Пойгоҳи додаҳои векторӣ тағироти назаррасро дар чӣ гуна идора кардан ва тафсири додаҳо, бахусус дар соҳаҳои зеҳни сунъӣ ва омӯзиши мошинсозӣ ифода мекунанд.
Вазифаи асосии ин пойгоҳҳо аз коркарди самараноки векторҳои баландҳаҷм иборат аст, ки ашёи хоми моделҳои омӯзиши мошинсозӣ мебошанд ва табдили матн, тасвир ё вуруди аудиоро ба муаррифии ададӣ дар фазои бисёрченака дар бар мегиранд.
Барои замимаҳо ба монанди системаҳои тавсиявӣ, шинохти объект, ҷустуҷӯи тасвирҳо ва ошкорсозии қаллобӣ, ин тағирот на танҳо нигоҳдорӣ аст; он як дарвоза ба қобилиятҳои пурқувват дар ҷустуҷӯи шабоҳатҳо ва пурсиши наздиктарин ҳамсояҳост.
Амиқтараш, қудрати пойгоҳи додаҳои векторӣ дар он аст, ки миқдори зиёди додаҳои сохторнашуда ва мураккабро ба векторҳо тарҷума кунанд, ки контекст ва маънои мундариҷаи аслиро дарбар мегиранд.
Функсияҳои мукаммали ҷустуҷӯ, ки тавассути ворид кардани моделҳо дар ин рамзгузорӣ имконпазир шудаанд, қобилияти пурсиши векторҳои гирду атроф барои дарёфти тасвирҳо ё ибораҳои алоқамандро дар бар мегирад.
Пойгоҳи додаҳои векторӣ аз он ҷиҳат беназир аст, ки онҳо дар усулҳои пешрафтаи индексатсия ба монанди Inverted File Inverted (IVF) ва Ierarchical Navigatable World (HNSW) сохта шудаанд, ки суръат ва самаранокии онҳоро ҳангоми ҷойгир кардани ҳамсояҳои наздиктарин дар фазои N-ченака беҳтар мекунад.
Байни базаҳои векторӣ ва классикӣ фарқияти равшан вуҷуд дорад. Пойгоҳи додаҳои анъанавӣ дар ташкили додаҳо ба маҷмӯаҳои муташаккил, ки аз рӯи CRUD оптимизатсия шудаанд ва ба схемаҳои муқарраршуда мувофиқат мекунанд, хеле хубанд.
Аммо, ҳангоми мубориза бо табиати динамикӣ ва мураккаби додаҳои баландандоза, ин сахтгирӣ ба монеа табдил меёбад.
Баръакс, пойгоҳи додаҳои векторӣ дараҷаи чандирӣ ва самаранокиро пешниҳод мекунанд, ки эквивалентҳои анъанавӣ наметавонанд баробар бошанд, алахусус барои барномаҳое, ки ба онҳо сахт такя мекунанд. омӯзиши машқҳо ва зеҳни сунъӣ. Онҳо на танҳо миқёспазиранд ва дар ҷустуҷӯи монандӣ моҳиранд.
Пойгоҳҳои векторӣ махсусан барои барномаҳои тавлидии AI муфиданд. Барои кафолат додани он, ки маводи сохташуда якпорчагии контекстӣ нигоҳ дошта мешавад, ин барномаҳо, ки коркарди забони табиӣ ва тавлиди тасвирро дар бар мегиранд, аз ҷустуҷӯи зуд ва муқоисаи ҷойгиркунӣ вобастаанд.
Ҳамин тавр, дар ин қисм, мо ба пойгоҳи додаҳои вектории боло барои лоиҳаи навбатии худ назар хоҳем кард.
1. Милвус
Milvus як пойгоҳи пешқадами вектории кушодаасос мебошад, ки асосан барои барномаҳои AI, аз ҷумла ҷустуҷӯҳои шабеҳи дарунсохташуда ва MLOps пурқувват тарҳрезӣ шудааст.
Он аз пойгоҳи додаҳои муқаррарии релятсионӣ, ки асосан идора мекунанд, фарқ мекунад маълумоти сохташуда, аз сабаби ин қобилият, ки ба он имкон медиҳад, ки векторҳоро дар миқёси бесобиқаи триллионҳо индексатсия кунад.
Садоқатмандии Милвус ба миқёспазирӣ ва дастрасии баланд бо он нишон дода мешавад, ки он аз версияи аввалини худ то версияи пурра паҳншуда, дар абрии Милвус 2.0 таҳия шудааст.
