Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Hifadhidata za Vekta zinawakilisha mabadiliko makubwa katika jinsi tunavyodhibiti na kufasiri data, haswa katika nyanja za akili bandia na ujifunzaji wa mashine.
Kazi ya msingi ya hifadhidata hizi ni kushughulikia vyema vekta za hali ya juu, ambazo ni malighafi ya miundo ya kujifunza ya mashine na kujumuisha ubadilishaji wa maandishi, picha au sauti ya kuingiza sauti kuwa uwakilishi wa nambari katika nafasi ya pande nyingi.
Kwa programu kama vile mifumo ya mapendekezo, utambuzi wa kitu, kurejesha picha na kugundua ulaghai, mabadiliko haya ni zaidi ya hifadhi tu; ni mlango wa uwezo mkubwa katika utafutaji wa kufanana na maswali ya jirani-karibu.
Kwa undani zaidi, uwezo wa hifadhidata za vekta uko katika uwezo wao wa kutafsiri idadi kubwa ya data isiyo na muundo na ngumu katika vekta zinazonasa muktadha na maana ya maudhui asili.
Utendakazi wa utafutaji ulioimarishwa unaowezekana kwa kupachika miundo katika usimbaji huu ni pamoja na uwezo wa kuuliza vivinjari vinavyozunguka ili kupata picha au vifungu vinavyohusiana.
Hifadhidata za Vekta ni za kipekee kwa kuwa zimejengwa juu ya mbinu za hali ya juu za kuorodhesha kama vile Kielezo cha Faili Iliyogeuzwa (IVF) na Ulimwengu Mdogo Unaosogea wa Hierarkia (HNSW), ambayo huboresha kasi na ufanisi wao huku ikipata majirani wa karibu katika nafasi za N-dimensional.
Kuna tofauti ya wazi kati ya vekta na hifadhidata za kawaida. Hifadhidata za kawaida ni nzuri katika kupanga data katika seti zilizopangwa ambazo zimeboreshwa kwa CRUD na kuambatana na miundo iliyowekwa.
Hata hivyo, wakati wa kushughulika na hali ya nguvu na ngumu ya data ya juu-dimensional, rigidity hii huanza kuwa kizuizi.
Kinyume chake, hifadhidata za vekta hutoa kiwango cha kunyumbulika na ufanisi ambacho usawa wa jadi hauwezi kusawazisha, haswa kwa programu ambazo hutegemea sana. mashine kujifunza na akili ya bandia. Sio tu zinaweza kuongezeka na ujuzi katika utafutaji wa kufanana.
Hifadhidata za Vekta ni muhimu haswa kwa programu generative za AI. Ili kuhakikisha kuwa nyenzo iliyoundwa inahifadhi uadilifu wa muktadha, programu-tumizi hizi—zinazojumuisha uchakataji wa lugha asilia na utengenezaji wa picha—zinategemea urejeshaji wa haraka na ulinganifu wa upachikaji.
Kwa hivyo katika kipande hiki, tutaangalia hifadhidata za juu za vekta kwa mradi wako unaofuata.
1. Milvus
Milvus ni hifadhidata ya kwanza ya vekta huria iliyoundwa kwa ajili ya programu za AI, ikijumuisha utafutaji uliopachikwa wa kufanana na MLOps zenye nguvu.
Inatofautiana na hifadhidata za kawaida za uhusiano, ambazo hushughulikia zaidi data iliyoundwa, kwa sababu ya uwezo huu, ambayo huiwezesha kuorodhesha vekta kwa kiwango kisichokuwa cha kawaida cha trilioni.
Kujitolea kwa Milvus kwa kubadilika na upatikanaji wa hali ya juu kunaonyeshwa kwa jinsi ilivyokua kutoka toleo lake la kwanza hadi Milvus 2.0 iliyosambazwa kikamilifu, asili ya wingu.
