Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Basis data vektor ngagambarkeun parobahan anu signifikan dina cara urang ngatur sareng napsirkeun data, khususna dina widang kecerdasan jieunan sareng pembelajaran mesin.
Fungsi dasar tina pangkalan data ieu nyaéta pikeun sacara efektif nanganan vektor diménsi luhur, anu mangrupikeun bahan baku modél pembelajaran mesin sareng kalebet konvérsi téks, gambar, atanapi input audio kana répréséntasi numerik dina rohangan multidimensi.
Pikeun aplikasi kawas sistem rekomendasi, pangakuan obyék, dimeunangkeun gambar, sarta deteksi panipuan, transformasi ieu leuwih ti ngan gudang; Éta mangrupikeun lawang pikeun kamampuan anu kuat dina pamilarian kasaruaan sareng patarosan tatangga pangdeukeutna.
Leuwih jero, kakuatan database vektor aya dina kapasitas maranéhna pikeun narjamahkeun jumlah badag teu terstruktur, data pajeulit kana vektor nu nangkep konteks jeung harti eusi aslina.
Pungsi pamilarian anu ditingkatkeun dimungkinkeun ku cara nampilkeun modél dina encoding ieu kalebet kamampuan pikeun naroskeun vektor-vektor di sakurilingna pikeun milarian gambar atanapi frasa anu aya hubunganana.
Basis data vektor unik sabab diwangun dina téknik indexing canggih sapertos Inverted File Index (IVF) sareng Hierarchical Navigable Small World (HNSW), anu ningkatkeun kagancangan sareng efisiensina bari milarian tatangga pangdeukeutna dina rohangan N-dimensi.
Aya béda anu jelas antara vektor sareng database klasik. Basis data konvensional anu hébat dina ngatur data kana susunan diatur anu CRUD-dioptimalkeun tur taat kana set schemas.
Sanajan kitu, nalika kaayaan dinamis jeung pajeulit tina data diménsi luhur, rigidity ieu mimiti jadi halangan.
Sabalikna, basis data vektor nawiskeun darajat kalenturan sareng efisiensi anu sarimbag tradisional teu tiasa sami, khususna pikeun aplikasi anu ngandelkeun pisan. learning mesin jeung kecerdasan jieunan. Aranjeunna teu ngan scalable tur pinter dina pilarian kasaruaan.
Basis data vektor hususna kapaké pikeun aplikasi AI generatif. Pikeun ngajamin yén bahan anu diciptakeun nahan integritas kontekstual, aplikasi-aplikasi ieu-anu kalebet pamrosésan basa alami sareng ngahasilkeun gambar-gumantung kana dimeunangkeun gancang sareng ngabandingkeun embeddings.
Janten dina bagian ieu, urang bakal ningali database vektor luhur pikeun proyék anjeun salajengna.
1. Milvus
Milvus mangrupikeun pangkalan data vektor open-source naratas anu dirarancang khususna pikeun aplikasi AI, kalebet panéangan kasaruaan anu dipasang sareng MLOps anu kuat.
Ieu béda ti database relational konvensional, nu lolobana nanganan data terstruktur, Kusabab kapasitas ieu, anu ngamungkinkeun pikeun indéks vektor dina skala triliun unprecedented.
Dedikasi Milvus kana skalabilitas sareng kasadiaan anu luhur dibuktikeun ku cara ngembangkeun ti versi munggaran dugi ka sebaran pinuh, Milvus 2.0 asli awan.
Husus, Milvus 2.0 nunjukkeun desain asli awan pinuh anu tujuanana pikeun kasadiaan 99.9% anu luar biasa bari skala ngalangkungan ratusan titik.
Pikeun anu milari solusi database vektor anu dipercaya, édisi ieu disarankeun pisan sabab henteu ngan ukur nambihan fitur canggih sapertos sambungan multi-awan sareng panel administrasi, tapi ogé ningkatkeun tingkat konsistensi data pikeun pangembangan aplikasi anu fleksibel.
Kauntungannana anu penting tina Milvus nyaéta pendekatan anu didorong ku komunitas, anu nyayogikeun dukungan multi-basa sareng ranté alat éksténsif anu cocog sareng tungtutan pamekar.
