Vektorske baze podatkov predstavljajo pomemben premik v tem, kako upravljamo in razlagamo podatke, zlasti na področju umetne inteligence in strojnega učenja.
Temeljna funkcija teh baz podatkov je učinkovito ravnanje z visokodimenzionalnimi vektorji, ki so surovina modelov strojnega učenja in vključujejo pretvorbo besedila, slike ali zvočnega vnosa v numerične predstavitve v večdimenzionalnem prostoru.
Za aplikacije, kot so priporočilni sistemi, prepoznavanje objektov, iskanje slik in odkrivanje goljufij, je ta preobrazba več kot le shranjevanje; je vrata do zmogljivih zmogljivosti pri iskanju podobnosti in poizvedbah najbližjega soseda.
Bolj globoko, moč vektorskih baz podatkov je v njihovi zmožnosti prevajanja velikih količin nestrukturiranih, zapletenih podatkov v vektorje, ki zajemajo kontekst in pomen izvirne vsebine.
Izboljšane funkcije iskanja, ki jih omogoča vdelava modelov v to kodiranje, vključujejo možnost poizvedovanja okoliških vektorjev za iskanje povezanih slik ali fraz.
Vektorske zbirke podatkov so edinstvene, saj so zgrajene na naprednih tehnikah indeksiranja, kot sta Inverted File Index (IVF) in Hierarchical Navigable Small World (HNSW), kar izboljša njihovo hitrost in učinkovitost, medtem ko locira najbližje sosede v N-dimenzionalnih prostorih.
Med vektorskimi in klasičnimi zbirkami podatkov je jasna razlika. Običajne baze podatkov so odlične pri organiziranju podatkov v organizirane nize, ki so optimizirani za CRUD in se držijo nastavljenih shem.
Ko pa imamo opravka z dinamično in zapleteno naravo visokodimenzionalnih podatkov, začne ta togost postajati ovira.
Nasprotno pa vektorske zbirke podatkov ponujajo stopnjo prilagodljivosti in učinkovitosti, ki ji tradicionalni ekvivalenti niso enaki, zlasti za aplikacije, ki so močno odvisne od strojno učenje in umetna inteligenca. Niso le razširljivi in spretni pri iskanju podobnosti.
Vektorske baze podatkov so še posebej uporabne za generativne aplikacije AI. Za zagotovitev, da ustvarjeno gradivo ohrani kontekstualno celovitost, so te aplikacije – ki vključujejo obdelavo naravnega jezika in generiranje slik – odvisne od hitrega pridobivanja in primerjave vdelav.
V tem delu si bomo torej ogledali najboljše vektorske zbirke podatkov za vaš naslednji projekt.
1. Milvus
Milvus je pionirska odprtokodna vektorska baza podatkov, zasnovana predvsem za aplikacije AI, vključno z vdelanimi iskanji podobnosti in zmogljivimi MLOps.
Razlikuje se od običajnih relacijskih baz podatkov, ki večinoma obravnavajo strukturirani podatki, zaradi te zmogljivosti, ki mu omogoča indeksiranje vektorjev v bilijonskem obsegu brez primere.
Milvusovo predanost razširljivosti in visoki razpoložljivosti dokazuje način, kako se je razvil od svoje prve različice do popolnoma distribuiranega Milvusa 2.0, ki izvira iz oblaka.
Natančneje, Milvus 2.0 izkazuje popolnoma izvorno zasnovo v oblaku, ki si prizadeva za osupljivo 99.9-odstotno razpoložljivost ob hkratnem povečanju preko sto vozlišč.
Za tiste, ki iščejo zanesljivo rešitev za vektorsko zbirko podatkov, je ta izdaja zelo priporočljiva, saj ne dodaja le prefinjenih funkcij, kot sta povezava v več oblakih in skrbniška plošča, ampak tudi izboljša ravni skladnosti podatkov za prilagodljiv razvoj aplikacij.
