Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
Векторске базе података представљају значајну промену у начину на који управљамо подацима и тумачимо их, посебно у областима вештачке интелигенције и машинског учења.
Основна функција ових база података је да ефикасно рукују векторима високе димензије, који су сирови материјал за моделе машинског учења и укључују конверзију текста, слике или аудио улаза у нумеричке репрезентације у вишедимензионалном простору.
За апликације као што су системи препорука, препознавање објеката, проналажење слика и откривање превара, ова трансформација је више од само складиштења; то је улаз у моћне могућности у претраживању сличности и упитима за најближе суседе.
Дубље, моћ векторских база података је у њиховом капацитету да преведу велике количине неструктурираних, компликованих података у векторе који обухватају контекст и значење оригиналног садржаја.
Побољшане функције претраге које су омогућене уграђивањем модела у ово кодирање укључују могућност упита околних вектора да би се пронашле повезане слике или фразе.
Векторске базе података су јединствене по томе што су изграђене на напредним техникама индексирања као што су Инвертед Филе Индек (ИВФ) и Хиерарцхицал Навигабле Смалл Ворлд (ХНСВ), што побољшава њихову брзину и ефикасност док лоцира најближе суседе у Н-димензионалним просторима.
Постоји јасна разлика између векторских и класичних база података. Конвенционалне базе података су одличне у организовању података у организоване скупове који су ЦРУД-оптимизовани и придржавају се шема скупова.
Међутим, када се бавимо динамичном и компликованом природом високодимензионалних података, ова ригидност почиње да постаје препрека.
Насупрот томе, векторске базе података нуде степен флексибилности и ефикасности којем традиционални еквиваленти не могу бити једнаки, посебно за апликације које се у великој мери ослањају на Машина учење и вештачка интелигенција. Они нису само скалабилни и вешти у претраживању сличности.
Векторске базе података су посебно корисне за генеративне АИ апликације. Да би се гарантовало да ће креирани материјал задржати контекстуални интегритет, ове апликације — које укључују обраду природног језика и генерисање слика — зависе од брзог проналажења и поређења уграђивања.
Дакле, у овом делу ћемо погледати врхунске векторске базе података за ваш следећи пројекат.
1. Милвус
Милвус је пионирска векторска база података отвореног кода дизајнирана првенствено за АИ апликације, укључујући уграђене претраге сличности и моћне МЛОпс.
Разликује се од конвенционалних релационих база података које углавном рукују структурирани подаци, због овог капацитета, који му омогућава да индексира векторе на невиђеној скали од трилиона.
Милвус-ова посвећеност скалабилности и високој доступности демонстрира се начином на који се развио од своје прве верзије до потпуно дистрибуираног Милвуса 2.0 који је настао у облаку.
Конкретно, Милвус 2.0 показује дизајн који је у потпуности заснован на облаку који има за циљ запањујућу доступност од 99.9% уз скалирање преко стотина чворова.
За оне који траже поуздано решење векторске базе података, ово издање се препоручује јер не само да додаје софистициране функције као што су конекција са више облака и административни панел, већ и побољшава нивое конзистентности података за флексибилан развој апликација.
Значајна предност Милвуса је његов приступ вођен заједнице, који пружа подршку на више језика и обиман ланац алата прилагођен захтевима програмера.
У ИТ сектору, његова скалабилност и поузданост у облаку, заједно са могућностима векторске претраге високих перформанси на великим скуповима података, чине га популарном опцијом.
Поред тога, побољшава ефикасност својих операција користећи могућност хибридне претраге која комбинује претрагу векторске сличности са скаларним филтрирањем.
Милвус има административни панел са јасном кориснички интерфејс, пун скуп АПИ-ја и скалабилну и подесиву архитектуру.
Комуникацију са спољним апликацијама олакшава приступни слој, док балансирање оптерећења и управљање подацима координише служба координатора, која служи као централна команда.
Трајност базе података је подржана слојем за складиштење објеката, док раднички чворови обављају активности како би осигурали скалабилност.
Цене
Бесплатно је за коришћење за све.
2. ФАИСС
Фацебоок-ов тим за истраживање вештачке интелигенције развио је најсавременију библиотеку под називом Фацебоок АИ Симиларити Сеарцх која је дизајнирана да учини густо груписање вектора и претрагу сличности ефикаснијим.
Његово стварање је вођено захтевом да се побољшају могућности претраживања сличности Фацебоок АИ коришћењем најсавременијих фундаменталних методологија.