Махсусан, Milvus 2.0 тарҳи пурраи абриро намоиш медиҳад, ки ҳадафи он дастрасии ҳайратангези 99.9% ҳангоми васеъ кардани миқёс аз садҳо гиреҳ аст.
Барои онҳое, ки дар ҷустуҷӯи як ҳалли боэътимоди пойгоҳи додаҳои векторӣ ҳастанд, ин нашр хеле тавсия дода мешавад, зеро он на танҳо хусусиятҳои мураккабро ба монанди пайвасти бисёр абрӣ ва панели маъмуриро илова мекунад, балки он инчунин сатҳи мутобиқати маълумотро барои таҳияи фасеҳи барномаҳо беҳтар мекунад.
Бартарии назарраси Милвус ин равиши аз ҷониби ҷомеа асосёфтаи он мебошад, ки дастгирии бисёрзабонӣ ва асбобҳои васеъеро, ки ба талаботи таҳиягарон мутобиқ карда шудааст, таъмин мекунад.
Дар бахши IT, миқёспазирӣ ва эътимоднокии абрии он дар якҷоягӣ бо қобилиятҳои ҷустуҷӯи вектории баландсифати он дар маҷмӯи додаҳои калон онро як варианти маъмул месозад.
Илова бар ин, он самаранокии амалиёти худро бо истифода аз қобилияти ҷустуҷӯи гибридӣ, ки ҷустуҷӯи шабоҳати векториро бо филтри скалярӣ омехта мекунад, афзоиш медиҳад.
Милвус дорои як панели маъмурӣ бо равшан интерфейси истифодабаранда, маҷмӯи пурраи APIҳо ва меъмории миқёспазир ва танзимшаванда.
Алоқа бо замимаҳои беруна аз ҷониби қабати дастрасӣ осон карда мешавад, дар ҳоле ки мувозинати сарборӣ ва идоракунии маълумот аз ҷониби хадамоти ҳамоҳангсоз, ки ҳамчун фармони марказӣ хизмат мекунад, ҳамоҳанг карда мешавад.
Доимии пойгоҳи додаҳо аз ҷониби қабати нигаҳдории объект дастгирӣ карда мешавад, дар ҳоле ки гиреҳҳои корӣ барои таъмини миқёспазирӣ фаъолият мекунанд.
нархгузорӣ
Он барои ҳама ройгон истифода мешавад.
2. ФАИСС
Гурӯҳи Тадқиқоти AI-и Facebook як китобхонаи муосиреро бо номи Facebook AI монандӣ таҳия кардааст, ки барои самараноктар кардани кластеркунии векторҳои зич ва ҷустуҷӯи шабоҳат пешбинӣ шудааст.
Эҷоди он бо талаби такмил додани қобилиятҳои ҷустуҷӯи шабоҳати AI-и Facebook бо истифода аз методологияҳои фундаменталии муосир асос ёфтааст.
Дар муқоиса бо татбиқи CPU дар асоси CPU, татбиқи муосири GPU-и FAISS метавонад вақти ҷустуҷӯро аз панҷ то даҳ маротиба суръат бахшад ва онро як воситаи бебаҳо барои барномаҳои гуногун, аз ҷумла системаҳои тавсиявӣ ва муайян кардани маъноҳои шабеҳ дар ҳаҷми калон табдил диҳад. маҷмӯи додаҳои сохторнашуда ба монанди матн, аудио ва видео.
FAISS метавонад доираи васеи ченакҳои шабеҳро, аз қабили шабоҳати косинус, маҳсулоти дохилӣ ва метрикаи маъмулан истифодашавандаи L2 (масофаи Евклид) идора кунад.
Ин ченакҳо анҷом додани ҷустуҷӯи дақиқ ва чандири шабоҳатро дар намудҳои гуногуни маълумот осонтар мекунанд. Хусусиятҳо ба монанди коркарди партия, мубодилаи дақиқи суръат ва дастгирии ҷустуҷӯҳои дақиқ ва тахминӣ чандирии онро боз ҳам бештар мекунанд.
Илова бар ин, FAISS як усули миқёспазирро барои коркарди маҷмӯи додаҳои азим тавассути имкон додани индексатсияҳо дар диск нигоҳ медорад.
Файли инвертсионалӣ, квантизатсияи маҳсулот (PQ) ва такмилёфтаи PQ танҳо чанде аз усулҳои инноватсионӣ мебошанд, ки асоси тадқиқоти FAISS-ро ташкил медиҳанд ва ҳангоми индексатсия ва ҷустуҷӯи майдонҳои вектории баландҳаҷм ба самаранокии он илова мекунанд.
