Vektorové databázy predstavujú významný posun v tom, ako spravujeme a interpretujeme dáta, najmä v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia.
Základnou funkciou týchto databáz je efektívne zaobchádzať s vysokorozmernými vektormi, ktoré sú základným materiálom modelov strojového učenia a zahŕňajú konverziu textu, obrázkov alebo zvukových vstupov do numerických reprezentácií vo viacrozmernom priestore.
Pre aplikácie, ako sú systémy odporúčaní, rozpoznávanie objektov, vyhľadávanie obrázkov a detekcia podvodov, je táto transformácia viac než len ukladanie; je to brána k výkonným funkciám pri vyhľadávaní podobnosti a vyhľadávaní najbližších susedov.
Ešte hlbšie, sila vektorových databáz je v ich schopnosti preložiť veľké množstvo neštruktúrovaných, komplikovaných údajov do vektorov, ktoré zachytávajú kontext a význam pôvodného obsahu.
Rozšírené funkcie vyhľadávania, ktoré umožňuje vloženie modelov do tohto kódovania, zahŕňajú schopnosť dotazovať sa na okolité vektory a nájsť súvisiace obrázky alebo frázy.
Vektorové databázy sú jedinečné v tom, že sú postavené na pokročilých technikách indexovania, ako je Inverted File Index (IVF) a Hierarchical Navigable Small World (HNSW), ktoré zlepšujú ich rýchlosť a efektivitu pri lokalizácii najbližších susedov v N-rozmerných priestoroch.
Medzi vektorovými a klasickými databázami je jasný rozdiel. Konvenčné databázy sú skvelé pri organizovaní údajov do organizovaných súborov, ktoré sú optimalizované pre CRUD a dodržiavajú schémy súborov.
Keď sa však zaoberáme dynamickou a komplikovanou povahou veľkorozmerných údajov, táto nepružnosť začína byť prekážkou.
Naproti tomu vektorové databázy ponúkajú taký stupeň flexibility a efektivity, ktorému sa tradičné ekvivalenty nemôžu rovnať, najmä pre aplikácie, ktoré sa vo veľkej miere spoliehajú na strojové učenie a umelá inteligencia. Nie sú len škálovateľné a zručné vo vyhľadávaní podobnosti.
Vektorové databázy sú užitočné najmä pre generatívne aplikácie AI. Aby sa zaručilo, že si vytvorený materiál zachová kontextovú integritu, tieto aplikácie – ktoré zahŕňajú spracovanie prirodzeného jazyka a generovanie obrázkov – závisia od rýchleho získania a porovnania vložených prvkov.
V tomto diele sa teda pozrieme na najlepšie vektorové databázy pre váš ďalší projekt.
1. Milvus
Milvus je priekopnícka vektorová databáza s otvoreným zdrojovým kódom určená predovšetkým pre aplikácie AI, vrátane zabudovaného vyhľadávania podobností a výkonných MLO.
Líši sa od bežných relačných databáz, ktoré väčšinou spracovávajú štruktúrované údaje, kvôli tejto kapacite, ktorá mu umožňuje indexovať vektory v bezprecedentnom biliónovom rozsahu.
Oddanosť Milvusu škálovateľnosti a vysokej dostupnosti dokazuje spôsob, akým sa vyvinul od svojej prvej verzie až po plne distribuovaný, cloud-native Milvus 2.0.
Konkrétne Milvus 2.0 vykazuje plne cloudový dizajn, ktorého cieľom je ohromujúcich 99.9% dostupnosť pri škálovaní nad stovky uzlov.
Pre tých, ktorí hľadajú spoľahlivé riešenie vektorovej databázy, je toto vydanie vysoko odporúčané, pretože nielenže pridáva sofistikované funkcie, ako je multi-cloudové pripojenie a administratívny panel, ale tiež zlepšuje úrovne konzistencie údajov pre flexibilný vývoj aplikácií.
Pozoruhodnou výhodou Milvusu je jeho komunitný prístup, ktorý poskytuje viacjazyčnú podporu a rozsiahly reťazec nástrojov prispôsobený požiadavkám vývojárov.
