Bazat e të dhënave vektoriale përfaqësojnë një ndryshim të rëndësishëm në mënyrën se si ne menaxhojmë dhe interpretojmë të dhënat, veçanërisht në fushat e inteligjencës artificiale dhe mësimit të makinerive.
Funksioni themelor i këtyre bazave të të dhënave është të trajtojë në mënyrë efektive vektorët me dimensione të larta, të cilët janë lënda e parë e modeleve të mësimit të makinerive dhe përfshijnë konvertimin e tekstit, figurës ose hyrjes audio në paraqitje numerike në hapësirën shumëdimensionale.
Për aplikacione si sistemet e rekomandimeve, njohja e objekteve, marrja e fotografive dhe zbulimi i mashtrimit, ky transformim është më shumë se vetëm ruajtje; është një derë drejt aftësive të fuqishme në kërkimet e ngjashmërisë dhe pyetjet e fqinjëve më të afërt.
Më thellë, fuqia e bazave të të dhënave vektoriale është në aftësinë e tyre për të përkthyer sasi të mëdha të dhënash të pastrukturuara dhe të ndërlikuara në vektorë që kapin kontekstin dhe kuptimin e përmbajtjes origjinale.
Funksionet e zgjeruara të kërkimit të mundësuara nga futja e modeleve në këtë kodim përfshijnë aftësinë për të pyetur vektorët përreth për të gjetur foto ose fraza të lidhura.
Bazat e të dhënave vektoriale janë unike në atë që ato janë ndërtuar mbi teknika të avancuara të indeksimit si Inverted File Index (IVF) dhe Hierarchical Navigable Small World (HNSW), të cilat përmirësojnë shpejtësinë dhe efikasitetin e tyre ndërsa lokalizojnë fqinjët më të afërt në hapësirat N-dimensionale.
Ekziston një ndryshim i qartë midis bazave të të dhënave vektoriale dhe klasike. Bazat e të dhënave konvencionale janë të shkëlqyera në organizimin e të dhënave në grupe të organizuara që janë të optimizuara për CRUD dhe i përmbahen skemave të vendosura.
Megjithatë, kur kemi të bëjmë me natyrën dinamike dhe të ndërlikuar të të dhënave me dimensione të larta, kjo ngurtësi fillon të bëhet pengesë.
Në të kundërt, bazat e të dhënave vektoriale ofrojnë një shkallë fleksibiliteti dhe efikasiteti që ekuivalentët tradicionalë nuk mund të barazohen, veçanërisht për aplikacionet që mbështeten shumë në Mësimi makinë dhe inteligjencës artificiale. Ata nuk janë vetëm të shkallëzuar dhe të aftë në kërkimet e ngjashmërisë.
Bazat e të dhënave vektoriale janë veçanërisht të dobishme për aplikacionet gjeneruese të AI. Për të garantuar që materiali i krijuar të ruajë integritetin kontekstual, këto aplikacione - të cilat përfshijnë përpunimin e gjuhës natyrore dhe gjenerimin e fotografive - varen nga marrja e shpejtë dhe krahasimi i nguliturave.
Pra, në këtë pjesë, ne do të shikojmë bazat e të dhënave kryesore të vektorit për projektin tuaj të ardhshëm.
1. Milvus
Milvus është një bazë të dhënash vektoriale pioniere me burim të hapur, e krijuar kryesisht për aplikacionet e AI, duke përfshirë kërkimet e ngjashmërisë së integruar dhe MLO-të e fuqishme.
Ai ndryshon nga bazat e të dhënave relacionale konvencionale, të cilat kryesisht trajtojnë të dhëna të strukturuara, për shkak të këtij kapaciteti, i cili i mundëson të indeksojë vektorët në një shkallë të paprecedentë trilionë.
Përkushtimi i Milvus ndaj shkallëzueshmërisë dhe disponueshmërisë së lartë demonstrohet nga mënyra se si është zhvilluar nga versioni i tij i parë deri te Milvus 2.0 i shpërndarë plotësisht, i bazuar në renë kompjuterike.
