de algoritmos de indexação sofisticados, esses bancos de dados convertem dados não estruturados complicados em vetores significativos, ao mesmo tempo que fornecem a velocidade e a flexibilidade que os bancos de dados tradicionais não oferecem.
Plataformas notáveis incluem Pinecone, que brilha em aplicações generativas de IA; FAISS, criado pelo Facebook AI para agrupamento denso de vetores; e Milvus, que é conhecido por sua escalabilidade e arquitetura nativa da nuvem.
Weaviate combina aprendizado de máquina com pesquisa sensível ao contexto, enquanto Vespa e Chroma são notáveis por seus recursos de computação de baixa latência e facilidade de uso, respectivamente.
Os bancos de dados vetoriais são ferramentas vitais para o desenvolvimento de tecnologias de IA e aprendizado de máquina, uma vez que plataformas como Qdrant, AstraDB, OpenSearch e Azure AI Search fornecem uma variedade de serviços, desde arquiteturas sem servidor até extensas capacidades de pesquisa e análise.
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