Omembe vredna prednost Milvusa je pristop, ki ga vodi skupnost, ki zagotavlja večjezično podporo in obsežno verigo orodij, prilagojeno zahtevam razvijalcev.
V IT sektorju je priljubljena možnost zaradi njegove razširljivosti in zanesljivosti v oblaku, skupaj z visoko zmogljivimi zmožnostmi vektorskega iskanja na velikih nizih podatkov.
Poleg tega izboljšuje učinkovitost svojih operacij z zmožnostjo hibridnega iskanja, ki združuje iskanje vektorske podobnosti s skalarnim filtriranjem.
Milvus ima upravni odbor z jasno Uporabniški vmesnik, celoten nabor API-jev ter razširljivo in nastavljivo arhitekturo.
Komunikacijo z zunanjimi aplikacijami omogoča dostopna plast, medtem ko izravnavo obremenitve in upravljanje podatkov usklajuje koordinatorska storitev, ki služi kot centralni ukaz.
Trajnost baze podatkov podpira sloj za shranjevanje objektov, medtem ko delovna vozlišča izvajajo dejavnosti za zagotavljanje razširljivosti.
Cenitev
Za vsakogar je brezplačna.
2. FAISS
Facebookova skupina AI Research je razvila vrhunsko knjižnico, imenovano Facebook AI Similarity Search, ki je zasnovana tako, da naredi gosto vektorsko gručenje in iskanje po podobnosti učinkovitejše.
Njegovo ustvarjanje je vodila zahteva po izboljšanju zmogljivosti iskanja podobnosti Facebook AI z uporabo najsodobnejših temeljnih metodologij.
V primerjavi z izvedbami, ki temeljijo na CPE, lahko FAISS-ova najsodobnejša izvedba GPU pospeši čas iskanja za pet do desetkrat, zaradi česar je neprecenljivo orodje za različne aplikacije, vključno s sistemi priporočil in identifikacijo podobnih pomenov v precejšnjem nestrukturirane nize podatkov, kot so besedilo, zvok in video.
FAISS lahko obravnava širok razpon metrik podobnosti, kot so kosinusna podobnost, notranji produkt in običajno uporabljena metrika L2 (evklidska razdalja).
Te meritve olajšajo natančno in prilagodljivo iskanje podobnosti v različnih vrstah podatkov. Funkcije, kot so paketna obdelava, kompromisi med natančnostjo in hitrostjo ter podpora za natančna in približna iskanja, dodatno povečujejo njegovo prilagodljivost.
Poleg tega FAISS ponuja razširljivo metodo za ravnanje z ogromnimi nizi podatkov, tako da omogoča shranjevanje indeksov na disk.
Obrnjena datoteka, kvantizacija produkta (PQ) in izboljšana PQ so le nekatere od inovativnih tehnik, ki sestavljajo FAISS-ovo raziskovalno podlago in prispevajo k njeni učinkovitosti, ko gre za indeksiranje in iskanje visokodimenzionalnih vektorskih polj.
Te strategije so okrepljene z najsodobnejšimi pristopi, kot so algoritmi k-izbire, pospešeni z GPU, in predhodno filtriranje razdalj PQ, kar zagotavlja zmogljivost FAISS-a za ustvarjanje hitrih in natančnih rezultatov iskanja tudi v naborih podatkov v milijardnem obsegu.
Cenitev
Za vsakogar je brezplačna.
3. Pincone
Pinecone je vodilno podjetje na področju vektorskih baz podatkov, ki zagotavlja upravljano storitev, ki izvira iz oblaka in je zasnovana posebej za izboljšanje zmogljivosti zmogljivih aplikacij AI.
Zasnovan je posebej za obdelavo vektorskih vdelav, ki so bistvenega pomena za generativno umetno inteligenco, semantično iskanje in aplikacije, ki uporabljajo masivne jezikovne modele.
AI lahko zdaj razume semantične informacije zahvaljujoč tem vdelavam, ki učinkovito delujejo kot dolgoročni spomin za zapletene naloge.