Hasa, Milvus 2.0 inaonyesha muundo asilia wa wingu ambao unalenga upatikanaji wa kushangaza wa 99.9% huku ukiongeza zaidi ya mamia ya nodi.
Kwa wale wanaotafuta suluhu ya hifadhidata ya vekta inayotegemewa, toleo hili linakuja linapendekezwa sana kwa kuwa haliongezi tu vipengele vya hali ya juu kama vile muunganisho wa wingu nyingi na paneli ya usimamizi, lakini pia huboresha viwango vya uthabiti wa data kwa ajili ya usanidi wa programu rahisi.
Faida kuu ya Milvus ni mbinu yake inayoendeshwa na jamii, ambayo hutoa usaidizi wa lugha nyingi na msururu wa zana unaolenga mahitaji ya wasanidi programu.
Katika sekta ya IT, uimara wake wa wingu na kuegemea, pamoja na uwezo wake wa utafutaji wa vekta wa utendaji wa juu kwenye hifadhidata kubwa, huifanya kuwa chaguo maarufu.
Zaidi ya hayo, inaboresha ufanisi wa shughuli zake kwa kutumia uwezo wa utafutaji wa mseto ambao unachanganya utafutaji wa kufanana kwa vekta na uchujaji wa scalar.
Milvus ina jopo la utawala na wazi interface user, seti kamili ya API, na usanifu unaoweza kubadilika na unaoweza kutumika.
Mawasiliano na programu za nje huwezeshwa na safu ya ufikiaji, wakati kusawazisha mzigo na usimamizi wa data huratibiwa na huduma ya mratibu, ambayo hutumika kama amri kuu.
Kudumu kwa hifadhidata kunasaidiwa na safu ya uhifadhi wa kitu, wakati nodi za wafanyikazi hufanya shughuli ili kuhakikisha uboreshaji.
bei
Ni bure kutumia kwa kila mtu.
2. FAISS
Timu ya Utafiti ya AI ya Facebook ilitengeneza maktaba ya kisasa inayoitwa Utafutaji wa Kufanana wa Facebook AI ambayo imeundwa kufanya mkusanyiko mnene wa vekta na utafutaji wa kufanana kwa ufanisi zaidi.
Uundaji wake ulitokana na hitaji la kuboresha uwezo wa utafutaji wa kufanana wa Facebook AI kwa kutumia mbinu za msingi za kisasa.
Ikilinganishwa na utekelezwaji wa msingi wa CPU, utekelezaji wa GPU wa kisasa wa FAISS unaweza kuongeza kasi ya nyakati za utafutaji kwa mara tano hadi kumi, na kuifanya kuwa zana yenye thamani sana kwa matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na mifumo ya mapendekezo na utambuzi wa maana zinazofanana kwa ukubwa. seti za data zisizo na muundo kama vile maandishi, sauti na video.
FAISS inaweza kushughulikia anuwai ya vipimo vya kufanana, kama vile kufanana kwa cosine, bidhaa ya ndani, na kipimo cha L2 kinachotumika sana (umbali wa Euclidean).
Vipimo hivi hurahisisha utafutaji sahihi na unaonyumbulika wa kufanana katika aina mbalimbali za data. Vipengele kama vile kuchakata bechi, ubadilishanaji wa kasi-usahihi, na usaidizi wa utafutaji sahihi na wa kukadiria huongeza zaidi kubadilika kwake.
Zaidi ya hayo, FAISS inatoa mbinu hatarishi ya kushughulikia hifadhidata kubwa kwa kuruhusu faharasa kuhifadhiwa kwenye diski.
Faili iliyogeuzwa, ujanibishaji wa bidhaa (PQ), na PQ iliyoboreshwa ni baadhi tu ya mbinu bunifu zinazounda msingi wa utafiti wa FAISS na kuongeza ufanisi wake linapokuja suala la kuorodhesha na kutafuta sehemu za vekta zenye mwelekeo wa juu.
