విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
వెక్టార్ డేటాబేస్లు మేము డేటాను ఎలా నిర్వహించాలి మరియు అర్థం చేసుకుంటాము, ముఖ్యంగా కృత్రిమ మేధస్సు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగాలలో గణనీయమైన మార్పును సూచిస్తాయి.
ఈ డేటాబేస్ల యొక్క ప్రాథమిక విధి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల యొక్క ముడి పదార్థం మరియు బహుళ డైమెన్షనల్ స్పేస్లో సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాలుగా టెక్స్ట్, పిక్చర్ లేదా ఆడియో ఇన్పుట్ను మార్చడాన్ని కలిగి ఉన్న హై-డైమెన్షనల్ వెక్టర్లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం.
సిఫార్సు సిస్టమ్లు, ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్, పిక్చర్ రిట్రీవల్ మరియు ఫ్రాడ్ డిటెక్షన్ వంటి అప్లికేషన్ల కోసం, ఈ పరివర్తన కేవలం నిల్వ కంటే ఎక్కువ; ఇది సారూప్యత శోధనలు మరియు సమీప-పొరుగు ప్రశ్నలలో శక్తివంతమైన సామర్థ్యాలకు ఒక ద్వారం.
మరింత లోతుగా, వెక్టార్ డేటాబేస్ల శక్తి పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మకమైన, సంక్లిష్టమైన డేటాను అసలు కంటెంట్ యొక్క సందర్భం మరియు అర్థాన్ని సంగ్రహించే వెక్టర్లలోకి అనువదించే సామర్థ్యంలో ఉంటుంది.
ఈ ఎన్కోడింగ్లో మోడల్లను పొందుపరచడం ద్వారా సాధ్యమయ్యే మెరుగుపరచబడిన శోధన విధులు సంబంధిత చిత్రాలు లేదా పదబంధాలను కనుగొనడానికి పరిసర వెక్టర్లను ప్రశ్నించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
వెక్టర్ డేటాబేస్లు ప్రత్యేకమైనవి, అవి ఇన్వర్టెడ్ ఫైల్ ఇండెక్స్ (IVF) మరియు హైరార్కికల్ నావిగేబుల్ స్మాల్ వరల్డ్ (HNSW) వంటి అధునాతన ఇండెక్సింగ్ టెక్నిక్లపై నిర్మించబడ్డాయి, ఇది N-డైమెన్షనల్ స్పేస్లలో సమీప పొరుగువారిని గుర్తించేటప్పుడు వాటి వేగం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
వెక్టర్ మరియు క్లాసిక్ డేటాబేస్ల మధ్య స్పష్టమైన వ్యత్యాసం ఉంది. CRUD-ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మరియు సెట్ స్కీమాలకు కట్టుబడి ఉండే వ్యవస్థీకృత సెట్లలో డేటాను ఆర్గనైజ్ చేయడంలో సంప్రదాయ డేటాబేస్లు గొప్పవి.
అయినప్పటికీ, హై-డైమెన్షనల్ డేటా యొక్క డైనమిక్ మరియు సంక్లిష్టమైన స్వభావంతో వ్యవహరించేటప్పుడు, ఈ దృఢత్వం అడ్డంకిగా మారడం ప్రారంభిస్తుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, వెక్టార్ డేటాబేస్లు ఒక స్థాయి వశ్యత మరియు సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి, ఇవి సంప్రదాయ సమానమైన వాటికి సమానంగా ఉండవు, ప్రత్యేకించి ఎక్కువగా ఆధారపడే అప్లికేషన్ల కోసం. యంత్ర అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు. వారు సారూప్యత శోధనలలో స్కేలబుల్ మరియు నైపుణ్యం మాత్రమే కాదు.
వెక్టార్ డేటాబేస్లు ప్రత్యేకంగా ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్లకు ఉపయోగపడతాయి. సృష్టించిన మెటీరియల్ సందర్భోచిత సమగ్రతను కలిగి ఉందని హామీ ఇవ్వడానికి, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు పిక్చర్ ఉత్పత్తిని కలిగి ఉన్న ఈ అప్లికేషన్లు పొందుపరిచిన వాటి త్వరిత పునరుద్ధరణ మరియు పోలికపై ఆధారపడి ఉంటాయి.
కాబట్టి ఈ భాగంలో, మేము మీ తదుపరి ప్రాజెక్ట్ కోసం టాప్ వెక్టర్ డేటాబేస్లను పరిశీలిస్తాము.
1. మిల్వస్
Milvus అనేది ఎంబెడెడ్ సారూప్యత శోధనలు మరియు శక్తివంతమైన MLOpsతో సహా ప్రాథమికంగా AI అప్లికేషన్ల కోసం రూపొందించబడిన ఒక మార్గదర్శక ఓపెన్ సోర్స్ వెక్టర్ డేటాబేస్.
ఇది ఎక్కువగా నిర్వహించే సాంప్రదాయిక రిలేషనల్ డేటాబేస్ల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది నిర్మాణాత్మక డేటా, ఈ సామర్థ్యం కారణంగా, ఇది అపూర్వమైన ట్రిలియన్ స్కేల్లో సూచిక వెక్టర్లను అనుమతిస్తుంది.
స్కేలబిలిటీ మరియు అధిక లభ్యత పట్ల మిల్వస్ యొక్క అంకితభావం దాని మొదటి వెర్షన్ నుండి పూర్తిగా పంపిణీ చేయబడిన, క్లౌడ్-నేటివ్ మిల్వస్ 2.0 వరకు అభివృద్ధి చేసిన విధానం ద్వారా ప్రదర్శించబడుతుంది.
