ฐานข้อมูลเวกเตอร์แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในการจัดการและตีความข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
หน้าที่พื้นฐานของฐานข้อมูลเหล่านี้คือการจัดการเวกเตอร์มิติสูงอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นวัตถุดิบของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และรวมถึงการแปลงข้อความ รูปภาพ หรืออินพุตเสียงเป็นการแสดงตัวเลขในพื้นที่หลายมิติ
สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบการแนะนำ การจดจำวัตถุ การดึงรูปภาพ และการตรวจจับการฉ้อโกง การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นมากกว่าแค่การจัดเก็บข้อมูล เป็นประตูสู่ความสามารถอันทรงพลังในการค้นหาความคล้ายคลึงกันและการสอบถามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
ยิ่งไปกว่านั้น พลังของฐานข้อมูลเวกเตอร์ยังอยู่ที่ความสามารถในการแปลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและซับซ้อนจำนวนมากให้เป็นเวกเตอร์ที่จับบริบทและความหมายของเนื้อหาต้นฉบับได้
ฟังก์ชั่นการค้นหาที่ได้รับการปรับปรุงที่เกิดขึ้นได้โดยการฝังโมเดลในการเข้ารหัสนี้ รวมถึงความสามารถในการสืบค้นเวกเตอร์โดยรอบเพื่อค้นหารูปภาพหรือวลีที่เกี่ยวข้อง
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีความพิเศษตรงที่ถูกสร้างขึ้นจากเทคนิคการจัดทำดัชนีขั้นสูง เช่น Inverted File Index (IVF) และ Hierarchical Navigable Small World (HNSW) ซึ่งปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพในขณะที่ค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในพื้นที่ N-มิติ
มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างฐานข้อมูลเวกเตอร์และฐานข้อมูลแบบคลาสสิก ฐานข้อมูลทั่วไปยอดเยี่ยมในการจัดระเบียบข้อมูลเป็นชุดที่มีการจัดระเบียบซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมโดย CRUD และยึดตามสคีมาชุด
อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องรับมือกับลักษณะแบบไดนามิกและซับซ้อนของข้อมูลมิติสูง ความแข็งแกร่งนี้เริ่มกลายเป็นอุปสรรค
ในทางตรงกันข้าม ฐานข้อมูลเวกเตอร์ให้ความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในระดับที่เทียบเท่าแบบดั้งเดิมไม่สามารถเท่ากันได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องพึ่งพาอย่างมาก เรียนรู้เครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาไม่เพียงแต่สามารถปรับขนาดได้และเชี่ยวชาญในการค้นหาความคล้ายคลึงกันเท่านั้น
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน AI ทั่วไป เพื่อรับประกันว่าวัสดุที่สร้างขึ้นจะรักษาความสมบูรณ์ของบริบท การใช้งานเหล่านี้ซึ่งรวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้างภาพ ขึ้นอยู่กับการเรียกค้นและการเปรียบเทียบการฝังอย่างรวดเร็ว
ในส่วนนี้ เราจะดูฐานข้อมูลเวกเตอร์อันดับต้นๆ สำหรับโปรเจ็กต์ถัดไปของคุณ
1. มิลวอส
Milvus คือฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สบุกเบิกที่ออกแบบมาเพื่อแอปพลิเคชัน AI เป็นหลัก รวมถึงการค้นหาความคล้ายคลึงที่ฝังไว้และ MLOps อันทรงพลัง
มันแตกต่างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทั่วไปซึ่งส่วนใหญ่จัดการ ข้อมูลที่มีโครงสร้างเนื่องจากความสามารถนี้ ซึ่งทำให้สามารถจัดทำดัชนีเวกเตอร์ในระดับล้านล้านที่ไม่เคยมีมาก่อน
ความมุ่งมั่นของ Milvus ในด้านความสามารถในการขยายขนาดและความพร้อมใช้งานสูงนั้น แสดงให้เห็นได้จากวิธีที่บริษัทได้พัฒนาตั้งแต่เวอร์ชันแรกไปจนถึง Milvus 2.0 บนคลาวด์แบบกระจายเต็มรูปแบบ
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Milvus 2.0 จัดแสดงการออกแบบบนคลาวด์โดยสมบูรณ์ โดยมีเป้าหมายเพื่อความพร้อมใช้งานที่น่าประหลาดใจถึง 99.9% ในขณะที่ขยายขนาดได้มากกว่าหลายร้อยโหนด