Pinecone je edinstven v tem, da brezhibno integrira zmogljivosti tradicionalnih baz podatkov z izboljšano zmogljivostjo vektorskih indeksov, kar omogoča učinkovito in obsežno shranjevanje in poizvedovanje po vdelavah.
Zaradi tega je popolna možnost v situacijah, ko zaradi kompleksnosti in obsega vključenih podatkov standardne baze podatkov, ki temeljijo na skalarju, niso ustrezne.
Pinecone ponuja razvijalcem rešitev brez težav zaradi pristopa upravljane storitve, ki poenostavlja integracijo in postopke vnosa podatkov v realnem času.
Podpira številne podatkovne operacije, vključno s pridobivanjem, posodabljanjem, brisanjem, poizvedovanjem in vstavljanjem podatkov.
Pinecone nadalje zagotavlja, da poizvedbe, ki predstavljajo spremembe v realnem času, kot so vstavitve in izbrisi, dajo pravilne odgovore z nizko zakasnitvijo za indekse z milijardami vektorjev.
V dinamičnih situacijah je ta funkcija bistvena za ohranjanje ustreznosti in svežine rezultatov poizvedbe.
Poleg tega partnerstvo Pinecone z Airbyte prek povezave Pinecone povečuje njegovo vsestranskost in prilagodljivost, kar omogoča gladko integracijo podatkov iz različnih virov.
S tem odnosom je mogoče optimizirati stroške in učinkovitost z zagotavljanjem, da se s postopno sinhronizacijo podatkov obravnavajo samo na novo pridobljene informacije.
Zasnova konektorja poudarja preprostost, saj potrebuje le minimalne nastavitvene parametre, in je razširljiv, kar omogoča prihodnje izboljšave.
Cenitev
Premijske cene se začnejo pri 5.80 $/mesec za primer uporabe RAG.
4. Tkajte
Weaviate je inovativna vektorska baza podatkov, ki je na voljo kot odprtokodna programska oprema, ki spreminja način dostopa do podatkov in njihove uporabe.
Weaviate uporablja zmožnosti vektorskega iskanja, ki omogočajo sofisticirana iskanja, ki se zavedajo konteksta v velikih, zapletenih naborih podatkov, v nasprotju s tipičnimi zbirkami podatkov, ki so odvisne od skalarnih vrednosti in vnaprej določenih poizvedb.
S to metodo lahko poiščete vsebino glede na to, kako podobna je drugi vsebini, kar izboljša intuitivnost iskanja in ustreznost rezultatov.
Njegova gladka integracija z modeli strojnega učenja je ena njegovih glavnih značilnosti; to mu omogoča, da deluje kot več kot le rešitev za shranjevanje podatkov; omogoča tudi razumevanje in analizo podatkov z uporabo umetne inteligence.
Arhitektura Weaviate temeljito vključuje to integracijo, kar omogoča analizo kompleksnih podatkov brez uporabe dodatnih orodij.
Njegova podpora za grafične podatkovne modele zagotavlja tudi drugačen pogled na podatke kot povezane entitete, razkriva vzorce in vpoglede, ki bi jih lahko spregledali v običajnih arhitekturah baz podatkov.
Zaradi modularne arhitekture Weaviate lahko stranke po potrebi dodajo zmogljivosti, kot sta vektorizacija podatkov in ustvarjanje varnostnih kopij.
Njegova temeljna različica deluje kot specializirana podatkovna zbirka vektorskih podatkov in jo je mogoče razširiti z drugimi moduli za izpolnjevanje različnih potreb.
Njegova razširljivost je dodatno izboljšana z modularno zasnovo, ki zagotavlja, da hitrost ne bo žrtvovana zaradi naraščajočih količin podatkov in zahtev poizvedb.
Vsestransko in učinkovito metodo interakcije s shranjenimi podatki omogoča podpora baze podatkov za API-je RESTful in GraphQL.
GraphQL je bil izbran zlasti zaradi svoje zmožnosti hitrega izvajanja zapletenih poizvedb, ki temeljijo na grafih, kar uporabnikom omogoča, da pridobijo točno tiste podatke, ki jih želijo, ne da bi pridobili pretirane ali nezadostne količine podatkov.