ప్రత్యేకించి, మిల్వస్ 2.0 పూర్తిగా క్లౌడ్-నేటివ్ డిజైన్ను ప్రదర్శిస్తుంది, ఇది వందలాది నోడ్లను మించి స్కేలింగ్ చేస్తున్నప్పుడు ఆశ్చర్యపరిచే 99.9% లభ్యతను లక్ష్యంగా చేసుకుంది.
విశ్వసనీయమైన వెక్టార్ డేటాబేస్ సొల్యూషన్ కోసం వెతుకుతున్న వారికి, ఈ ఎడిషన్ బాగా సిఫార్సు చేయబడింది, ఎందుకంటే ఇది మల్టీ-క్లౌడ్ కనెక్షన్ మరియు అడ్మినిస్ట్రేటివ్ ప్యానెల్ వంటి అధునాతన ఫీచర్లను జోడించడమే కాకుండా, ఫ్లెక్సిబుల్ అప్లికేషన్ డెవలప్మెంట్ కోసం డేటా స్థిరత్వ స్థాయిలను మెరుగుపరుస్తుంది.
మిల్వస్ యొక్క గుర్తించదగిన ప్రయోజనం ఏమిటంటే దాని కమ్యూనిటీ-ఆధారిత విధానం, ఇది బహుళ-భాషా మద్దతును మరియు డెవలపర్ల డిమాండ్లకు అనుగుణంగా విస్తృతమైన టూల్చెయిన్ను అందిస్తుంది.
IT సెక్టార్లో, దాని క్లౌడ్ స్కేలబిలిటీ మరియు విశ్వసనీయత, పెద్ద డేటాసెట్లలో దాని అధిక-పనితీరు గల వెక్టర్ శోధన సామర్థ్యాలతో పాటు, దీనిని ఒక ప్రముఖ ఎంపికగా మార్చింది.
అదనంగా, ఇది స్కేలార్ ఫిల్టరింగ్తో వెక్టర్ సారూప్యత శోధనను మిళితం చేసే హైబ్రిడ్ శోధన సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించి దాని కార్యకలాపాల సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
మిల్వస్కు స్పష్టమైన అడ్మినిస్ట్రేటివ్ ప్యానెల్ ఉంది వినియోగ మార్గము, APIల పూర్తి సెట్ మరియు స్కేలబుల్ మరియు ట్యూనబుల్ ఆర్కిటెక్చర్.
బాహ్య అప్లికేషన్లతో కమ్యూనికేషన్ యాక్సెస్ లేయర్ ద్వారా సులభతరం చేయబడుతుంది, అయితే లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ మరియు డేటా మేనేజ్మెంట్ కోఆర్డినేటర్ సర్వీస్ ద్వారా సమన్వయం చేయబడతాయి, ఇది సెంట్రల్ కమాండ్గా పనిచేస్తుంది.
డేటాబేస్ యొక్క శాశ్వతత్వానికి ఆబ్జెక్ట్ స్టోరేజ్ లేయర్ మద్దతు ఇస్తుంది, అయితే వర్కర్ నోడ్లు స్కేలబిలిటీని నిర్ధారించడానికి కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తాయి.
ధర
ఇది ప్రతి ఒక్కరికీ ఉపయోగించడానికి ఉచితం.
2. FAISS
Facebook యొక్క AI పరిశోధన బృందం Facebook AI సారూప్యత శోధన అనే అత్యాధునిక లైబ్రరీని అభివృద్ధి చేసింది, ఇది దట్టమైన వెక్టర్ క్లస్టరింగ్ మరియు సారూప్యత శోధనను మరింత ప్రభావవంతంగా చేయడానికి రూపొందించబడింది.
అత్యాధునిక ప్రాథమిక పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా Facebook AI యొక్క సారూప్యత శోధన సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచాలనే ఆవశ్యకతతో దీని సృష్టి జరిగింది.
CPU-ఆధారిత ఇంప్లిమెంటేషన్లతో పోలిస్తే, FAISS యొక్క అత్యాధునిక GPU అమలు శోధన సమయాన్ని ఐదు నుండి పది రెట్లు వేగవంతం చేయగలదు, సిఫార్సు సిస్టమ్లు మరియు సారూప్య అర్థాలను గుర్తించడం వంటి అనేక రకాల అప్లికేషన్లకు ఇది ఒక అమూల్యమైన సాధనంగా మారుతుంది. టెక్స్ట్, ఆడియో మరియు వీడియో వంటి నిర్మాణాత్మక డేటాసెట్లు.
కొసైన్ సారూప్యత, అంతర్గత ఉత్పత్తి మరియు సాధారణంగా ఉపయోగించే L2 మెట్రిక్ (యూక్లిడియన్ దూరం) వంటి విస్తృత శ్రేణి సారూప్యత కొలమానాలను FAISS నిర్వహించగలదు.
ఈ కొలతలు వివిధ డేటా రకాల్లో ఖచ్చితమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన సారూప్యత శోధనలను సులభతరం చేస్తాయి. బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్, ప్రెసిషన్-స్పీడ్ ట్రేడ్-ఆఫ్లు మరియు ఖచ్చితమైన మరియు ఉజ్జాయింపు శోధనలకు మద్దతు వంటి ఫీచర్లు దాని సౌలభ్యాన్ని మరింత పెంచుతాయి.
అదనంగా, ఇండెక్స్లను డిస్క్లో నిల్వ చేయడానికి అనుమతించడం ద్వారా భారీ డేటాసెట్లను నిర్వహించడానికి FAISS స్కేలబుల్ పద్ధతిని అందిస్తుంది.
విలోమ ఫైల్, ఉత్పత్తి పరిమాణీకరణ (PQ) మరియు మెరుగైన PQ అనేది FAISS యొక్క పరిశోధనా పునాదిని రూపొందించే కొన్ని వినూత్న సాంకేతికతలు మరియు అధిక డైమెన్షనల్ వెక్టర్ ఫీల్డ్లను ఇండెక్సింగ్ మరియు శోధించడం విషయానికి వస్తే దాని ప్రభావాన్ని జోడిస్తుంది.