Mikakati hii inaimarishwa na mbinu za kisasa kama vile algoriti za uteuzi wa k-kasi za GPU na uchujaji wa awali wa umbali wa PQ, kuhakikishia uwezo wa FAISS wa kutoa matokeo ya utafutaji wa haraka na sahihi hata katika hifadhidata za mizani bilioni.
bei
Ni bure kutumia kwa kila mtu.
3. Pinekoni
Pinecone ni kiongozi katika hifadhidata za vekta, hutoa huduma ya asili ya wingu, inayodhibitiwa ambayo imeundwa haswa ili kuboresha utendakazi wa programu za AI zenye nguvu ya juu.
Imeundwa mahususi kushughulikia upachikaji wa vekta, ambazo ni muhimu kwa AI generative, utafutaji wa kimaana, na matumizi kwa kutumia miundo mikubwa ya lugha.
AI sasa inaweza kuelewa maelezo ya kisemantiki kutokana na upachikaji huu, ambao hufanya kazi kama kumbukumbu ya muda mrefu kwa kazi ngumu.
Pinecone ni ya kipekee kwa kuwa inaunganisha kwa urahisi uwezo wa hifadhidata za kitamaduni na utendakazi ulioimarishwa wa faharasa za vekta, kuwezesha uhifadhi bora na mkubwa na uulizaji wa upachikaji.
Hili huifanya kuwa chaguo bora katika hali ambapo uchangamano na wingi wa data unaohusika hupeana hifadhidata za kiwango cha msingi kutotosheleza.
Pinecone huwapa wasanidi programu suluhu isiyo na matatizo kwa sababu ya mbinu yake ya huduma inayodhibitiwa, ambayo huboresha ujumuishaji na taratibu za upokeaji data kwa wakati halisi.
Shughuli nyingi za data zinaauniwa nayo, ikiwa ni pamoja na kuleta, kusasisha, kufuta, kuuliza, na kuongeza data.
Pinecone inahakikisha zaidi kwamba hoja zinazowakilisha marekebisho ya wakati halisi kama vile mihangaiko na ufutaji hutoa majibu sahihi, ya muda wa chini wa kusubiri kwa faharasa zilizo na mabilioni ya vekta.
Katika hali zinazobadilika, kipengele hiki ni muhimu kwa kuhifadhi umuhimu na upya wa matokeo ya hoja.
Zaidi ya hayo, ushirikiano wa Pinecone na Airbyte kupitia muunganisho wa Pinecone huongeza uwezo wake wa kubadilika na kubadilika, hivyo kuruhusu muunganisho mzuri wa data kutoka vyanzo mbalimbali.
Kupitia uhusiano huu, gharama na ufanisi vinaweza kuboreshwa kwa kuhakikisha kuwa ni taarifa mpya tu inayoshughulikiwa kupitia ulandanishi wa data unaoongezeka.
Muundo wa kiunganishi unasisitiza urahisi, unaohitaji tu vigezo vya chini vya usanidi, na unaweza kupanuliwa, kuruhusu uboreshaji wa siku zijazo.
bei
Bei inayolipiwa huanza kutoka $5.80/mwezi kwa kesi ya matumizi ya RAG.
4. Punguza
Weaviate ni hifadhidata bunifu ya vekta ambayo inapatikana kama programu huria ambayo hubadilisha jinsi tunavyofikia na kutumia data.
Weaviate hutumia uwezo wa utafutaji wa vekta, ambao huwezesha utafutaji wa kisasa, unaofahamu muktadha katika hifadhidata kubwa na ngumu, tofauti na hifadhidata za kawaida zinazotegemea thamani za kadiri na hoja zilizobainishwa mapema.
Kwa njia hii, unaweza kupata maudhui kulingana na jinsi yanavyofanana na maudhui mengine, ambayo huboresha angavu wa utafutaji na umuhimu wa matokeo.
Ushirikiano wake laini na mifano ya kujifunza mashine ni mojawapo ya sifa zake za msingi; hii inaruhusu kufanya kazi kama zaidi ya suluhisho la kuhifadhi data; pia inaruhusu data kueleweka na kuchambuliwa kwa kutumia akili ya bandia.
