ویکٹر ڊيٽابيس هڪ اهم تبديلي جي نمائندگي ڪن ٿا ته اسان ڊيٽا کي ڪيئن منظم ۽ تشريح ڪريون ٿا، خاص طور تي مصنوعي ذهانت ۽ مشين سکيا جي شعبن ۾.
انهن ڊيٽابيسن جو بنيادي ڪم اعليٰ جہتي ویکٹرز کي موثر طريقي سان سنڀالڻ آهي، جيڪي مشين لرننگ ماڊلز جو خام مال آهن ۽ متن، تصوير، يا آڊيو انپٽ کي عددي نمائندن ۾ تبديل ڪرڻ ۾ شامل آهن ملٽي ڊئمنشنل اسپيس ۾.
ايپليڪيشنن لاءِ جهڙوڪ سفارش واري نظام، اعتراض جي سڃاڻپ، تصوير جي ٻيهر حاصل ڪرڻ، ۽ دوکي جي سڃاڻپ، هي تبديلي صرف اسٽوريج کان وڌيڪ آهي؛ اهو هڪجهڙائي جي ڳولا ۽ ويجهي پاڙيسري سوالن ۾ طاقتور صلاحيتن جو دروازو آهي.
وڌيڪ تفصيل سان، ویکٹر ڊيٽابيس جي طاقت انهن جي صلاحيت ۾ آهي ته هو وڏي مقدار ۾ غير منظم، پيچيده ڊيٽا کي ویکٹرز ۾ ترجمو ڪري سگھن ٿا جيڪي اصل مواد جي مفهوم ۽ مفهوم کي پڪڙيندا آهن.
هن انڪوڊنگ ۾ ماڊلز کي شامل ڪرڻ سان ممڪن بڻيل ڳولها جي بهتر ڪارڪردگيءَ سان لاڳاپيل تصويرن يا جملن کي ڳولڻ لاءِ ڀرپاسي جي ویکٹر کان سوال ڪرڻ جي صلاحيت شامل آهي.
ویکٹر ڊيٽابيس ان لحاظ کان منفرد آهن ته اهي ترقي يافته انڊيڪسنگ ٽيڪنالاجي تي ٺهيل آهن جهڙوڪ Inverted File Index (IVF) ۽ Hierarchical Navigable Small World (HNSW)، جيڪي N-dimensional spaces ۾ ويجھي پاڙيسرين کي ڳولڻ دوران انهن جي رفتار ۽ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي ٿو.
ویکٹر ۽ کلاسک ڊيٽابيس جي وچ ۾ واضح فرق آهي. روايتي ڊيٽابيس ڊيٽا کي منظم سيٽن ۾ منظم ڪرڻ ۾ عظيم آهن جيڪي CRUD-بهتر آهن ۽ اسڪيما سيٽ ڪرڻ تي عمل ڪن ٿا.
بهرحال، جڏهن اعليٰ جہتي ڊيٽا جي متحرڪ ۽ پيچيده نوعيت سان معاملو ڪيو وڃي ٿو، ته اها سختي هڪ رڪاوٽ بنجڻ شروع ٿئي ٿي.
ان جي ابتڙ، ویکٹر ڊيٽابيس لچڪدار ۽ ڪارڪردگيءَ جو درجو پيش ڪن ٿا، جيڪي روايتي برابري برابر نه ٿا ڪري سگهن، خاص طور تي انهن ايپليڪيشنن لاءِ جن تي تمام گهڻو ڀروسو آهي. مشين جي سکيا ۽ مصنوعي ذهانت. اهي صرف قابل نه آهن ۽ هڪجهڙائي جي ڳولا ۾ ماهر آهن.
ویکٹر ڊيٽابيس خاص طور تي پيدا ٿيندڙ AI ايپليڪيشنن لاءِ مفيد آهن. انهي ڳالهه جي ضمانت ڏيڻ لاءِ ته ٺهيل مواد لاڳاپيل سالميت کي برقرار رکي ٿو، اهي ايپليڪيشنون- جن ۾ قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۽ تصويرن جي پيداوار شامل آهن- تڪڙي ٻيهر حاصل ڪرڻ ۽ ايمبيڊنگس جي مقابلي تي منحصر آهن.
تنهن ڪري هن ٽڪرا ۾، اسان توهان جي ايندڙ منصوبي لاء مٿين ویکٹر ڊيٽابيس تي نظر ڪنداسين.
1. ملواس
Milvus هڪ اهم اوپن سورس ویکٹر ڊيٽابيس آهي جيڪو بنيادي طور تي AI ايپليڪيشنن لاءِ ٺهيل آهي، جنهن ۾ شامل ڪيل هڪجهڙائي واري ڳولا ۽ طاقتور MLOps شامل آهن.
اهو روايتي لاڳاپو ڊيٽابيس کان مختلف آهي، جيڪو گهڻو ڪري سنڀاليندو آهي منظم ڊيٽا, ان ظرفيت جي ڪري، جيڪا ان کي قابل بڻائي ٿي انڊيڪس ویکٹرز کي بي مثال ٽريلين اسڪيل تي.
Milvus جي وقفيت ۽ اعليٰ دستيابي لاءِ ظاھر ڪئي وئي آھي ان طريقي سان جيڪا ان جي پھرين ورزن کان وٺي مڪمل طور تي ورهايل، ڪلائوڊ-آبائي Milvus 2.0 تائين ترقي ڪئي آھي.
خاص طور تي، Milvus 2.0 هڪ مڪمل طور تي ڪلائوڊ-مقامي ڊيزائن کي ڏيکاري ٿو جنهن جو مقصد هڪ شاندار 99.9٪ دستيابي آهي جڏهن ته سوين نوڊس کان ٻاهر اسڪيلنگ.