ఈ వ్యూహాలు GPU-యాక్సిలరేటెడ్ k-సెలక్షన్ అల్గారిథమ్లు మరియు PQ దూరాలను ముందుగా ఫిల్టరింగ్ చేయడం వంటి అత్యాధునిక విధానాల ద్వారా బలోపేతం చేయబడ్డాయి, బిలియన్-స్కేల్ డేటాసెట్లలో కూడా శీఘ్ర మరియు ఖచ్చితమైన శోధన ఫలితాలను అందించగల FAISS సామర్థ్యానికి హామీ ఇస్తుంది.
ధర
ఇది ప్రతి ఒక్కరికీ ఉపయోగించడానికి ఉచితం.
3. పిన్కోన్
Pinecone వెక్టార్ డేటాబేస్లలో అగ్రగామిగా ఉంది, ఇది క్లౌడ్-నేటివ్, మేనేజ్డ్ సర్వీస్ను అందిస్తుంది, ఇది ప్రత్యేకంగా అధిక శక్తితో పనిచేసే AI అప్లికేషన్ల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి రూపొందించబడింది.
ఇది వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్లను నిర్వహించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది, ఇవి ఉత్పాదక AI, సెమాంటిక్ శోధన మరియు భారీ భాషా నమూనాలను ఉపయోగించే అనువర్తనాలకు అవసరమైనవి.
సంక్లిష్టమైన పనులకు దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తిగా ప్రభావవంతంగా పనిచేసే ఈ ఎంబెడ్డింగ్ల కారణంగా AI ఇప్పుడు అర్థ సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకోగలదు.
Pinecone ప్రత్యేకమైనది, ఇది వెక్టార్ ఇండెక్స్ల యొక్క మెరుగైన పనితీరుతో సాంప్రదాయ డేటాబేస్ల సామర్థ్యాలను సజావుగా అనుసంధానిస్తుంది, ఎంబెడ్డింగ్లను సమర్థవంతంగా మరియు పెద్ద ఎత్తున నిల్వ చేయడానికి మరియు ప్రశ్నించడాన్ని అనుమతిస్తుంది.
సంక్లిష్టత మరియు డేటా యొక్క వాల్యూమ్ ప్రామాణిక స్కేలార్-ఆధారిత డేటాబేస్లను సరిపోని పరిస్థితులలో ఇది సరైన ఎంపికగా చేస్తుంది.
Pinecone దాని మేనేజ్డ్ సర్వీస్ విధానం కారణంగా డెవలపర్లకు అవాంతరాలు లేని పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది, ఇది ఏకీకరణ మరియు నిజ-సమయ డేటా తీసుకోవడం విధానాలను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది.
డేటాను పొందడం, నవీకరించడం, తొలగించడం, ప్రశ్నించడం మరియు అప్సర్ట్ చేయడం వంటి అనేక డేటా కార్యకలాపాలకు ఇది మద్దతు ఇస్తుంది.
అప్సర్ట్లు మరియు తొలగింపులు వంటి నిజ-సమయ సవరణలను సూచించే ప్రశ్నలు బిలియన్ల కొద్దీ వెక్టర్లతో కూడిన ఇండెక్స్లకు సరైన, తక్కువ-జాప్యం ప్రతిస్పందనలను ఇస్తాయని పైన్కోన్ మరింత హామీ ఇస్తుంది.
డైనమిక్ పరిస్థితులలో, ప్రశ్న ఫలితాల యొక్క ఔచిత్యం మరియు తాజాదనాన్ని సంరక్షించడానికి ఈ ఫీచర్ అవసరం.
అదనంగా, పైన్కోన్ కనెక్షన్ ద్వారా ఎయిర్బైట్తో పిన్కోన్ భాగస్వామ్యం దాని బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు సౌలభ్యాన్ని పెంచుతుంది, ఇది మూలాధారాల శ్రేణి నుండి మృదువైన డేటా ఇంటిగ్రేషన్ను అనుమతిస్తుంది.
ఈ సంబంధం ద్వారా, పెరుగుతున్న డేటా సమకాలీకరణ ద్వారా కొత్తగా సంపాదించిన సమాచారం మాత్రమే నిర్వహించబడుతుందని నిర్ధారించుకోవడం ద్వారా ఖర్చులు మరియు సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
కనెక్టర్ డిజైన్ సరళతను నొక్కిచెబుతుంది, కేవలం కనీస సెటప్ పారామీటర్లు అవసరం, మరియు ఇది విస్తరించదగినది, భవిష్యత్తులో మెరుగుదలలను అనుమతిస్తుంది.
ధర
RAG వినియోగ కేసు కోసం ప్రీమియం ధర నెలకు $5.80 నుండి ప్రారంభమవుతుంది.
4. వీవియేట్
Weaviate అనేది ఒక వినూత్న వెక్టార్ డేటాబేస్, ఇది ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్వేర్గా అందుబాటులో ఉంది, ఇది మేము డేటాను యాక్సెస్ చేసే మరియు ఉపయోగించే విధానాన్ని మారుస్తుంది.
Weaviate వెక్టార్ శోధన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకుంటుంది, ఇది స్కేలార్ విలువలు మరియు ముందే నిర్వచించబడిన ప్రశ్నలపై ఆధారపడిన సాధారణ డేటాబేస్లకు భిన్నంగా, పెద్ద, సంక్లిష్టమైన డేటాసెట్లలో అధునాతనమైన, సందర్భోచిత-అవగాహన శోధనలను ప్రారంభిస్తుంది.