Ин стратегияҳо бо равишҳои пешқадам, ба монанди алгоритмҳои суръатбахши интихоби k-GPU ва филтркунии пешакии масофаҳои PQ тақвият дода мешаванд, ки қобилияти FAISS-ро барои тавлиди натиҷаҳои ҷустуҷӯи зуд ва дақиқ ҳатто дар маҷмӯаҳои миқёси миллиардҳо кафолат медиҳанд.
нархгузорӣ
Он барои ҳама ройгон истифода мешавад.
3. Пайкон
Pinecone як пешвои пойгоҳи додаҳои векторӣ буда, хидматрасонии абрӣ ва идорашавандаро пешкаш мекунад, ки махсусан барои беҳтар кардани кори барномаҳои пуриқтидори AI сохта шудааст.
Он махсус барои коркарди ҷойгиркунии векторҳо тарҳрезӣ шудааст, ки барои AI, ҷустуҷӯи семантикӣ ва барномаҳо бо истифода аз моделҳои азими забон муҳиманд.
Ҳоло AI метавонад ба шарофати ин ҷобаҷогузорӣ, ки ҳамчун хотираи дарозмуддат барои вазифаҳои мураккаб самаранок амал мекунанд, иттилооти семантикиро дарк кунад.
Pinecone аз он сабаб беназир аст, ки он қобилиятҳои пойгоҳи додаҳои анъанавиро бо иҷрои мукаммали индексҳои векторӣ ба таври бефосила муттаҳид мекунад ва барои нигоҳдорӣ ва пурсишҳои муассир ва миқёси васеъ имкон медиҳад.
Ин онро як варианти комил дар ҳолатҳое месозад, ки мураккабӣ ва ҳаҷми додаҳои марбут ба пойгоҳи додаҳои стандартии скалярӣ нокифоя мешаванд.
Pinecone ба таҳиягарон роҳи ҳалли бе мушкилотро пешниҳод мекунад, зеро равиши хидматрасонии идорашавандаи он, ки ҳамгироӣ ва расмиёти қабули маълумотро дар вақти воқеӣ ба тартиб медарорад.
Амалиётҳои сершумори додаҳо тавассути он дастгирӣ карда мешаванд, аз ҷумла гирифтан, навсозӣ, нест кардан, пурсиш ва илова кардани маълумот.
Pinecone минбаъд кафолат медиҳад, ки дархостҳое, ки тағиротҳои воқеиро, ба монанди боло кардан ва нест карданро ифода мекунанд, барои индексатсияҳо бо миллиардҳо векторҳо ҷавобҳои дуруст ва таъхирнопазир медиҳанд.
Дар ҳолатҳои динамикӣ, ин хусусият барои нигоҳ доштани мувофиқат ва тозагии натиҷаҳои дархост муҳим аст.
Илова бар ин, шарикии Pinecone бо Airbyte тавассути пайвасти Pinecone гуногунҷабҳа ва чандирии онро афзоиш медиҳад, ки имкон медиҳад ҳамгироии ҳамвори маълумот аз як қатор манбаъҳо.
Тавассути ин робита, хароҷот ва самаранокиро метавон тавассути таъмин кардани коркарди иттилооти нав ба даст овардашуда тавассути ҳамоҳангсозии афзояндаи додаҳо оптимизатсия кард.
Тарҳрезии пайвасткунак соддаиро таъкид мекунад, ки танҳо ба параметрҳои ҳадди ақали танзим ниёз дорад ва он васеъшаванда аст, ки имкон медиҳад беҳбудиҳои оянда.
нархгузорӣ
Нархи мукофотӣ аз $5.80 дар як моҳ барои парвандаи RAG оғоз мешавад.
4. Бофтан
Weaviate як махзани инноватсионии векторист, ки ҳамчун нармафзори кушодаасос дастрас аст, ки тарзи дастрасӣ ва истифодаи маълумотро тағир медиҳад.
Weaviate имкониятҳои ҷустуҷӯи векториро истифода мебарад, ки дар муқоиса бо пойгоҳи додаҳои маъмулӣ, ки аз арзишҳои скалярӣ ва дархостҳои пешакӣ муайяншуда вобастаанд, ҷустуҷӯи мураккаб ва аз контекстро дар маҷмӯи додаҳои калон ва мураккаб имкон медиҳад.
Бо ин усул, шумо метавонед мундариҷаро дар асоси он, ки то чӣ андоза ба мундариҷаи дигар монанд аст, ҷойгир кунед, ки интуитивии ҷустуҷӯ ва мувофиқати натиҷаҳоро беҳтар мекунад.