Dina séktor IT, skalabilitas sareng réliabilitas awanna, sareng kamampuan pamilarian vektor-kinerja tinggi na dina set data ageung, janten pilihan anu populer.
Sajaba ti éta, éta ngaronjatkeun efisiensi operasi na ngagunakeun kamampuhan pilarian hibrid nu blends pilarian kamiripan vektor jeung panyaring skalar.
Milvus boga panel administrasi kalawan jelas interface pamaké, set pinuh ku API, sarta arsitéktur scalable jeung tunable.
Komunikasi sareng aplikasi éksternal difasilitasi ku lapisan aksés, sedengkeun balancing beban sareng manajemén data dikoordinasikeun ku jasa koordinator, anu janten paréntah sentral.
The permanence tina database ieu dirojong ku lapisan gudang obyék, bari titik worker ngalaksanakeun kagiatan pikeun mastikeun scalability.
bedah
Éta bébas dianggo pikeun sadayana.
2. FAISS
Tim Panaliti AI Facebook ngembangkeun perpustakaan canggih anu disebut Facebook AI Similarity Search anu dirarancang pikeun ngajantenkeun clustering vektor padet sareng milarian kasaruaan langkung efektif.
Penciptaanna didorong ku sarat pikeun ningkatkeun kamampuan milarian kasaruaan Facebook AI ku ngagunakeun metodologi dasar anu canggih.
Dibandingkeun sareng palaksanaan berbasis CPU, palaksanaan GPU anu canggih di FAISS tiasa nyepetkeun waktos milarian ku lima dugi ka sapuluh kali, janten alat anu teu ternilai pikeun rupa-rupa aplikasi, kalebet sistem rekomendasi sareng idéntifikasi hartos anu sami dina ukuran anu ageung. datasets teu terstruktur kawas téks, audio, jeung video.
FAISS tiasa ngadamel sajumlah ageung métrik kasaruaan, sapertos kasaruaan kosinus, produk jero, sareng métrik L2 anu biasa dianggo (jarak Euclidean).
Pangukuran ieu ngagampangkeun pikeun ngalakukeun pamilarian kasaruaan anu akurat sareng fleksibel dina sababaraha jinis data. Fitur sapertos pamrosésan bets, trade-off gancang-gancang, sareng dukungan pikeun milarian anu tepat sareng perkiraan langkung ningkatkeun kalenturanna.
Salaku tambahan, FAISS nawiskeun metode anu tiasa skala pikeun nanganan set data anu ageung ku ngamungkinkeun indéks pikeun disimpen dina disk.
File terbalik, kuantisasi produk (PQ), sareng PQ anu ditingkatkeun ngan ukur sababaraha téknik inovatif anu ngawangun yayasan panalungtikan FAISS sareng nambihan efektivitasna nalika ngindeks sareng milarian médan vektor diménsi luhur.
Strategi ieu dikuatkeun ku pendekatan canggih sapertos algoritma k-seleksi GPU-akselerasi sareng pre-filtering jarak PQ, ngajamin kapasitas FAISS pikeun ngahasilkeun hasil pamilarian anu gancang sareng tepat bahkan dina set data skala milyar.
bedah
Éta bébas dianggo pikeun sadayana.
3. congcot pinus
Pinecone mangrupikeun pamimpin dina database vektor, nyayogikeun layanan anu diurus asli awan anu khususna diwangun pikeun ningkatkeun kinerja aplikasi AI anu kuat.
Éta dirancang khusus pikeun nanganan émbeddings vektor, anu penting pikeun AI generatif, milarian semantik, sareng aplikasi nganggo modél basa anu ageung.
AI ayeuna tiasa ngartos inpormasi semantis berkat embeddings ieu, anu sacara efektif bertindak salaku mémori jangka panjang pikeun tugas anu rumit.
Pinecone unik sabab mulus ngahijikeun kamampuan basis data tradisional sareng kinerja indéks vektor anu ditingkatkeun, ngamungkinkeun nyimpen sareng panyorotan épisién sareng skala ageung.