V sektore IT je škálovateľnosť a spoľahlivosť v cloude spolu s vysokovýkonnými možnosťami vektorového vyhľadávania na veľkých súboroch údajov populárnou voľbou.
Okrem toho zvyšuje efektivitu svojich operácií pomocou funkcie hybridného vyhľadávania, ktorá spája vyhľadávanie podobnosti vektorov so skalárnym filtrovaním.
Milvus má administratívny panel s prehľadom používateľské rozhranie, úplná sada rozhraní API a škálovateľná a laditeľná architektúra.
Komunikáciu s externými aplikáciami uľahčuje prístupová vrstva, pričom vyvažovanie záťaže a správu dát koordinuje služba koordinátora, ktorá slúži ako centrálny príkaz.
Stálosť databázy je podporovaná vrstvou ukladania objektov, zatiaľ čo pracovné uzly vykonávajú činnosti na zabezpečenie škálovateľnosti.
CENNÍK
Je zadarmo na použitie pre každého.
2. FAISS
Tím výskumu AI na Facebooku vyvinul špičkovú knižnicu s názvom Facebook AI Similarity Search, ktorá je navrhnutá tak, aby zefektívnila husté zoskupovanie vektorov a vyhľadávanie podobností.
Jeho vytvorenie bolo motivované požiadavkou zlepšiť možnosti vyhľadávania podobností Facebook AI využitím špičkových základných metodológií.
V porovnaní s implementáciami založenými na CPU môže najmodernejšia implementácia GPU spoločnosti FAISS zrýchliť časy vyhľadávania päť až desaťkrát, čo z nej robí neoceniteľný nástroj pre rôzne aplikácie, vrátane systémov odporúčaní a identifikácie podobných významov vo veľkých rozmeroch. neštruktúrované množiny údajov, ako je text, zvuk a video.
FAISS dokáže spracovať širokú škálu metrík podobnosti, ako je kosínusová podobnosť, vnútorný súčin a bežne používaná metrika L2 (euklidovská vzdialenosť).
Tieto merania uľahčujú presné a flexibilné vyhľadávanie podobnosti v rôznych druhoch údajov. Funkcie ako dávkové spracovanie, kompromisy medzi presnosťou a rýchlosťou a podpora presného aj približného vyhľadávania ďalej zvyšujú jeho flexibilitu.
Okrem toho FAISS ponúka škálovateľnú metódu na spracovanie rozsiahlych súborov údajov tým, že umožňuje ukladanie indexov na disk.
Invertovaný súbor, kvantovanie produktu (PQ) a vylepšené PQ sú len niektoré z inovatívnych techník, ktoré tvoria základ výskumu FAISS a prispievajú k jeho efektívnosti, pokiaľ ide o indexovanie a vyhľadávanie vysokorozmerných vektorových polí.
Tieto stratégie sú posilnené špičkovými prístupmi, ako sú GPU akcelerované k-selekčné algoritmy a predbežné filtrovanie PQ vzdialeností, čo zaručuje schopnosť FAISS produkovať rýchle a presné výsledky vyhľadávania dokonca aj v miliardových súboroch údajov.
CENNÍK
Je zadarmo na použitie pre každého.
3. Borovicová šiška
Pinecone je lídrom v oblasti vektorových databáz a poskytuje cloudovo natívnu spravovanú službu, ktorá je špeciálne vytvorená na zlepšenie výkonu vysokovýkonných aplikácií AI.
Je špeciálne navrhnutý tak, aby zvládal vektorové vkladanie, ktoré je nevyhnutné pre generatívnu AI, sémantické vyhľadávanie a aplikácie využívajúce masívne jazykové modely.
Umelá inteligencia teraz dokáže pochopiť sémantické informácie vďaka týmto zabudovaniam, ktoré efektívne fungujú ako dlhodobá pamäť pre komplikované úlohy.