ఈ పద్ధతితో, మీరు ఇతర కంటెంట్తో ఎంత సారూప్యత కలిగి ఉందో దాని ఆధారంగా మీరు గుర్తించవచ్చు, ఇది శోధనల సహజత్వాన్ని మరియు ఫలితాల ఔచిత్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్తో దాని మృదువైన ఏకీకరణ దాని ప్రాథమిక లక్షణాలలో ఒకటి; ఇది కేవలం డేటా నిల్వ పరిష్కారం కంటే ఎక్కువగా పనిచేయడానికి అనుమతిస్తుంది; ఇది కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించి డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది.
వీవియేట్ యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ ఈ ఏకీకరణను పూర్తిగా కలుపుతుంది, అదనపు సాధనాలను ఉపయోగించకుండా సంక్లిష్ట డేటాను విశ్లేషించడం సాధ్యపడుతుంది.
గ్రాఫ్ డేటా మోడల్లకు దాని మద్దతు లింక్డ్ ఎంటిటీల వలె డేటాపై భిన్నమైన దృక్కోణాన్ని అందిస్తుంది, సంప్రదాయ డేటాబేస్ నిర్మాణాలలో మిస్ అయ్యే నమూనాలు మరియు అంతర్దృష్టులను బహిర్గతం చేస్తుంది.
వీవియేట్ యొక్క మాడ్యులర్ ఆర్కిటెక్చర్ కారణంగా, కస్టమర్లు డేటా వెక్టరైజేషన్ మరియు బ్యాకప్ క్రియేషన్ వంటి సామర్థ్యాలను అవసరమైన విధంగా జోడించవచ్చు.
దీని ఫండమెంటల్ వెర్షన్ వెక్టార్ డేటా స్పెషలిస్ట్ డేటాబేస్గా పనిచేస్తుంది మరియు వివిధ అవసరాలను తీర్చడానికి ఇతర మాడ్యూల్స్తో దీన్ని విస్తరించవచ్చు.
దీని స్కేలబిలిటీ దాని మాడ్యులర్ డిజైన్ ద్వారా మరింత మెరుగుపరచబడింది, పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణాలు మరియు ప్రశ్నల డిమాండ్లకు ప్రతిస్పందనగా వేగం త్యాగం చేయబడదని హామీ ఇస్తుంది.
RESTful మరియు GraphQL APIలు రెండింటికీ డేటాబేస్ మద్దతు ద్వారా నిల్వ చేయబడిన డేటాతో పరస్పర చర్య చేసే బహుముఖ మరియు ప్రభావవంతమైన పద్ధతి సాధ్యమవుతుంది.
ప్రత్యేకించి, GraphQL అనేది క్లిష్టమైన, గ్రాఫ్-ఆధారిత ప్రశ్నలను వేగంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యం కారణంగా ఎంపిక చేయబడింది, వినియోగదారులు అధిక లేదా తగినంత మొత్తంలో డేటాను పొందకుండానే తమకు కావలసిన డేటాను ఖచ్చితంగా పొందగలుగుతారు.
Weaviate దాని అనువైన APIకి కృతజ్ఞతలు తెలుపుతూ వివిధ క్లయింట్ లైబ్రరీలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భాషల్లో మరింత యూజర్ ఫ్రెండ్లీగా ఉంది.
వీవియేట్ను మరింతగా అన్వేషించాలనుకునే వారి కోసం, మీ ఉదాహరణను సెటప్ చేయడం మరియు కాన్ఫిగర్ చేయడం నుండి వెక్టార్ శోధన, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంటిగ్రేషన్ మరియు స్కీమా డిజైన్ వంటి దాని సామర్థ్యాలలో లోతైన డైవ్ల వరకు అనేక డాక్యుమెంటేషన్ మరియు ట్యుటోరియల్లు అందుబాటులో ఉన్నాయి.
మీరు Weaviateని స్థానికంగా ఆపరేట్ చేయాలని నిర్ణయించుకున్నా, సమాచారాన్ని డైనమిక్గా మరియు చర్య తీసుకునేలా చేసే అదే శక్తివంతమైన సాంకేతికతను మీరు యాక్సెస్ చేయవచ్చు. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ పర్యావరణం, లేదా వీవియేట్ మేనేజ్డ్ క్లౌడ్ సర్వీస్ ద్వారా.
ధర
ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క ప్రీమియం ధర సర్వర్లెస్ కోసం నెలకు $25 నుండి ప్రారంభమవుతుంది.
5. క్రోమా
క్రోమా అనేది అత్యాధునిక వెక్టార్ డేటాబేస్, ఇది డేటా రిట్రీవల్ మరియు స్టోరేజీని విప్లవాత్మకంగా మార్చే లక్ష్యంతో ఉంది, ప్రత్యేకించి మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్తో కూడిన అప్లికేషన్ల కోసం.
క్రోమా స్కేలార్ సంఖ్యలకు బదులుగా వెక్టర్లతో పనిచేస్తుంది కాబట్టి, ప్రామాణిక డేటాబేస్ల వలె కాకుండా, అధిక డైమెన్షనల్, సంక్లిష్టమైన డేటాను నిర్వహించడంలో ఇది చాలా మంచిది.
ఇది డేటా రిట్రీవల్ టెక్నాలజీలో ఒక ప్రధాన పురోగతి, ఎందుకంటే ఇది ఖచ్చితమైన కీవర్డ్ మ్యాచ్ల కంటే మెటీరియల్ యొక్క అర్థ సారూప్యత ఆధారంగా మరింత అధునాతన శోధనలను అనుమతిస్తుంది.
క్రోమా యొక్క గుర్తించదగిన లక్షణం ఏమిటంటే, స్కేల్ సెట్టింగుల కోసం క్లిక్హౌస్ మరియు స్వతంత్ర ఇన్స్టాలేషన్ల కోసం డక్డిబి వంటి అనేక అంతర్లీన నిల్వ పరిష్కారాలతో పని చేయగల సామర్థ్యం, వివిధ వినియోగ సందర్భాలకు వశ్యత మరియు అనుసరణకు హామీ ఇస్తుంది.