У поређењу са имплементацијама заснованим на ЦПУ-у, ФАИСС-ова најсавременија ГПУ имплементација може убрзати време претраге за пет до десет пута, што га чини непроцењивим алатом за различите апликације, укључујући системе препорука и идентификацију сличних значења у значајној мери. неструктурирани скупови података као што су текст, аудио и видео.
ФАИСС може да обрађује широк спектар метрика сличности, као што су косинусна сличност, унутрашњи производ и најчешће коришћена Л2 метрика (Еуклидска удаљеност).
Ова мерења олакшавају вршење тачних и флексибилних претрага сличности у различитим врстама података. Функције као што су групна обрада, уступци прецизности и брзине и подршка за прецизне и приближне претраге додатно повећавају његову флексибилност.
Поред тога, ФАИСС нуди скалабилни метод за руковање масивним скуповима података омогућавајући складиштење индекса на диску.
Инвертирана датотека, квантизација производа (ПК) и побољшани ПК су само неке од иновативних техника које чине ФАИСС-ову истраживачку основу и доприносе његовој ефикасности када је у питању индексирање и претраживање високодимензионалних векторских поља.
Ове стратегије су ојачане најсавременијим приступима као што су алгоритми за к-селекцију убрзаних ГПУ-ом и претходно филтрирање ПК удаљености, гарантујући ФАИСС-ов капацитет да произведе брзе и прецизне резултате претраге чак и у скуповима података од милијарду.
Цене
Бесплатно је за коришћење за све.
3. Пинецоне
Пинецоне је лидер у векторским базама података, пружајући услугу којом се управља у облаку, а која је посебно направљена да побољша перформансе снажних АИ апликација.
Посебно је дизајниран за руковање векторским уграђивањима, која су неопходна за генеративну вештачку интелигенцију, семантичку претрагу и апликације које користе масивне језичке моделе.
АИ сада може да разуме семантичке информације захваљујући овим уграђеним елементима, који ефикасно делују као дугорочна меморија за компликоване задатке.
Пинецоне је јединствен по томе што неприметно интегрише могућности традиционалних база података са побољшаним перформансама векторских индекса, омогућавајући ефикасно и масовно складиштење и постављање упита за уградњу.
Ово га чини савршеном опцијом у ситуацијама када сложеност и обим укључених података чине стандардне скаларне базе података неадекватним.
Пинецоне нуди програмерима решење без проблема због приступа управљаној услузи, који поједностављује интеграцију и процедуре уноса података у реалном времену.
Подржане су бројне операције са подацима, укључујући преузимање, ажурирање, брисање, постављање упита и унос података.
Пинецоне даље гарантује да упити који представљају модификације у реалном времену као што су упсерт и брисања дају тачне одговоре са малим кашњењем за индексе са милијардама вектора.
У динамичким ситуацијама, ова карактеристика је неопходна за очување релевантности и свежине резултата упита.
Поред тога, Пинецоне-ово партнерство са Аирбите-ом преко Пинецоне везе повећава његову свестраност и флексибилност, омогућавајући глатку интеграцију података из низа извора.
Кроз овај однос, трошкови и ефикасност се могу оптимизовати тако што ће се обезбедити да се само новоприбављеним информацијама рукује кроз инкременталну синхронизацију података.
Дизајн конектора наглашава једноставност, потребни су само минимални параметри подешавања, и он је проширив, омогућавајући будућа побољшања.
Цене
Премијум цене почињу од 5.80 УСД месечно за случај употребе РАГ-а.
4. Веавиате
Веавиате је иновативна векторска база података која је доступна као софтвер отвореног кода који трансформише начин на који приступамо подацима и користимо их.
Веавиате користи могућности векторске претраге, које омогућавају софистициране претраге које су свесне контекста у великим, компликованим скуповима података, за разлику од типичних база података које зависе од скаларних вредности и унапред дефинисаних упита.
Овим методом можете лоцирати садржај на основу тога колико је сличан другом садржају, што побољшава интуитивност претрага и релевантност резултата.
Његова глатка интеграција са моделима машинског учења је једна од његових примарних карактеристика; ово му омогућава да функционише као више од једноставног решења за складиштење података; такође омогућава разумевање и анализу података помоћу вештачке интелигенције.
Архитектура Веавиате-а темељно укључује ову интеграцију, што омогућава анализу сложених података без употребе додатних алата.
Његова подршка за моделе података графова такође пружа другачији поглед на податке као повезане ентитете, откривајући обрасце и увиде који би могли да недостају у конвенционалним архитектурама база података.
Због Веавиате-ове модуларне архитектуре, купци могу да додају могућности попут векторизације података и прављења резервних копија по потреби.