สำหรับผู้ที่กำลังมองหาโซลูชันฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เชื่อถือได้ รุ่นนี้ขอแนะนำอย่างยิ่ง เนื่องจากไม่เพียงแต่เพิ่มคุณสมบัติที่ซับซ้อน เช่น การเชื่อมต่อแบบมัลติคลาวด์และแผงการดูแลระบบ แต่ยังปรับปรุงระดับความสอดคล้องของข้อมูลเพื่อการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ยืดหยุ่นอีกด้วย
ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ Milvus คือแนวทางที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน ซึ่งให้การสนับสนุนหลายภาษาและชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการของนักพัฒนา
ในภาคไอที ความสามารถในการปรับขนาดและความน่าเชื่อถือของระบบคลาวด์ ร่วมกับความสามารถในการค้นหาเวกเตอร์ประสิทธิภาพสูงบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยม
นอกจากนี้ยังเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยใช้ความสามารถในการค้นหาแบบไฮบริดที่ผสมผสานการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์กับการกรองสเกลาร์
มิลวัสมีคณะผู้บริหารที่ชัดเจน ส่วนติดต่อผู้ใช้ชุด API ครบชุด และสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้และปรับแต่งได้
การสื่อสารกับแอปพลิเคชันภายนอกได้รับการอำนวยความสะดวกโดยชั้นการเข้าถึง ในขณะที่การปรับสมดุลโหลดและการจัดการข้อมูลได้รับการประสานงานโดยบริการผู้ประสานงาน ซึ่งทำหน้าที่เป็นคำสั่งกลาง
ความคงทนของฐานข้อมูลได้รับการสนับสนุนโดยชั้นพื้นที่จัดเก็บอ็อบเจ็กต์ ในขณะที่โหนดผู้ปฏิบัติงานดำเนินกิจกรรมเพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาด
ราคา
ใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคน
2. ไฟส
ทีมวิจัย AI ของ Facebook ได้พัฒนาห้องสมุดล้ำสมัยที่เรียกว่า Facebook AI Sameity Search ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การจัดกลุ่มเวกเตอร์หนาแน่นและการค้นหาความคล้ายคลึงกันมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การสร้างสิ่งนี้ได้รับแรงผลักดันจากข้อกำหนดในการปรับปรุงความสามารถในการค้นหาความคล้ายคลึงของ Facebook AI โดยการใช้วิธีการพื้นฐานที่ล้ำสมัย
เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้งานบน CPU แล้ว การใช้งาน GPU ที่ล้ำสมัยของ FAISS สามารถเพิ่มความเร็วในการค้นหาได้ห้าถึงสิบเท่า ทำให้เป็นเครื่องมืออันล้ำค่าสำหรับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย รวมถึงระบบการแนะนำและการระบุความหมายที่คล้ายคลึงกันในขนาดที่ใหญ่ได้ ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ เสียง และวิดีโอ
FAISS สามารถจัดการตัวชี้วัดความคล้ายคลึงได้หลากหลาย เช่น ความคล้ายคลึงของโคไซน์ ผลคูณภายใน และตัวชี้วัด L2 ที่ใช้กันทั่วไป (ระยะทางแบบยูคลิด)
การวัดเหล่านี้ทำให้การค้นหาความคล้ายคลึงกันที่แม่นยำและยืดหยุ่นในข้อมูลประเภทต่างๆ ง่ายขึ้น คุณลักษณะต่างๆ เช่น การประมวลผลเป็นชุด การแลกเปลี่ยนความเร็วที่แม่นยำ และการรองรับการค้นหาทั้งที่แม่นยำและโดยประมาณ จะช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นยิ่งขึ้น
นอกจากนี้ FAISS ยังนำเสนอวิธีการที่ปรับขนาดได้สำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยอนุญาตให้จัดเก็บดัชนีบนดิสก์
ไฟล์กลับด้าน การหาปริมาณผลิตภัณฑ์ (PQ) และ PQ ที่ปรับปรุงใหม่ เป็นเพียงเทคนิคเชิงนวัตกรรมบางส่วนที่ประกอบขึ้นเป็นรากฐานการวิจัยของ FAISS และเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดทำดัชนีและค้นหาฟิลด์เวกเตอร์ที่มีมิติสูง