Në mënyrë të veçantë, Milvus 2.0 shfaq një dizajn plotësisht të bazuar në renë kompjuterike që synon një disponueshmëri mahnitëse prej 99.9%, ndërsa shkallëzohet përtej qindra nyjeve.
Për ata që kërkojnë një zgjidhje të besueshme të bazës së të dhënave vektoriale, ky botim rekomandohet shumë pasi jo vetëm shton veçori të sofistikuara si një lidhje me shumë re dhe një panel administrativ, por gjithashtu përmirëson nivelet e konsistencës së të dhënave për zhvillimin fleksibël të aplikacionit.
Një avantazh i rëndësishëm i Milvus është qasja e tij e drejtuar nga komuniteti, e cila ofron mbështetje shumë-gjuhëshe dhe një zinxhir të gjerë mjetesh të përshtatura për kërkesat e zhvilluesve.
Në sektorin e TI-së, shkallëzueshmëria dhe besueshmëria e tij në renë kompjuterike, së bashku me aftësitë e kërkimit vektorial me performancë të lartë në grupe të dhënash të mëdha, e bëjnë atë një opsion popullor.
Për më tepër, ai rrit efikasitetin e operacioneve të tij duke përdorur një aftësi kërkimi hibrid që ndërthur kërkimin e ngjashmërisë vektoriale me filtrimin skalar.
Milvus ka një panel administrativ me një të qartë Ndërfaqja e përdoruesit, një grup i plotë API-sh dhe një arkitekturë e shkallëzueshme dhe e sintonizueshme.
Komunikimi me aplikacionet e jashtme lehtësohet nga shtresa e aksesit, ndërsa balancimi i ngarkesës dhe menaxhimi i të dhënave koordinohen nga shërbimi i koordinatorit, i cili shërben si komandë qendrore.
Përhershmëria e bazës së të dhënave mbështetet nga shtresa e ruajtjes së objekteve, ndërsa nyjet e punëtorëve kryejnë aktivitete për të siguruar shkallëzueshmërinë.
çmimi
Është falas për t'u përdorur për të gjithë.
2. FAISS
Ekipi Kërkimor i AI i Facebook zhvilloi një bibliotekë më të avancuar të quajtur Facebook AI Similarity Search që është projektuar për të bërë më efektiv grupimin e dendur të vektorëve dhe kërkimin e ngjashmërisë.
Krijimi i tij u nxit nga kërkesa për të përmirësuar aftësitë e kërkimit të ngjashmërisë së Facebook AI duke përdorur metodologji themelore të fundit.
Krahasuar me implementimet e bazuara në CPU, zbatimi më i avancuar i GPU-së i FAISS mund të përshpejtojë kohën e kërkimit nga pesë deri në dhjetë herë, duke e bërë atë një mjet të paçmuar për një sërë aplikacionesh, duke përfshirë sistemet e rekomandimeve dhe identifikimin e kuptimeve të ngjashme në masë të madhe. grupe të dhënash të pastrukturuara si teksti, audio dhe video.
FAISS mund të trajtojë një gamë të gjerë metrikash të ngjashmërisë, të tilla si ngjashmëria e kosinusit, produkti i brendshëm dhe metrika L2 e përdorur zakonisht (distanca Euklidiane).
Këto matje e bëjnë më të lehtë kryerjen e kërkimeve të sakta dhe fleksibël të ngjashmërisë në lloje të ndryshme të dhënash. Veçoritë si përpunimi në grup, shkëmbimet me shpejtësi të saktë dhe mbështetja për kërkime të sakta dhe të përafërta rrisin më tej fleksibilitetin e tij.
Për më tepër, FAISS ofron një metodë të shkallëzueshme për trajtimin e grupeve masive të të dhënave duke lejuar që indekset të ruhen në disk.
Skedari i përmbysur, kuantizimi i produktit (PQ) dhe PQ i përmirësuar janë vetëm disa nga teknikat inovative që përbëjnë themelin e kërkimit të FAISS dhe shtojnë efektivitetin e tij kur bëhet fjalë për indeksimin dhe kërkimin e fushave vektoriale me dimensione të larta.