Интегратсияи ҳамвор бо моделҳои омӯзиши мошинсозӣ яке аз хусусиятҳои асосии он мебошад; ин ба он имкон медиҳад, ки на ҳамчун як ҳалли нигаҳдории маълумот кор кунад; он инчунин имкон медиҳад, ки маълумот бо истифода аз зеҳни сунъӣ фаҳмида ва таҳлил карда шавад.
Меъмории Weaviate ин ҳамгироиро ҳамаҷониба дар бар мегирад ва имкон медиҳад, ки маълумоти мураккаб бидуни истифодаи абзорҳои иловагӣ таҳлил карда шавад.
Дастгирии он барои моделҳои додаҳои графикӣ инчунин нуқтаи назари гуногунро оид ба додаҳо ҳамчун объектҳои ба ҳам алоқаманд фароҳам меорад, ки намунаҳо ва фаҳмишҳоро фош мекунад, ки дар меъмории анъанавии пойгоҳи додаҳо нодида гирифта мешаванд.
Аз сабаби меъмории модулии Weaviate, муштариён метавонанд қобилиятҳоро ба монанди векторизатсияи додаҳо ва эҷоди нусхабардорӣ дар ҳолати зарурӣ илова кунанд.
Версияи бунёдии он ҳамчун махзани маълумотҳои векторӣ кор мекунад ва онро метавон бо дигар модулҳо барои қонеъ кардани ниёзҳои гуногун васеъ кард.
Миқёспазирии он бо тарҳи модулии он боз ҳам беҳтар шудааст, ки кафолат медиҳад, ки суръат дар посух ба афзоиши миқдори маълумот ва талаботҳои дархост қурбон карда намешавад.
Усули бисёрҷониба ва самараноки ҳамкорӣ бо маълумоти захирашуда тавассути дастгирии пойгоҳи додаҳо барои RESTful ва GraphQL API имконпазир аст.
Махсусан, GraphQL аз сабаби қобилияти зуд иҷро кардани дархостҳои мураккаб ва графикӣ интихоб карда мешавад, ки ба корбарон имкон медиҳад, ки бидуни гирифтани миқдори аз ҳад зиёд ё нокифоя маълумоти дақиқи дилхоҳашонро ба даст оранд.
Weaviate ба шарофати API чандири худ дар як қатор китобхонаҳои муштарӣ ва забонҳои барномасозӣ барои корбар бештар осонтар аст.
Барои онҳое, ки мехоҳанд минбаъд Weaviate-ро омӯзанд, миқдори зиёди ҳуҷҷатҳо ва дастурҳои дарсӣ мавҷуданд, аз насб ва танзим кардани намунаи худ то ғарқ кардани қобилиятҳои он ба монанди ҷустуҷӯи вектор, ҳамгироии омӯзиши мошин ва тарҳрезии схема.
Шумо метавонед ба ҳамон технологияи тавоное дастрасӣ пайдо кунед, ки иттилоотро динамикӣ ва амалкунанда мегардонад, агар шумо тасмим гирифтаед, ки Weaviate-ро ба таври маҳаллӣ идора кунед. компютерӣ абрӣ муҳити зист ё тавассути хидмати абрии идорашавандаи Weaviate
нархгузорӣ
Нархи мукофоти платформа аз $25 дар як моҳ барои бе сервер оғоз мешавад.
5. Chroma
Chroma як пойгоҳи муосири векторӣ мебошад, ки ҳадафи инқилоб дар ҷустуҷӯ ва нигоҳдории додаҳо, бахусус барои замимаҳои омӯзиши мошинсозӣ ва зеҳни сунъӣ мебошад.
Азбаски Chroma ба ҷои рақамҳои скалярӣ бо векторҳо кор мекунад, бар хилофи пойгоҳи додаҳои стандартӣ, он дар идоракунии додаҳои баландандоза ва мураккаб хеле хуб аст.
Ин як пешрафти бузург дар технологияи ҷустуҷӯи маълумот аст, зеро он имкон медиҳад, ки ҷустуҷӯҳои мураккабтар дар асоси шабоҳати семантикии мавод, на мувофиқати дақиқи калимаҳои калидӣ.
Хусусияти намоёни Chroma қобилияти кор кардан бо якчанд қарорҳои асосии нигаҳдорӣ мебошад, ба монанди ClickHouse барои танзимоти миқёсӣ ва DuckDB барои насбҳои мустақил, ки чандирӣ ва мутобиқшавӣ ба ҳолатҳои гуногуни истифодаро кафолат медиҳад.