Pinecone je jedinečný v tom, že bezproblémovo integruje možnosti tradičných databáz so zvýšeným výkonom vektorových indexov, čo umožňuje efektívne a rozsiahle ukladanie a dopytovanie vložení.
To z neho robí dokonalú voľbu v situáciách, kde zložitosť a objem údajov spôsobujú, že štandardné skalárne databázy sú nedostatočné.
Pinecone ponúka vývojárom bezproblémové riešenie vďaka svojmu prístupu k riadeným službám, ktorý zjednodušuje integráciu a postupy prijímania údajov v reálnom čase.
Podporuje množstvo dátových operácií, vrátane načítania, aktualizácie, odstraňovania, dotazovania a upsertovania dát.
Pinecone ďalej zaručuje, že dopyty predstavujúce modifikácie v reálnom čase, ako sú upserts a deletions, prinášajú správne odpovede s nízkou latenciou pre indexy s miliardami vektorov.
V dynamických situáciách je táto funkcia nevyhnutná na zachovanie relevantnosti a aktuálnosti výsledkov dotazu.
Okrem toho partnerstvo Pinecone s Airbyte prostredníctvom pripojenia Pinecone zvyšuje jeho všestrannosť a flexibilitu, čo umožňuje hladkú integráciu údajov z rôznych zdrojov.
Prostredníctvom tohto vzťahu je možné optimalizovať náklady a efektívnosť tým, že sa zabezpečí, aby sa prostredníctvom prírastkovej synchronizácie údajov spracovávali iba novozískané informácie.
Dizajn konektora kladie dôraz na jednoduchosť, vyžaduje len minimálne parametre nastavenia a je rozšíriteľný, čo umožňuje budúce vylepšenia.
CENNÍK
Prémiové ceny začínajú od 5.80 USD mesačne pre prípad použitia RAG.
4. Tkať
Weaviate je inovatívna vektorová databáza, ktorá je k dispozícii ako softvér s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý mení spôsob, akým pristupujeme k údajom a používame ich.
Weaviate využíva možnosti vektorového vyhľadávania, ktoré umožňujú sofistikované, kontextové vyhľadávanie vo veľkých, komplikovaných súboroch údajov, na rozdiel od typických databáz, ktoré závisia od skalárnych hodnôt a preddefinovaných dopytov.
Pomocou tejto metódy môžete nájsť obsah na základe toho, do akej miery je podobný inému obsahu, čo zlepšuje intuitívnosť vyhľadávania a relevantnosť výsledkov.
Jeho hladká integrácia s modelmi strojového učenia je jednou z jeho primárnych charakteristík; to mu umožňuje fungovať ako viac než len riešenie na ukladanie údajov; umožňuje tiež porozumieť údajom a analyzovať ich pomocou umelej inteligencie.
Architektúra Weaviate túto integráciu dôkladne zahŕňa, čo umožňuje analyzovať komplexné dáta bez použitia ďalších nástrojov.
Jeho podpora pre grafové dátové modely tiež poskytuje iný pohľad na dáta ako prepojené entity, čím odhaľuje vzory a poznatky, ktoré by mohli chýbať v konvenčných databázových architektúrach.
Vďaka modulárnej architektúre Weaviate môžu zákazníci podľa potreby pridávať funkcie, ako je vektorizácia údajov a vytváranie záloh.
Jeho základná verzia funguje ako databáza špecialistov na vektorové dáta a môže byť rozšírená o ďalšie moduly, aby vyhovovala rôznym potrebám.
Jeho škálovateľnosť je ďalej vylepšená jeho modulárnym dizajnom, ktorý zaručuje, že rýchlosť nebude obetovaná v dôsledku zvyšujúceho sa množstva údajov a požiadaviek na dopyty.
Univerzálna a efektívna metóda interakcie s uloženými údajmi je možná vďaka podpore RESTful a GraphQL API.
GraphQL je vybraný najmä kvôli jeho schopnosti rýchlo vykonávať zložité, grafové dotazy, ktoré používateľom umožňujú získať presne tie údaje, ktoré chcú, bez toho, aby získali nadmerné alebo nedostatočné množstvo údajov.