Këto strategji përforcohen nga qasjet më të avancuara si algoritmet e përzgjedhjes k të përshpejtuar nga GPU dhe parafiltrimi i distancave PQ, duke garantuar kapacitetin e FAISS për të prodhuar rezultate të shpejta dhe të sakta kërkimi edhe në grupe të dhënash në shkallë miliardë.
çmimi
Është falas për t'u përdorur për të gjithë.
3. Kunj guri
Pinecone është një lider në bazat e të dhënave vektoriale, duke ofruar një shërbim të menaxhuar në renë kompjuterike, i cili është krijuar veçanërisht për të përmirësuar performancën e aplikacioneve të AI me fuqi të lartë.
Është krijuar posaçërisht për të trajtuar ngulitje vektoriale, të cilat janë thelbësore për AI gjeneruese, kërkimin semantik dhe aplikacionet që përdorin modele masive gjuhësore.
AI tani mund të kuptojë informacionin semantik falë këtyre përfshirjeve, të cilat në mënyrë efektive veprojnë si një kujtesë afatgjatë për detyra të ndërlikuara.
Pinecone është unik në atë që integron pa probleme aftësitë e bazave të të dhënave tradicionale me performancën e përmirësuar të indekseve vektoriale, duke mundësuar ruajtjen dhe kërkimin efikas dhe në shkallë të gjerë të përfshirjeve.
Kjo e bën atë opsionin e përsosur në situatat kur kompleksiteti dhe vëllimi i të dhënave të përfshira i bëjnë të papërshtatshme bazat e të dhënave standarde të bazuara në skalar.
Pinecone u ofron zhvilluesve një zgjidhje pa probleme për shkak të qasjes së shërbimit të menaxhuar, e cila riorganizon integrimin dhe procedurat e marrjes së të dhënave në kohë reale.
Operacione të shumta të të dhënave mbështeten prej tij, duke përfshirë marrjen, përditësimin, fshirjen, kërkimin dhe vendosjen e të dhënave.
Pinecone garanton më tej që pyetjet që përfaqësojnë modifikime në kohë reale, si p.sh. ngjitjet dhe fshirjet, japin përgjigje të sakta dhe me vonesë të ulët për indekset me miliarda vektorë.
Në situata dinamike, kjo veçori është thelbësore për të ruajtur rëndësinë dhe freskinë e rezultateve të pyetjeve.
Për më tepër, partneriteti i Pinecone me Airbyte nëpërmjet lidhjes Pinecone rrit shkathtësinë dhe fleksibilitetin e tij, duke lejuar integrim të qetë të të dhënave nga një sërë burimesh.
Nëpërmjet kësaj marrëdhënieje, kostot dhe efikasiteti mund të optimizohen duke siguruar që vetëm informacioni i marrë rishtazi të trajtohet nëpërmjet sinkronizimit në rritje të të dhënave.
Dizajni i lidhësit thekson thjeshtësinë, ka nevojë vetëm për parametrat minimalë të konfigurimit dhe është i zgjerueshëm, duke lejuar përmirësime në të ardhmen.
çmimi
Çmimi premium fillon nga 5.80 dollarë në muaj për rastin e përdorimit RAG.
4. Endje
Weaviate është një bazë të dhënash vektoriale inovative që disponohet si softuer me burim të hapur që transformon mënyrën se si ne aksesojmë dhe përdorim të dhënat.
Weaviate përdor aftësitë e kërkimit vektorial, të cilat mundësojnë kërkime të sofistikuara, të vetëdijshme për kontekstin nëpër grupe të dhënash të mëdha dhe të ndërlikuara, në kontrast me bazat e të dhënave tipike që varen nga vlerat skalare dhe pyetjet e paracaktuara.
Me këtë metodë, ju mund të gjeni përmbajtjen bazuar në ngjashmërinë e saj me përmbajtjet e tjera, gjë që përmirëson intuitivitetin e kërkimeve dhe lidhjen e rezultateve.