Usanifu wa Weaviate unajumuisha ujumuishaji huu kikamilifu, na kuifanya iwezekane kuchanganua data ngumu bila kutumia zana za ziada.
Usaidizi wake kwa miundo ya data ya grafu pia hutoa maoni tofauti kuhusu data kama huluki zilizounganishwa, inayofichua ruwaza na maarifa ambayo yanaweza kukosekana katika usanifu wa kawaida wa hifadhidata.
Kwa sababu ya usanifu wa kawaida wa Weaviate, wateja wanaweza kuongeza uwezo kama vile uwekaji data na kuunda hifadhi rudufu inapohitajika.
Toleo lake la msingi hufanya kazi kama hifadhidata ya mtaalamu wa data ya vekta, na inaweza kupanuliwa na moduli zingine ili kukidhi mahitaji tofauti.
Uboreshaji wake unaimarishwa zaidi na muundo wake wa kawaida, ambao unahakikisha kwamba kasi haitatolewa ili kukabiliana na ongezeko la idadi ya data na madai ya hoja.
Mbinu nyingi na nzuri ya kuingiliana na data iliyohifadhiwa inawezeshwa na usaidizi wa hifadhidata kwa API za RESTful na GraphQL.
Hasa, GraphQL imechaguliwa kwa sababu ya uwezo wake wa kutekeleza kwa haraka maswali tata, yanayotegemea grafu, na kuwawezesha watumiaji kupata data wanayotaka kwa usahihi bila kupata kiasi kikubwa au kisichotosha cha data.
Weaviate inafaa zaidi kwa watumiaji katika anuwai ya maktaba za wateja na lugha za programu kwa API yake inayoweza kunyumbulika.
Kwa wale wanaotaka kuchunguza Weaviate zaidi, kuna wingi wa hati na mafunzo yanayopatikana, kutoka kwa kusanidi na kusanidi mfano wako hadi kuzama katika uwezo wake kama vile utafutaji wa vekta, ujumuishaji wa kujifunza kwa mashine, na muundo wa schema.
Unaweza kufikia teknolojia ile ile yenye nguvu inayofanya habari kuwa tendaji na kutekelezwa iwapo utaamua kuendesha Weaviate ndani ya nchi, katika wingu kompyuta mazingira, au kupitia huduma ya wingu inayosimamiwa ya Weaviate
bei
Bei ya malipo ya jukwaa huanza kutoka $25/mwezi kwa wasio na seva.
5. chroma
Chroma ni hifadhidata ya vekta ya kisasa ambayo inalenga kuleta mapinduzi katika urejeshaji na uhifadhi wa data, hasa kwa programu zinazohusisha kujifunza kwa mashine na akili bandia.
Kwa kuwa Chroma hufanya kazi na vekta badala ya nambari za scalar, tofauti na hifadhidata za kawaida, ni nzuri sana katika kudhibiti data ya hali ya juu na ngumu.
Haya ni maendeleo makubwa katika teknolojia ya urejeshaji data kwa kuwa huwezesha utafutaji wa kisasa zaidi kulingana na ufanano wa kimaana wa nyenzo badala ya ulinganifu sahihi wa maneno muhimu.
Sifa mashuhuri ya Chroma ni uwezo wake wa kufanya kazi na suluhu kadhaa za msingi za uhifadhi, kama vile ClickHouse kwa mipangilio iliyopimwa na DuckDB kwa usakinishaji wa pekee, kuhakikisha kubadilika na kukabiliana na hali mbalimbali za matumizi.
Chroma imeundwa kwa kuzingatia urahisi, kasi na uchanganuzi. Inapatikana kwa wigo mpana wa wasanidi programu walio na SDK za Python na JavaScript/TypeScript.