Weaviate je vďaka flexibilnému API užívateľsky prívetivejší v rôznych klientskych knižniciach a programovacích jazykoch.
Pre tých, ktorí chcú ďalej preskúmať Weaviate, je k dispozícii množstvo dokumentácie a návodov, od nastavenia a konfigurácie vašej inštancie až po hlboké ponory do jej možností, ako je vyhľadávanie vektorov, integrácia strojového učenia a návrh schém.
Bez ohľadu na to, či sa rozhodnete prevádzkovať Weaviate lokálne, máte prístup k rovnakej výkonnej technológii, vďaka ktorej sú informácie dynamické a použiteľné. cloud computing prostredí alebo prostredníctvom spravovanej cloudovej služby Weaviate.
CENNÍK
Prémiové ceny platformy začínajú od 25 USD mesačne bez servera.
5. Chroma
Chroma je špičková vektorová databáza, ktorej cieľom je revolúcia vo vyhľadávaní a ukladaní údajov, najmä pre aplikácie zahŕňajúce strojové učenie a umelú inteligenciu.
Keďže Chroma pracuje s vektormi namiesto skalárnych čísel, na rozdiel od štandardných databáz je veľmi dobrá pri správe vysokorozmerných, komplikovaných údajov.
Ide o významný pokrok v technológii získavania údajov, pretože umožňuje sofistikovanejšie vyhľadávanie založené na sémantickej podobnosti materiálu a nie na presných zhodách kľúčových slov.
Pozoruhodnou charakteristikou Chroma je jej schopnosť pracovať s niekoľkými základnými riešeniami úložiska, ako je ClickHouse pre škálované nastavenia a DuckDB pre samostatné inštalácie, čo zaručuje flexibilitu a prispôsobenie rôznym prípadom použitia.
Chroma je vyrobená s ohľadom na jednoduchosť, rýchlosť a analýzu. Je k dispozícii širokému spektru vývojárov so súpravami SDK pre Python a JavaScript/TypeScript.
Okrem toho Chroma kladie veľký dôraz na užívateľskú prívetivosť, čo umožňuje vývojárom rýchlo nastaviť trvalú databázu podporovanú DuckDB alebo databázu v pamäti na testovanie.
Schopnosť vytvárať objekty kolekcie, ktoré sa podobajú tabuľkám v konvenčných databázach, do ktorých možno vkladať textové údaje a automaticky ich transformovať na vloženie pomocou modelov ako all-MiniLM-L6-v2, túto všestrannosť ešte zvyšuje.
Text a vloženie je možné bezproblémovo integrovať, čo je nevyhnutné pre aplikácie, ktoré potrebujú pochopiť sémantiku údajov.
Základom metódy vektorovej podobnosti Chroma sú matematické koncepty ortogonality a hustoty, ktoré sú nevyhnutné na pochopenie reprezentácie a porovnávania údajov v databázach.
Tieto nápady umožňujú Chroma vykonávať zmysluplné a efektívne vyhľadávanie podobnosti tým, že berie do úvahy sémantické prepojenia medzi dátovými prvkami.
Zdroje, ako sú návody a pokyny, sú dostupné pre jednotlivcov, ktorí chcú ďalej skúmať Chroma. Zahŕňajú podrobné pokyny, ako nastaviť databázu, vytvárať kolekcie a spúšťať podobné vyhľadávania.
CENNÍK
Môžete ho začať používať zadarmo.
6. Vespa
Vespa je platforma, ktorá transformuje online spracovanie AI a veľkých dát.
Základným účelom Vespa je umožniť výpočty s nízkou latenciou naprieč veľkými množinami údajov, čo vám umožní jednoducho ukladať, indexovať a analyzovať textové, vektorové a štruktúrované údaje.
Vespa sa vyznačuje svojou schopnosťou poskytovať rýchle odpovede v akomkoľvek rozsahu, bez ohľadu na povahu dotazov, volieb alebo strojovo naučených modelových záverov.