Његова основна верзија функционише као специјализована база података за векторске податке и може се проширити другим модулима како би се задовољиле различите потребе.
Његова скалабилност је додатно побољшана модуларним дизајном, који гарантује да брзина неће бити жртвована као одговор на све веће количине података и захтеве за упитима.
Разноврсна и ефикасна метода интеракције са ускладиштеним подацима омогућена је подршком базе података за РЕСТфул и ГрапхКЛ АПИ.
Конкретно, ГрапхКЛ је изабран због свог капацитета да брзо изврши сложене упите засноване на графовима, омогућавајући корисницима да добију управо оне податке које желе без добијања превелике или недовољне количине података.
Веавиате је лакши за употребу у различитим клијентским библиотекама и програмским језицима захваљујући свом флексибилном АПИ-ју.
За оне који желе да даље истражују Веавиате, на располагању је мноштво документације и туторијала, од подешавања и конфигурисања ваше инстанце до дубоког зарона у њене могућности као што су претрага вектора, интеграција машинског учења и дизајн шеме.
Можете приступити истој моћној технологији која информације чини динамичним и делотворним било да одлучите да користите Веавиате локално, у цлоуд цомпутинг окружењу или преко услуге облака којом се управља Веавиате.
Цене
Премијум цене платформе почињу од 25 УСД месечно за сервере без сервера.
5. Цхрома
Цхрома је најсавременија векторска база података која има за циљ да револуционише проналажење и складиштење података, посебно за апликације које укључују машинско учење и вештачку интелигенцију.
Пошто Цхрома ради са векторима уместо са скаларним бројевима, за разлику од стандардних база података, веома је добар у управљању високодимензионалним, компликованим подацима.
Ово је велики напредак у технологији преузимања података јер омогућава софистицираније претраге засноване на семантичкој сличности материјала, а не на прецизним подударањима кључних речи.
Значајна карактеристика Цхрома-е је његова способност да ради са неколико основних решења за складиштење података, као што су ЦлицкХоусе за скалирана подешавања и ДуцкДБ за самосталне инсталације, што гарантује флексибилност и прилагођавање различитим случајевима коришћења.
Цхрома је направљена имајући на уму једноставност, брзину и анализу. Доступан је широком спектру програмера са СДК-овима за Питхон и ЈаваСцрипт/ТипеСцрипт.
Поред тога, Цхрома ставља снажан нагласак на једноставност корисника, омогућавајући програмерима да брзо поставе сталну базу података коју подржава ДуцкДБ или базу података у меморији за тестирање.
Могућност прављења објеката колекције који личе на табеле у конвенционалним базама података, где се текстуални подаци могу уметнути и аутоматски трансформисати у уградње користећи моделе као што је алл-МиниЛМ-Л6-в2, додатно повећава ову свестраност.
Текст и уграђивање могу бити неприметно интегрисани, што је неопходно за апликације које треба да схвате семантику података.
Основа Цхрома-ине методе векторске сличности су математички концепти ортогоналности и густине, који су од суштинског значаја за разумевање репрезентације и поређења података у базама података.
Ове идеје омогућавају Цхрома-и да спроведе смислене и ефикасне претраге сличности узимајући у обзир семантичке везе између елемената података.
Ресурси као што су туторијали и упутства су доступни појединцима који желе даље да истражују Цхрома. Они укључују упутства корак по корак о томе како да поставите базу података, креирате колекције и покренете претрагу сличности.
Цене
Можете почети да га користите бесплатно.
6. Оса
Веспа је платформа која трансформише онлајн руковање вештачком интелигенцијом и великим подацима.
Основна сврха Веспе је да омогући прорачуне са малим кашњењем у великим скуповима података, омогућавајући вам да лако складиштите, индексирате и анализирате текстуалне, векторске и структуриране податке.
Веспа се одликује својим капацитетом да пружи брзе одговоре на било којој скали, без обзира на природу упита, избора или закључака о моделима наученим машинама.
Веспина флексибилност је приказана у њеном потпуно функционалном претраживачу и векторској бази података, који омогућавају многе претраге унутар једног упита, у распону од векторских (АНН), лексичких и структурираних података.
Без обзира на обим, можете креирати апликације за претрагу које су прилагођене кориснику и које реагују са АИ могућностима у реалном времену захваљујући овој интеграцији закључивања модела наученог машином са вашим подацима.
Међутим, Веспа је више од пуког тражења; такође се ради о разумевању и прилагођавању сусрета.
Врхунски алати за прилагођавање и сугестије пружају динамичне, актуелне препоруке прилагођене одређеним корисницима или околностима.