انهن لاءِ جيڪي ڳولي رهيا آهن هڪ قابل اعتماد ویکٹر ڊيٽابيس حل، هي ايڊيشن انتهائي سفارش ڪئي وئي آهي ڇاڪاڻ ته اهو نه صرف نفيس خاصيتون شامل ڪري ٿو جهڙوڪ ملٽي ڪلائوڊ ڪنيڪشن ۽ هڪ انتظامي پينل، پر اهو پڻ لچڪدار ايپليڪيشن ڊولپمينٽ لاءِ ڊيٽا جي تسلسل جي سطح کي بهتر بڻائي ٿو.
Milvus جو هڪ قابل ذڪر فائدو ان جي ڪميونٽي تي هلندڙ طريقو آهي، جيڪو ڪيترن ئي ٻولين جي مدد ۽ ڊولپرز جي مطالبن جي مطابق هڪ وسيع ٽول چين فراهم ڪري ٿو.
آئي ٽي شعبي ۾، ان جي ڪلائوڊ اسڪيبلٽيبلٽي ۽ قابل اعتماد، گڏوگڏ وڏي ڊيٽا سيٽن تي ان جي اعلي ڪارڪردگي ویکٹر ڳولا جي صلاحيتن سان گڏ، ان کي هڪ مشهور اختيار بڻائي ٿو.
اضافي طور تي، اهو هڪ هائبرڊ ڳولا جي صلاحيت استعمال ڪندي پنهنجي عملن جي ڪارڪردگي کي وڌائيندو آهي جيڪو اسڪيلر فلٽرنگ سان ویکٹر جي هڪجهڙائي جي ڳولا کي گڏ ڪري ٿو.
Milvus هڪ صاف سان انتظامي پينل آهي يوزر انٽرفيس, APIs جو هڪ مڪمل سيٽ، ۽ هڪ اسپيبلبل ۽ tunable فن تعمير.
خارجي ايپليڪيشنن سان ڪميونيڪيشن کي پهچ واري پرت جي مدد سان مهيا ڪيو ويو آهي، جڏهن ته لوڊ بيلنسنگ ۽ ڊيٽا مئنيجمينٽ کي ڪوآرڊينيٽر سروس پاران هموار ڪيو ويندو آهي، جيڪو مرڪزي ڪمانڊ طور ڪم ڪري ٿو.
ڊيٽابيس جي مستقليت کي آبجیکٹ اسٽوريج پرت جي حمايت ڪئي وئي آهي، جڏهن ته ڪم ڪندڙ نوڊس اسڪيلبلٽي کي يقيني بڻائڻ لاءِ سرگرميون سرانجام ڏين ٿا.
Pricing
اهو هر ڪنهن لاء استعمال ڪرڻ لاء مفت آهي.
2. FAISS
Facebook جي AI ريسرچ ٽيم هڪ جديد لائبرري تيار ڪئي آهي جنهن کي Facebook AI Similarity Search سڏيو ويندو آهي جيڪا ڊينس ويڪٽر ڪلسٽرنگ ۽ هڪجهڙائي واري ڳولا کي وڌيڪ اثرائتو بڻائڻ لاءِ ٺاهي وئي آهي.
ان جي تخليق Facebook AI جي هڪجهڙائي جي ڳولا جي صلاحيتن کي بهتر ڪرڻ جي ضرورت جي ذريعي هلائي وئي هئي جديد بنيادي طريقن کي استعمال ڪندي.
CPU جي بنياد تي لاڳو ٿيندڙ عملن جي مقابلي ۾، FAISS جو جديد GPU لاڳو ڪرڻ ڳولا جي وقت کي پنج کان ڏهه ڀيرا تيز ڪري سگهي ٿو، ان کي مختلف ايپليڪيشنن لاءِ هڪ انمول اوزار بڻائي ٿو، جنهن ۾ سفارش وارو نظام ۽ ساڳي معنيٰ جي سڃاڻپ شامل آهي. غير منظم ڊيٽا سيٽس جهڙوڪ ٽيڪسٽ، آڊيو، ۽ وڊيو.
FAISS هڪجهڙائي جي ماپن جي هڪ وسيع رينج کي سنڀالي سگهي ٿو، جهڙوڪ cosine هڪجهڙائي، اندروني پيداوار، ۽ عام طور تي استعمال ٿيل L2 ميٽرڪ (Euclidean فاصلو).
اهي ماپون مختلف ڊيٽا جي قسمن ۾ صحيح ۽ لچڪدار هڪجهڙائي جي ڳولا کي آسان بڻائي ٿي. خاصيتون جيئن بيچ پروسيسنگ، درست رفتار واپار بند، ۽ ٻنهي جي درست ۽ لڳ ڀڳ ڳولها لاءِ مدد ان جي لچڪ کي وڌيڪ وڌائي ٿي.
اضافي طور تي، FAISS هڪ اسپيبلبل طريقو پيش ڪري ٿو وڏي ڊيٽا سيٽ کي هٿي ڏيڻ جي اجازت ڏيڻ جي ذريعي انڊيڪسز کي ڊسڪ تي ذخيرو ڪرڻ جي.
Inverted فائل، پراڊڪٽ ڪوانٽيائيزيشن (PQ)، ۽ بهتر PQ صرف چند جديد ٽيڪنالاجيون آھن جيڪي FAISS جي تحقيقي بنياد کي ٺاھين ٿيون ۽ ان جي اثرائيت ۾ اضافو ڪن ٿيون جڏھن اھو اچي ٿو انڊيڪسنگ ۽ اعليٰ جہتي ویکٹر فيلڊز کي ڳولھيو.