Zaidi ya hayo, Chroma inasisitiza sana urafiki wa mtumiaji, hivyo basi kuruhusu wasanidi programu kusanidi hifadhidata ya kudumu inayoungwa mkono na DuckDB au hifadhidata ya kumbukumbu kwa majaribio.
Uwezo wa kuunda vitu vya kukusanya ambavyo vinafanana na jedwali katika hifadhidata za kawaida, ambapo data ya maandishi inaweza kuingizwa na kubadilishwa kiotomatiki kuwa upachikaji kwa kutumia miundo kama vile all-MiniLM-L6-v2, huongeza zaidi matumizi mengi haya.
Maandishi na upachikaji zinaweza kuunganishwa kwa urahisi, ambayo ni muhimu kwa programu zinazohitaji kufahamu semantiki za data.
Msingi wa mbinu ya ufanano wa vekta ya Chroma ni dhana za hisabati za usawa na msongamano, ambazo ni muhimu ili kuelewa uwakilishi na ulinganisho wa data katika hifadhidata.
Mawazo haya huruhusu Chroma kutekeleza utafutaji wa ulinganifu wa maana na unaofaa kwa kuzingatia miunganisho ya kisemantiki kati ya vipengele vya data.
Nyenzo kama vile mafunzo na miongozo zinaweza kufikiwa kwa watu binafsi wanaotaka kuchunguza Chroma zaidi. Zinajumuisha mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kusanidi hifadhidata, kuunda mikusanyiko, na kuendesha utafutaji wa kufanana.
bei
Unaweza kuanza kuitumia bila malipo.
6. Wasp
Vespa ni jukwaa ambalo linabadilisha utunzaji mtandaoni wa AI na data kubwa.
Madhumuni ya kimsingi ya Vespa ni kuwezesha ukokotoaji wa muda wa chini wa kusubiri kwenye seti kubwa za data, kukuwezesha kuhifadhi, kuorodhesha, na kuchanganua maandishi, vekta na data iliyoundwa kwa urahisi.
Vespa inatofautishwa na uwezo wake wa kutoa majibu ya haraka kwa kiwango chochote, bila kujali asili ya maswali, chaguo, au mielekeo iliyofunzwa na mashine inayoshughulikiwa.
Unyumbufu wa Vespa unaonyeshwa katika injini yake ya utafutaji inayofanya kazi kikamilifu na hifadhidata ya vekta, ambayo huwezesha utafutaji mwingi ndani ya hoja moja, kuanzia vekta (ANN), leksimu, na data iliyoundwa.
Bila kujali ukubwa, unaweza kuunda programu za utafutaji zinazofaa mtumiaji na zinazoitikia utumiaji uwezo wa AI wa wakati halisi kutokana na muunganisho huu wa makisio ya modeli ya kujifunza kwa mashine na data yako.
Hata hivyo, Vespa inahusu zaidi ya kutafuta tu; pia ni juu ya kuelewa na kubinafsisha kukutana.
Zana za ubinafsishaji za hali ya juu na mapendekezo hutoa mapendekezo yanayobadilika na ya sasa yanayotolewa kwa watumiaji au hali mahususi.
Vespa ni kibadilishaji mchezo kwa mtu yeyote anayetaka kuingia katika nafasi ya mazungumzo ya AI pia, kwa kuwa inatoa miundombinu inayohitajika kuhifadhi na kuchunguza data ya maandishi na vekta kwa wakati halisi, ikiruhusu uundaji wa mawakala wa hali ya juu zaidi na wa vitendo wa AI.
Kwa uwekaji tokeni kamili na msingi, utafutaji wa maandishi kamili, utafutaji wa karibu zaidi wa jirani, na hoja za data zilizopangwa zote zinaauniwa na uwezo mkubwa wa uulizaji wa jukwaa.
Inatofautiana kwa kuwa inaweza kushughulikia kwa ufanisi maswali magumu kwa kuchanganya vipimo kadhaa vya utafutaji.