Hal ieu ngajadikeun eta pilihan sampurna dina situasi dimana pajeulitna sarta volume data kalibet ngajadikeun database basis skalar baku inadequate.
Pinecone nawiskeun pamekar solusi anu teu repot kusabab pendekatan jasa anu diurus, anu nyegerkeun integrasi sareng prosedur asupan data sacara real-time.
Seueur operasi data anu dirojong ku éta, kalebet dipulut, ngapdet, ngahapus, naroskeun, sareng ngémutan data.
Pinecone salajengna ngajamin yén queries ngalambangkeun real-time modifikasi kayaning upserts na ngahapus ngahasilkeun bener, réspon low-latency pikeun indéks jeung milyaran vektor.
Dina kaayaan dinamis, fitur ieu penting pisan pikeun ngajaga relevansi jeung freshness hasil query.
Salaku tambahan, gawé bareng Pinecone sareng Airbyte ngalangkungan sambungan Pinecone ningkatkeun fleksibilitas sareng kalenturanna, ngamungkinkeun integrasi data anu lancar tina sajumlah sumber.
Ngaliwatan hubungan ieu, biaya jeung efisiensi bisa dioptimalkeun ku mastikeun yén ngan informasi anyar kaala diatur ngaliwatan sinkronisasi data Incremental.
Desain konektor nekenkeun kesederhanaan, ngan ukur peryogi parameter pangaturan minimum, sareng tiasa diperpanjang, ngamungkinkeun pikeun perbaikan ka hareup.
bedah
Harga premium mimitian ti $ 5.80 / bulan kanggo kasus panggunaan RAG.
4. Nyulam
Weaviate mangrupikeun database vektor inovatif anu sayogi salaku parangkat lunak open-source anu ngarobih cara urang ngaksés sareng ngagunakeun data.
Weaviate ngagunakeun kamampuan pamilarian véktor, anu ngamungkinkeun panyungsi canggih, sadar kontéks dina set data anu ageung, pajeulit, kontras sareng pangkalan data umum anu gumantung kana nilai skalar sareng patarosan anu tos siap.
Kalayan padika ieu, anjeun tiasa mendakan kontén dumasar kana kumaha sami sareng eusi anu sanés, anu ningkatkeun intuitif pamilarian sareng relevansi hasil.
Integrasina lancar sareng modél pembelajaran mesin mangrupikeun salah sahiji ciri utami; hal ieu ngamungkinkeun pikeun fungsi salaku leuwih ti saukur solusi gudang data; eta oge ngamungkinkeun data bisa dipikaharti sarta dianalisis ngagunakeun kecerdasan jieunan.
Arsitéktur Weaviate ngahijikeun integrasi ieu sacara saksama, ngamungkinkeun pikeun nganalisis data kompléks tanpa ngagunakeun alat tambahan.
Pangrojongna pikeun modél data grafik ogé nyayogikeun sudut pandang anu béda dina data salaku éntitas numbu, ngungkabkeun pola sareng wawasan anu tiasa dileungitkeun dina arsitéktur database konvensional.
Kusabab arsitektur modular Weaviate, para nasabah tiasa nambihan kamampuan sapertos vektorisasi data sareng nyiptakeun cadangan upami diperyogikeun.
Vérsi dasarna fungsina salaku databés spesialis data vektor, sareng éta tiasa dilegaan sareng modul anu sanés pikeun nyumponan kabutuhan anu béda.
Skalabilitasna langkung ditingkatkeun ku desain modular na, anu ngajamin yén kagancangan moal dikorbankeun pikeun ngaréspon kanaékan kuantitas data sareng paménta pamundut.
Métode anu serbaguna sareng efektif pikeun berinteraksi sareng data anu disimpen dimungkinkeun ku dukungan pangkalan data pikeun API RESTful sareng GraphQL.
Khususna, GraphQL dipilih kusabab kapasitasna pikeun gancang ngalaksanakeun patarosan dumasar-grafik anu rumit, ngamungkinkeun para pangguna pikeun nampi data anu dipikahoyong tanpa kéngingkeun data anu kaleuleuwihan atanapi henteu cekap.