اهي حڪمت عمليون جديد طريقي سان مضبوط ڪيون ويون آهن جهڙوڪ GPU-تيز رفتار k-select algorithms ۽ PQ فاصلن جي پري فلٽرنگ، FAISS جي گنجائش جي ضمانت ڏئي ٿي جلدي ۽ درست ڳولا جا نتيجا پيدا ڪرڻ لاءِ بلين-اسڪيل ڊيٽا سيٽن ۾ به.
Pricing
اهو هر ڪنهن لاء استعمال ڪرڻ لاء مفت آهي.
3. پنن
Pinecone ویکٹر ڊيٽابيس ۾ هڪ اڳواڻ آهي، هڪ ڪلائوڊ-آبائي، منظم ڪيل خدمت مهيا ڪري ٿو جيڪا خاص طور تي اعلي طاقتور AI ايپليڪيشنن جي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاء ٺهيل آهي.
اهو خاص طور تي ویکٹر ايمبيڊنگس کي سنڀالڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي، جيڪي پيدا ڪندڙ AI، سيمينٽڪ سرچ، ۽ وڏي ٻولي جا ماڊل استعمال ڪندي ايپليڪيشنن لاءِ ضروري آهن.
AI ھاڻي سمجھي سگھي ٿو سيمينٽڪ انفارميشن جي مھرباني ڪري انھن ايمبيڊنگس، جيڪي مؤثر طريقي سان ڪم ڪن ٿيون ڊگھي مدي واري ياداشت جي طور تي پيچيده ڪمن لاءِ.
Pinecone ان ۾ منفرد آهي ته اهو روايتي ڊيٽابيس جي صلاحيتن کي ویکٹر انڊيڪسز جي بهتر ڪارڪردگي سان ضم ڪري ٿو، موثر ۽ وڏي پيماني تي اسٽوريج ۽ ايمبيڊنگ جي سوالن کي چالو ڪري ٿو.
اھو اھو بھترين اختيار ڪري ٿو انھن حالتن ۾ جتي ڊيٽا جي پيچيدگي ۽ مقدار شامل آھي معياري اسڪالر تي ٻڌل ڊيٽابيس کي نا مناسب.
Pinecone پيش ڪري ٿو ڊولپرز کي پريشاني کان آزاد حل ڇاڪاڻ ته ان جي منظم خدمت جي طريقي سان، جيڪو انضمام ۽ حقيقي وقت جي ڊيٽا جي انٽيڪ جي طريقيڪار کي ترتيب ڏئي ٿو.
ڪيتريون ئي ڊيٽا آپريشن ان جي مدد سان آهن، بشمول ڊيٽا کي آڻڻ، تازه ڪاري ڪرڻ، حذف ڪرڻ، سوال ڪرڻ، ۽ مٿي ڪرڻ.
Pinecone وڌيڪ ضمانت ڏئي ٿو ته سوال جيڪي حقيقي وقت جي تبديلين جي نمائندگي ڪن ٿا جهڙوڪ اپسرٽس ۽ ڊليٽيشنز بلين ویکٹرز سان انڊيڪسس لاءِ صحيح، گهٽ ويڪرائي جواب ڏين ٿا.
متحرڪ حالتن ۾، هي خصوصيت سوالن جي نتيجن جي مطابقت ۽ تازگي کي بچائڻ لاءِ ضروري آهي.
اضافي طور تي، Pinecone جي شراڪت Airbyte سان Pinecone ڪنيڪشن ذريعي ان جي استحڪام ۽ لچڪ وڌائي ٿي، ذريعن جي هڪ حد کان آسان ڊيٽا انضمام جي اجازت ڏئي ٿي.
هن رشتي جي ذريعي، قيمت ۽ ڪارڪردگي کي يقيني بڻائي سگهجي ٿو ته صرف نئين حاصل ڪيل معلومات کي وڌائڻ واري ڊيٽا جي هم وقت سازي ذريعي سنڀاليو وڃي.
ڪنيڪٽر جي ڊيزائن سادگي تي زور ڏئي ٿي، صرف گهٽ ۾ گهٽ سيٽ اپ پيٽرولر جي ضرورت آهي، ۽ اهو وڌايو وڃي ٿو، مستقبل جي بهتري جي اجازت ڏئي ٿي.
Pricing
RAG استعمال ڪيس لاءِ پريميئم قيمت $5.80 / مهيني کان شروع ٿئي ٿي.
4. ضايع ڪيو
Weaviate هڪ جديد ویکٹر ڊيٽابيس آهي جيڪو اوپن سورس سافٽ ويئر طور موجود آهي جيڪو اسان جي ڊيٽا تائين رسائي ۽ استعمال ڪرڻ جي طريقي کي تبديل ڪري ٿو.
Weaviate استعمال ڪري ٿو ویکٹر ڳولا جي صلاحيتن جو، جيڪي نفيس، لاڳاپيل ڄاڻ رکندڙ ڳولها کي وڏي، پيچيده ڊيٽا سيٽن جي وچ ۾، عام ڊيٽابيس جي برعڪس جيڪي اسڪيلر قدرن ۽ اڳواٽ بيان ڪيل سوالن تي ڀاڙين ٿيون.
هن طريقي سان، توهان مواد کي ڳولي سگهو ٿا انهي جي بنياد تي ته اهو ٻين مواد سان ڪيترو ساڳيو آهي، جيڪو ڳولها جي وجدان ۽ نتيجن جي مطابقت کي بهتر بڻائي ٿو.