Vespa ni kifaa cha kukokotoa cha AI na programu za kujifunza mashine kwa sababu injini yake ya kukokotoa inaweza kushughulikia usemi changamano wa hisabati juu ya scalars na tensor.
Katika operesheni, Vespa inafanywa kuwa rahisi kutumia na kupanuka.
Inaboresha michakato inayojirudia, kuanzia usanidi wa mfumo na ukuzaji wa programu hadi usimamizi wa data na nodi, kuwezesha utendakazi salama na usiokatizwa wa uzalishaji.
Usanifu wa Vespa huhakikisha kuwa inapanuka na data yako, ikidumisha utegemezi na utendakazi wake.
bei
Unaweza kuanza kuitumia bila malipo.
7. roboduara
Qdrant ni jukwaa la hifadhidata inayoweza kunyumbulika la vekta ambayo hutoa seti ya kipekee ya uwezo ili kukidhi mahitaji yanayokua ya AI na programu za kujifunza mashine.
Kwa msingi wake, Qdrant ni injini ya utafutaji inayofanana na vekta ambayo hutoa API iliyo rahisi kutumia kwa ajili ya kuhifadhi, kutafuta, na kudumisha vekta pamoja na data ya upakiaji.
Kipengele hiki ni muhimu kwa programu kadhaa, kama vile utafutaji wa kimantiki na mifumo ya mapendekezo, ambayo inahitaji kufasiri miundo changamano ya data.
Mfumo huu umeundwa kwa kuzingatia ufanisi na uzani, na uwezo wa kushughulikia seti kubwa za data zenye mabilioni ya pointi za data.
Inatoa vipimo kadhaa vya umbali ikiwa ni pamoja na Kufanana kwa Cosine, Umbali wa Euclidean, na Bidhaa ya Dot, na kuifanya iweze kubadilika katika hali nyingi za matumizi.
Muundo huu hutoa uchujaji changamano, kama vile kamba, safu, na vichujio vya kijiografia, ili kukidhi mahitaji mbalimbali ya utafutaji.
Qdrant inapatikana kwa wasanidi programu kwa njia mbalimbali, ikiwa ni pamoja na picha ya Docker kwa usanidi wa haraka wa ndani, mteja wa Python kwa wale wanaostarehesha lugha, na huduma ya wingu kwa mazingira thabiti zaidi, ya kiwango cha uzalishaji.
Kutobadilika kwa Qdrant huruhusu kuunganishwa bila mshono na usanidi wowote wa kiteknolojia au mahitaji ya mchakato.
Zaidi ya hayo, kiolesura cha kirafiki cha Qdrant hurahisisha usimamizi wa hifadhidata ya vekta. Jukwaa linakusudiwa kuwa moja kwa moja kwa watumiaji wa viwango vyote vya ujuzi, kutoka kwa uundaji wa nguzo hadi uundaji wa funguo za API kwa ufikiaji salama.
Uwezo wake wa kupakia kwa wingi na API isiyosawazisha huboresha ufanisi wake, na kuifanya kuwa zana muhimu sana kwa wasanidi programu wanaoshughulika na kiasi kikubwa cha data.
bei
Unaweza kuanza kuitumia bila malipo na bei ya malipo inaanzia $25 kwa kila nodi/mwezi inayotozwa kila saa
8. Astra
Uwezo wa juu wa utaftaji wa vekta wa AstraDB na usanifu usio na seva unabadilisha matumizi ya AI ya uzalishaji.
AstraDB ni chaguo bora kwa kudhibiti utafutaji tata, unaozingatia muktadha katika aina mbalimbali za data kwa kuwa imejengwa juu ya msingi thabiti wa Apache Cassandra na inachanganya kwa urahisi uimara, uthabiti na utendakazi.
Uwezo wa AstraDB kushughulikia mzigo wa kazi tofauti tofauti, ikijumuisha utiririshaji, data isiyo ya vekta, na vekta, huku ikihifadhi hali ya kusubiri ya chini sana kwa utendakazi wa swala na usasishaji wa wakati mmoja, ni mojawapo ya faida zake zinazojulikana zaidi.