Weaviate je zaradi prilagodljivega API-ja uporabniku prijaznejši v različnih odjemalskih knjižnicah in programskih jezikih.
Za tiste, ki želijo nadalje raziskati Weaviate, je na voljo obilica dokumentacije in vadnic, od nastavitve in konfiguracije vašega primerka do poglobljenega potapljanja v njegove zmogljivosti, kot je vektorsko iskanje, integracija strojnega učenja in načrtovanje sheme.
Dostopate lahko do iste zmogljive tehnologije, ki naredi informacije dinamične in uporabne, ne glede na to, ali se odločite, da boste Weaviate upravljali lokalno, v računalništvo v oblaku okolju ali prek upravljane storitve v oblaku Weaviate.
Cenitev
Premijske cene platforme se začnejo pri 25 $/mesec za brezstrežniško.
5. Chroma
Chroma je vrhunska vektorska baza podatkov, katere cilj je revolucionirati iskanje in shranjevanje podatkov, zlasti za aplikacije, ki vključujejo strojno učenje in umetno inteligenco.
Ker Chroma deluje z vektorji namesto s skalarnimi števili, je za razliko od standardnih baz podatkov zelo dobra pri upravljanju visokodimenzionalnih, zapletenih podatkov.
To je velik napredek v tehnologiji pridobivanja podatkov, saj omogoča bolj sofisticirana iskanja, ki temeljijo na semantični podobnosti gradiva, namesto na natančnih ujemanjih ključnih besed.
Pomembna značilnost Chroma je njegova zmožnost dela z več osnovnimi rešitvami za shranjevanje, kot sta ClickHouse za prilagojene nastavitve in DuckDB za samostojne namestitve, kar zagotavlja prilagodljivost in prilagajanje različnim primerom uporabe.
Chroma je narejena z mislijo na preprostost, hitrost in analizo. Na voljo je širokemu spektru razvijalcev s SDK-ji za Python in JavaScript/TypeScript.
Poleg tega daje Chroma velik poudarek na prijaznosti do uporabnika, kar razvijalcem omogoča hitro vzpostavitev stalne baze podatkov, ki jo podpira DuckDB, ali baze podatkov v pomnilniku za testiranje.
Zmožnost gradnje zbirnih objektov, ki spominjajo na tabele v običajnih bazah podatkov, kjer je mogoče vstaviti besedilne podatke in jih samodejno preoblikovati v vdelave z uporabo modelov, kot je all-MiniLM-L6-v2, dodatno povečuje to vsestranskost.
Besedilo in vdelave je mogoče brezhibno integrirati, kar je bistveno za aplikacije, ki morajo razumeti semantiko podatkov.
Temelj Chroma-ine metode vektorske podobnosti sta matematična koncepta ortogonalnosti in gostote, ki sta bistvena za razumevanje reprezentacije in primerjave podatkov v zbirkah podatkov.
Te ideje Chromi omogočajo smiselno in učinkovito iskanje podobnosti z upoštevanjem semantičnih povezav med podatkovnimi elementi.
Viri, kot so vadnice in smernice, so dostopni posameznikom, ki želijo Chroma raziskati naprej. Vključujejo navodila po korakih za nastavitev baze podatkov, ustvarjanje zbirk in izvajanje iskanja podobnosti.
Cenitev
Lahko ga začnete uporabljati brezplačno.
6. Vespa
Vespa je platforma, ki spreminja spletno ravnanje z umetno inteligenco in velikimi podatki.
Temeljni namen Vespe je omogočiti izračune z nizko zakasnitvijo v velikih nizih podatkov, kar vam omogoča enostavno shranjevanje, indeksiranje in analizo besedilnih, vektorskih in strukturiranih podatkov.
Vespa se odlikuje po svoji zmožnosti zagotavljanja hitrih odgovorov v katerem koli obsegu, ne glede na naravo poizvedb, izbir ali sklepanja strojno naučenega modela, ki se obravnava.