Integrimi i tij i qetë me modelet e mësimit të makinerive është një nga karakteristikat e tij kryesore; kjo e lejon atë të funksionojë si më shumë se thjesht një zgjidhje për ruajtjen e të dhënave; gjithashtu lejon që të dhënat të kuptohen dhe analizohen duke përdorur inteligjencën artificiale.
Arkitektura e Weaviate e përfshin plotësisht këtë integrim, duke bërë të mundur analizimin e të dhënave komplekse pa përdorimin e mjeteve shtesë.
Mbështetja e tij për modelet e të dhënave grafike ofron gjithashtu një këndvështrim të ndryshëm mbi të dhënat si entitete të lidhura, duke ekspozuar modele dhe njohuri që mund të mungojnë në arkitekturat konvencionale të bazës së të dhënave.
Për shkak të arkitekturës modulare të Weaviate, klientët mund të shtojnë aftësi si vektorizimi i të dhënave dhe krijimi i kopjeve rezervë sipas nevojës.
Versioni i tij themelor funksionon si një bazë të dhënash të specializuara të të dhënave vektoriale dhe mund të zgjerohet me module të tjera për të përmbushur nevoja të ndryshme.
Shkallueshmëria e tij përmirësohet më tej nga dizajni i tij modular, i cili garanton se shpejtësia nuk do të sakrifikohet si përgjigje ndaj rritjes së sasive të të dhënave dhe kërkesave për pyetje.
Një metodë e gjithanshme dhe efektive e ndërveprimit me të dhënat e ruajtura mundësohet nga mbështetja e bazës së të dhënave për API-të RESTful dhe GraphQL.
Në veçanti, GraphQL zgjidhet për shkak të aftësisë së tij për të kryer me shpejtësi pyetje të ndërlikuara, të bazuara në grafik, duke u mundësuar përdoruesve të marrin saktësisht të dhënat që dëshirojnë pa marrë sasi të tepërta ose të pamjaftueshme të dhënash.
Weaviate është më miqësor për përdoruesit në një sërë bibliotekash klientësh dhe gjuhë programimi falë API-së së tij fleksibël.
Për ata që kërkojnë të eksplorojnë më tej Weaviate, ka një bollëk dokumentacioni dhe udhëzuesish të disponueshëm, nga konfigurimi dhe konfigurimi i shembullit tuaj deri te zhytja e thellë në aftësitë e tij si kërkimi vektorial, integrimi i të mësuarit me makinë dhe dizajni i skemës.
Ju mund të përdorni të njëjtën teknologji të fuqishme që e bën informacionin dinamik dhe të zbatueshëm nëse vendosni të përdorni Weaviate në nivel lokal, në një cloud informatikë mjedisit, ose përmes shërbimit cloud të menaxhuar Weaviate
çmimi
Çmimi premium i platformës fillon nga 25 dollarë në muaj për pa server.
5. Chroma
Chroma është një bazë të dhënash vektoriale moderne që synon të revolucionarizojë rikthimin dhe ruajtjen e të dhënave, veçanërisht për aplikacionet që përfshijnë mësimin e makinerive dhe inteligjencën artificiale.
Meqenëse Chroma punon me vektorë në vend të numrave skalar, ndryshe nga bazat e të dhënave standarde, është shumë i mirë në menaxhimin e të dhënave me dimensione të larta dhe të ndërlikuara.
Ky është një përparim i madh në teknologjinë e rikthimit të të dhënave pasi mundëson kërkime më të sofistikuara bazuar në ngjashmërinë semantike të materialit dhe jo në përputhje të saktë të fjalëve kyçe.
Një karakteristikë e dukshme e Chroma është aftësia e tij për të punuar me disa zgjidhje themelore të ruajtjes, të tilla si ClickHouse për parametrat e shkallëzuar dhe DuckDB për instalime të pavarura, duke garantuar fleksibilitet dhe përshtatje me raste të ndryshme përdorimi.