Uwezo huu wa kubadilika ni muhimu kwa programu wasilianifu za AI, ambazo zinahitaji utiririshaji na usindikaji wa data kwa wakati halisi ili kutoa majibu sahihi ya AI, yanayofahamu muktadha.
Suluhisho lisilo na seva kutoka kwa AstraDB hurahisisha maendeleo, na kuwakomboa watengenezaji kuzingatia kuunda programu za ubunifu za AI badala ya kudhibiti miundombinu ya nyuma.
Kuanzia mwongozo wa kuanza haraka hadi masomo ya kina juu ya kuunda chatbots na mifumo ya mapendekezo, AstraDB huwawezesha wasanidi programu kutambua kwa haraka mawazo yao ya AI kupitia API zinazotegemeka na miingiliano laini yenye zana na majukwaa yanayojulikana.
Mifumo ya uzalishaji ya AI ya kiwango cha biashara lazima itangulize usalama na utiifu, na AstraDB inatoa huduma kwa pande zote mbili.
Vipengele vya kina vya usalama wa shirika na uidhinishaji wa utiifu hutolewa nayo, ikihakikisha kuwa programu za AI zilizoundwa kwenye AstraDB zinafuata miongozo madhubuti ya faragha na ulinzi wa data.
bei
Unaweza kuanza kuitumia bila malipo na inatoa modeli ya kulipia unapoenda.
9. Msimamizi
OpenSearch inaonekana kama chaguo la kuvutia kwa wale wanaogundua hifadhidata za vekta, haswa kwa kuunda mifumo ya AI inayoweza kubadilika, inayoweza kubadilika, na dhibitisho la siku zijazo.
OpenSearch ni hifadhidata inayojumuisha yote, ya chanzo huria ya vekta ambayo inachanganya uwezo wa uchanganuzi, utafutaji wa hali ya juu wa vekta, na utafutaji wa kawaida katika mfumo mmoja wenye ushirikiano.
Kwa kutumia vielelezo vya upachikaji vya ujifunzaji kwa mashine ili kusimba maana na muktadha wa fomu nyingi za data—hati, picha na sauti—katika vekta za utafutaji mfanano, muunganisho huu ni muhimu sana kwa wasanidi programu wanaotaka kujumuisha uelewa wa kimaana katika programu zao za utafutaji.
Ingawa OpenSearch ina mengi ya kutoa, ni muhimu kukumbuka kuwa ikilinganishwa na Elasticsearch, kumekuwa na mabadiliko machache sana ya msimbo, haswa katika moduli muhimu kama vile lugha za uandishi na vichakataji vya bomba la kumeza.
Elasticsearch inaweza kuwa na uwezo wa hali ya juu zaidi kutokana na kuongezeka kwa juhudi za uendelezaji, na kusababisha tofauti za utendakazi, seti ya vipengele na masasisho kati ya hizi mbili.
OpenSearch hulipa fidia kwa jamii kubwa inayofuata na kujitolea kwa mawazo ya chanzo huria, na kusababisha jukwaa lililo wazi na linaloweza kubadilika.
Inaauni programu mbalimbali zaidi ya utafutaji na uchanganuzi, kama vile uangalizi na uchanganuzi wa usalama, na kuifanya kuwa zana inayoweza kunyumbulika kwa kazi zinazohitaji data nyingi.
Mkakati unaoendeshwa na jumuiya huhakikishia uboreshaji na miunganisho ya mara kwa mara ili kusasisha jukwaa na kuwa la kipekee.
bei
Unaweza kuanza kuitumia bila malipo.
10. Utaftaji wa AI wa Azure
Utafutaji wa Azure AI ni jukwaa dhabiti ambalo huboresha uwezo wa utaftaji ndani ya programu za AI zinazozalishwa.
Inajitokeza kwa sababu inasaidia utafutaji wa vekta, utaratibu wa kuorodhesha, kuhifadhi, na kurejesha upachikaji wa vekta ndani ya faharasa ya utafutaji.
