Векторные базы данных представляют собой значительный сдвиг в том, как мы управляем и интерпретируем данные, особенно в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Основная функция этих баз данных — эффективная обработка многомерных векторов, которые являются исходным материалом для моделей машинного обучения и включают преобразование ввода текста, изображений или аудио в числовые представления в многомерном пространстве.
Для таких приложений, как системы рекомендаций, распознавание объектов, поиск изображений и обнаружение мошенничества, эта трансформация — это больше, чем просто хранение; это путь к мощным возможностям поиска по сходству и запросов ближайших соседей.
Если говорить глубже, сила векторных баз данных заключается в их способности переводить большие объемы неструктурированных, сложных данных в векторы, которые отражают контекст и значение исходного контента.
Расширенные функции поиска, ставшие возможными благодаря внедрению моделей в эту кодировку, включают возможность запрашивать окружающие векторы для поиска связанных изображений или фраз.
Векторные базы данных уникальны тем, что они созданы на основе передовых методов индексирования, таких как инвертированный файловый индекс (IVF) и иерархический навигационный малый мир (HNSW), что повышает их скорость и эффективность при поиске ближайших соседей в N-мерных пространствах.
Существует четкая разница между векторными и классическими базами данных. Обычные базы данных отлично подходят для организации данных в организованные наборы, оптимизированные для CRUD и соответствующие заданным схемам.
Однако, когда мы имеем дело с динамичной и сложной природой многомерных данных, эта жесткость начинает становиться помехой.
Напротив, векторные базы данных предлагают степень гибкости и эффективности, с которой не могут сравниться традиционные эквиваленты, особенно для приложений, которые в значительной степени полагаются на обучение с помощью машины и искусственный интеллект. Они не просто масштабируемы и умеют искать по сходству.
Векторные базы данных особенно полезны для генеративных приложений искусственного интеллекта. Чтобы гарантировать сохранение контекстуальной целостности созданного материала, эти приложения, включающие обработку естественного языка и генерацию изображений, зависят от быстрого поиска и сравнения вложений.
Итак, в этой статье мы рассмотрим лучшие векторные базы данных для вашего следующего проекта.
1. Milvus
Milvus — это новаторская векторная база данных с открытым исходным кодом, разработанная в первую очередь для приложений искусственного интеллекта, включая встроенный поиск по сходству и мощные MLOps.
Он отличается от обычных реляционных баз данных, которые в основном обрабатывают структурированные данные, из-за этой мощности, которая позволяет ему индексировать векторы в беспрецедентном триллионном масштабе.
Приверженность Milvus масштабируемости и высокой доступности демонстрируется тем, как она развивалась от своей первой версии до полностью распределенной облачной версии Milvus 2.0.
В частности, Milvus 2.0 демонстрирует полностью облачную конструкцию, которая обеспечивает поразительную доступность на уровне 99.9% при масштабировании за пределы сотен узлов.
Тем, кто ищет надежное решение для базы данных векторов, настоятельно рекомендуется эта версия, поскольку она не только добавляет сложные функции, такие как мультиоблачное соединение и административная панель, но также повышает уровень согласованности данных для гибкой разработки приложений.
Примечательным преимуществом Milvus является его подход, ориентированный на сообщество, который обеспечивает многоязычную поддержку и обширную цепочку инструментов, адаптированную к потребностям разработчиков.
В ИТ-секторе масштабируемость и надежность облака, а также возможности высокопроизводительного векторного поиска в больших наборах данных делают его популярным вариантом.
Кроме того, он повышает эффективность своей работы за счет возможности гибридного поиска, сочетающей поиск по сходству векторов со скалярной фильтрацией.
Милвус имеет административную панель с понятным интерфейс пользователя, полный набор API, а также масштабируемую и настраиваемую архитектуру.
Взаимодействие с внешними приложениями обеспечивается уровнем доступа, а балансировка нагрузки и управление данными координируются службой координатора, которая выступает в качестве центральной команды.
Постоянство базы данных поддерживается уровнем хранения объектов, а рабочие узлы выполняют действия для обеспечения масштабируемости.
Цены
Это бесплатно для всех.
2. ФАИСС
Команда Facebook по исследованиям в области искусственного интеллекта разработала передовую библиотеку под названием Facebook AI Samedity Search, которая предназначена для повышения эффективности плотной векторной кластеризации и поиска по сходству.
Его создание было вызвано необходимостью улучшить возможности поиска сходства в Facebook AI за счет использования передовых фундаментальных методологий.