Weaviate langkung ramah-pamaké dina rupa-rupa perpustakaan klien sareng basa program berkat API anu fleksibel.
Pikeun anu narékahan pikeun ngajalajah Weaviate langkung jauh, aya seueur dokuméntasi sareng tutorial anu sayogi, tina nyetél sareng ngonpigurasikeun conto anjeun dugi ka jero kana kamampuanna sapertos milarian vektor, integrasi pembelajaran mesin, sareng desain skéma.
Anjeun tiasa ngaksés téknologi anu kuat anu sami anu ngajantenkeun inpormasi dinamis sareng tiasa dilaksanakeun naha anjeun mutuskeun pikeun ngoperasikeun Weaviate sacara lokal, dina komputasi awan lingkungan, atanapi ngalangkungan jasa awan anu diurus Weaviate.
bedah
Harga premium platform mimitian ti $ 25 / bulan kanggo tanpa server.
5. Chroma
Chroma mangrupikeun pangkalan data vektor mutakhir anu tujuanana pikeun ngarobihkeun panéangan sareng neundeun data, khususna pikeun aplikasi anu ngalibetkeun pembelajaran mesin sareng intelijen buatan.
Kusabab Chroma tiasa dianggo sareng vektor tinimbang nomer skalar, teu sapertos database standar, éta saé pisan pikeun ngatur data anu rumit sareng dimensi luhur.
Ieu kamajuan utama dina téhnologi dimeunangkeun data saprak eta nyandak pilarian leuwih canggih dumasar kana kasaruaan semantis tina bahan tinimbang cocok keyword tepat.
Karakteristik Chroma anu kasohor nyaéta kamampuanna pikeun damel sareng sababaraha solusi panyimpen anu aya, sapertos ClickHouse pikeun setélan skala sareng DuckDB pikeun pamasangan mandiri, ngajamin kalenturan sareng adaptasi kana sagala rupa kasus panggunaan.
Chroma dijieun kalawan kesederhanaan, speed, jeung analisis dina pikiran. Éta sayogi pikeun spéktrum pamekar anu lega sareng SDK pikeun Python sareng JavaScript / TypeScript.
Salaku tambahan, Chroma masihan tekenan anu kuat pikeun ramah-pamaké, ngamungkinkeun para pamekar gancang nyetél pangkalan data permanén anu dirojong ku DuckDB atanapi pangkalan data dina mémori pikeun diuji.
Kamampuhan pikeun ngawangun objék kempelan anu nyarupaan tabel dina database konvensional, dimana data téks bisa diselapkeun tur otomatis ngajanggélék jadi embeddings ngagunakeun model kayaning sagala-MiniLM-L6-v2, salajengna ngaronjatkeun versatility ieu.
Téks sareng embeddings tiasa diintegrasikeun sacara mulus, anu penting pikeun aplikasi anu kedah nangkep semantik data.
Dasar metode kamiripan vektor Chroma nyaéta konsép matematik ortogonalitas sareng dénsitas, anu penting pikeun ngartos ngagambarkeun sareng ngabandingkeun data dina pangkalan data.
Gagasan ieu ngamungkinkeun Chroma ngalaksanakeun pamilarian kasaruaan anu bermakna sareng épisién ku merhatikeun hubungan semantik antara elemen data.
Sumberdaya sapertos tutorial sareng pedoman tiasa diaksés pikeun jalma anu hoyong ngajalajah Chroma langkung jauh. Éta kalebet pituduh léngkah-léngkah ngeunaan cara nyetél pangkalan data, nyiptakeun koleksi, sareng ngajalankeun pamilarian kasaruaan.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo éta gratis.
6. Vespa
Vespa mangrupikeun platform anu ngarobih penanganan online AI sareng data ageung.
Tujuan dasar Vespa nyaéta pikeun ngaktifkeun komputasi low-latency dina set data ageung, ngamungkinkeun anjeun gampang nyimpen, ngindeks, sareng nganalisis téks, vektor, sareng data terstruktur.