Chroma është bërë duke pasur parasysh thjeshtësinë, shpejtësinë dhe analizën. Ai është i disponueshëm për një spektër të gjerë zhvilluesish me SDK për Python dhe JavaScript/TypeScript.
Për më tepër, Chroma vendos një theks të fortë në mirëdashjen ndaj përdoruesit, duke i lejuar zhvilluesit të krijojnë shpejt një bazë të dhënash të përhershme të mbështetur nga DuckDB ose një bazë të dhënash në memorie për testim.
Aftësia për të ndërtuar objekte koleksioni që ngjajnë me tabelat në bazat e të dhënave konvencionale, ku të dhënat e tekstit mund të futen dhe të shndërrohen automatikisht në ngulitje duke përdorur modele të tilla si all-MiniLM-L6-v2, e rrit më tej këtë shkathtësi.
Teksti dhe futjet mund të integrohen pa probleme, gjë që është thelbësore për aplikacionet që duhet të kuptojnë semantikën e të dhënave.
Baza e metodës së ngjashmërisë vektoriale të Chroma është konceptet matematikore të ortogonalitetit dhe dendësisë, të cilat janë thelbësore për të kuptuar përfaqësimin dhe krahasimin e të dhënave në bazat e të dhënave.
Këto ide lejojnë Chroma të kryejë kërkime kuptimplote dhe efikase të ngjashmërisë duke marrë parasysh lidhjet semantike midis elementeve të të dhënave.
Burime të tilla si mësime dhe udhëzime janë të disponueshme për individët që duan të eksplorojnë më tej Chroma. Ato përfshijnë udhëzime hap pas hapi se si të konfiguroni bazën e të dhënave, të krijoni koleksione dhe të kryeni kërkime për ngjashmëri.
çmimi
Mund të filloni ta përdorni falas.
6. Vespa
Vespa është një platformë që po transformon trajtimin në internet të AI dhe të dhënave të mëdha.
Qëllimi themelor i Vespa-s është të mundësojë llogaritje me vonesë të ulët në grupe të mëdha të dhënash, duke ju mundësuar të ruani, indeksoni dhe analizoni me lehtësi tekstin, vektorin dhe të dhënat e strukturuara.
Vespa dallohet nga aftësia e saj për të dhënë përgjigje të shpejta në çdo shkallë, pavarësisht nga natyra e pyetjeve, zgjedhjeve ose konkluzioneve të modeleve të mësuara nga makineri që trajtohen.
Fleksibiliteti i Vespa-s shfaqet në motorin e tij plotësisht funksional të kërkimit dhe bazën e të dhënave vektoriale, të cilat mundësojnë shumë kërkime brenda një pyetjeje të vetme, duke filluar nga të dhënat vektoriale (ANN), leksikore dhe të strukturuara.
Pavarësisht nga shkalla, ju mund të krijoni aplikacione kërkimi miqësore dhe të përgjegjshme për përdoruesit me aftësi AI në kohë reale falë këtij integrimi të konkluzioneve të modeleve të mësuara nga makina me të dhënat tuaja.
Megjithatë, Vespa ka të bëjë më shumë sesa thjesht kërkim; ka të bëjë gjithashtu me të kuptuarit dhe përshtatjen e takimeve.
Mjetet e personalizimit dhe sugjerimit të nivelit më të lartë ofrojnë rekomandime dinamike dhe aktuale, të përshtatshme për përdoruesit ose rrethanat specifike.
Vespa është një ndërrues i lojës për këdo që kërkon të hyjë gjithashtu në hapësirën bisedore të AI, pasi ofron infrastrukturën e nevojshme për të ruajtur dhe eksploruar tekstin dhe të dhënat vektoriale në kohë reale, duke lejuar zhvillimin e agjentëve më të avancuar dhe praktik të AI.
Me tokenizimin dhe rrjedhën gjithëpërfshirëse, kërkimet me tekst të plotë, kërkimet e fqinjëve më të afërt dhe pyetjet e strukturuara të të dhënave mbështeten të gjitha nga aftësitë e gjera të pyetjeve të platformës.