Vespina prilagodljivost se kaže v njenem popolnoma delujočem iskalniku in vektorski bazi podatkov, ki omogočata veliko iskanj znotraj ene same poizvedbe, od vektorskih (ANN), leksikalnih in strukturiranih podatkov.
Ne glede na obseg lahko ustvarite uporabniku prijazne in odzivne iskalne aplikacije z zmožnostmi umetne inteligence v realnem času, zahvaljujoč tej integraciji sklepanja strojno naučenega modela z vašimi podatki.
Vendar je Vespa več kot zgolj iskanje; gre tudi za razumevanje in prilagajanje srečanj.
Vrhunska orodja za prilagajanje in predloge zagotavljajo dinamična, aktualna priporočila za posebne uporabnike ali okoliščine.
Vespa spremeni igro za vsakogar, ki želi vstopiti tudi v pogovorni prostor umetne inteligence, saj ponuja infrastrukturo, potrebno za shranjevanje in raziskovanje besedilnih in vektorskih podatkov v realnem času, kar omogoča razvoj naprednejših in praktičnih agentov umetne inteligence.
Z obsežno tokenizacijo in izvorom so iskanja po celotnem besedilu, iskanja po najbližjih sosedih in poizvedbe po strukturiranih podatkih vse podprte z obsežnimi zmožnostmi poizvedb platforme.
Razlikuje se po tem, da lahko učinkovito obravnava zapletene poizvedbe s kombiniranjem več iskalnih dimenzij.
Vespa je računalniška elektrarna za aplikacije umetne inteligence in strojnega učenja, saj lahko njen računalniški mehanizem obravnava zapletene matematične izraze prek skalarjev in tenzorjev.
Med delovanjem je Vespa narejena tako, da je preprosta za uporabo in razširljiva.
Poenostavlja ponavljajoče se procese, od konfiguracije sistema in razvoja aplikacij do upravljanja podatkov in vozlišč, kar omogoča varne in neprekinjene proizvodne operacije.
Arhitektura Vespe zagotavlja, da se širi z vašimi podatki, pri čemer ohranja svojo zanesljivost in zmogljivost.
Cenitev
Lahko ga začnete uporabljati brezplačno.
7. Quadrant
Qdrant je prilagodljiva platforma vektorske zbirke podatkov, ki ponuja edinstven nabor zmogljivosti za izpolnjevanje naraščajočih zahtev AI in aplikacij strojnega učenja.
V svoji osnovi je Qdrant iskalnik podobnosti vektorjev, ki ponuja API, enostaven za uporabo, za shranjevanje, iskanje in vzdrževanje vektorjev ter podatkov o koristnem tovoru.
Ta funkcija je ključnega pomena za več aplikacij, kot so sistemi semantičnega iskanja in priporočil, ki zahtevajo interpretacijo zapletenih formatov podatkov.
Platforma je zgrajena z mislijo na učinkovitost in razširljivost ter je sposobna obdelovati ogromne nabore podatkov z milijardami podatkovnih točk.
Zagotavlja več metrik razdalje, vključno s kosinusno podobnostjo, evklidsko razdaljo in pikčastim produktom, zaradi česar je prilagodljiv v številnih scenarijih uporabe.
Zasnova ponuja zapleteno filtriranje, kot so filtri nizov, obsegov in geo-filtri, za izpolnjevanje različnih potreb iskanja.
Qdrant je razvijalcem dostopen na različne načine, vključno s sliko Docker za hitre lokalne nastavitve, odjemalcem Python za tiste, ki jezik dobro poznajo, in storitvijo v oblaku za bolj robustno okolje produkcijske stopnje.
Prilagodljivost Qdranta omogoča brezhibno integracijo s katero koli tehnološko konfiguracijo ali procesnimi potrebami.
Poleg tega Qdrantov uporabniku prijazen vmesnik poenostavlja upravljanje vektorske baze podatkov. Platforma naj bi bila enostavna za uporabnike vseh ravni znanja, od ustvarjanja gruče do generiranja ključev API za varen dostop.