Vespa dibédakeun ku kapasitasna pikeun méré jawaban gancang dina skala naon waé, henteu paduli sifat patarosan, pilihan, atanapi inferensi modél anu diajarkeun ku mesin anu ditangani.
Kalenturan Vespa dipidangkeun dina mesin pencari sareng database vektor anu fungsional, anu ngamungkinkeun seueur pamilarian dina hiji pamundut, mimitian ti vektor (ANN), leksikal, sareng data terstruktur.
Henteu paduli skala, anjeun tiasa nyiptakeun aplikasi milarian anu ramah sareng responsif kalayan kamampuan AI sacara real-time berkat integrasi inferensi modél anu diajar mesin sareng data anjeun.
Sanajan kitu, Vespa ngeunaan leuwih ti saukur néangan; éta ogé ngeunaan pamahaman sareng ngaropea pertemuan.
Alat kustomisasi sareng saran anu paling luhur nyayogikeun saran anu dinamis sareng ayeuna pikeun pangguna atanapi kaayaan khusus.
Vespa mangrupikeun game-changer pikeun saha waé anu hoyong asup kana rohangan AI percakapan ogé, sabab nawiskeun infrastruktur anu dipikabutuh pikeun nyimpen sareng ngajalajah téks sareng data vektor sacara real-time, ngamungkinkeun pikeun ngembangkeun agén AI anu langkung maju sareng praktis.
Kalayan tokenisasi sareng stemming komprehensif, paluruh téks lengkep, pamilarian tatangga pangdeukeutna, sareng pamundut data terstruktur sadayana dirojong ku kamampuan query éksténsif dina platform.
Ieu béda dina éta bisa éféktif nanganan queries pajeulit ku ngagabungkeun sababaraha dimensi pilarian.
Vespa mangrupikeun kakuatan komputasi pikeun AI sareng aplikasi pembelajaran mesin sabab mesin komputasina tiasa ngadamel éksprési matematik anu kompleks dina skalar sareng tensor.
Dina operasi, Vespa dijieun basajan ngagunakeun tur expandable.
Ieu streamlines prosés repetitive, mimitian ti konfigurasi sistem jeung ngembangkeun aplikasi pikeun data sarta manajemén titik, sangkan operasi produksi aman tur uninterrupted.
Arsitéktur Vespa mastikeun yén éta ngalegaan sareng data anjeun, ngajaga katergantungan sareng kinerjana.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo éta gratis.
7. Kuadran
Qdrant mangrupikeun platform database vektor anu fleksibel anu nyayogikeun sakumpulan kamampuan unik pikeun nyumponan tungtutan AI sareng aplikasi pembelajaran mesin.
Dina yayasanna, Qdrant mangrupikeun mesin pencari persamaan vektor anu nyayogikeun API anu gampang dianggo pikeun nyimpen, milarian, sareng ngajaga vektor ogé data payload.
Fitur ieu penting pisan pikeun sababaraha aplikasi, sapertos milarian semantik sareng sistem rekomendasi, anu peryogi napsirkeun format data anu rumit.
Platform ieu diwangun kalayan éfisién sareng skalabilitas dina pikiran, sanggup nanganan set data anu ageung kalayan milyaran titik data.
Éta nyayogikeun sababaraha métrik jarak kalebet Cosine Similarity, Euclidean Distance, sareng Dot Product, sahingga tiasa adaptasi dina seueur skénario pamakean.
Desain nawarkeun nyaring kompléks, kayaning string, rentang, sarta geo-filters, pikeun minuhan kaperluan pilarian beragam.
Qdrant tiasa diaksés ku pamekar dina sababaraha cara, kalebet gambar Docker pikeun pangaturan lokal gancang, klien Python pikeun anu teu nyaman sareng basa, sareng jasa awan pikeun lingkungan anu langkung kuat, kelas produksi.
adaptability Qdrant ngamungkinkeun pikeun integrasi seamless kalayan sagala konfigurasi téhnologis atawa kaperluan prosés.
Saterusna, panganteur ramah-pamaké Qdrant urang simplifies manajemén database vektor. Platformna dimaksudkeun pikeun lugas pikeun pangguna sadaya tingkat kaahlian, ti mimiti nyiptakeun klaster ka generasi konci API pikeun aksés anu aman.