กลยุทธ์เหล่านี้ได้รับการเสริมกำลังด้วยแนวทางที่ล้ำสมัย เช่น อัลกอริธึมการเลือก k ที่เร่งด้วย GPU และการกรองระยะห่าง PQ ล่วงหน้า ซึ่งรับประกันความสามารถของ FAISS ในการสร้างผลการค้นหาที่รวดเร็วและแม่นยำแม้ในชุดข้อมูลนับพันล้านขนาด
ราคา
ใช้งานได้ฟรีสำหรับทุกคน
3. ไพน์โคน
Pinecone เป็นผู้นำในด้านฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยให้บริการบนคลาวด์และมีการจัดการ ซึ่งสร้างขึ้นเป็นพิเศษเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI ที่ขับเคลื่อนสูง
ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับการฝังเวกเตอร์ ซึ่งจำเป็นสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ การค้นหาความหมาย และแอปพลิเคชันที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่
ขณะนี้ AI สามารถเข้าใจข้อมูลความหมายได้ด้วยการฝังเหล่านี้ ซึ่งทำหน้าที่เป็นหน่วยความจำระยะยาวสำหรับงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Pinecone มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในการผสานรวมความสามารถของฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเข้ากับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของดัชนีเวกเตอร์ ได้อย่างราบรื่น ช่วยให้สามารถจัดเก็บและสืบค้นการฝังได้อย่างมีประสิทธิภาพในขนาดใหญ่
ทำให้เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบในสถานการณ์ที่ความซับซ้อนและปริมาณของข้อมูลที่เกี่ยวข้องทำให้ฐานข้อมูลแบบสเกลาร์มาตรฐานไม่เพียงพอ
Pinecone นำเสนอโซลูชันที่ไม่ยุ่งยากแก่นักพัฒนา เนื่องจากแนวทางการบริการที่ได้รับการจัดการ ซึ่งเพิ่มความคล่องตัวในการบูรณาการและขั้นตอนการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์
รองรับการดำเนินการข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงการดึงข้อมูล การอัปเดต การลบ การสืบค้น และการเพิ่มข้อมูล
Pinecone ยังรับประกันอีกว่าการสืบค้นที่แสดงการแก้ไขแบบเรียลไทม์ เช่น การเพิ่มขึ้นและการลบ ให้การตอบสนองที่ถูกต้องและมีเวลาแฝงต่ำสำหรับดัชนีที่มีเวกเตอร์หลายพันล้านตัว
ในสถานการณ์แบบไดนามิก คุณลักษณะนี้จำเป็นสำหรับการรักษาความเกี่ยวข้องและความใหม่ของผลลัพธ์การสืบค้น
นอกจากนี้ ความร่วมมือของ Pinecone กับ Airbyte ผ่านการเชื่อมต่อ Pinecone ยังเพิ่มความคล่องตัวและความยืดหยุ่น ช่วยให้สามารถบูรณาการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
ด้วยความสัมพันธ์นี้ ต้นทุนและประสิทธิภาพสามารถปรับให้เหมาะสมได้โดยรับรองว่าเฉพาะข้อมูลที่ได้รับใหม่เท่านั้นที่ได้รับการจัดการผ่านการซิงโครไนซ์ข้อมูลส่วนเพิ่ม
การออกแบบของตัวเชื่อมต่อเน้นความเรียบง่าย โดยต้องการพารามิเตอร์การตั้งค่าขั้นต่ำ และสามารถขยายได้ เพื่อให้สามารถปรับปรุงได้ในอนาคต
ราคา
ราคาพรีเมียมเริ่มต้นที่ $5.80/เดือน สำหรับกรณีการใช้งาน RAG
4. สาน
Weaviate เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์เชิงนวัตกรรมที่พร้อมใช้งานในรูปแบบซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่เปลี่ยนแปลงวิธีที่เราเข้าถึงและใช้ข้อมูล
Weaviate ใช้ความสามารถในการค้นหาเวกเตอร์ ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหาที่ซับซ้อนและคำนึงถึงบริบทในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน ตรงกันข้ามกับฐานข้อมูลทั่วไปที่ขึ้นอยู่กับค่าสเกลาร์และการสืบค้นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถค้นหาเนื้อหาโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกับเนื้อหาอื่นๆ ซึ่งช่วยปรับปรุงสัญชาตญาณในการค้นหาและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์
การบูรณาการอย่างราบรื่นกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นหนึ่งในคุณลักษณะหลัก ช่วยให้สามารถทำงานได้มากกว่าเพียงแค่โซลูชันการจัดเก็บข้อมูล แต่ยังช่วยให้เข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้อีกด้วย