По сравнению с реализациями на базе ЦП, современная реализация графического процессора FAISS может ускорить время поиска в пять-десять раз, что делает ее бесценным инструментом для различных приложений, включая системы рекомендаций и выявление схожих значений в больших объемах данных. неструктурированные наборы данных, такие как текст, аудио и видео.
FAISS может обрабатывать широкий спектр показателей сходства, таких как косинусное сходство, внутренний продукт и широко используемая метрика L2 (евклидово расстояние).
Эти измерения упрощают точный и гибкий поиск сходства между различными типами данных. Такие функции, как пакетная обработка, компромисс между точностью и скоростью, а также поддержка как точного, так и приблизительного поиска, еще больше повышают его гибкость.
Кроме того, FAISS предлагает масштабируемый метод обработки огромных наборов данных, позволяя хранить индексы на диске.
Инвертированный файл, квантование произведения (PQ) и улучшенное PQ — это лишь некоторые из инновационных методов, которые составляют основу исследований FAISS и повышают ее эффективность, когда дело доходит до индексации и поиска многомерных векторных полей.
Эти стратегии подкреплены передовыми подходами, такими как алгоритмы k-выбора с ускорением на графическом процессоре и предварительная фильтрация расстояний PQ, гарантируя способность FAISS выдавать быстрые и точные результаты поиска даже в наборах данных миллиардного масштаба.
Цены
Это бесплатно для всех.
3. сосновая шишка
Pinecone — лидер в области векторных баз данных, предоставляющий облачные управляемые услуги, специально созданные для повышения производительности мощных приложений искусственного интеллекта.
Он специально разработан для обработки векторных вложений, которые необходимы для генеративного искусственного интеллекта, семантического поиска и приложений, использующих массивные языковые модели.
Теперь ИИ может понимать семантическую информацию благодаря этим внедрениям, которые эффективно действуют как долговременная память для сложных задач.
Pinecone уникален тем, что он легко интегрирует возможности традиционных баз данных с повышенной производительностью векторных индексов, обеспечивая эффективное и крупномасштабное хранение и запрос вложений.
Это делает его идеальным вариантом в ситуациях, когда сложность и объем используемых данных делают стандартные скалярные базы данных неадекватными.
Pinecone предлагает разработчикам простое решение благодаря своему подходу к управляемому обслуживанию, который оптимизирует процедуры интеграции и сбора данных в реальном времени.
Он поддерживает многочисленные операции с данными, включая выборку, обновление, удаление, запрос и обновление данных.
Pinecone также гарантирует, что запросы, представляющие изменения в реальном времени, такие как добавление и удаление, дают правильные ответы с малой задержкой для индексов с миллиардами векторов.
В динамических ситуациях эта функция важна для сохранения релевантности и актуальности результатов запроса.
Кроме того, партнерство Pinecone с Airbyte через соединение Pinecone повышает его универсальность и гибкость, обеспечивая плавную интеграцию данных из различных источников.
Благодаря этому взаимодействию можно оптимизировать затраты и эффективность, гарантируя, что посредством дополнительной синхронизации данных обрабатывается только вновь полученная информация.
Конструкция разъема подчеркивает простоту, требует лишь минимальных параметров настройки, и его можно расширять, что позволяет вносить улучшения в будущем.
Цены
Премиальная цена начинается от 5.80 долларов США в месяц для варианта использования RAG.
4. Ткать
Weaviate — это инновационная векторная база данных, доступная в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом, которая меняет способы доступа к данным и их использования.
Weaviate использует возможности векторного поиска, которые обеспечивают сложный контекстно-зависимый поиск в больших и сложных наборах данных, в отличие от типичных баз данных, которые зависят от скалярных значений и предопределенных запросов.
С помощью этого метода вы можете находить контент по тому, насколько он похож на другой контент, что повышает интуитивность поиска и релевантность результатов.
Его плавная интеграция с моделями машинного обучения является одной из его основных характеристик; это позволяет ему функционировать не просто как решение для хранения данных; это также позволяет понимать и анализировать данные с использованием искусственного интеллекта.
Архитектура Weaviate тщательно включает эту интеграцию, позволяя анализировать сложные данные без использования дополнительных инструментов.
Его поддержка графовых моделей данных также обеспечивает другую точку зрения на данные как связанные сущности, раскрывая закономерности и понимание, которые могут быть упущены в традиционных архитектурах баз данных.
Благодаря модульной архитектуре Weaviate клиенты могут при необходимости добавлять такие возможности, как векторизация данных и создание резервных копий.