Kamampuhan unggah massal sareng API asinkron ningkatkeun efisiensina, janten alat anu mangpaat pisan pikeun pamekar anu ngurus jumlah data anu ageung.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo éta gratis sareng harga premium mimitian ti $25 per node/bulan ditagih unggal jam
8. Astra
Kamampuhan milarian vektor unggul AstraDB sareng arsitéktur tanpa server ngarobih aplikasi AI generatif.
AstraDB mangrupikeun pilihan anu saé pikeun ngatur panéangan anu rumit, sénsitip kana kontéks dina sababaraha jinis data sabab diwangun dina dasar padet Apache Cassandra sareng sacara lancar ngagabungkeun skalabilitas, stabilitas, sareng kinerja.
Kapasitas AstraDB pikeun nanganan beban kerja anu hétérogén, kalebet streaming, non-véktor, sareng data vektor, bari ngajaga latency pisan rendah pikeun operasi pamundut sareng apdet sakaligus, mangrupikeun salah sahiji kaunggulan anu paling kasohor.
Adaptasi ieu penting pisan pikeun aplikasi AI generatif, anu meryogikeun streaming sareng pamrosésan data sacara real-time pikeun nyayogikeun réspon AI anu akurat, sadar konteks.
Solusi tanpa server ti AstraDB ngajantenkeun pamekaran langkung gampang, ngabebaskeun pamekar pikeun konsentrasi dina nyiptakeun aplikasi AI anu inovatif tinimbang ngatur infrastruktur backend.
Tina pituduh anu gancang dugi ka pelajaran anu langkung jero ngeunaan nyiptakeun chatbots sareng sistem rekomendasi, AstraDB ngamungkinkeun para pamekar pikeun gancang ngawujudkeun ideu AI na ngalangkungan API anu dipercaya sareng antarmuka anu lancar sareng alat sareng platform anu terkenal.
Sistem AI generatif kelas perusahaan kedah ngutamakeun kaamanan sareng patuh, sareng AstraDB nyayogikeun dina dua sisi.
Fitur kaamanan perusahaan jero sareng sertifikasi patuh disayogikeun ku éta, ngajamin yén aplikasi AI anu dikembangkeun dina AstraDB patuh kana pedoman privasi sareng perlindungan data anu paling ketat.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo éta gratis sareng nawiskeun modél bayar-sakumaha-anjeun-balik.
9. OpenSearch
OpenSearch némbongan salaku pilihan anu pikaresepeun pikeun anu ngajalajah pangkalan data vektor, khususna pikeun ngembangkeun sistem AI anu tiasa diadaptasi, tiasa skala, sareng buktina ka hareup.
OpenSearch mangrupikeun database vektor open-source sadaya-inklusif anu ngagabungkeun kakuatan analitik, pamilarian vektor canggih, sareng pamilarian konvensional kana hiji sistem anu kohesif.
Ku ngagunakeun modél embedding machine learning pikeun ngodekeun hartos sareng kontéks tina sababaraha bentuk data-dokumen, poto, sareng audio-kana véktor pikeun milarian kasaruaan, integrasi ieu hususna mantuan pikeun pamekar anu hoyong ngalebetkeun pamahaman semantik kana aplikasi pamilarianna.
Sanaos OpenSearch ngagaduhan seueur tawaran, éta penting pikeun émut yén dibandingkeun sareng Elasticsearch, aya seueur parobihan kode anu langkung sakedik, khususna dina modul kritis sapertos basa skrip sareng prosesor pipa ingestion.
Elasticsearch tiasa gaduh kamampuan anu langkung canggih kusabab usaha pangwangunan anu ningkat, nyababkeun bédana kinerja, set fitur, sareng apdet antara dua.
OpenSearch ngimbangan ku komunitas anu ageung sareng dedikasi kana ideu sumber terbuka, nyababkeun platform anu kabuka sareng adaptasi.