Веспа је мењач игре за све који желе да уђу и у простор АИ за разговоре, јер нуди инфраструктуру потребну за складиштење и истраживање текстуалних и векторских података у реалном времену, омогућавајући развој напреднијих и практичнијих АИ агената.
Са свеобухватном токенизацијом и стеммингом, претраге целог текста, претраге најближих суседа и упити за структуриране податке подржавају опсежне могућности упита платформе.
Разликује се по томе што може ефикасно да обрађује компликоване упите комбиновањем неколико димензија претраге.
Веспа је рачунарска електрана за апликације вештачке интелигенције и машинског учења јер њен рачунарски механизам може да обрађује сложене математичке изразе преко скалара и тензора.
У раду, Веспа је направљена да буде једноставна за употребу и проширива.
Он поједностављује процесе који се понављају, у распону од конфигурације система и развоја апликација до управљања подацима и чворовима, омогућавајући безбедне и непрекидне производне операције.
Веспина архитектура осигурава да се проширује са вашим подацима, одржавајући своју поузданост и перформансе.
Цене
Можете почети да га користите бесплатно.
7. квадрант
Кдрант је флексибилна платформа векторске базе података која пружа јединствен скуп могућности за испуњавање растућих захтева АИ и апликација за машинско учење.
У свом оснивању, Кдрант је претраживач векторске сличности који пружа АПИ једноставан за коришћење за складиштење, проналажење и одржавање вектора, као и података о корисном терету.
Ова функција је кључна за неколико апликација, као што су семантичка претрага и системи препорука, које захтевају тумачење компликованих формата података.
Платформа је направљена имајући на уму ефикасност и скалабилност, способна да рукује огромним скуповима података са милијардама тачака података.
Обезбеђује неколико метрика удаљености укључујући косинусну сличност, Еуклидску удаљеност и тачкасти производ, што га чини прилагодљивим у многим сценаријима употребе.
Дизајн нуди сложено филтрирање, као што су стринг, опсег и гео-филтери, како би се задовољиле различите потребе претраживања.
Кдрант је доступан програмерима на различите начине, укључујући Доцкер слику за брза локална подешавања, Питхон клијент за оне који познају језик и услугу у облаку за робусније окружење производног нивоа.
Кдрант-ова прилагодљивост омогућава беспрекорну интеграцију са било којом технолошком конфигурацијом или процесним потребама.
Штавише, Кдрантов интерфејс прилагођен кориснику поједностављује управљање векторском базом података. Платформа је намењена да буде једноставна за кориснике свих нивоа вештина, од креирања кластера до генерисања АПИ кључева за безбедан приступ.
Његова могућност масовног отпремања и асинхрони АПИ побољшавају његову ефикасност, чинећи га веома корисним алатом за програмере који раде са огромним количинама података.
Цене
Можете почети да га користите бесплатно, а премијум цене почињу од 25 УСД по чвору/месечно наплаћено по сату
8. Астра ДБ
АстраДБ супериорне могућности векторског претраживања и архитектура без сервера трансформишу генеративне АИ апликације.
АстраДБ је одлична опција за управљање сложеним, контекстуално осетљивим претрагама у различитим типовима података пошто је изграђен на чврстим основама Апацхе Цассандре и неприметно комбинује скалабилност, стабилност и перформансе.
Капацитет АстраДБ-а да рукује хетерогеним радним оптерећењима, укључујући стриминг, невекторске и векторске податке, уз очување изузетно ниске латенције за истовремене операције упита и ажурирања, једна је од његових најзначајнијих предности.
Ова прилагодљивост је од суштинског значаја за генеративне АИ апликације, које захтевају стриминг и обраду података у реалном времену како би се пружиле прецизне, контекстуално свесне АИ одговоре.
АстраДБ решење без сервера чини развој још лакшим, ослобађајући програмере да се концентришу на креирање иновативних АИ апликација уместо на управљање позадинском инфраструктуром.
Од водича за брзи почетак до детаљних лекција о креирању цхатботова и система за препоруке, АстраДБ омогућава програмерима да брзо реализују своје АИ идеје кроз поуздане АПИ-је и глатке интерфејсе са добро познатим алатима и платформама.
Генеративни АИ системи на нивоу предузећа морају дати приоритет безбедности и усаглашености, а АстраДБ даје резултате на оба фронта.
Он обезбеђује дубоке корпоративне безбедносне карактеристике и сертификате о усклађености, гарантујући да се АИ апликације развијене на АстраДБ придржавају најстрожих смерница за приватност и заштиту података.
Цене
Можете почети да га користите бесплатно и нуди модел који се плаћа.