Ai ndryshon në atë që mund të trajtojë në mënyrë efektive pyetjet e ndërlikuara duke kombinuar disa dimensione kërkimi.
Vespa është një central elektrik kompjuterik për aplikacionet e AI dhe të mësimit të makinerive, sepse motori i saj llogaritës mund të trajtojë shprehje komplekse matematikore mbi skalarët dhe tensorët.
Në funksionim, Vespa është krijuar për të qenë e thjeshtë për t'u përdorur dhe e zgjerueshme.
Ai riorganizon proceset e përsëritura, duke filluar nga konfigurimi i sistemit dhe zhvillimi i aplikacioneve te menaxhimi i të dhënave dhe nyjeve, duke mundësuar operacione të sigurta dhe të pandërprera prodhimi.
Arkitektura e Vespa-s siguron që ajo të zgjerohet me të dhënat tuaja, duke ruajtur besueshmërinë dhe performancën e saj.
çmimi
Mund të filloni ta përdorni falas.
7. kitara
Qdrant është një platformë fleksibël e bazës së të dhënave vektoriale që ofron një grup unik aftësish për të përmbushur kërkesat në rritje të AI dhe aplikacioneve të mësimit të makinerive.
Në themel të tij, Qdrant është një motor kërkimi me ngjashmëri vektoriale që ofron një API të lehtë për t'u përdorur për ruajtjen, gjetjen dhe mirëmbajtjen e vektorëve, si dhe të dhënave të ngarkesës.
Ky funksion është thelbësor për disa aplikacione, të tilla si kërkimi semantik dhe sistemet e rekomandimit, që kërkojnë interpretimin e formateve të ndërlikuara të të dhënave.
Platforma është ndërtuar duke pasur parasysh efikasitetin dhe shkallëzueshmërinë, e aftë për të trajtuar grupe të dhënash masive me miliarda pika të dhënash.
Ai siguron disa metrikë të distancës duke përfshirë ngjashmërinë e kosinusit, distancën euklidiane dhe produktin me pika, duke e bërë atë të adaptueshëm në shumë skenarë përdorimi.
Dizajni ofron filtrim kompleks, të tillë si varg, varg dhe gjeo-filtra, për të përmbushur nevojat e ndryshme të kërkimit.
Qdrant është i aksesueshëm për zhvilluesit në mënyra të ndryshme, duke përfshirë një imazh Docker për konfigurime të shpejta lokale, një klient Python për ata që janë të kënaqur me gjuhën dhe një shërbim cloud për një mjedis më të fortë, të shkallës së prodhimit.
Përshtatshmëria e Qdrant lejon integrimin pa probleme me çdo konfigurim teknologjik ose nevojë të procesit.
Për më tepër, ndërfaqja miqësore për përdoruesit e Qdrant thjeshton menaxhimin e bazës së të dhënave vektoriale. Platforma është menduar të jetë e drejtpërdrejtë për përdoruesit e të gjitha niveleve të aftësive, nga krijimi i grupeve deri te gjenerimi i çelësave API për akses të sigurt.
Aftësia e tij e ngarkimit me shumicë dhe API asinkron përmirësojnë efikasitetin e tij, duke e bërë atë një mjet shumë të dobishëm për zhvilluesit që merren me sasi të mëdha të dhënash.
çmimi
Mund të filloni ta përdorni falas dhe çmimi premium fillon nga 25 dollarë për nyje/muaj të faturuar për orë
8. Astra
Aftësitë superiore të kërkimit vektor të AstraDB dhe arkitektura pa server po transformojnë aplikacionet gjeneruese të AI.
AstraDB është një opsion i shkëlqyeshëm për menaxhimin e kërkimeve të ndërlikuara, të ndjeshme ndaj kontekstit në një shumëllojshmëri të llojeve të të dhënave pasi është ndërtuar mbi bazën e fortë të Apache Cassandra dhe kombinon pa probleme shkallëzueshmërinë, stabilitetin dhe performancën.