Ieu ngarojong rupa-rupa aplikasi saluareun pilarian sarta analytics, kayaning observability sarta analytics kaamanan, sahingga alat fléksibel pikeun tugas data-intensif.
Strategi anu didorong ku komunitas ngajamin paningkatan sareng integrasi anu terus-terusan pikeun ngajaga platformna up-to-date sareng unik.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo éta gratis.
10. Azure AI Pilarian
Azure AI Search mangrupikeun platform anu kuat anu ningkatkeun kamampuan milarian dina aplikasi AI generatif.
Éta nangtung kaluar sabab ngarojong pilarian vektor, mékanisme pikeun indexing, nyimpen, sarta retrieving embeddings vektor jero indéks pilarian.
Fitur ieu ngabantosan mendakan dokumén anu tiasa dibandingkeun dina rohangan vektor, nyababkeun hasil pamilarian anu langkung relevan sacara kontekstual.
Azure AI Search dibédakeun ku pangrojongna pikeun situasi hibrid, dimana panéangan véktor sareng kecap konci dilaksanakeun sakaligus, hasilna set hasil ngahijikeun anu sering ngaleuwihan khasiat unggal téknik anu dianggo nyalira.
Kombinasi bahan vektor sareng non-vektor dina indéks anu sami ngamungkinkeun pangalaman milarian anu langkung lengkep sareng fleksibel.
Fitur pamilarian vektor dina Azure AI Search tiasa diaksés sacara lega sareng gratis pikeun sadaya tingkatan Azure AI Search.
Éta pisan fléksibel pikeun sauntuyan kasus pamakean sareng kahoyong pangembangan kusabab dukunganna pikeun sababaraha lingkungan pangembangan, anu disayogikeun ku situs Azure, API sésana, sareng SDK pikeun Python, JavaScript, sareng.NET, diantarana.
Kalayan integrasi anu jero sareng ékosistem Azure AI, Azure AI Search nawiskeun langkung ti saukur milarian; éta ogé ningkatkeun poténsi ékosistem pikeun aplikasi AI generatif.
Azure OpenAI Studio pikeun modél embedding sareng Azure AI Services pikeun dimeunangkeun gambar ngan ukur dua conto jasa anu kalebet dina integrasi ieu.
Azure AI Search mangrupikeun solusi anu fleksibel pikeun pamekar anu hoyong ngalebetkeun pungsi pamilarian anu canggih dina aplikasina kusabab dukunganna anu éksténsif, anu ngamungkinkeun rupa-rupa aplikasi, ti milarian kasaruaan sareng milarian multimodal dugi ka milarian hibrida sareng milarian multibasa.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo éta gratis sareng harga premium mimitian ti $0.11/jam.
kacindekan
Basis data véktor ngarobih manajemén data dina AI ku ngatur véktor diménsi luhur, ngamungkinkeun pamilarian kasaruaan anu kuat sareng patarosan tatangga-tatangga anu gancang dina aplikasi sapertos sistem rekomendasi sareng deteksi panipuan.
Kalayan ngagunakeun algoritma pangindeks anu canggih, pangkalan data ieu ngarobih data anu teu terstruktur anu rumit janten vektor anu bermakna bari nyayogikeun kagancangan sareng kalenturan anu henteu dilakukeun ku basis data tradisional.
Platform anu kasohor kalebet Pinecone, anu bersinar dina aplikasi AI generatif; FAISS, dijieun ku Facebook AI pikeun clustering vektor padet; sareng Milvus, anu kasohor ku skalabilitas sareng arsitéktur asli awan.
Weaviate ngagabungkeun mesin learning jeung konteks-sadar pilarian, sedengkeun Vespa jeung Chroma kasohor kamampuhan komputasi low-latency maranéhanana sarta betah pamakéan, masing-masing.
Basis data vektor mangrupikeun alat anu penting pikeun ngembangkeun AI sareng téknologi pembelajaran mesin saprak platform sapertos Qdrant, AstraDB, OpenSearch, sareng Azure AI Search nyayogikeun rupa-rupa jasa ti arsitéktur tanpa server dugi ka kamampuan milarian sareng analitik anu éksténsif.
Leave a Reply