مشين لرننگ ماڊلز سان ان جو هموار انضمام ان جي بنيادي خاصيتن مان هڪ آهي؛ اهو ان کي صرف ڊيٽا اسٽوريج حل کان وڌيڪ ڪم ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. اهو پڻ ڊيٽا کي سمجھڻ ۽ تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو مصنوعي ذهانت استعمال ڪندي.
Weaviate جو فن تعمير ھن انضمام کي چڱي طرح شامل ڪري ٿو، ان کي ممڪن بڻائي ٿو پيچيده ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ کان سواءِ اضافي اوزارن جي استعمال جي.
گراف ڊيٽا ماڊلز لاءِ ان جي سپورٽ پڻ ڊيٽا تي مختلف نقطه نظر مهيا ڪري ٿي جيئن ڳنڍيل ادارن، بي نقاب نمونن ۽ بصيرت جيڪي روايتي ڊيٽابيس آرڪيٽيڪچر ۾ وڃايل هجن.
Weaviate جي ماڊلر فن تعمير جي ڪري، گراهڪ صلاحيتون شامل ڪري سگھن ٿا جهڙوڪ ڊيٽا ویکٹرائيزيشن ۽ ضرورت مطابق بيڪ اپ ٺاهڻ.
ان جو بنيادي نسخو ویکٹر ڊيٽا اسپيشلسٽ ڊيٽابيس جي طور تي ڪم ڪري ٿو، ۽ مختلف ضرورتن کي پورو ڪرڻ لاءِ ان کي ٻين ماڊلز سان وڌايو وڃي ٿو.
ان جي اسڪيلبلٽي کي وڌيڪ وڌايو ويو آهي ان جي ماڊلر ڊيزائن طرفان، جيڪو ضمانت ڏئي ٿو ته رفتار کي قربان نه ڪيو ويندو ڊيٽا جي مقدار ۽ سوالن جي مطالبن کي وڌائڻ جي جواب ۾.
ذخيرو ٿيل ڊيٽا سان رابطي جو هڪ ورڇيل ۽ موثر طريقو ممڪن آهي ڊيٽابيس جي سپورٽ ٻنهي RESTful ۽ GraphQL APIs لاءِ.
خاص طور تي، GraphQL چونڊيو ويو آهي ان جي صلاحيت جي ڪري تيزيءَ سان پيچيده، گراف تي ٻڌل سوالن کي کڻڻ جي، صارفن کي ان قابل بنائي ٿو ته هو صحيح طور تي ڊيٽا حاصل ڪري سگھن جيڪي هو چاهين ٿا ڊيٽا جي گهڻي يا ڪافي مقدار حاصل ڪرڻ کان سواءِ.
Weaviate مختلف قسم جي ڪلائنٽ لائبريرين ۽ پروگرامنگ ٻولين ۾ وڌيڪ صارف دوست آهي ان جي لچڪدار API جي مهرباني.
انھن لاءِ جيڪي ڳولي رھيا آھن Weaviate کي وڌيڪ ڳولڻ لاءِ، اتي موجود دستاويزن ۽ سبقن جي گھڻائي آھي، توھان جي مثال کي ترتيب ڏيڻ ۽ ترتيب ڏيڻ کان وٺي ان جي صلاحيتن ۾ گہرا غوطہ ڏيڻ جھڙوڪ ویکٹر سرچ، مشين لرننگ انٽيگريشن، ۽ اسڪيما ڊيزائن.
توهان هڪ ئي طاقتور ٽيڪنالاجي تائين رسائي حاصل ڪري سگهو ٿا جيڪا معلومات کي متحرڪ ۽ قابل عمل بڻائي ٿي ته ڇا توهان Weaviate کي مقامي طور تي هلائڻ جو فيصلو ڪيو. ڪڪر ڪمپيوٽنگ ماحول، يا Weaviate منظم ڪلائوڊ سروس ذريعي
Pricing
پليٽ فارم جي پريميئم قيمت شروع ٿئي ٿي $25 / مهيني کان بي سرور لاءِ.
5. Chroma
Chroma هڪ جديد ویکٹر ڊيٽابيس آهي جنهن جو مقصد ڊيٽا جي حاصلات ۽ اسٽوريج ۾ انقلاب آڻڻ آهي، خاص طور تي ايپليڪيشنن لاءِ جنهن ۾ مشين سکيا ۽ مصنوعي ذهانت شامل آهي.
جيئن ته ڪروما اسڪيلر نمبرن جي بدران ویکٹرز سان ڪم ڪري ٿو، معياري ڊيٽابيس جي برعڪس، اهو اعليٰ جہتي، پيچيده ڊيٽا کي منظم ڪرڻ ۾ تمام سٺو آهي.
هي ڊيٽا حاصل ڪرڻ واري ٽيڪنالاجي ۾ هڪ وڏي ترقي آهي ڇو ته اها وڌيڪ نفيس ڳولا کي قابل بڻائي ٿي مواد جي هڪجهڙائي جي بنياد تي صحيح لفظن جي ميلاپ جي بجاءِ.
Chroma جي هڪ قابل ذڪر خاصيت ڪيترن ئي بنيادي اسٽوريج حلن سان ڪم ڪرڻ جي صلاحيت آهي، جهڙوڪ اسڪيل ٿيل سيٽنگن لاء ClickHouse ۽ اسٽينڊل تنصيب لاء DuckDB، مختلف استعمال جي ڪيسن ۾ لچڪ ۽ موافقت جي ضمانت.