Kapaciteti i AstraDB për të trajtuar ngarkesa heterogjene të punës, duke përfshirë transmetimin, të dhënat jo vektoriale dhe vektoriale, duke ruajtur latente jashtëzakonisht të ulët për operacionet e njëkohshme të pyetjeve dhe përditësimeve, është një nga avantazhet e tij më të dukshme.
Kjo përshtatshmëri është thelbësore për aplikacionet gjeneruese të AI, të cilat kërkojnë transmetim dhe përpunim të të dhënave në kohë reale në mënyrë që të ofrojnë përgjigje të sakta dhe të ndërgjegjshme për AI.
Zgjidhja pa server nga AstraDB e bën zhvillimin edhe më të lehtë, duke i liruar zhvilluesit të përqendrohen në krijimin e aplikacioneve inovative të AI në vend të menaxhimit të infrastrukturës së backend-it.
Nga udhëzimet e fillimit të shpejtë deri te mësimet e thelluara për krijimin e chatbot-eve dhe sistemeve të rekomandimeve, AstraDB u mundëson zhvilluesve të realizojnë me shpejtësi idetë e tyre të AI përmes API-ve të besueshme dhe ndërfaqeve të buta me mjete dhe platforma të njohura.
Sistemet e inteligjencës artificiale gjeneruese të shkallës së sipërmarrjes duhet t'i japin përparësi sigurisë dhe pajtueshmërisë, dhe AstraDB ofron në të dy frontet.
Karakteristikat e thella të sigurisë së korporatës dhe certifikatat e pajtueshmërisë ofrohen nga ai, duke garantuar që aplikacionet e AI të zhvilluara në AstraDB t'u përmbahen udhëzimeve më të rrepta të privatësisë dhe mbrojtjes së të dhënave.
çmimi
Mund të filloni ta përdorni falas dhe ofron një model me pagesë.
9. OpenSearch
OpenSearch shfaqet si një opsion tërheqës për ata që eksplorojnë bazat e të dhënave vektoriale, veçanërisht për zhvillimin e sistemeve AI të adaptueshme, të shkallëzueshme dhe të qëndrueshme.
OpenSearch është një bazë të dhënash vektoriale gjithëpërfshirëse, me burim të hapur, që kombinon fuqinë e analitikës, kërkimin e sofistikuar të vektorit dhe kërkimin konvencional në një sistem koheziv.
Duke përdorur modele të përfshirjes së mësimit të makinerive për të koduar kuptimin dhe kontekstin e formave të shumëfishta të të dhënave - dokumente, foto dhe audio - në vektorë për kërkimet e ngjashmërisë, ky integrim është veçanërisht i dobishëm për zhvilluesit që kërkojnë të përfshijnë kuptimin semantik në aplikacionet e tyre të kërkimit.
Megjithëse OpenSearch ka shumë për të ofruar, është jetike të mbani mend se në krahasim me Elasticsearch, ka pasur shumë më pak ndryshime të kodit, veçanërisht në modulet kritike si gjuhët e skriptimit dhe procesorët e tubacioneve të marrjes.
Elasticsearch mund të ketë aftësi më të sofistikuara për shkak të rritjes së përpjekjeve për zhvillim, duke çuar në ndryshime në performancë, grup funksionesh dhe përditësime midis të dyjave.
OpenSearch kompenson me një ndjekje të madhe të komunitetit dhe një përkushtim ndaj ideve me burim të hapur, duke rezultuar në një platformë të hapur dhe të adaptueshme.
Ai mbështet një gamë të gjerë aplikacionesh përtej kërkimit dhe analitikës, të tilla si vëzhgueshmëria dhe analitika e sigurisë, duke e bërë atë një mjet fleksibël për detyrat me të dhëna intensive.
Strategjia e drejtuar nga komuniteti siguron përmirësime dhe integrime të vazhdueshme për ta mbajtur platformën të përditësuar dhe unike.
çmimi
Mund të filloni ta përdorni falas.
10. Kërkimi i AI Azure
Azure AI Search është një platformë e fortë që përmirëson aftësitë e kërkimit brenda aplikacioneve gjeneruese të AI.