క్రోమా సరళత, వేగం మరియు విశ్లేషణను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడింది. ఇది పైథాన్ మరియు జావాస్క్రిప్ట్/టైప్స్క్రిప్ట్ కోసం SDKలతో విస్తృతమైన డెవలపర్లకు అందుబాటులో ఉంది.
అదనంగా, క్రోమా వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకతకు బలమైన ప్రాధాన్యతనిస్తుంది, డెవలపర్లు డక్డిబి మద్దతుతో శాశ్వత డేటాబేస్ లేదా పరీక్ష కోసం ఇన్-మెమరీ డేటాబేస్ను త్వరగా సెటప్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
అన్ని-MiniLM-L6-v2 వంటి మోడళ్లను ఉపయోగించి టెక్స్ట్ డేటాను చొప్పించవచ్చు మరియు స్వయంచాలకంగా పొందుపరిచే విధంగా మార్చగలిగే సాంప్రదాయ డేటాబేస్లలో పట్టికలను పోలి ఉండే సేకరణ వస్తువులను రూపొందించగల సామర్థ్యం ఈ బహుముఖ ప్రజ్ఞను మరింత పెంచుతుంది.
టెక్స్ట్ మరియు ఎంబెడ్డింగ్లను సజావుగా ఏకీకృతం చేయవచ్చు, ఇది డేటా సెమాంటిక్స్ను గ్రహించాల్సిన అప్లికేషన్లకు అవసరం.
క్రోమా యొక్క వెక్టార్ సారూప్యత పద్ధతి యొక్క పునాది ఆర్తోగోనాలిటీ మరియు డెన్సిటీ యొక్క గణిత శాస్త్ర భావనలు, ఇవి డేటాబేస్లలో డేటా యొక్క ప్రాతినిధ్యం మరియు పోలికను అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరం.
ఈ ఆలోచనలు డేటా మూలకాల మధ్య అర్థసంబంధమైన అనుసంధానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా అర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన సారూప్యత శోధనలను నిర్వహించడానికి క్రోమాను అనుమతిస్తాయి.
క్రోమాను మరింతగా అన్వేషించాలనుకునే వ్యక్తుల కోసం ట్యుటోరియల్లు మరియు మార్గదర్శకాలు వంటి వనరులు అందుబాటులో ఉంటాయి. డేటాబేస్ను ఎలా సెటప్ చేయాలి, సేకరణలను ఎలా సృష్టించాలి మరియు సారూప్యత శోధనలను ఎలా అమలు చేయాలి అనే దానిపై దశల వారీ మార్గదర్శకత్వం అవి ఉన్నాయి.
ధర
మీరు దీన్ని ఉచితంగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు.
6. వెస్పా
వెస్పా అనేది AI మరియు పెద్ద డేటా యొక్క ఆన్లైన్ హ్యాండ్లింగ్ను మార్చే ఒక ప్లాట్ఫారమ్.
వెస్పా యొక్క ప్రాథమిక ప్రయోజనం పెద్ద డేటాసెట్లలో తక్కువ-లేటెన్సీ గణనలను ప్రారంభించడం, మీరు టెక్స్ట్, వెక్టర్ మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను సులభంగా నిల్వ చేయడానికి, సూచిక చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
విచారణలు, ఎంపికలు లేదా మెషీన్-నేర్చుకున్న మోడల్ అనుమితులు నిర్వహించబడుతున్న వాటి స్వభావంతో సంబంధం లేకుండా, ఏ స్థాయిలోనైనా శీఘ్ర సమాధానాలను అందించే సామర్థ్యంతో వెస్పా ప్రత్యేకించబడింది.
వెస్పా యొక్క సౌలభ్యం దాని పూర్తి ఫంక్షనల్ శోధన ఇంజిన్ మరియు వెక్టార్ డేటాబేస్లో చూపబడింది, ఇది వెక్టర్ (ANN), లెక్సికల్ మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా వరకు ఒకే ప్రశ్నలో అనేక శోధనలను అనుమతిస్తుంది.
స్కేల్తో సంబంధం లేకుండా, మీరు మీ డేటాతో మెషిన్-లెర్న్డ్ మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్ని ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా రియల్ టైమ్ AI సామర్థ్యాలతో యూజర్ ఫ్రెండ్లీ మరియు ప్రతిస్పందించే శోధన యాప్లను సృష్టించవచ్చు.
ఏది ఏమైనప్పటికీ, వెస్పా కేవలం కోరుకోవడం కంటే ఎక్కువ; ఇది ఎన్కౌంటర్లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు అనుకూలీకరించడం గురించి కూడా.
అగ్రశ్రేణి అనుకూలీకరణ మరియు సూచన సాధనాలు నిర్దిష్ట వినియోగదారులు లేదా పరిస్థితులకు అనుగుణంగా డైనమిక్, ప్రస్తుత సిఫార్సులను అందిస్తాయి.
వెస్పా అనేది సంభాషణాత్మక AI స్పేస్లోకి ప్రవేశించాలని చూస్తున్న ఎవరికైనా గేమ్-ఛేంజర్, ఎందుకంటే ఇది నిజ సమయంలో టెక్స్ట్ మరియు వెక్టార్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు అన్వేషించడానికి అవసరమైన మౌలిక సదుపాయాలను అందిస్తుంది, ఇది మరింత అధునాతన మరియు ఆచరణాత్మక AI ఏజెంట్ల అభివృద్ధికి వీలు కల్పిస్తుంది.
సమగ్ర టోకనైజేషన్ మరియు స్టెమ్మింగ్తో, పూర్తి-వచన శోధనలు, సమీప పొరుగు శోధనలు మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా ప్రశ్నలు అన్నీ ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క విస్తృతమైన ప్రశ్న సామర్థ్యాల ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడతాయి.