Flexibilita spoločnosti Vespa je ukázaná v jej plne funkčnom vyhľadávacom nástroji a vektorovej databáze, ktoré umožňujú mnoho vyhľadávaní v rámci jedného dopytu, od vektorových (ANN), lexikálnych a štruktúrovaných údajov.
Bez ohľadu na rozsah môžete vytvárať užívateľsky prívetivé a responzívne vyhľadávacie aplikácie s funkciami AI v reálnom čase vďaka tejto integrácii strojom naučeného modelového odvodenia s vašimi údajmi.
Vespa je však viac než len hľadanie; je to aj o pochopení a prispôsobení stretnutí.
Špičkové nástroje na prispôsobenie a návrhy poskytujú dynamické, aktuálne odporúčania prispôsobené konkrétnym používateľom alebo okolnostiam.
Vespa mení hru pre každého, kto chce vstúpiť aj do konverzačného priestoru AI, pretože ponúka infraštruktúru potrebnú na ukladanie a skúmanie textových a vektorových údajov v reálnom čase, čo umožňuje vývoj pokročilejších a praktickejších agentov AI.
Vďaka komplexnej tokenizácii a stemmingu sú fulltextové vyhľadávanie, vyhľadávanie najbližších susedov a dopyty na štruktúrované údaje podporované rozsiahlymi možnosťami dopytov platformy.
Líši sa tým, že dokáže efektívne spracovať komplikované dopyty kombináciou viacerých dimenzií vyhľadávania.
Vespa je výpočtová sila pre aplikácie AI a strojového učenia, pretože jej výpočtový engine dokáže spracovať zložité matematické výrazy cez skaláry a tenzory.
V prevádzke je Vespa vyrobená tak, aby sa dala ľahko používať a rozširovať.
Zefektívňuje opakujúce sa procesy, od konfigurácie systému a vývoja aplikácií až po správu dát a uzlov, čím umožňuje bezpečné a neprerušované výrobné operácie.
Architektúra Vespa zaisťuje, že sa rozširuje s vašimi údajmi, pričom si zachováva svoju spoľahlivosť a výkon.
CENNÍK
Môžete ho začať používať zadarmo.
7. kvadrant
Qdrant je flexibilná vektorová databázová platforma, ktorá poskytuje jedinečnú súpravu schopností na splnenie rastúcich požiadaviek aplikácií AI a strojového učenia.
Vo svojej podstate je Qdrant vyhľadávač podobnosti vektorov, ktorý poskytuje ľahko použiteľné rozhranie API na ukladanie, vyhľadávanie a udržiavanie vektorov, ako aj údajov o užitočnom zaťažení.
Táto funkcia je kľúčová pre niekoľko aplikácií, ako sú systémy sémantického vyhľadávania a odporúčaní, ktoré vyžadujú interpretáciu komplikovaných dátových formátov.
Platforma je postavená s ohľadom na efektivitu a škálovateľnosť a je schopná spracovať masívne množiny údajov s miliardami údajových bodov.
Poskytuje niekoľko metrík vzdialenosti vrátane kosínovej podobnosti, euklidovskej vzdialenosti a bodového produktu, vďaka čomu je prispôsobiteľný pre mnohé scenáre použitia.
Dizajn ponúka komplexné filtrovanie, ako sú reťazcové, rozsahové a geografické filtre, aby vyhovovali rôznym potrebám vyhľadávania.
Qdrant je prístupný pre vývojárov rôznymi spôsobmi, vrátane obrazu Docker pre rýchle lokálne nastavenia, klienta Python pre tých, ktorí sú s jazykom spokojní, a cloudovej služby pre robustnejšie prostredie na produkčnej úrovni.
Adaptabilita Qdrant umožňuje bezproblémovú integráciu s akoukoľvek technologickou konfiguráciou alebo procesnými potrebami.
Užívateľsky prívetivé rozhranie Qdrant navyše zjednodušuje správu vektorovej databázy. Platforma má byť jednoduchá pre používateľov všetkých úrovní zručností, od vytvorenia klastra až po generovanie kľúčov API pre bezpečný prístup.