สถาปัตยกรรมของ Weaviate รวมเอาการบูรณาการนี้ไว้อย่างละเอียด ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติม
การรองรับโมเดลข้อมูลกราฟยังให้มุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับข้อมูลในฐานะเอนทิตีที่เชื่อมโยง เปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่อาจพลาดได้ในสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลทั่วไป
เนื่องจากสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ของ Weaviate ลูกค้าจึงสามารถเพิ่มความสามารถต่างๆ เช่น การทำเวกเตอร์ข้อมูลและการสร้างการสำรองข้อมูลได้ตามต้องการ
เวอร์ชันพื้นฐานทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเวกเตอร์ และสามารถขยายร่วมกับโมดูลอื่นๆ เพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันได้
ความสามารถในการปรับขนาดได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมด้วยการออกแบบโมดูลาร์ ซึ่งรับประกันว่าความเร็วจะไม่ลดลงเพื่อตอบสนองปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและความต้องการในการสืบค้น
วิธีการโต้ตอบกับข้อมูลที่เก็บไว้ที่หลากหลายและมีประสิทธิภาพเกิดขึ้นได้ด้วยการรองรับของฐานข้อมูลสำหรับทั้ง RESTful และ GraphQL API
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง GraphQL ได้รับเลือกเนื่องจากความสามารถในการดำเนินการค้นหาตามกราฟที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว ทำให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลที่ต้องการได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องรับข้อมูลในปริมาณมากเกินไปหรือไม่เพียงพอ
Weaviate เป็นมิตรกับผู้ใช้มากกว่าในไลบรารีไคลเอนต์และภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย ต้องขอบคุณ API ที่ยืดหยุ่น
สำหรับผู้ที่ต้องการสำรวจ Weaviate เพิ่มเติม มีเอกสารและบทช่วยสอนมากมายให้เลือก ตั้งแต่การตั้งค่าและกำหนดค่าอินสแตนซ์ของคุณไปจนถึงการเจาะลึกถึงความสามารถของมัน เช่น การค้นหาเวกเตอร์ การบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่อง และการออกแบบสคีมา
คุณสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีที่มีศักยภาพแบบเดียวกับที่ทำให้ข้อมูลเป็นแบบไดนามิกและดำเนินการได้ ไม่ว่าคุณจะตัดสินใจใช้งาน Weaviate ในพื้นที่ ใน คอมพิวเตอร์เมฆ สภาพแวดล้อมหรือผ่านบริการคลาวด์ที่จัดการโดย Weaviate.
ราคา
ราคาระดับพรีเมียมของแพลตฟอร์มเริ่มต้นที่ $25/เดือนสำหรับระบบไร้เซิร์ฟเวอร์
5. ความเข้มของสี
Chroma เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ล้ำสมัยที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปฏิวัติการดึงข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
เนื่องจาก Chroma ทำงานร่วมกับเวกเตอร์แทนตัวเลขสเกลาร์ ซึ่งต่างจากฐานข้อมูลมาตรฐาน จึงจัดการข้อมูลที่มีมิติสูงและซับซ้อนได้ดีมาก
นี่เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในเทคโนโลยีการดึงข้อมูล เนื่องจากช่วยให้สามารถค้นหาที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันทางความหมายของเนื้อหา แทนที่จะจับคู่คำหลักที่แม่นยำ
คุณลักษณะเด่นของ Chroma คือความสามารถในการทำงานร่วมกับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลพื้นฐานหลายอย่าง เช่น ClickHouse สำหรับการตั้งค่าแบบปรับขนาด และ DuckDB สำหรับการติดตั้งแบบสแตนด์อโลน รับประกันความยืดหยุ่นและการปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานต่างๆ
Chroma สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงความเรียบง่าย ความเร็ว และการวิเคราะห์เป็นหลัก มีให้สำหรับนักพัฒนาในวงกว้างที่มี SDK สำหรับ Python และ JavaScript/TypeScript