Chroma سادگي، رفتار، ۽ تجزيي سان ذهن ۾ ٺاهيو ويو آهي. اهو Python ۽ JavaScript/TypeScript لاءِ SDK سان گڏ ڊولپرز جي وسيع اسپيڪٽرم وٽ موجود آهي.
اضافي طور تي، ڪروما صارف دوستي تي مضبوط زور رکي ٿو، ڊولپرز کي تڪڙو تڪڙو سيٽ اپ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو مستقل ڊيٽابيس DuckDB جي پٺڀرائي يا جانچ لاءِ ان-ميموري ڊيٽابيس.
ڪليڪشن شيون ٺاهڻ جي صلاحيت جيڪي روايتي ڊيٽابيس ۾ جدولن سان مشابهت رکن ٿيون، جتي ٽيڪسٽ ڊيٽا داخل ڪري سگھجن ٿا ۽ خودڪار طريقي سان ايمبيڊنگز ۾ تبديل ٿي سگھن ٿا ماڊلز جهڙوڪ All-MiniLM-L6-v2، هن استحڪام کي وڌيڪ وڌائي ٿو.
ٽيڪسٽ ۽ ايمبيڊنگس بيحد ضم ٿي سگھن ٿيون، جيڪي ايپليڪيشنن لاءِ ضروري آھن جن کي ڊيٽا سيمينٽڪس کي سمجھڻ جي ضرورت آھي.
ڪروما جي ویکٹر جي هڪجهڙائي واري طريقي جو بنياد orthogonality ۽ density جا رياضياتي تصور آهن، جيڪي ڊيٽابيس ۾ ڊيٽا جي نمائندگي ۽ مقابلي کي سمجهڻ لاءِ ضروري آهن.
اهي خيال Chroma کي اجازت ڏين ٿا بامعني ۽ ڪارائتو هڪجهڙائي ڳولها ڪرڻ جي حساب سان ڊيٽا عناصر جي وچ ۾ سيمينٽڪ لاڳاپن کي.
وسيلا جيئن ته سبق ۽ هدايتون انهن ماڻهن لاءِ دستياب آهن جيڪي Chroma کي وڌيڪ ڳولڻ چاهين ٿا. انهن ۾ قدم قدم جي هدايت شامل آهي ته ڊيٽابيس کي ڪيئن ترتيب ڏيڻ، گڏ ڪرڻ ٺاهڻ، ۽ هڪجهڙائي جي ڳولا کي هلائڻ.
Pricing
توھان ان کي مفت ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪري سگھو ٿا.
6. ويسپا
Vespa هڪ پليٽ فارم آهي جيڪو تبديل ڪري رهيو آهي آن لائن هينڊلنگ AI ۽ وڏي ڊيٽا.
Vespa جو بنيادي مقصد وڏي ڊيٽا سيٽن ۾ گھٽ ويڪرائي واري حسابن کي فعال ڪرڻ آهي، توهان کي آساني سان ذخيرو ڪرڻ، انڊيڪس، ۽ ٽيڪسٽ، ویکٹر، ۽ منظم ڪيل ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ جي قابل بڻائي.
Vespa ڪنهن به پيماني تي تڪڙو جواب ڏيڻ جي صلاحيت جي لحاظ کان ممتاز آهي، قطع نظر سوالن جي نوعيت، چونڊ، يا مشين جي سکيا واري ماڊل جي حوالي سان.
Vespa جي لچڪ ان جي مڪمل طور تي فعال سرچ انجڻ ۽ ویکٹر ڊيٽابيس ۾ ڏيکاريل آهي، جيڪو هڪ سوال جي اندر ڪيترن ئي ڳولان کي فعال ڪري ٿو، ويڪٽر (ANN)، لڪسيڪل، ۽ منظم ڪيل ڊيٽا کان وٺي.
بغير پيماني جي، توهان ٺاهي سگهو ٿا صارف-دوست ۽ جوابي ڳولا ايپس حقيقي وقت جي AI صلاحيتن سان توهان جي ڊيٽا سان مشين سکيا ماڊل جي انضمام جي مهرباني.
بهرحال، ويسپا صرف ڳولڻ کان وڌيڪ آهي. اهو پڻ سمجھڻ ۽ ترتيب ڏيڻ جي باري ۾ آهي.
اعلي درجي جي حسب ضرورت ۽ تجويز جا اوزار متحرڪ، موجوده سفارشون مهيا ڪن ٿيون جيڪي مخصوص استعمال ڪندڙن يا حالتن کي پورو ڪن ٿيون.
Vespa هڪ گيم چينجر آهي هر ڪنهن لاءِ جيڪو ڳالهائيندڙ AI اسپيس ۾ داخل ٿيڻ جي ڪوشش ڪري رهيو آهي، ڇاڪاڻ ته اهو حقيقي وقت ۾ ٽيڪسٽ ۽ ویکٹر ڊيٽا کي ذخيرو ۽ ڳولڻ لاءِ گهربل انفراسٽرڪچر پيش ڪري ٿو، وڌيڪ ترقي يافته ۽ عملي AI ايجنٽن جي ترقي جي اجازت ڏئي ٿو.
جامع ٽوڪنائيزيشن ۽ اسٽيمنگ سان، مڪمل ٽيڪسٽ ڳولها، ويجهي پاڙيسري ڳولها، ۽ منظم ڪيل ڊيٽا سوالن کي پليٽ فارم جي وسيع سوالن جي صلاحيتن جي حمايت ڪئي وئي آهي.
اهو ان ۾ مختلف آهي ته اهو ڪيترن ئي ڳولا جي طول و عرض کي گڏ ڪندي پيچيده سوالن کي مؤثر طريقي سان سنڀاليندو.