ఇది అనేక శోధన కొలతలు కలపడం ద్వారా సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగలదు.
వెస్పా అనేది AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ల కోసం ఒక గణన పవర్హౌస్, ఎందుకంటే దాని కంప్యూటేషన్ ఇంజిన్ స్కేలర్లు మరియు టెన్సర్లపై సంక్లిష్టమైన గణిత వ్యక్తీకరణలను నిర్వహించగలదు.
ఆపరేషన్లో, వెస్పా ఉపయోగించడానికి సులభమైన మరియు విస్తరించదగినదిగా తయారు చేయబడింది.
ఇది సిస్టమ్ కాన్ఫిగరేషన్ మరియు అప్లికేషన్ డెవలప్మెంట్ నుండి డేటా మరియు నోడ్ మేనేజ్మెంట్ వరకు పునరావృతమయ్యే ప్రక్రియలను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది, సురక్షితమైన మరియు అంతరాయం లేని ఉత్పత్తి కార్యకలాపాలను అనుమతిస్తుంది.
వెస్పా యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ దాని విశ్వసనీయత మరియు పనితీరును కొనసాగించడం ద్వారా మీ డేటాతో విస్తరించేలా చేస్తుంది.
ధర
మీరు దీన్ని ఉచితంగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు.
7. క్వాడ్రంట్
Qdrant అనేది ఒక సౌకర్యవంతమైన వెక్టార్ డేటాబేస్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ల పెరుగుతున్న డిమాండ్లను తీర్చడానికి ప్రత్యేకమైన సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది.
దాని పునాదిలో, Qdrant అనేది వెక్టర్ సారూప్యత శోధన ఇంజిన్, ఇది వెక్టర్లను అలాగే పేలోడ్ డేటాను నిల్వ చేయడానికి, కనుగొనడానికి మరియు నిర్వహించడానికి సులభమైన APIని అందిస్తుంది.
సంక్లిష్టమైన డేటా ఫార్మాట్లను వివరించాల్సిన సెమాంటిక్ సెర్చ్ మరియు రికమండేషన్ సిస్టమ్ల వంటి అనేక అప్లికేషన్లకు ఈ ఫీచర్ కీలకం.
ప్లాట్ఫారమ్ సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీని దృష్టిలో ఉంచుకుని నిర్మించబడింది, బిలియన్ల కొద్దీ డేటా పాయింట్లతో భారీ డేటాసెట్లను హ్యాండిల్ చేయగలదు.
ఇది కొసైన్ సారూప్యత, యూక్లిడియన్ దూరం మరియు డాట్ ప్రొడక్ట్తో సహా అనేక దూర కొలమానాలను అందిస్తుంది, ఇది అనేక ఉపయోగ దృశ్యాలలో అనుకూలమైనదిగా చేస్తుంది.
డిజైన్ విభిన్న శోధన అవసరాలను తీర్చడానికి స్ట్రింగ్, రేంజ్ మరియు జియో-ఫిల్టర్ల వంటి సంక్లిష్టమైన ఫిల్టరింగ్ను అందిస్తుంది.
Qdrant వివిధ మార్గాల్లో డెవలపర్లకు అందుబాటులో ఉంటుంది, వేగవంతమైన స్థానిక సెటప్ల కోసం డాకర్ ఇమేజ్, భాషతో సౌకర్యవంతమైన వారి కోసం పైథాన్ క్లయింట్ మరియు మరింత పటిష్టమైన, ఉత్పత్తి-స్థాయి వాతావరణం కోసం క్లౌడ్ సేవతో సహా.
Qdrant యొక్క అనుకూలత ఏదైనా సాంకేతిక కాన్ఫిగరేషన్ లేదా ప్రక్రియ అవసరాలతో అతుకులు లేని ఏకీకరణను అనుమతిస్తుంది.
ఇంకా, Qdrant యొక్క వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక ఇంటర్ఫేస్ వెక్టర్ డేటాబేస్ నిర్వహణను సులభతరం చేస్తుంది. క్లస్టర్ సృష్టి నుండి సురక్షితమైన యాక్సెస్ కోసం API కీల ఉత్పత్తి వరకు అన్ని నైపుణ్య స్థాయిల వినియోగదారుల కోసం ప్లాట్ఫారమ్ సూటిగా ఉంటుంది.
దీని బల్క్ అప్లోడ్ సామర్ధ్యం మరియు అసమకాలిక API దాని సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి, ఇది అపారమైన డేటాతో వ్యవహరించే డెవలపర్లకు చాలా ఉపయోగకరమైన సాధనంగా చేస్తుంది.
ధర
మీరు దీన్ని ఉచితంగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు మరియు ప్రీమియం ధర ప్రతి నోడ్కు $25 నుండి ప్రారంభమవుతుంది/నెలకు గంటకు బిల్ చేయబడుతుంది
8. ఆస్ట్రా DB
AstraDB యొక్క ఉన్నతమైన వెక్టార్ శోధన సామర్థ్యాలు మరియు సర్వర్లెస్ ఆర్కిటెక్చర్ ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్లను మారుస్తున్నాయి.
AstraDB అనేది అపాచీ కాసాండ్రా యొక్క ఘన పునాదిపై నిర్మించబడినందున మరియు స్కేలబిలిటీ, స్థిరత్వం మరియు పనితీరును సజావుగా మిళితం చేసినందున వివిధ రకాల డేటా రకాలలో క్లిష్టమైన, సందర్భోచిత-సెన్సిటివ్ శోధనలను నిర్వహించడానికి ఒక గొప్ప ఎంపిక.