นอกจากนี้ Chroma ยังให้ความสำคัญกับความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตั้งค่าฐานข้อมูลถาวรที่สนับสนุนโดย DuckDB หรือฐานข้อมูลในหน่วยความจำสำหรับการทดสอบได้อย่างรวดเร็ว
ความสามารถในการสร้างออบเจ็กต์คอลเลกชันที่มีลักษณะคล้ายกับตารางในฐานข้อมูลทั่วไป ซึ่งสามารถแทรกข้อมูลข้อความและแปลงเป็นการฝังโดยอัตโนมัติโดยใช้โมเดล เช่น all-MiniLM-L6-v2 ช่วยเพิ่มความคล่องตัวนี้มากยิ่งขึ้น
ข้อความและการฝังสามารถผสานรวมได้อย่างราบรื่น ซึ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการเข้าใจความหมายของข้อมูล
รากฐานของวิธีความคล้ายคลึงเวกเตอร์ของ Chroma คือแนวคิดทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับความตั้งฉากและความหนาแน่น ซึ่งจำเป็นต่อการทำความเข้าใจการแสดงและการเปรียบเทียบข้อมูลในฐานข้อมูล
แนวคิดเหล่านี้ช่วยให้ Chroma ดำเนินการค้นหาความคล้ายคลึงที่มีความหมายและมีประสิทธิภาพโดยคำนึงถึงการเชื่อมโยงความหมายระหว่างองค์ประกอบข้อมูล
ทรัพยากรต่างๆ เช่น บทช่วยสอนและหลักเกณฑ์ต่างๆ สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้ที่ต้องการสำรวจ Chroma เพิ่มเติม รวมถึงคำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่าฐานข้อมูล สร้างคอลเลกชัน และดำเนินการค้นหาที่คล้ายกัน
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรี
6. Vespa
Vespa เป็นแพลตฟอร์มที่พลิกโฉมการจัดการ AI และข้อมูลขนาดใหญ่ทางออนไลน์
วัตถุประสงค์พื้นฐานของ Vespa คือการเปิดใช้งานการคำนวณที่มีความหน่วงต่ำในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้คุณสามารถจัดเก็บ จัดทำดัชนี และวิเคราะห์ข้อความ เวกเตอร์ และข้อมูลที่มีโครงสร้างได้อย่างง่ายดาย
เวสป้ามีความโดดเด่นด้วยความสามารถในการให้คำตอบที่รวดเร็วในทุกขนาด โดยไม่คำนึงถึงลักษณะของคำถาม ตัวเลือก หรือการอนุมานโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการจัดการ
ความยืดหยุ่นของ Vespa แสดงให้เห็นในเสิร์ชเอ็นจิ้นและฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหาได้มากมายภายในข้อความค้นหาเดียว ตั้งแต่เวกเตอร์ (ANN) คำศัพท์ และข้อมูลที่มีโครงสร้าง
คุณสามารถสร้างแอปการค้นหาที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และตอบสนองด้วยความสามารถ AI แบบเรียลไทม์ได้ โดยไม่คำนึงถึงขนาด ต้องขอบคุณการผสานรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับข้อมูลของคุณ
อย่างไรก็ตาม เวสป้าเป็นมากกว่าแค่การค้นหา แต่ยังเกี่ยวกับการทำความเข้าใจและปรับแต่งการเผชิญหน้าด้วย
เครื่องมือปรับแต่งและคำแนะนำชั้นยอดจะให้คำแนะนำที่เป็นปัจจุบันและเป็นปัจจุบันซึ่งรองรับผู้ใช้หรือสถานการณ์เฉพาะ
เวสป้าเป็นผู้เปลี่ยนเกมสำหรับทุกคนที่ต้องการเข้าสู่พื้นที่สนทนา AI เช่นกัน เนื่องจากมีโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการจัดเก็บและสำรวจข้อความและข้อมูลเวกเตอร์แบบเรียลไทม์ ช่วยให้สามารถพัฒนาตัวแทน AI ขั้นสูงและใช้งานได้จริงมากขึ้น
ด้วยโทเค็นและการแบ่งส่วนที่ครอบคลุม การค้นหาข้อความแบบเต็ม การค้นหาใกล้เคียงที่ใกล้เคียงที่สุด และการสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ได้รับการสนับสนุนโดยความสามารถในการสืบค้นที่ครอบคลุมของแพลตฟอร์ม
แตกต่างตรงที่สามารถจัดการกับข้อความค้นหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการรวมมิติข้อมูลการค้นหาหลายรายการเข้าด้วยกัน
Vespa เป็นขุมพลังด้านการคำนวณสำหรับ AI และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องจักร เนื่องจากกลไกการคำนวณสามารถจัดการนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนบนสเกลาร์และเทนเซอร์ได้