Chroma бо соддагӣ, суръат ва таҳлил дар назар гирифта шудааст. Он барои доираи васеи таҳиягарон бо SDK барои Python ва JavaScript/TypeScript дастрас аст.
Илова бар ин, Chroma ба дӯстона барои корбар аҳамияти ҷиддӣ дода, ба таҳиягарон имкон медиҳад, ки ба зудӣ як пойгоҳи доимии аз ҷониби DuckDB дастгирӣшаванда ё пойгоҳи додаҳои хотира барои санҷиш таъсис диҳанд.
Қобилияти сохтани объектҳои ҷамъоварӣ, ки ба ҷадвалҳо дар пойгоҳи додаҳои муқаррарӣ шабоҳат доранд, ки дар он маълумотҳои матнӣ метавонанд ворид карда шаванд ва ба таври худкор бо истифода аз моделҳо ба монанди all-MiniLM-L6-v2 ба дохилкунӣ табдил дода шаванд, ин гуногунҷабҳаро боз ҳам зиёд мекунад.
Матн ва ҷобаҷогузорӣ метавонанд бефосила муттаҳид карда шаванд, ки барои барномаҳое, ки бояд семантикаи маълумотро дарк кунанд, муҳим аст.
Асоси усули шабоҳати вектории Chroma мафҳумҳои математикии ортогоналӣ ва зичӣ мебошанд, ки барои дарки муаррифӣ ва муқоисаи додаҳо дар пойгоҳи додаҳо муҳиманд.
Ин ғояҳо ба Chroma имкон медиҳанд, ки бо дарназардошти робитаҳои семантикии байни унсурҳои додаҳо ҷустуҷӯҳои монанд ва муассирро анҷом диҳанд.
Сарчашмаҳо ба монанди дарсҳо ва дастурҳо барои шахсоне дастрасанд, ки мехоҳанд минбаъд Chroma-ро омӯзанд. Онҳо роҳнамоии зина ба зина дар бораи чӣ гуна таъсис додани пойгоҳи додаҳо, эҷоди коллексияҳо ва иҷро кардани ҷустуҷӯҳои шабеҳро дар бар мегиранд.
нархгузорӣ
Шумо метавонед онро ройгон истифода баред.
6. Веспа
Vespa платформаест, ки коркарди онлайни AI ва маълумоти калонро тағир медиҳад.
Мақсади асосии Vespa имкон медиҳад, ки ҳисобкуниҳои камдаромад дар маҷмӯи додаҳои калон, ки ба шумо имкон медиҳад, ки матн, вектор ва додаҳои сохториро ба осонӣ захира, индексатсия ва таҳлил кунед.
Vespa бо қобилияти худ барои пешниҳоди ҷавобҳои зуд дар ҳама миқёс, новобаста аз хусусияти дархостҳо, интихобҳо ё хулосаҳои модели бо мошин омӯхташуда фарқ мекунад.
Муваффақияти Vespa дар системаи ҷустуҷӯии пурра функсионалӣ ва махзани вектории он нишон дода шудааст, ки имкон медиҳад ҷустуҷӯҳои зиёде дар дохили як дархост, аз вектор (ANN), маълумоти лексикӣ ва сохторӣ.
Новобаста аз миқёс, шумо метавонед ба шарофати ин ҳамгироии хулосаи модели бо мошин омӯхташуда бо маълумоти шумо барномаҳои ҷустуҷӯии барои корбар дӯстона ва ҷавобгӯро бо қобилиятҳои AI дар вақти воқеӣ эҷод кунед.
Бо вуҷуди ин, Vespa на танҳо ҷустуҷӯ дорад; он инчунин дар бораи дарк кардан ва танзим кардани вохӯриҳо.
Воситаҳои мутобиқсозӣ ва пешниҳоди олӣ тавсияҳои динамикӣ ва ҷорӣро пешниҳод мекунанд, ки ба корбарон ё шароити мушаххас мувофиқанд.
Vespa як тағирдиҳандаи бозиест барои ҳар касе, ки мехоҳад ба фазои гуфтугӯии AI ворид шавад, зеро он инфрасохтори заруриро барои нигоҳдорӣ ва омӯхтани маълумотҳои матн ва векторӣ дар вақти воқеӣ пешниҳод мекунад, ки имкон медиҳад агентҳои пешрафта ва амалии AI таҳия карда шаванд.
Бо токенизатсияи ҳамаҷониба ва стемминг, ҷустуҷӯҳои пурраи матн, ҷустуҷӯи ҳамсояи наздиктарин ва дархостҳои сохтории додаҳо ҳама аз ҷониби имкониятҳои васеи дархостҳои платформа дастгирӣ карда мешаванд.