స్ట్రీమింగ్, నాన్-వెక్టార్ మరియు వెక్టార్ డేటాతో సహా వైవిధ్యమైన పనిభారాన్ని నిర్వహించడానికి ఆస్ట్రాడిబి సామర్థ్యం, అదే సమయంలో ఏకకాల ప్రశ్న మరియు అప్డేట్ ఆపరేషన్ల కోసం చాలా తక్కువ జాప్యాన్ని సంరక్షించడం దాని యొక్క అత్యంత ముఖ్యమైన ప్రయోజనాల్లో ఒకటి.
ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్లకు ఈ అనుకూలత అవసరం, వీటికి ఖచ్చితమైన, సందర్భోచిత AI ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి స్ట్రీమింగ్ మరియు నిజ-సమయ డేటా ప్రాసెసింగ్ అవసరం.
AstraDB నుండి సర్వర్లెస్ సొల్యూషన్ డెవలప్మెంట్ను మరింత సులభతరం చేస్తుంది, బ్యాకెండ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ను నిర్వహించడం కంటే వినూత్న AI అప్లికేషన్లను రూపొందించడంపై దృష్టి కేంద్రీకరించడానికి డెవలపర్లను అనుమతిస్తుంది.
శీఘ్రప్రారంభ మార్గదర్శకత్వం నుండి చాట్బాట్లు మరియు సిఫార్సు సిస్టమ్లను రూపొందించడంపై లోతైన పాఠాల వరకు, డెవలపర్లు విశ్వసనీయమైన APIలు మరియు సుప్రసిద్ధ సాధనాలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్లతో సున్నితమైన ఇంటర్ఫేస్ల ద్వారా వారి AI ఆలోచనలను వేగంగా గ్రహించేలా AstraDB అనుమతిస్తుంది.
ఎంటర్ప్రైజ్-గ్రేడ్ జెనరేటివ్ AI సిస్టమ్లు తప్పనిసరిగా భద్రత మరియు సమ్మతికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి మరియు AstraDB రెండు రంగాల్లోనూ అందిస్తుంది.
డీప్ కార్పొరేట్ సెక్యూరిటీ ఫీచర్లు మరియు సమ్మతి ధృవీకరణ పత్రాలు దీని ద్వారా అందించబడతాయి, AstraDBలో అభివృద్ధి చేయబడిన AI అప్లికేషన్లు ఖచ్చితమైన గోప్యత మరియు డేటా రక్షణ మార్గదర్శకాలకు కట్టుబడి ఉంటాయని హామీ ఇస్తుంది.
ధర
మీరు దీన్ని ఉచితంగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు మరియు ఇది చెల్లింపు-యాజ్-యు-గో మోడల్ను అందిస్తుంది.
9. బాహ్య శోధన
OpenSearch వెక్టార్ డేటాబేస్లను అన్వేషించే వారికి, ప్రత్యేకించి అడాప్టబుల్, స్కేలబుల్ మరియు ఫ్యూచర్ ప్రూఫ్ AI సిస్టమ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఆకర్షణీయమైన ఎంపికగా కనిపిస్తుంది.
OpenSearch అనేది అన్నీ కలిసిన, ఓపెన్ సోర్స్ వెక్టార్ డేటాబేస్, ఇది విశ్లేషణల శక్తి, అధునాతన వెక్టర్ శోధన మరియు సాంప్రదాయ శోధనను ఒక సమన్వయ వ్యవస్థగా మిళితం చేస్తుంది.
సారూప్యత శోధనల కోసం వెక్టర్లలో బహుళ డేటా ఫారమ్లు-పత్రాలు, ఫోటోలు మరియు ఆడియో యొక్క అర్థం మరియు సందర్భాన్ని ఎన్కోడ్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, డెవలపర్లు తమ శోధన యాప్లలో సెమాంటిక్ అవగాహనను చేర్చాలని చూస్తున్న డెవలపర్లకు ఈ ఏకీకరణ ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.
ఓపెన్సెర్చ్ ఆఫర్ చేయడానికి చాలా ఉన్నప్పటికీ, ఎలాస్టిక్ సెర్చ్తో పోలిస్తే, చాలా తక్కువ కోడ్ మార్పులు ఉన్నాయని గుర్తుంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం, ముఖ్యంగా స్క్రిప్టింగ్ లాంగ్వేజ్లు మరియు ఇంజెషన్ పైప్లైన్ ప్రాసెసర్ల వంటి క్లిష్టమైన మాడ్యూల్స్లో.
పెరిగిన అభివృద్ధి కృషి కారణంగా సాగే శోధన మరింత అధునాతన సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది పనితీరు, ఫీచర్ సెట్ మరియు రెండింటి మధ్య నవీకరణలలో తేడాలకు దారితీస్తుంది.
OpenSearch ఒక పెద్ద కమ్యూనిటీ ఫాలోయింగ్ మరియు ఓపెన్ సోర్స్ ఆలోచనలకు అంకితభావంతో భర్తీ చేస్తుంది, ఫలితంగా ఓపెన్ మరియు అనుకూలమైన ప్లాట్ఫారమ్ ఏర్పడుతుంది.
ఇది పరిశీలన మరియు భద్రతా విశ్లేషణలు వంటి శోధన మరియు విశ్లేషణలకు మించిన విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది డేటా-ఇంటెన్సివ్ టాస్క్ల కోసం సౌకర్యవంతమైన సాధనంగా చేస్తుంది.
కమ్యూనిటీ-ఆధారిత వ్యూహం ప్లాట్ఫారమ్ను తాజాగా మరియు ప్రత్యేకంగా ఉంచడానికి నిరంతర మెరుగుదలలు మరియు ఇంటిగ్రేషన్లకు హామీ ఇస్తుంది.
ధర
మీరు దీన్ని ఉచితంగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు.
<span style="font-family: arial; ">10</span> అజూర్ AI శోధన
అజూర్ AI శోధన అనేది ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్లలో శోధన సామర్థ్యాలను మెరుగుపరిచే బలమైన ప్లాట్ఫారమ్.