ในการใช้งานเวสป้าได้รับการออกแบบให้ใช้งานง่ายและขยายได้
โดยจะปรับปรุงกระบวนการที่ทำซ้ำๆ ให้ดีขึ้น ตั้งแต่การกำหนดค่าระบบและการพัฒนาแอปพลิเคชัน ไปจนถึงการจัดการข้อมูลและโหนด ช่วยให้การดำเนินการผลิตมีความปลอดภัยและไม่หยุดชะงัก
สถาปัตยกรรมของ Vespa ทำให้แน่ใจว่าจะขยายไปตามข้อมูลของคุณ โดยรักษาความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพไว้
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรี
7. Quadrant
Qdrant เป็นแพลตฟอร์มฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ยืดหยุ่นซึ่งมอบชุดความสามารถเฉพาะตัวเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชัน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
โดยพื้นฐานแล้ว Qdrant เป็นเครื่องมือค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ที่ให้ API ที่ใช้งานง่ายสำหรับการจัดเก็บ ค้นหา และบำรุงรักษาเวกเตอร์ตลอดจนข้อมูลเพย์โหลด
คุณลักษณะนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบการค้นหาความหมายและการแนะนำ ที่ต้องมีการตีความรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อน
แพลตฟอร์มดังกล่าวสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาด สามารถรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีจุดข้อมูลนับพันล้านจุด
โดยมีเมตริกระยะทางหลายรายการ รวมถึงความคล้ายคลึงของโคไซน์ ระยะทางแบบยุคลิด และดอทโปรดัค ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์การใช้งานต่างๆ ได้
การออกแบบนำเสนอการกรองที่ซับซ้อน เช่น สตริง ช่วง และตัวกรองทางภูมิศาสตร์ เพื่อตอบสนองความต้องการการค้นหาที่หลากหลาย
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Qdrant ได้หลายวิธี รวมถึงอิมเมจ Docker สำหรับการตั้งค่าภายในเครื่องอย่างรวดเร็ว ไคลเอนต์ Python สำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับภาษา และบริการคลาวด์สำหรับสภาพแวดล้อมระดับการผลิตที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
ความสามารถในการปรับตัวของ Qdrant ช่วยให้สามารถบูรณาการเข้ากับการกำหนดค่าทางเทคโนโลยีหรือความต้องการของกระบวนการได้อย่างราบรื่น
นอกจากนี้ อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ของ Qdrant ยังช่วยลดความยุ่งยากในการจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ แพลตฟอร์มนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ตรงไปตรงมาสำหรับผู้ใช้ทุกระดับทักษะ ตั้งแต่การสร้างคลัสเตอร์ไปจนถึงการสร้างคีย์ API เพื่อการเข้าถึงที่ปลอดภัย
ความสามารถในการอัปโหลดจำนวนมากและ API แบบอะซิงโครนัสช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับนักพัฒนาที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรีและราคาพรีเมียมเริ่มต้นที่ 25 ดอลลาร์ต่อโหนด/เดือนที่เรียกเก็บเงินเป็นรายชั่วโมง
8. แอสตร้า ดีบี
ความสามารถในการค้นหาเวกเตอร์ที่เหนือกว่าของ AstraDB และสถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์กำลังเปลี่ยนแปลงแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์
AstraDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการการค้นหาที่ซับซ้อนและคำนึงถึงบริบทในข้อมูลประเภทต่างๆ เนื่องจากสร้างขึ้นบนรากฐานที่มั่นคงของ Apache Cassandra และผสมผสานความสามารถในการปรับขนาด ความเสถียร และประสิทธิภาพเข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่น
ความสามารถของ AstraDB ในการจัดการปริมาณงานที่แตกต่างกัน รวมถึงการสตรีม ข้อมูลที่ไม่ใช่เวกเตอร์ และข้อมูลเวกเตอร์ ในขณะที่รักษาเวลาแฝงที่ต่ำมากสำหรับการดำเนินการสืบค้นและอัปเดตพร้อมกัน ถือเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุด
ความสามารถในการปรับตัวนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน AI ทั่วไป ซึ่งต้องการการสตรีมและการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ เพื่อให้การตอบสนอง AI ที่แม่นยำและคำนึงถึงบริบท
โซลูชันแบบไร้เซิร์ฟเวอร์จาก AstraDB ทำให้การพัฒนาง่ายยิ่งขึ้นไปอีก ช่วยให้นักพัฒนามีสมาธิกับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แทนที่จะจัดการโครงสร้างพื้นฐานแบ็กเอนด์
ตั้งแต่คำแนะนำเริ่มต้นอย่างรวดเร็วไปจนถึงบทเรียนเชิงลึกเกี่ยวกับการสร้างแชทบอทและระบบแนะนำ AstraDB ช่วยให้นักพัฒนาตระหนักถึงแนวคิด AI ของตนได้อย่างรวดเร็วผ่าน API ที่เชื่อถือได้และอินเทอร์เฟซที่ราบรื่นพร้อมเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่มีชื่อเสียง
ระบบ Generative AI ระดับองค์กรต้องจัดลำดับความสำคัญด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด และ AstraDB พร้อมให้บริการทั้งสองด้าน
มีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยระดับองค์กรและการรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งรับประกันได้ว่าแอปพลิเคชัน AI ที่พัฒนาบน AstraDB จะปฏิบัติตามแนวทางความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวดที่สุด
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรีและมีรูปแบบการจ่ายตามการใช้งานจริง
9. OpenSearch
OpenSearch ปรากฏเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่สำรวจฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาระบบ AI ที่ปรับเปลี่ยนได้ ปรับขนาดได้ และรองรับอนาคต
OpenSearch เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สที่รวมทุกอย่าง ซึ่งรวมพลังของการวิเคราะห์ การค้นหาเวกเตอร์ที่ซับซ้อน และการค้นหาทั่วไปเข้าไว้ในระบบเดียว
การใช้โมเดลการฝังการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเข้ารหัสความหมายและบริบทของแบบฟอร์มข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น เอกสาร รูปภาพ และเสียง ให้เป็นเวกเตอร์สำหรับการค้นหาที่คล้ายคลึงกัน การผสานรวมนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรวมความเข้าใจเชิงความหมายไว้ในแอปการค้นหาของตน
แม้ว่า OpenSearch จะมีข้อเสนอมากมาย แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ Elasticsearch แล้ว มีการเปลี่ยนแปลงโค้ดน้อยกว่ามาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโมดูลที่สำคัญ เช่น ภาษาสคริปต์และตัวประมวลผลไปป์ไลน์การนำเข้า
Elasticsearch สามารถมีความสามารถที่ซับซ้อนมากขึ้นได้เนื่องจากความพยายามในการพัฒนาที่เพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่ความแตกต่างในด้านประสิทธิภาพ ชุดคุณลักษณะ และการอัปเดตระหว่างทั้งสอง
OpenSearch ชดเชยด้วยการติดตามชุมชนขนาดใหญ่และการอุทิศตนให้กับแนวคิดโอเพ่นซอร์ส ส่งผลให้เกิดแพลตฟอร์มที่เปิดกว้างและปรับเปลี่ยนได้
รองรับแอปพลิเคชันที่หลากหลายนอกเหนือจากการค้นหาและการวิเคราะห์ เช่น ความสามารถในการสังเกตและการวิเคราะห์ความปลอดภัย ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่นสำหรับงานที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก
กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนรับประกันการปรับปรุงและการบูรณาการอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แพลตฟอร์มทันสมัยและไม่เหมือนใคร
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรี
10. การค้นหา Azure AI
Azure AI Search เป็นแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งที่ปรับปรุงความสามารถในการค้นหาภายในแอปพลิเคชัน AI ทั่วไป