Kipengele hiki husaidia kugundua hati zinazoweza kulinganishwa katika nafasi ya vekta, na hivyo kusababisha matokeo ya utafutaji yanayohusiana zaidi na muktadha.
Utafutaji wa Azure AI unatofautishwa na usaidizi wake kwa hali za mseto, ambapo utafutaji wa vekta na maneno muhimu hufanywa kwa wakati mmoja, na kusababisha seti ya matokeo ya umoja ambayo mara nyingi huzidi ufanisi wa kila mbinu inayotumiwa peke yake.
Mchanganyiko wa nyenzo za vekta na zisizo za vekta katika faharasa sawa huruhusu matumizi kamili na rahisi ya utafutaji.
Kipengele cha utafutaji wa vekta katika Utafutaji wa Azure AI kinapatikana kwa wingi na bila malipo kwa viwango vyote vya Utafutaji wa Azure AI.
Ni rahisi sana kwa anuwai ya kesi za utumiaji na upendeleo wa ukuzaji kwa sababu ya usaidizi wake kwa mazingira kadhaa ya maendeleo, ambayo hutolewa kupitia tovuti ya Azure, BURE APIs, na SDK za Python, JavaScript, na.NET, miongoni mwa zingine.
Kwa ushirikiano wake wa kina na mfumo wa ikolojia wa Azure AI, Utafutaji wa Azure AI unatoa zaidi ya utafutaji tu; pia huongeza uwezekano wa mfumo ikolojia kwa matumizi genereshi ya AI.
Studio ya Azure OpenAI ya upachikaji wa modeli na Huduma za Azure AI za kurejesha picha ni mifano miwili tu ya huduma ambazo zimejumuishwa katika muunganisho huu.
Utafutaji wa Azure AI ni suluhisho linaloweza kunyumbulika kwa watengenezaji wanaotaka kujumuisha vipengele vya utafutaji vya hali ya juu katika programu zao kwa sababu ya usaidizi wake mkubwa, ambao huwezesha matumizi mbalimbali, kutoka kwa utafutaji wa kufanana na utafutaji wa aina nyingi hadi utafutaji wa mseto na utafutaji wa lugha nyingi.
bei
Unaweza kuanza kuitumia bila malipo na bei inayolipishwa inaanzia $0.11/saa.
Hitimisho
Hifadhidata za vekta zinabadilisha usimamizi wa data katika AI kwa kudhibiti viveta vya hali ya juu, kuruhusu utafutaji thabiti wa mfanano na maswali ya haraka ya jirani katika programu kama vile mifumo ya mapendekezo na ugunduzi wa ulaghai.
Kwa matumizi ya algoriti za hali ya juu, hifadhidata hizi hubadilisha data ngumu ambayo haijaundwa kuwa vekta zenye maana huku zikitoa kasi na unyumbulifu ambao hifadhidata za jadi hazifanyi.
Majukwaa mashuhuri ni pamoja na Pinecone, ambayo huangaza katika matumizi ya AI ya uzalishaji; FAISS, iliyoundwa na Facebook AI kwa nguzo mnene za vekta; na Milvus, ambayo inasifika kwa usanifu wake wa hali ya juu na usanifu wa asili wa wingu.
Weaviate huchanganya ujifunzaji wa mashine na utafutaji unaotambua muktadha, ilhali Vespa na Chroma zinajulikana kwa uwezo wao wa kompyuta wa muda wa chini kuchelewa na urahisi wa kutumia, mtawalia.
Hifadhidata za Vekta ni zana muhimu za kukuza AI na teknolojia ya kujifunza mashine kwani majukwaa kama Qdrant, AstraDB, OpenSearch, na Utafutaji wa Azure AI hutoa huduma anuwai kutoka kwa usanifu usio na seva hadi uwezo wa kina wa utafutaji na uchanganuzi.
Acha Reply