Vespa AI ۽ مشين لرننگ ايپليڪيشنن لاءِ هڪ ڪمپيوٽري پاور هائوس آهي ڇاڪاڻ ته ان جي ڪمپيوٽيشن انجڻ اسڪالر ۽ ٽينسر تي پيچيده رياضياتي اظهار کي سنڀالي سگهي ٿي.
آپريشن ۾، ويسپا کي استعمال ڪرڻ آسان ۽ وڌائڻ جي قابل بڻايو ويو آھي.
اهو بار بار عملن کي ترتيب ڏئي ٿو، سسٽم جي ترتيب ۽ ايپليڪيشن ڊولپمينٽ کان وٺي ڊيٽا ۽ نوڊ مئنيجمينٽ تائين، محفوظ ۽ اڻ رڪاوٽ پيداوار جي عملن کي چالو ڪرڻ.
Vespa جي فن تعمير کي يقيني بڻائي ٿي ته اهو توهان جي ڊيٽا سان وڌايو، ان جي انحصار ۽ ڪارڪردگي کي برقرار رکندي.
Pricing
توھان ان کي مفت ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪري سگھو ٿا.
7. چيلينج
Qdrant هڪ لچڪدار ویکٹر ڊيٽابيس پليٽ فارم آهي جيڪو AI ۽ مشين لرننگ ايپليڪيشنن جي وڌندڙ مطالبن کي پورو ڪرڻ لاءِ صلاحيتن جو هڪ منفرد سيٽ مهيا ڪري ٿو.
ان جي بنياد تي، Qdrant هڪ ویکٹر جي هڪجهڙائي واري سرچ انجڻ آهي، جيڪا ویکٹرز کي محفوظ ڪرڻ، ڳولڻ ۽ برقرار رکڻ لاءِ استعمال ۾ آسان API مهيا ڪري ٿي ۽ گڏوگڏ پيل لوڊ ڊيٽا.
هي خصوصيت ڪيترن ئي ايپليڪيشنن لاءِ انتهائي اهم آهي، جهڙوڪ سيمينٽڪ سرچ ۽ سفارشي سسٽم، جن کي پيچيده ڊيٽا فارميٽ جي تشريح ڪرڻ جي ضرورت آهي.
پليٽ فارم ڪارڪردگي ۽ اسڪاليبلٽي سان ذهن ۾ ٺهيل آهي، اربين ڊيٽا پوائنٽن سان وڏي ڊيٽا سيٽ کي سنڀالڻ جي قابل.
اهو ڪيترن ئي فاصلن جي ماپن لاءِ مهيا ڪري ٿو جنهن ۾ Cosine Similarity، Euclidean Distance، ۽ Dot Product شامل آهن، ان کي ڪيترن ئي استعمال جي منظرنامن ۾ قابل اطلاق بڻائي ٿو.
ڊزائن پيش ڪري ٿي پيچيده فلٽرنگ، جهڙوڪ اسٽرنگ، رينج، ۽ جيو فلٽر، مختلف ڳولا جي ضرورتن کي پورا ڪرڻ لاء.
Qdrant مختلف طريقن سان ڊولپرز تائين پهچ آهي، جنهن ۾ تيز مقامي سيٽ اپن لاءِ هڪ ڊڪر تصوير، ٻولي سان آرامده ماڻهن لاءِ هڪ پٿون ڪلائنٽ، ۽ وڌيڪ مضبوط، پيداواري گريڊ واري ماحول لاءِ ڪلائوڊ سروس.
Qdrant جي موافقت ڪنهن به ٽيڪنالاجي ترتيب يا پروسيس جي ضرورتن سان بيحد انضمام جي اجازت ڏئي ٿي.
ان کان علاوه، Qdrant جو صارف دوست انٽرفيس ویکٹر ڊيٽابيس مينيجمينٽ کي آسان بڻائي ٿو. پليٽ فارم جو مطلب آهي سڀني مهارتن جي سطحن جي استعمال ڪندڙن لاءِ، ڪلستر ٺاھڻ کان وٺي محفوظ رسائي لاءِ API ڪيز جي نسل تائين.
ان جي بلڪ اپلوڊ جي صلاحيت ۽ غير مطابقت واري API ان جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي ٿي، ان کي ڊولپرز لاءِ تمام ڪارائتو اوزار بڻائي ٿو جيڪو ڊيٽا جي وڏي مقدار سان معاملو ڪري ٿو.
Pricing
توھان ان کي مفت ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪري سگھو ٿا ۽ پريميئم قيمت $25 في نوڊ / مھينا بل ڪلاڪ کان شروع ٿئي ٿي
8. اسٽرا
AstraDB جي اعليٰ ویکٹر ڳولها صلاحيتون ۽ سرور کان سواءِ آرڪيٽيڪچر جنريٽو AI ايپليڪيشنن کي تبديل ڪري رهيا آهن.
AstraDB هڪ بهترين آپشن آهي منظم ڪرڻ لاءِ پيچيده، حوالي سان حساس ڳولها مختلف قسم جي ڊيٽا جي قسمن ۾ ڇاڪاڻ ته اهو Apache Cassandra جي مضبوط بنياد تي ٺهيل آهي ۽ بغير ڪنهن حد تائين اسڪيلبلٽي، استحڪام ۽ ڪارڪردگي کي گڏ ڪري ٿو.
AstraDB جي صلاحيت مختلف ڪم لوڊ لوڊ ڪرڻ لاءِ، بشمول اسٽريمنگ، نان ویکٹر، ۽ ویکٹر ڊيٽا، جڏهن ته هڪ ئي وقت ۾ پڇا ڳاڇا ۽ تازه ڪاري جي عملن لاءِ انتهائي گهٽ ويڪرائي محفوظ ڪندي، ان جي قابل ذڪر فائدن مان هڪ آهي.