Njegova zmožnost nalaganja v velikem obsegu in asinhroni API izboljšujeta njegovo učinkovitost, zaradi česar je zelo uporabno orodje za razvijalce, ki se ukvarjajo z ogromnimi količinami podatkov.
Cenitev
Lahko ga začnete uporabljati brezplačno, vrhunske cene pa se začnejo pri 25 USD na vozlišče/mesec, zaračunano na uro
8. Astra
Vrhunske zmožnosti vektorskega iskanja AstraDB in brezstrežniška arhitektura preoblikujejo generativne aplikacije AI.
AstraDB je odlična možnost za upravljanje zapletenih, na kontekst občutljivih iskanj po različnih vrstah podatkov, saj je zgrajena na trdnih temeljih Apache Cassandra in neopazno združuje razširljivost, stabilnost in zmogljivost.
Zmogljivost AstraDB za obvladovanje heterogenih delovnih obremenitev, vključno s pretočnimi, nevektorskimi in vektorskimi podatki, ob ohranjanju izjemno nizke zakasnitve za hkratne operacije poizvedb in posodabljanja, je ena njegovih najbolj opaznih prednosti.
Ta prilagodljivost je bistvena za generativne aplikacije umetne inteligence, ki zahtevajo pretakanje in obdelavo podatkov v realnem času, da bi zagotovili natančne odzive umetne inteligence, ki se zavedajo konteksta.
Rešitev brez strežnika iz AstraDB naredi razvoj še enostavnejši, saj razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na ustvarjanje inovativnih aplikacij AI namesto na upravljanje zaledne infrastrukture.
Od navodil za hiter začetek do poglobljenih lekcij o ustvarjanju chatbotov in priporočilnih sistemov, AstraDB omogoča razvijalcem, da hitro uresničijo svoje ideje AI prek zanesljivih API-jev in gladkih vmesnikov z dobro znanimi orodji in platformami.
Generativni sistemi umetne inteligence poslovnega razreda morajo dati prednost varnosti in skladnosti, AstraDB pa zagotavlja na obeh straneh.
Zagotavlja globoke korporativne varnostne funkcije in certifikate skladnosti, ki zagotavljajo, da aplikacije AI, razvite na AstraDB, upoštevajo najstrožje smernice glede zasebnosti in varstva podatkov.
Cenitev
Lahko ga začnete uporabljati brezplačno in ponuja model plačila po uporabi.
9. Opensearch
OpenSearch se zdi privlačna možnost za tiste, ki raziskujejo vektorske zbirke podatkov, zlasti za razvoj prilagodljivih, razširljivih in prihodnosti pripravljenih sistemov AI.
OpenSearch je vseobsegajoča odprtokodna vektorska zbirka podatkov, ki združuje moč analitike, sofisticiranega vektorskega iskanja in običajnega iskanja v en povezan sistem.
Z uporabo modelov vdelave strojnega učenja za kodiranje pomena in konteksta več podatkovnih oblik – dokumentov, fotografij in zvoka – v vektorje za iskanje podobnosti, je ta integracija še posebej koristna za razvijalce, ki želijo vključiti semantično razumevanje v svoje iskalne aplikacije.
Čeprav lahko OpenSearch veliko ponudi, je ključnega pomena zapomniti, da je bilo v primerjavi z Elasticsearch veliko manj sprememb kode, zlasti v kritičnih modulih, kot so skriptni jeziki in procesorji cevovoda za vnos.
Elasticsearch ima lahko bolj sofisticirane zmogljivosti zaradi povečanega razvojnega truda, kar vodi do razlik v zmogljivosti, naboru funkcij in posodobitvah med obema.
OpenSearch kompenzira z veliko skupnostjo sledilcev in predanostjo odprtokodnim idejam, kar ima za posledico odprto in prilagodljivo platformo.