ఇది వెక్టార్ శోధనకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది శోధన సూచిక లోపల వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్లను ఇండెక్సింగ్, నిల్వ మరియు తిరిగి పొందడం కోసం ఒక మెకానిజం.
ఈ ఫీచర్ వెక్టార్ స్పేస్లో పోల్చదగిన పత్రాలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది, ఫలితంగా మరింత సందర్భోచితంగా సంబంధిత శోధన ఫలితాలు వస్తాయి.
అజూర్ AI శోధన హైబ్రిడ్ పరిస్థితులకు దాని మద్దతుతో విభిన్నంగా ఉంటుంది, దీనిలో వెక్టర్ మరియు కీవర్డ్ శోధనలు ఏకకాలంలో నిర్వహించబడతాయి, ఫలితంగా ఏకీకృత ఫలితం సెట్ చేయబడింది, ఇది తరచుగా ఒంటరిగా ఉపయోగించే ప్రతి సాంకేతికత యొక్క సామర్థ్యాన్ని అధిగమిస్తుంది.
ఒకే సూచికలో వెక్టర్ మరియు నాన్-వెక్టార్ మెటీరియల్ కలయిక మరింత పూర్తి మరియు సౌకర్యవంతమైన శోధన అనుభవాన్ని అనుమతిస్తుంది.
Azure AI శోధనలో వెక్టర్ శోధన ఫీచర్ విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉంటుంది మరియు అన్ని Azure AI శోధన శ్రేణులకు ఉచితంగా అందించబడుతుంది.
అజూర్ సైట్ ద్వారా అందించబడిన అనేక అభివృద్ధి వాతావరణాలకు దాని మద్దతు కారణంగా ఇది అనేక రకాల వినియోగ సందర్భాలు మరియు అభివృద్ధి ప్రాధాన్యతలకు చాలా అనువైనది, REST API లు, మరియు పైథాన్, జావాస్క్రిప్ట్ మరియు.NET కోసం SDKలు, ఇతరులతో పాటు.
అజూర్ AI పర్యావరణ వ్యవస్థతో దాని లోతైన ఏకీకరణతో, అజూర్ AI శోధన కేవలం శోధన కంటే ఎక్కువ అందిస్తుంది; ఇది ఉత్పాదక AI అనువర్తనాల కోసం పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క సామర్థ్యాన్ని కూడా పెంచుతుంది.
మోడల్ ఎంబెడ్డింగ్ కోసం Azure OpenAI స్టూడియో మరియు పిక్చర్ రిట్రీవల్ కోసం Azure AI సేవలు ఈ ఏకీకరణలో చేర్చబడిన సేవలకు రెండు ఉదాహరణలు మాత్రమే.
Azure AI శోధన అనేది వారి అప్లికేషన్లలో అధునాతన శోధన ఫంక్షన్లను పొందుపరచాలనుకునే డెవలపర్లకు అనువైన పరిష్కారం, దాని విస్తృతమైన మద్దతు కారణంగా ఇది సారూప్యత శోధన మరియు మల్టీమోడల్ శోధన నుండి హైబ్రిడ్ శోధన మరియు బహుభాషా శోధన వరకు అనేక రకాల అప్లికేషన్లను అనుమతిస్తుంది.
ధర
మీరు దీన్ని ఉచితంగా ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు మరియు ప్రీమియం ధర గంటకు $0.11 నుండి ప్రారంభమవుతుంది.
ముగింపు
వెక్టార్ డేటాబేస్లు అధిక డైమెన్షనల్ వెక్టర్లను నిర్వహించడం ద్వారా AIలో డేటా నిర్వహణను మారుస్తున్నాయి, సిఫార్సు సిస్టమ్లు మరియు మోసాన్ని గుర్తించడం వంటి అప్లికేషన్లలో బలమైన సారూప్యత శోధనలు మరియు త్వరిత సమీప-పొరుగు ప్రశ్నలను అనుమతిస్తుంది.
అధునాతన ఇండెక్సింగ్ అల్గారిథమ్ల వాడకంతో, ఈ డేటాబేస్లు సంక్లిష్టమైన నిర్మాణాత్మక డేటాను అర్థవంతమైన వెక్టర్లుగా మారుస్తాయి, అయితే సాంప్రదాయ డేటాబేస్లు చేయని వేగం మరియు సౌలభ్యాన్ని అందిస్తాయి.
ప్రముఖ ప్లాట్ఫారమ్లలో పైన్కోన్ ఉన్నాయి, ఇది ఉత్పాదక AI అప్లికేషన్లలో ప్రకాశిస్తుంది; FAISS, దట్టమైన వెక్టర్ క్లస్టరింగ్ కోసం Facebook AI ద్వారా సృష్టించబడింది; మరియు మిల్వస్, దాని స్కేలబిలిటీ మరియు క్లౌడ్-నేటివ్ ఆర్కిటెక్చర్కు ప్రసిద్ధి చెందింది.
వీవియేట్ మెషిన్ లెర్నింగ్ను కాంటెక్స్ట్-అవేర్ సెర్చ్తో మిళితం చేస్తుంది, అయితే వెస్పా మరియు క్రోమా వరుసగా తక్కువ-లేటెన్సీ కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాలు మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కోసం ప్రసిద్ది చెందాయి.
Qdrant, AstraDB, OpenSearch మరియు Azure AI శోధన వంటి ప్లాట్ఫారమ్లు సర్వర్లెస్ ఆర్కిటెక్చర్ల నుండి విస్తృతమైన శోధన మరియు విశ్లేషణ సామర్థ్యాల వరకు వివిధ రకాల సేవలను అందిస్తాయి కాబట్టి వెక్టర్ డేటాబేస్లు AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీలను అభివృద్ధి చేయడానికి కీలకమైన సాధనాలు.
సమాధానం ఇవ్వూ