Его базовая версия функционирует как специализированная база данных векторных данных и может быть расширена другими модулями для удовлетворения различных потребностей.
Его масштабируемость дополнительно повышается за счет модульной конструкции, которая гарантирует, что скорость не будет приноситься в жертву в ответ на увеличение объемов данных и требований к запросам.
Универсальный и эффективный метод взаимодействия с хранимыми данными становится возможным благодаря поддержке базой данных API RESTful и GraphQL.
В частности, GraphQL выбран из-за его способности быстро выполнять сложные графические запросы, позволяя пользователям получать именно те данные, которые им нужны, без получения чрезмерных или недостаточных объемов данных.
Weaviate более удобен для пользователя при работе с различными клиентскими библиотеками и языками программирования благодаря гибкому API.
Для тех, кто хочет глубже изучить Weaviate, доступно множество документации и учебных пособий, от установки и настройки вашего экземпляра до глубокого погружения в его возможности, такие как векторный поиск, интеграция машинного обучения и проектирование схемы.
Вы можете получить доступ к той же мощной технологии, которая делает информацию динамичной и действенной, независимо от того, решите ли вы использовать Weaviate локально, в облачных вычислений среде или через управляемый облачный сервис Weaviate.
Цены
Премиальная цена платформы начинается от 25 долларов в месяц за бессерверную версию.
5. цветность
Chroma — это передовая векторная база данных, цель которой — произвести революцию в поиске и хранении данных, особенно для приложений, включающих машинное обучение и искусственный интеллект.
Поскольку Chroma работает с векторами, а не со скалярными числами, в отличие от стандартных баз данных, она очень хороша в управлении многомерными и сложными данными.
Это значительное достижение в технологии поиска данных, поскольку оно позволяет осуществлять более сложный поиск, основанный на семантическом сходстве материала, а не на точном совпадении ключевых слов.
Примечательной особенностью Chroma является ее способность работать с несколькими базовыми решениями для хранения данных, такими как ClickHouse для масштабируемых настроек и DuckDB для автономных установок, гарантируя гибкость и адаптацию к различным сценариям использования.
Chroma создана с учетом простоты, скорости и анализа. Он доступен широкому кругу разработчиков с SDK для Python и JavaScript/TypeScript.
Кроме того, Chroma уделяет большое внимание удобству использования, позволяя разработчикам быстро настроить постоянную базу данных, поддерживаемую DuckDB, или базу данных в памяти для тестирования.
Возможность создавать объекты коллекций, напоминающие таблицы в обычных базах данных, куда можно вставлять текстовые данные и автоматически преобразовывать их во внедренные модели с использованием таких моделей, как all-MiniLM-L6-v2, еще больше повышает эту универсальность.
Текст и встраивания могут быть легко интегрированы, что важно для приложений, которым необходимо понимать семантику данных.
В основе метода векторного подобия Chroma лежат математические понятия ортогональности и плотности, которые необходимы для понимания представления и сравнения данных в базах данных.
Эти идеи позволяют Chroma выполнять значимый и эффективный поиск сходства, принимая во внимание семантические связи между элементами данных.
Такие ресурсы, как учебные пособия и рекомендации, доступны для тех, кто хочет глубже изучить Chroma. Они включают пошаговые инструкции по настройке базы данных, созданию коллекций и запуску поиска по сходству.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно.
6. Веспа
Vespa — это платформа, которая меняет онлайн-обработку искусственного интеллекта и больших данных.
Основная цель Vespa — обеспечить выполнение вычислений с малой задержкой в больших наборах данных, позволяя легко хранить, индексировать и анализировать текстовые, векторные и структурированные данные.
Vespa отличается своей способностью предоставлять быстрые ответы в любом масштабе, независимо от характера обрабатываемых запросов, вариантов выбора или выводов модели машинного обучения.
Гибкость Vespa проявляется в ее полнофункциональной поисковой системе и векторной базе данных, которые позволяют выполнять множество поисков внутри одного запроса, начиная от векторных (ИНС), лексических и структурированных данных.
Независимо от масштаба, вы можете создавать удобные и быстро реагирующие поисковые приложения с возможностями искусственного интеллекта в реальном времени благодаря интеграции вывода модели машинного обучения с вашими данными.
Однако Vespa – это нечто большее, чем просто поиск; это также о понимании и настройке встреч.
Первоклассные инструменты настройки и предложения предоставляют динамические, актуальные рекомендации, адаптированные к конкретным пользователям или обстоятельствам.