Podpira široko paleto aplikacij poleg iskanja in analitike, kot sta opazljivost in varnostna analitika, zaradi česar je prilagodljivo orodje za naloge, ki zahtevajo veliko podatkov.
Strategija, ki jo vodi skupnost, zagotavlja nenehne izboljšave in integracije, da platforma ostane posodobljena in edinstvena.
Cenitev
Lahko ga začnete uporabljati brezplačno.
10. Iskanje z umetno inteligenco Azure
Azure AI Search je močna platforma, ki izboljšuje zmožnosti iskanja v generativnih aplikacijah AI.
Izstopa, ker podpira vektorsko iskanje, mehanizem za indeksiranje, shranjevanje in pridobivanje vdelanih vektorjev znotraj iskalnega indeksa.
Ta funkcija pomaga odkriti primerljive dokumente v vektorskem prostoru, kar ima za posledico kontekstno ustreznejše rezultate iskanja.
Iskanje z umetno inteligenco Azure se odlikuje po podpori za hibridne situacije, v katerih se iskanja po vektorjih in ključnih besedah izvajajo sočasno, kar ima za posledico enoten nabor rezultatov, ki pogosto prekaša učinkovitost vsake uporabljene tehnike.
Kombinacija vektorskega in nevektorskega materiala v istem indeksu omogoča popolnejšo in prilagodljivejšo izkušnjo iskanja.
Funkcija vektorskega iskanja v Azure AI Search je široko dostopna in brezplačna za vse ravni Azure AI Search.
Je izjemno prilagodljiv za vrsto primerov uporabe in razvojnih preferenc zaradi svoje podpore za več razvojnih okolij, ki je na voljo prek spletnega mesta Azure, API-ji RESTin med drugim SDK-ji za Python, JavaScript in .NET.
S svojo globoko integracijo z ekosistemom Azure AI Search Azure AI Search ponuja več kot le iskanje; prav tako povečuje potencial ekosistema za generativne aplikacije umetne inteligence.
Azure OpenAI Studio za vdelavo modela in storitve Azure AI za pridobivanje slik sta le dva primera storitev, ki sta vključeni v to integracijo.
Azure AI Search je prilagodljiva rešitev za razvijalce, ki želijo v svoje aplikacije vključiti sofisticirane funkcije iskanja zaradi svoje obsežne podpore, ki omogoča široko paleto aplikacij, od iskanja po podobnosti in multimodalnega iskanja do hibridnega iskanja in večjezičnega iskanja.
Cenitev
Začnete ga uporabljati brezplačno, vrhunske cene pa se začnejo pri 0.11 USD/uro.
zaključek
Vektorske baze podatkov preoblikujejo upravljanje podatkov v AI z upravljanjem visokodimenzionalnih vektorjev, kar omogoča močna iskanja podobnosti in hitre poizvedbe najbližjega soseda v aplikacijah, kot so sistemi priporočil in odkrivanje goljufij.
Z uporabo sofisticiranih algoritmov za indeksiranje te baze podatkov pretvorijo zapletene nestrukturirane podatke v smiselne vektorje, hkrati pa zagotavljajo hitrost in prilagodljivost, ki ju tradicionalne baze podatkov nimajo.
Pomembne platforme vključujejo Pinecone, ki blesti v generativnih aplikacijah AI; FAISS, ki ga je ustvaril Facebook AI za gosto vektorsko združevanje; in Milvus, ki je znan po svoji razširljivosti in arhitekturi, ki izvira iz oblaka.
Weaviate združuje strojno učenje z iskanjem, ki se zaveda konteksta, medtem ko sta Vespa in Chroma znani po svojih računalniških zmogljivostih z nizko zakasnitvijo oziroma enostavnosti uporabe.
Vektorske zbirke podatkov so ključnega pomena za razvoj tehnologij umetne inteligence in strojnega učenja, saj platforme, kot so Qdrant, AstraDB, OpenSearch in Azure AI Search, zagotavljajo različne storitve od arhitektur brez strežnikov do obsežnih zmožnosti iskanja in analitike.
Pustite Odgovori