Он бо он фарқ мекунад, ки он метавонад пурсишҳои мураккабро тавассути омезиши якчанд андозаҳои ҷустуҷӯ самаранок ҳал кунад.
Vespa як нерӯи ҳисоббарорӣ барои барномаҳои AI ва омӯзиши мошинсозӣ мебошад, зеро муҳаррики ҳисоббарории он метавонад ифодаҳои мураккаби математикиро аз болои скалярҳо ва тензорҳо идора кунад.
Дар амал, Vespa барои истифода содда ва васеъшаванда сохта шудааст.
Он равандҳои такроршавандаро, ки аз конфигуратсияи система ва таҳияи барномаҳо то идоракунии додаҳо ва гиреҳҳо иборат аст, ба тартиб медарорад ва ба амалиёти бехатар ва бефосилаи истеҳсолӣ имкон медиҳад.
Меъмории Vespa боварӣ ҳосил мекунад, ки он бо маълумоти шумо васеъ шуда, эътимоднокӣ ва иҷрои онро нигоҳ медорад.
нархгузорӣ
Шумо метавонед онро ройгон истифода баред.
7. Quadrant
Qdrant як платформаи чандири вектории пойгоҳи додаҳост, ки маҷмӯи беназири қобилиятҳоро барои қонеъ кардани талаботи афзояндаи AI ва барномаҳои омӯзиши мошинсозӣ фароҳам меорад.
Дар бунёди худ, Qdrant як муҳаррики ҷустуҷӯии шабеҳи векторӣ мебошад, ки API-и ба осонӣ истифодашавандаро барои нигоҳдорӣ, дарёфт ва нигоҳдории векторҳо ва инчунин маълумоти боркаш таъмин мекунад.
Ин хусусият барои якчанд барномаҳо, ба монанди системаҳои ҷустуҷӯи семантикӣ ва тавсияҳо, ки тафсири форматҳои мураккаби додаҳоро талаб мекунанд, муҳим аст.
Платформа бо дарназардошти самаранокӣ ва миқёспазирӣ сохта шудааст, ки қодир ба коркарди маҷмӯаҳои азим бо миллиардҳо нуқтаи додаҳо мебошад.
Он якчанд ченакҳои масофаро, аз ҷумла монандии косинус, масофаи евклидӣ ва маҳсулоти нуқтаро таъмин мекунад, ки онро дар бисёр сенарияҳои истифода мутобиқ созад.
Тарҳ барои қонеъ кардани ниёзҳои гуногуни ҷустуҷӯ филтрҳои мураккабро, аз қабили сатр, диапазон ва геофилтрҳоро пешниҳод мекунад.
Qdrant барои таҳиягарон бо роҳҳои гуногун дастрас аст, аз ҷумла тасвири Docker барои танзими зуди маҳаллӣ, муштарии Python барои онҳое, ки бо забон бароҳатанд ва хидмати абрӣ барои муҳити мустаҳкамтар ва сатҳи истеҳсолӣ.
Мутобиқсозии Qdrant имкон медиҳад, ки ҳамгироии бефосила бо ҳама гуна конфигуратсияи технологӣ ё эҳтиёҷоти раванд.
Ғайр аз он, интерфейси барои корбар-дӯстонаи Qdrant идоракунии пойгоҳи додаҳои векториро содда мекунад. Платформа барои корбарони ҳама сатҳҳои маҳорат, аз эҷоди кластер то тавлиди калидҳои API барои дастрасии бехатар осон аст.
Қобилияти боркунии оммавии он ва API асинхронӣ самаранокии онро беҳтар мекунад ва онро барои таҳиягароне, ки бо миқдори зиёди додаҳо сарукор доранд, як воситаи хеле муфид мегардонад.
нархгузорӣ
Шумо метавонед онро ройгон истифода баред ва нархгузории мукофотӣ аз $25 барои як гиреҳ/моҳа дар як соат оғоз мешавад
8. Астра
Қобилиятҳои олии ҷустуҷӯи вектории AstraDB ва меъмории бе сервер барномаҳои тавлидкунандаи AI-ро табдил медиҳанд.
AstraDB як варианти олӣ барои идоракунии ҷустуҷӯҳои мураккаб ва ҳассос ба контекст дар намудҳои гуногуни маълумот аст, зеро он дар заминаи мустаҳками Apache Cassandra сохта шудааст ва миқёспазирӣ, субот ва иҷроишро бефосила муттаҳид мекунад.