9. ОпенСеарцх
ОпенСеарцх се појављује као привлачна опција за оне који истражују векторске базе података, посебно за развој прилагодљивих, скалабилних и АИ система отпорних на будућност.
ОпенСеарцх је свеобухватна векторска база података отвореног кода која комбинује моћ аналитике, софистициране векторске претраге и конвенционалне претраге у један кохезивни систем.
Коришћењем модела за уградњу машинског учења за кодирање значења и контекста више облика података – докумената, фотографија и звука – у векторе за претрагу сличности, ова интеграција је посебно корисна за програмере који желе да укључе семантичко разумевање у своје апликације за претрагу.
Иако ОпенСеарцх има много тога да понуди, важно је запамтити да је у поређењу са Еластицсеарцх-ом било много мање промена кода, посебно у критичним модулима као што су језици за скриптовање и процесори цевовода за унос.
Еластицсеарцх може имати софистицираније могућности због повећаног развоја, што доводи до разлика у перформансама, скупу функција и ажурирањима између њих двоје.
ОпенСеарцх компензује велику заједницу која прати и посвећеност идејама отвореног кода, што резултира отвореном и прилагодљивом платформом.
Подржава широк спектар апликација изван претраге и аналитике, као што су аналитика уочљивости и безбедности, што га чини флексибилним алатом за задатке који захтевају велике количине података.
Стратегија вођена заједницом обезбеђује стална побољшања и интеграције како би платформа била ажурна и јединствена.
Цене
Можете почети да га користите бесплатно.
КСНУМКС. Азуре АИ претрага
Азуре АИ претрага је јака платформа која побољшава могућности претраживања у оквиру генеративних АИ апликација.
Истиче се јер подржава претрагу вектора, механизам за индексирање, чување и преузимање векторских уградњи унутар индекса претраге.
Ова функција помаже у откривању упоредивих докумената у векторском простору, што резултира контекстуално релевантнијим резултатима претраге.
Азуре АИ претрага се одликује подршком за хибридне ситуације, у којима се претрага вектора и кључних речи обављају истовремено, што резултира јединственим скупом резултата који често надмашује ефикасност сваке технике која се сама користи.
Комбинација векторског и невекторског материјала у истом индексу омогућава потпуније и флексибилније искуство претраживања.
Функција векторске претраге у Азуре АИ претрази је широко доступна и бесплатна за све нивое Азуре АИ претраге.
Изузетно је флексибилан за низ случајева употребе и развојних преференција због своје подршке за неколико развојних окружења, која се обезбеђује преко Азуре локације, РЕСТ АПИ-ји, и СДК-ови за Питхон, ЈаваСцрипт и.НЕТ, између осталог.
Својом дубоком интеграцијом са Азуре АИ екосистемом, Азуре АИ претрага нуди више од једноставног претраживања; такође повећава потенцијал екосистема за генеративне АИ апликације.
Азуре ОпенАИ Студио за уграђивање модела и Азуре АИ услуге за преузимање слика су само два примера услуга које су укључене у ову интеграцију.
Азуре АИ претрага је флексибилно решење за програмере који желе да инкорпорирају софистициране функције претраживања у своје апликације због своје опсежне подршке, која омогућава широк спектар апликација, од претраживања сличности и мултимодалног претраживања до хибридне претраге и вишејезичне претраге.
Цене
Можете почети да га користите бесплатно, а премијум цене почињу од 0.11 УСД по сату.
Zakljucak
Векторске базе података трансформишу управљање подацима у АИ управљањем векторима високе димензије, омогућавајући снажну претрагу сличности и брзе упите најближих суседа у апликацијама као што су системи препорука и откривање превара.
Уз коришћење софистицираних алгоритама за индексирање, ове базе података претварају компликоване неструктуриране податке у значајне векторе, истовремено обезбеђујући брзину и флексибилност коју традиционалне базе података немају.
Значајне платформе укључују Пинецоне, који блиста у генеративним АИ апликацијама; ФАИСС, креиран од стране Фацебоок АИ за густо векторско груписање; и Милвус, који је познат по својој скалабилности и архитектури која је матична за облак.
Веавиате комбинује машинско учење са претрагом која је свесна контекста, док су Веспа и Цхрома истакнуте по својим рачунарским могућностима са малим кашњењем и лакоћом коришћења, респективно.
Векторске базе података су витални алати за развој технологија вештачке интелигенције и машинског учења пошто платформе као што су Кдрант, АстраДБ, ОпенСеарцх и Азуре АИ Сеарцх пружају различите услуге од архитектуре без сервера до опсежних могућности претраживања и аналитике.
Ostavite komentar