هي موافقت پيدا ٿيندڙ AI ايپليڪيشنن لاءِ ضروري آهي، جن کي درست، حوالي سان آگاهي AI جوابن کي مهيا ڪرڻ لاءِ اسٽريمنگ ۽ حقيقي وقت جي ڊيٽا پروسيسنگ جي ضرورت هوندي آهي.
AstraDB کان بي سرور حل ترقي کي اڃا به آسان بڻائي ٿو، ڊولپرز کي آزاد ڪري ٿو ته جيئن جديد AI ايپليڪيشنون ٺاهڻ تي ڌيان ڏيڻ بجاءِ پس منظر جي انفراسٽرڪچر کي منظم ڪن.
QuickStart جي ھدايت کان وٺي چيٽ بوٽس ۽ سفارشي سسٽم ٺاهڻ تي گہرے سبقن تائين، AstraDB ڊولپرز کي قابل بنائي ٿو انھن جي AI خيالن کي تيزيءَ سان محسوس ڪرڻ لاءِ قابل اعتماد APIs ۽ سڌريل ٽولز ۽ پليٽ فارمن سان آسان انٽرفيس.
انٽرپرائز-گريڊ جنريٽو AI سسٽم کي سيڪيورٽي ۽ تعميل کي اوليت ڏيڻ گهرجي، ۽ AstraDB ٻنهي محاذن تي پهچائي ٿو.
ڊيپ ڪارپوريٽ سيڪيورٽي خاصيتون ۽ تعميل سرٽيفڪيشن ان جي طرفان فراهم ڪيا ويا آهن، انهي جي ضمانت آهي ته AstraDB تي ٺاهيل AI ايپليڪيشنون سخت ترين رازداري ۽ ڊيٽا جي حفاظت جي هدايتن تي عمل ڪن ٿيون.
Pricing
توھان ان کي مفت ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪري سگھو ٿا ۽ اھو پيش ڪري ٿو ادا-جيئن-توهان-وڃڻ وارو ماڊل.
9. اوپن سرچ
OpenSearch انهن لاءِ هڪ دلڪش آپشن طور ظاهر ٿئي ٿو جيڪي ویکٹر ڊيٽابيس کي ڳولي رهيا آهن، خاص طور تي قابل اطلاق، اسپيبلبل، ۽ مستقبل جي پروف AI سسٽم کي ترقي ڪرڻ لاءِ.
OpenSearch هڪ تمام شامل، اوپن سورس ویکٹر ڊيٽابيس آهي جيڪو اينالائيٽڪس جي طاقت، نفيس ویکٹر ڳولا، ۽ روايتي ڳولا کي هڪ گڏيل نظام ۾ گڏ ڪري ٿو.
مشين لرننگ ايمبيڊنگ ماڊل استعمال ڪندي ڪيترن ئي ڊيٽا فارمن جي معنيٰ ۽ حوالي سان انڪوڊ ڪرڻ لاءِ- دستاويزن، فوٽوز، ۽ آڊيو- جي ویکٹر ۾ هڪجهڙائي جي ڳولا لاءِ، هي انضمام خاص طور تي مددگار آهي ڊولپرز لاءِ جيڪي ڳولي رهيا آهن انهن جي ڳولا ايپس ۾ سيمينٽڪ سمجھ کي شامل ڪرڻ لاءِ.
جيتوڻيڪ OpenSearch وٽ پيش ڪرڻ لاءِ تمام گهڻو آهي، اهو ياد رکڻ ضروري آهي ته Elasticsearch جي مقابلي ۾، اتي تمام گهٽ ڪوڊ تبديليون آيون آهن، خاص طور تي نازڪ ماڊلز جهڙوڪ اسڪرپٽنگ ٻوليون ۽ انجيشن پائپ لائن پروسيسرز ۾.
Elasticsearch ۾ وڌيڪ نفيس صلاحيتون ٿي سگھن ٿيون ڇاڪاڻ ته وڌندڙ ترقي جي ڪوشش جي ڪري، ٻنھي جي وچ ۾ ڪارڪردگي، فيچر سيٽ، ۽ تازه ڪارين ۾ فرق ٿي سگھي ٿو.
OpenSearch معاوضو ڏئي ٿو هڪ وڏي ڪميونٽي جي پيروي ڪرڻ ۽ اوپن سورس خيالن لاءِ وقف، نتيجي ۾ هڪ کليل ۽ موافقت لائق پليٽ فارم.
اهو ڳولا ۽ تجزياتي کان ٻاهر ايپليڪيشنن جي وسيع رينج کي سپورٽ ڪري ٿو، جهڙوڪ مشاهدو ۽ سيڪيورٽي اينالائيٽڪس، ان کي ڊيٽا-گھڻين ڪمن لاءِ لچڪدار اوزار بڻائي ٿو.
ڪميونٽي تي هلندڙ حڪمت عملي پليٽ فارم کي تازه ترين ۽ منفرد رکڻ لاءِ مسلسل واڌارن ۽ انضمام کي يقيني بڻائي ٿي.
Pricing
توھان ان کي مفت ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪري سگھو ٿا.
10. Azure AI ڳولا
Azure AI ڳولا هڪ مضبوط پليٽ فارم آهي جيڪو پيدا ٿيندڙ AI ايپليڪيشنن ۾ ڳولا جي صلاحيتن کي بهتر بڻائي ٿو.