Иқтидори AstraDB барои коркарди сарбории кории гетерогенӣ, аз ҷумла ҷараёни ҷараён, ғайривекторӣ ва векторӣ, дар ҳоле ки нигоҳ доштани таъхири хеле паст барои амалиёти пурсиш ва навсозии ҳамзамон, яке аз бартариҳои барҷастаи он мебошад.
Ин мутобиқшавӣ барои барномаҳои тавлидкунандаи AI муҳим аст, ки ҷараён ва коркарди маълумотро дар вақти воқеӣ талаб мекунанд, то посухҳои дақиқ ва аз контекст огоҳ бошанд.
Ҳалли бе сервер аз AstraDB рушдро боз ҳам осонтар мекунад ва ба таҳиягарон озод мекунад, ки тамаркуз ба эҷоди замимаҳои инноватсионии AI, на идоракунии инфрасохтори пуштибонӣ.
AstraDB аз дастури оғозёбӣ то дарсҳои амиқ оид ба эҷоди чатботҳо ва системаҳои тавсиявӣ, ба таҳиягарон имкон медиҳад, ки ғояҳои AI-и худро тавассути API-ҳои боэътимод ва интерфейсҳои ҳамвор бо абзорҳо ва платформаҳои маъруф зуд амалӣ кунанд.
Системаҳои тавлидкунандаи AI бояд ба амният ва мувофиқат авлавият диҳанд ва AstraDB дар ҳарду ҷабҳа таъмин мекунад.
Хусусиятҳои амиқи амнияти корпоративӣ ва сертификатсияҳои мутобиқат аз ҷониби он таъмин карда мешаванд, ки замимаҳои AI-и дар AstraDB таҳияшуда ба дастурҳои қатъии махфият ва ҳифзи додаҳо мувофиқат мекунанд.
нархгузорӣ
Шумо метавонед онро ройгон истифода баред ва он модели пардохтро пешниҳод мекунад.
9. Ҷустуҷӯи кушод
OpenSearch ҳамчун як варианти ҷолиб барои онҳое, ки пойгоҳи додаҳои векториро меомӯзанд, бахусус барои таҳияи системаҳои мутобиқшаванда, миқёспазир ва барои ояндаи AI пайдо мешавад.
OpenSearch як махзани вектории ҳама фарогир ва кушодаасос аст, ки қудрати таҳлил, ҷустуҷӯи мураккаби вектор ва ҷустуҷӯи анъанавиро дар як системаи муттаҳид муттаҳид мекунад.
Бо истифода аз моделҳои ҷобаҷогузории омӯзиши мошинсозӣ барои рамзгузорӣ кардани маъно ва контексти шаклҳои сершумори додаҳо - ҳуҷҷатҳо, аксҳо ва аудио - ба векторҳо барои ҷустуҷӯи шабоҳат, ин ҳамгироӣ махсусан барои таҳиягароне, ки мехоҳанд дарки семантикиро ба барномаҳои ҷустуҷӯии худ дохил кунанд, муфид аст.
Гарчанде ки OpenSearch пешниҳоди зиёде дорад, муҳим аст, ки дар хотир дошт, ки дар муқоиса бо Elasticsearch, тағиротҳои код хеле камтар буданд, махсусан дар модулҳои муҳим, ба монанди забонҳои скрипт ва протсессори лӯлаи интиқол.
Elasticsearch метавонад аз ҳисоби афзоиши саъю кӯшиши рушд қобилиятҳои мураккабтар дошта бошад, ки боиси фарқиятҳо дар фаъолият, маҷмӯи хусусиятҳо ва навсозиҳои байни ин ду мегардад.
OpenSearch бо пайравии ҷомеаи калон ва бахшидан ба ғояҳои кушодаасос ҷуброн мекунад, ки дар натиҷа платформаи кушода ва мутобиқшаванда ба вуҷуд меояд.
Он доираи васеи замимаҳои берун аз ҷустуҷӯ ва таҳлилро дастгирӣ мекунад, ба монанди таҳлили мушоҳида ва амният, ки онро як воситаи фасеҳ барои вазифаҳои серталаби додаҳо месозад.
Стратегияи аз ҷониби ҷомеа асосёфта такмили доимӣ ва ҳамгироиро барои навсозӣ ва беназир нигоҳ доштани платформа кафолат медиҳад.
нархгузорӣ
Шумо метавонед онро ройгон истифода баред.
10. Ҷустуҷӯи Azure AI
Azure AI Search як платформаи қавӣест, ки қобилиятҳои ҷустуҷӯро дар доираи барномаҳои тавлидии AI беҳтар мекунад.