Ai spikat sepse mbështet kërkimin vektorial, një mekanizëm për indeksimin, ruajtjen dhe rikthimin e ngulitjeve vektoriale brenda një indeksi kërkimi.
Kjo veçori ndihmon në zbulimin e dokumenteve të krahasueshme në hapësirën vektoriale, duke rezultuar në rezultate kërkimi më të rëndësishme në kontekst.
Azure AI Search dallohet nga mbështetja e tij për situatat hibride, në të cilat kërkimet vektoriale dhe fjalë kyçe kryhen njëkohësisht, duke rezultuar në një grup të unifikuar rezultatesh që shpesh tejkalon efikasitetin e secilës teknikë të përdorur vetëm.
Kombinimi i materialit vektor dhe jovektorial në të njëjtin indeks mundëson një eksperiencë kërkimi më të plotë dhe fleksibël.
Veçoria e kërkimit të vektorit në Azure AI Search është gjerësisht e aksesueshme dhe pa pagesë për të gjitha nivelet e kërkimit të AI Azure.
Është jashtëzakonisht fleksibël për një sërë rastesh përdorimi dhe preferencash zhvillimi për shkak të mbështetjes së tij për disa mjedise zhvillimi, i cili ofrohet përmes faqes Azure, API-të e PUSHIMIT, dhe SDK për Python, JavaScript dhe.NET, ndër të tjera.
Me integrimin e tij të thellë me ekosistemin Azure AI, Azure AI Search ofron më shumë sesa thjesht kërkim; ai gjithashtu rrit potencialin e ekosistemit për aplikime gjeneruese të AI.
Azure OpenAI Studio për futjen e modeleve dhe Shërbimet Azure AI për rikthimin e fotografive janë vetëm dy shembuj të shërbimeve që përfshihen në këtë integrim.
Azure AI Search është një zgjidhje fleksibël për zhvilluesit që dëshirojnë të përfshijnë funksione të sofistikuara kërkimi në aplikacionet e tyre për shkak të mbështetjes së saj të gjerë, e cila mundëson një gamë të gjerë aplikacionesh, nga kërkimi i ngjashmërisë dhe kërkimi multimodal te kërkimi hibrid dhe kërkimi shumëgjuhësh.
çmimi
Mund të filloni ta përdorni falas dhe çmimi premium fillon nga 0.11 dollarë në orë.
Përfundim
Bazat e të dhënave vektoriale po transformojnë menaxhimin e të dhënave në AI duke menaxhuar vektorë me dimensione të larta, duke lejuar kërkime të forta ngjashmërie dhe pyetje të shpejta të fqinjit më të afërt në aplikacione të tilla si sistemet e rekomandimeve dhe zbulimi i mashtrimit.
Me përdorimin e algoritmeve të sofistikuara të indeksimit, këto baza të dhënash konvertojnë të dhëna të komplikuara të pastrukturuara në vektorë kuptimplotë duke siguruar shpejtësinë dhe fleksibilitetin që nuk e bëjnë bazat e të dhënave tradicionale.
Platformat e dukshme përfshijnë Pinecone, i cili shkëlqen në aplikacionet gjeneruese të AI; FAISS, krijuar nga Facebook AI për grupimin e dendur të vektorëve; dhe Milvus, e cila është e njohur për shkallëzueshmërinë e saj dhe arkitekturën vendase të reve.
Weaviate kombinon mësimin e makinerisë me kërkimin e vetëdijshëm për kontekstin, ndërsa Vespa dhe Chroma dallohen përkatësisht për aftësitë e tyre llogaritëse me vonesë të ulët dhe lehtësinë e përdorimit.
Bazat e të dhënave vektoriale janë mjete jetike për zhvillimin e teknologjive të AI dhe të mësimit të makinerive pasi platformat si Qdrant, AstraDB, OpenSearch dhe Azure AI Search ofrojnë një shumëllojshmëri shërbimesh nga arkitekturat pa server deri te aftësitë e gjera të kërkimit dhe analitikës.
Lini një Përgjigju