Vespa меняет правила игры для всех, кто хочет войти в сферу диалогового искусственного интеллекта, поскольку он предлагает инфраструктуру, необходимую для хранения и изучения текстовых и векторных данных в режиме реального времени, что позволяет разрабатывать более совершенные и практичные агенты искусственного интеллекта.
Благодаря комплексной токенизации и стеммингу, полнотекстовый поиск, поиск ближайших соседей и запросы структурированных данных поддерживаются обширными возможностями запросов платформы.
Он отличается тем, что может эффективно обрабатывать сложные запросы, объединяя несколько измерений поиска.
Vespa — это мощный вычислительный центр для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку его вычислительный механизм может обрабатывать сложные математические выражения через скаляры и тензоры.
В работе Vespa проста в использовании и расширяема.
Оно оптимизирует повторяющиеся процессы, начиная от настройки системы и разработки приложений и заканчивая управлением данными и узлами, обеспечивая безопасные и бесперебойные производственные операции.
Архитектура Vespa гарантирует, что она расширяется вместе с вашими данными, сохраняя надежность и производительность.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно.
7. квадрант
Qdrant — это гибкая платформа векторных баз данных, предоставляющая уникальный набор возможностей для удовлетворения растущих потребностей приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.
По своей сути Qdrant представляет собой систему поиска по сходству векторов, которая предоставляет простой в использовании API для хранения, поиска и обслуживания векторов, а также данных полезной нагрузки.
Эта функция имеет решающее значение для некоторых приложений, таких как системы семантического поиска и рекомендаций, которые требуют интерпретации сложных форматов данных.
Платформа создана с учетом эффективности и масштабируемости и способна обрабатывать огромные наборы данных с миллиардами точек данных.
Он обеспечивает несколько показателей расстояния, включая косинусное сходство, евклидово расстояние и скалярное произведение, что делает его адаптируемым для многих сценариев использования.
Дизайн предлагает сложную фильтрацию, такую как строковые, диапазонные и геофильтры, для удовлетворения разнообразных потребностей поиска.
Qdrant доступен разработчикам различными способами, включая образ Docker для быстрой локальной настройки, клиент Python для тех, кто знаком с языком, и облачный сервис для более надежной среды производственного уровня.
Адаптивность Qdrant обеспечивает плавную интеграцию с любой технологической конфигурацией или потребностями процесса.
Более того, удобный интерфейс Qdrant упрощает управление базой данных векторов. Платформа должна быть простой для пользователей всех уровней квалификации: от создания кластеров до генерации ключей API для безопасного доступа.
Возможность массовой загрузки и асинхронный API повышают его эффективность, что делает его очень полезным инструментом для разработчиков, работающих с огромными объемами данных.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно, а премиальная цена начинается от 25 долларов США за узел в месяц с почасовой оплатой.
8. Астра БД
Превосходные возможности векторного поиска и бессерверная архитектура AstraDB преобразуют генеративные приложения искусственного интеллекта.
AstraDB — отличный вариант для управления сложным контекстно-зависимым поиском по различным типам данных, поскольку он построен на прочной основе Apache Cassandra и органично сочетает в себе масштабируемость, стабильность и производительность.
Способность AstraDB обрабатывать разнородные рабочие нагрузки, включая потоковые, невекторные и векторные данные, сохраняя при этом чрезвычайно низкую задержку для одновременных операций запроса и обновления, является одним из ее наиболее заметных преимуществ.
Эта адаптивность важна для генеративных приложений искусственного интеллекта, которым требуется потоковая передача и обработка данных в реальном времени, чтобы обеспечить точные, контекстно-зависимые ответы искусственного интеллекта.
Бессерверное решение от AstraDB еще больше упрощает разработку, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании инновационных приложений искусственного интеллекта, а не на управлении внутренней инфраструктурой.
От краткого руководства до подробных уроков по созданию чат-ботов и систем рекомендаций — AstraDB позволяет разработчикам быстро реализовывать свои идеи в области ИИ с помощью надежных API и удобных интерфейсов с хорошо известными инструментами и платформами.
Генеративные системы искусственного интеллекта корпоративного уровня должны уделять приоритетное внимание безопасности и соответствию требованиям, и AstraDB работает на обоих фронтах.
Он предоставляет глубокие функции корпоративной безопасности и сертификаты соответствия, гарантируя, что приложения искусственного интеллекта, разработанные на AstraDB, соответствуют самым строгим принципам конфиденциальности и защиты данных.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно, и он предлагает модель оплаты по мере использования.