Jeho schopnosť hromadného nahrávania a asynchrónne API zlepšujú jeho efektivitu, čo z neho robí veľmi užitočný nástroj pre vývojárov, ktorí pracujú s obrovským množstvom údajov.
CENNÍK
Môžete ho začať používať zadarmo a prémiové ceny začínajú od 25 USD za uzol/mesiac fakturované každú hodinu
8. Astra DB
Vynikajúce možnosti vektorového vyhľadávania AstraDB a architektúra bez servera transformujú generatívne aplikácie AI.
AstraDB je skvelá možnosť na správu zložitých, kontextovo citlivých vyhľadávaní v rôznych typoch údajov, pretože je postavená na pevnom základe Apache Cassandra a bezproblémovo kombinuje škálovateľnosť, stabilitu a výkon.
Schopnosť AstraDB zvládnuť heterogénne pracovné zaťaženie, vrátane streamovania, nevektorových a vektorových údajov, pri zachovaní extrémne nízkej latencie pre simultánne operácie dotazovania a aktualizácie, je jednou z jeho najvýznamnejších výhod.
Táto prispôsobivosť je nevyhnutná pre generatívne aplikácie AI, ktoré vyžadujú streamovanie a spracovanie údajov v reálnom čase, aby bolo možné poskytnúť presné a kontextovo orientované reakcie AI.
Bezserverové riešenie od AstraDB ešte viac zjednodušuje vývoj a umožňuje vývojárom sústrediť sa na vytváranie inovatívnych aplikácií AI a nie na správu backendovej infraštruktúry.
AstraDB umožňuje vývojárom rýchlo realizovať svoje nápady AI prostredníctvom spoľahlivých rozhraní API a plynulých rozhraní so známymi nástrojmi a platformami, od pokynov na rýchly štart až po hĺbkové lekcie o vytváraní chatbotov a systémov odporúčaní.
Generatívne systémy AI na podnikovej úrovni musia uprednostňovať bezpečnosť a dodržiavanie predpisov a AstraDB poskytuje výsledky na oboch frontoch.
Poskytuje hlboké podnikové bezpečnostné funkcie a certifikácie zhody, ktoré zaručujú, že aplikácie AI vyvinuté na AstraDB dodržiavajú najprísnejšie pokyny na ochranu súkromia a údajov.
CENNÍK
Môžete ho začať používať zadarmo a ponúka priebežný model.
9. OpenSearch
OpenSearch sa javí ako príťažlivá možnosť pre tých, ktorí skúmajú vektorové databázy, najmä pri vývoji adaptabilných, škálovateľných a do budúcnosti odolných systémov AI.
OpenSearch je komplexná vektorová databáza s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá spája silu analytiky, sofistikovaného vyhľadávania vektorov a konvenčného vyhľadávania do jedného súdržného systému.
Použitím modelov vkladania strojového učenia na zakódovanie významu a kontextu viacerých dátových foriem – dokumentov, fotografií a zvuku – do vektorov na vyhľadávanie podobností je táto integrácia obzvlášť užitočná pre vývojárov, ktorí chcú do svojich vyhľadávacích aplikácií zahrnúť sémantické pochopenie.
Hoci OpenSearch má čo ponúknuť, je dôležité mať na pamäti, že v porovnaní s Elasticsearch došlo k oveľa menšiemu počtu zmien v kóde, najmä v kritických moduloch, ako sú skriptovacie jazyky a procesory prijímacích kanálov.
Elasticsearch môže mať sofistikovanejšie možnosti vďaka zvýšenému vývojovému úsiliu, čo vedie k rozdielom vo výkone, sade funkcií a aktualizáciách medzi nimi.
OpenSearch to kompenzuje veľkou sledovanosťou komunity a oddanosťou nápadom s otvoreným zdrojom, čo vedie k otvorenej a prispôsobiteľnej platforme.