Он аз он сабаб фарқ мекунад, ки он ҷустуҷӯи векториро дастгирӣ мекунад, механизми индексатсия, нигоҳдорӣ ва дарёфти ҷойгиркунии векторҳо дар дохили индекси ҷустуҷӯ.
Ин хусусият барои дарёфти ҳуҷҷатҳои муқоисашаванда дар фазои векторӣ кӯмак мекунад, ки дар натиҷа натиҷаҳои ҷустуҷӯи аз ҷиҳати контекст мувофиқтар мегардад.
Ҷустуҷӯи Azure AI бо дастгирии худ барои ҳолатҳои гибридӣ фарқ мекунад, ки дар онҳо ҷустуҷӯҳои векторӣ ва калимаҳои калидӣ ҳамзамон иҷро карда мешаванд, ки дар натиҷа маҷмӯи натиҷаҳо якхела мешаванд, ки аксар вақт аз самаранокии ҳар як техникаи танҳо истифодашаванда бартарӣ доранд.
Маҷмӯи маводи векторӣ ва ғайривекторӣ дар як индекс имкон медиҳад, ки таҷрибаи ҷустуҷӯи пурратар ва фасеҳтар.
Хусусияти ҷустуҷӯи векторӣ дар Azure AI Search барои ҳама сатҳҳои ҷустуҷӯи Azure AI ба таври васеъ дастрас ва ройгон аст.
Он барои як қатор ҳолатҳои истифода ва афзалиятҳои рушд хеле чандир аст, зеро дастгирии он барои якчанд муҳитҳои рушд, ки тавассути сайти Azure пешниҳод карда мешавад, APIs REST, ва SDK-ҳо барои Python, JavaScript, and.NET ва ғайра.
Бо ҳамгироии амиқи худ бо экосистемаи Azure AI, Search Azure AI на танҳо ҷустуҷӯро пешниҳод мекунад; он инчунин потенсиали экосистемаро барои барномаҳои тавлидии AI афзоиш медиҳад.
Azure OpenAI Studio барои ҷобаҷогузории модел ва Хадамоти Azure AI барои ҷустуҷӯи тасвирҳо танҳо ду мисоли хидматҳое мебошанд, ки ба ин ҳамгироӣ дохил мешаванд.
Ҷустуҷӯи Azure AI як ҳалли фасеҳ барои таҳиягаронест, ки мехоҳанд вазифаҳои ҷустуҷӯии мураккабро дар замимаҳои худ ворид кунанд, зеро дастгирии густурдаи он, ки доираи васеи барномаҳоро аз ҷустуҷӯи шабоҳат ва ҷустуҷӯи чандмодалӣ то ҷустуҷӯи гибридӣ ва ҷустуҷӯи бисёрзабона фароҳам меорад.
нархгузорӣ
Шумо метавонед онро ройгон истифода баред ва нархгузории мукофотӣ аз $0.11/соат оғоз мешавад.
хулоса
Пойгоҳи додаҳои векторӣ идоракунии маълумотро дар AI тавассути идоракунии векторҳои баландҳаҷм табдил дода, имкон медиҳад, ки ҷустуҷӯи шабеҳи қавӣ ва дархостҳои фаврии ҳамсояи наздиктарин дар барномаҳо ба монанди системаҳои тавсиявӣ ва ошкоркунии қаллобӣ.
Бо истифода аз алгоритмҳои мураккаби индексатсия, ин пойгоҳи додаҳо маълумоти мураккаби сохторнашударо ба векторҳои пурмазмун табдил медиҳанд ва суръат ва чандириро таъмин мекунанд, ки базаҳои анъанавӣ надоранд.
Платформаҳои намоён Pinecone-ро дар бар мегиранд, ки дар барномаҳои тавлидии AI медурахшад; FAISS, ки аз ҷониби Facebook AI барои кластеркунии векторҳои зич сохта шудааст; ва Милвус, ки бо миқёспазирӣ ва меъмории аслии абрӣ машҳур аст.
Weaviate омӯзиши мошинро бо ҷустуҷӯи контекстӣ муттаҳид мекунад, дар ҳоле ки Vespa ва Chroma мутаносибан бо қобилиятҳои ҳисоббарории камдаромад ва осонии истифодаи онҳо намоёнанд.
Пойгоҳи додаҳои векторӣ василаҳои муҳими таҳияи технологияҳои омӯзиши AI ва мошинсозӣ мебошанд, зеро платформаҳо ба монанди Qdrant, AstraDB, OpenSearch ва Azure AI Search хидматҳои гуногунро аз меъмории бе сервер то қобилиятҳои васеъи ҷустуҷӯ ва таҳлил пешниҳод мекунанд.
Дин ва мазҳаб