اهو بيٺو آهي ڇاڪاڻ ته اهو ویکٹر جي ڳولا کي سپورٽ ڪري ٿو، انڊيڪسنگ، اسٽوريج، ۽ ویکٹر ايمبيڊنگ کي ٻيهر حاصل ڪرڻ لاءِ هڪ ميکانيزم هڪ سرچ انڊيڪس اندر.
هي خصوصيت ویکٹر اسپيس ۾ تقابلي دستاويزن کي ڳولڻ ۾ مدد ڪري ٿي، نتيجي ۾ وڌيڪ لاڳاپيل ڳولا جا نتيجا.
Azure AI ڳولا ان جي مدد سان مختلف آهي هائبرڊ حالتن جي مدد سان، جنهن ۾ ویکٹر ۽ لفظي ڳولها هڪجهڙائي سان ڪيا ويندا آهن، نتيجي ۾ هڪ متحد نتيجو سيٽ جيڪو اڪثر ڪري اڪيلو استعمال ٿيل هر ٽيڪنڪ جي افاديت کي بهتر بڻائي ٿو.
ساڳي انڊيڪس ۾ ویکٹر ۽ غير ویکٹر مواد جو ميلاپ وڌيڪ مڪمل ۽ لچڪدار ڳولا جي تجربي جي اجازت ڏئي ٿو.
Azure AI سرچ ۾ ویکٹر سرچ فيچر تمام Azure AI سرچ ٽائرز لاءِ وڏي پيماني تي دستياب ۽ مفت آهي.
اهو انتهائي لچڪدار آهي استعمال جي ڪيسن ۽ ترقي جي ترجيحن جي هڪ حد لاءِ ڇاڪاڻ ته ان جي حمايت جي ڪري ڪيترن ئي ترقياتي ماحول لاءِ ، جيڪا Azure سائيٽ ذريعي مهيا ڪئي وئي آهي، ريسٽ APIs، ۽ SDKs لاءِ Python، JavaScript، ۽.NET، ٻين جي وچ ۾.
Azure AI ايڪو سسٽم سان گڏ ان جي گہرے انضمام سان، Azure AI ڳولا صرف ڳولا کان وڌيڪ پيش ڪري ٿي؛ اهو پڻ ماحولياتي نظام جي صلاحيت کي وڌائي ٿو پيدا ٿيندڙ AI ايپليڪيشنن لاءِ.
Azure OpenAI اسٽوڊيو ماڊل ايمبيڊنگ لاءِ ۽ Azure AI خدمتون تصوير جي حاصلات لاءِ صرف ٻه مثال آهن خدمتن جا جيڪي هن انضمام ۾ شامل آهن.
Azure AI ڳولا ڊولپرز لاءِ هڪ لچڪدار حل آهي جيڪي انهن جي ايپليڪيشنن ۾ نفيس ڳولا جي افعال کي شامل ڪرڻ جي خواهشمند آهن ڇاڪاڻ ته ان جي وسيع سپورٽ جي ڪري، جيڪا ايپليڪيشنن جي وسيع رينج کي قابل بڻائي ٿي، هڪجهڙائي واري ڳولا ۽ ملٽي موڊل ڳولا کان وٺي هائبرڊ ڳولا ۽ گهڻ لساني ڳولا تائين.
Pricing
توھان ان کي مفت ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪري سگھو ٿا ۽ پريميئم قيمت $0.11 / ڪلاڪ کان شروع ٿئي ٿي.
ٿڪل
ویکٹر ڊيٽابيس اي آءِ ۾ ڊيٽا مئنيجمينٽ کي تبديل ڪري رهيا آهن اعليٰ طول و عرض ویکٹرز کي منظم ڪندي، مضبوط مماثلت جي ڳولا ۽ ايپليڪيشنن ۾ تڪڙو ويجهي پاڙيسري سوالن جي اجازت ڏئي ٿو جهڙوڪ سفارش واري نظام ۽ فراڊ جي ڳولا.
نفيس انڊيڪسنگ الگورٿمز جي استعمال سان، اهي ڊيٽابيس پيچيده غير منظم ٿيل ڊيٽا کي بامعني ویکٹر ۾ تبديل ڪندا آهن جڏهن ته اها رفتار ۽ لچڪ فراهم ڪندي آهي جيڪا روايتي ڊيٽابيس نه ڪندا آهن.
قابل ذڪر پليٽ فارمن ۾ شامل آهن Pinecone، جيڪي چمڪندڙ AI ايپليڪيشنن ۾ چمڪندڙ آهن؛ FAISS، Facebook AI پاران ٺهيل ويڪٽر ڪلسترنگ لاءِ؛ ۽ ملووس، جيڪو مشهور آهي ان جي پيماني تي ۽ بادل جي اصلي فن تعمير لاء.
Weaviate مشين لرننگ کي ڳنڍي ٿو سياق و سباق جي آگاهي واري ڳولا سان، جڏهن ته Vespa ۽ Chroma قابل ذڪر آهن انهن جي گهٽ ويڪرائي ڪمپيوٽنگ صلاحيتن ۽ استعمال جي آسانيءَ لاءِ.
ویکٹر ڊيٽابيس AI ۽ مشين لرننگ ٽيڪنالاجيز کي ترقي ڪرڻ لاءِ اهم اوزار آهن جتان پليٽ فارم جهڙوڪ Qdrant، AstraDB، OpenSearch، ۽ Azure AI سرچ مختلف قسم جون خدمتون مهيا ڪن ٿيون سرور کان سواءِ آرڪيٽيڪچرز کان وسيع ڳولا ۽ تجزياتي صلاحيتن تائين.
جواب ڇڏي وڃو