9. Открытый поиск
OpenSearch кажется привлекательным вариантом для тех, кто изучает векторные базы данных, особенно для разработки адаптируемых, масштабируемых и перспективных систем искусственного интеллекта.
OpenSearch — это комплексная векторная база данных с открытым исходным кодом, которая объединяет возможности аналитики, сложного векторного и обычного поиска в одну целостную систему.
Благодаря использованию моделей внедрения машинного обучения для кодирования значения и контекста нескольких форм данных — документов, фотографий и аудио — в векторы для поиска по сходству, эта интеграция особенно полезна для разработчиков, желающих включить семантическое понимание в свои поисковые приложения.
Хотя OpenSearch может многое предложить, важно помнить, что по сравнению с Elasticsearch в нем было гораздо меньше изменений кода, особенно в таких важных модулях, как языки сценариев и процессоры конвейеров приема.
Elasticsearch может иметь более сложные возможности из-за увеличения усилий по разработке, что приводит к различиям в производительности, наборе функций и обновлениях между ними.
OpenSearch компенсирует это большим количеством последователей и приверженностью идеям с открытым исходным кодом, что приводит к созданию открытой и адаптируемой платформы.
Он поддерживает широкий спектр приложений, помимо поиска и аналитики, таких как наблюдаемость и анализ безопасности, что делает его гибким инструментом для задач с интенсивным использованием данных.
Стратегия, управляемая сообществом, обеспечивает постоянные улучшения и интеграцию, чтобы поддерживать актуальность и уникальность платформы.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно.
10. Поиск Azure с использованием искусственного интеллекта
Azure AI Search — это мощная платформа, улучшающая возможности поиска в генеративных приложениях искусственного интеллекта.
Он выделяется тем, что поддерживает векторный поиск — механизм индексации, хранения и извлечения векторных вложений внутри индекса поиска.
Эта функция помогает находить сопоставимые документы в векторном пространстве, что приводит к получению более контекстуально релевантных результатов поиска.
Azure AI Search отличается поддержкой гибридных ситуаций, в которых поиск по векторам и ключевым словам выполняется одновременно, в результате чего получается единый набор результатов, который часто превосходит эффективность каждого метода, используемого отдельно.
Сочетание векторных и невекторных материалов в одном индексе обеспечивает более полный и гибкий поиск.
Функция векторного поиска в Azure AI Search широко доступна и бесплатна для всех уровней Azure AI Search.
Он чрезвычайно гибок для широкого спектра вариантов использования и предпочтений разработки благодаря поддержке нескольких сред разработки, которая предоставляется через сайт Azure. API RESTи SDK для Python, JavaScript и .NET и других.
Благодаря глубокой интеграции с экосистемой Azure AI Search Azure AI Search предлагает больше, чем просто поиск; это также увеличивает потенциал экосистемы для генеративных приложений ИИ.
Azure OpenAI Studio для внедрения моделей и Azure AI Services для поиска изображений — это лишь два примера сервисов, включенных в эту интеграцию.
Azure AI Search — это гибкое решение для разработчиков, желающих включить в свои приложения сложные функции поиска, поскольку его обширная поддержка обеспечивает широкий спектр приложений: от поиска по сходству и мультимодального поиска до гибридного поиска и многоязычного поиска.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно, а цена премиум-класса начинается от 0.11 доллара в час.
Заключение
Векторные базы данных трансформируют управление данными в ИИ, управляя многомерными векторами, позволяя выполнять строгий поиск по сходству и быстрые запросы к ближайшему соседу в таких приложениях, как системы рекомендаций и обнаружения мошенничества.
Благодаря использованию сложных алгоритмов индексации эти базы данных преобразуют сложные неструктурированные данные в значимые векторы, обеспечивая при этом скорость и гибкость, которых нет у традиционных баз данных.
Известные платформы включают Pinecone, которая отлично справляется с генеративными приложениями искусственного интеллекта; FAISS, созданный Facebook AI для плотной векторной кластеризации; и Milvus, известный своей масштабируемостью и облачной архитектурой.
Weaviate сочетает машинное обучение с контекстно-зависимым поиском, тогда как Vespa и Chroma отличаются вычислительными возможностями с малой задержкой и простотой использования соответственно.
Векторные базы данных являются жизненно важными инструментами для разработки технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку такие платформы, как Qdrant, AstraDB, OpenSearch и Azure AI Search, предоставляют множество услуг — от бессерверных архитектур до расширенных возможностей поиска и аналитики.
Оставьте комментарий