Podporuje širokú škálu aplikácií nad rámec vyhľadávania a analýzy, ako je napríklad analytika pozorovateľnosti a bezpečnosti, vďaka čomu je flexibilným nástrojom pre úlohy náročné na dáta.
Stratégia riadená komunitou zaisťuje neustále vylepšenia a integrácie, aby bola platforma aktuálna a jedinečná.
CENNÍK
Môžete ho začať používať zadarmo.
10. Azure AI Search
Azure AI Search je silná platforma, ktorá zlepšuje možnosti vyhľadávania v rámci generatívnych aplikácií AI.
Vyniká tým, že podporuje vyhľadávanie vektorov, mechanizmus indexovania, ukladania a získavania vložených vektorov do indexu vyhľadávania.
Táto funkcia pomáha objavovať porovnateľné dokumenty vo vektorovom priestore, výsledkom čoho sú kontextovo relevantnejšie výsledky vyhľadávania.
Azure AI Search sa vyznačuje podporou pre hybridné situácie, v ktorých sa vyhľadávanie vektorov a kľúčových slov vykonáva súbežne, výsledkom čoho je jednotná sada výsledkov, ktorá často prevyšuje účinnosť každej techniky použitej samostatne.
Kombinácia vektorového a nevektorového materiálu v rovnakom indexe umožňuje komplexnejšie a flexibilnejšie vyhľadávanie.
Funkcia vyhľadávania vektorov v Azure AI Search je široko dostupná a bezplatná pre všetky úrovne Azure AI Search.
Je mimoriadne flexibilný pre celý rad prípadov použitia a preferencií vývoja, pretože podporuje niekoľko vývojových prostredí, ktoré sú poskytované prostredníctvom lokality Azure, REST APIa SDK pre Python, JavaScript a.NET, medzi inými.
Vďaka svojej hlbokej integrácii s ekosystémom Azure AI ponúka Azure AI Search viac než len vyhľadávanie; tiež zvyšuje potenciál ekosystému pre generatívne aplikácie AI.
Azure OpenAI Studio na vkladanie modelov a služby Azure AI na vyhľadávanie obrázkov sú len dva príklady služieb, ktoré sú súčasťou tejto integrácie.
Azure AI Search je flexibilné riešenie pre vývojárov, ktorí chcú do svojich aplikácií začleniť sofistikované vyhľadávacie funkcie z dôvodu jeho rozsiahlej podpory, ktorá umožňuje široké spektrum aplikácií, od podobnostného vyhľadávania a multimodálneho vyhľadávania až po hybridné vyhľadávanie a viacjazyčné vyhľadávanie.
CENNÍK
Môžete ho začať používať zadarmo a prémiové ceny začínajú od 0.11 USD za hodinu.
záver
Vektorové databázy transformujú správu údajov v AI spravovaním vysokorozmerných vektorov, čo umožňuje silné vyhľadávanie podobností a rýchle vyhľadávanie najbližších susedov v aplikáciách, ako sú systémy odporúčaní a detekcia podvodov.
Pomocou sofistikovaných indexovacích algoritmov tieto databázy konvertujú komplikované neštruktúrované údaje na zmysluplné vektory, pričom poskytujú rýchlosť a flexibilitu, ktorú tradičné databázy nemajú.
Medzi významné platformy patrí Pinecone, ktorý žiari v generatívnych aplikáciách AI; FAISS, vytvorený Facebook AI pre husté vektorové zhlukovanie; a Milvus, ktorý je známy svojou škálovateľnosťou a cloud-native architektúrou.
Weaviate kombinuje strojové učenie s kontextovým vyhľadávaním, zatiaľ čo Vespa a Chroma sú pozoruhodné svojimi výpočtovými schopnosťami s nízkou latenciou a jednoduchosťou použitia.
Vektorové databázy sú životne dôležité nástroje na vývoj technológií AI a strojového učenia, pretože platformy ako Qdrant, AstraDB, OpenSearch a Azure AI Search poskytujú rôzne služby od bezserverových architektúr až po rozsiahle možnosti vyhľadávania a analýzy.
Nechaj odpoveď