มีความโดดเด่นเนื่องจากรองรับการค้นหาเวกเตอร์ ซึ่งเป็นกลไกในการจัดทำดัชนี จัดเก็บ และเรียกข้อมูลเวกเตอร์ที่ฝังไว้ภายในดัชนีการค้นหา
คุณลักษณะนี้ช่วยค้นหาเอกสารที่เทียบเคียงได้ในพื้นที่เวกเตอร์ ส่งผลให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องตามบริบทมากขึ้น
Azure AI Search มีความโดดเด่นด้วยการรองรับสถานการณ์แบบไฮบริด ซึ่งการค้นหาเวกเตอร์และคำสำคัญจะดำเนินการไปพร้อมๆ กัน ส่งผลให้เกิดชุดผลลัพธ์แบบรวมที่มักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าประสิทธิภาพของแต่ละเทคนิคที่ใช้เพียงอย่างเดียว
การผสมผสานระหว่างวัสดุเวกเตอร์และไม่ใช่เวกเตอร์ในดัชนีเดียวกันช่วยให้ได้รับประสบการณ์การค้นหาที่สมบูรณ์และยืดหยุ่นมากขึ้น
คุณลักษณะการค้นหาเวกเตอร์ใน Azure AI Search สามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางและไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับระดับ Azure AI Search ทั้งหมด
มีความยืดหยุ่นอย่างมากสำหรับกรณีการใช้งานและการตั้งค่าการพัฒนาที่หลากหลาย เนื่องจากรองรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาหลายอย่าง ซึ่งให้บริการผ่านไซต์ Azure REST APIและ SDK สำหรับ Python, JavaScript และ.NET และอื่นๆ อีกมากมาย
ด้วยการผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับระบบนิเวศ Azure AI ทำให้ Azure AI Search นำเสนอมากกว่าแค่การค้นหา นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มศักยภาพของระบบนิเวศสำหรับแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์
Azure OpenAI Studio สำหรับการฝังโมเดลและบริการ Azure AI สำหรับการดึงรูปภาพเป็นเพียงสองตัวอย่างของบริการที่รวมอยู่ในการผสานรวมนี้
Azure AI Search เป็นโซลูชันที่ยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรวมฟังก์ชันการค้นหาที่ซับซ้อนในแอปพลิเคชันของตน เนื่องจากมีการสนับสนุนที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชันต่างๆ ได้หลากหลาย ตั้งแต่การค้นหาที่คล้ายคลึงกันและการค้นหาหลายรูปแบบ ไปจนถึงการค้นหาแบบไฮบริดและการค้นหาหลายภาษา
ราคา
คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ฟรีและราคาพรีเมียมเริ่มต้นที่ $0.11/ชั่วโมง
สรุป
ฐานข้อมูลเวกเตอร์กำลังเปลี่ยนแปลงการจัดการข้อมูลใน AI โดยการจัดการเวกเตอร์ที่มีมิติสูง ช่วยให้สามารถค้นหาความคล้ายคลึงกันอย่างมากและการสืบค้นเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดอย่างรวดเร็วในแอปพลิเคชัน เช่น ระบบแนะนำ และการตรวจจับการฉ้อโกง
ด้วยการใช้อัลกอริธึมการจัดทำดัชนีที่ซับซ้อน ฐานข้อมูลเหล่านี้จะแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อนให้เป็นเวกเตอร์ที่มีความหมาย ในขณะเดียวกันก็มอบความเร็วและความยืดหยุ่นที่ฐานข้อมูลแบบเดิมไม่มี
แพลตฟอร์มที่โดดเด่น ได้แก่ Pinecone ซึ่งโดดเด่นในแอปพลิเคชัน AI ทั่วไป FAISS สร้างโดย Facebook AI สำหรับการจัดกลุ่มเวกเตอร์หนาแน่น และ Milvus ซึ่งมีชื่อเสียงในด้านความสามารถในการปรับขนาดและสถาปัตยกรรมแบบคลาวด์เนทีฟ
Weaviate ผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับการค้นหาตามบริบท ในขณะที่ Vespa และ Chroma มีความโดดเด่นในด้านความสามารถในการประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำและใช้งานง่ายตามลำดับ
ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการพัฒนา AI และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักร เนื่องจากแพลตฟอร์มอย่าง Qdrant, AstraDB, OpenSearch และ Azure AI Search ให้บริการที่หลากหลายตั้งแต่สถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงความสามารถในการค้นหาและการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม
เขียนความเห็น