İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Vektör veritabanları, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında, verileri yönetme ve yorumlama şeklimizde önemli bir değişimi temsil ediyor.
Bu veritabanlarının temel işlevi, makine öğrenimi modellerinin hammaddesi olan ve metin, resim veya ses girişinin çok boyutlu uzayda sayısal temsillere dönüştürülmesini içeren yüksek boyutlu vektörleri etkin bir şekilde ele almaktır.
Öneri sistemleri, nesne tanıma, resim alma ve sahtekarlık tespiti gibi uygulamalar için bu dönüşüm, depolamadan daha fazlasıdır; benzerlik aramalarında ve en yakın komşu sorgularında güçlü yeteneklere açılan bir kapıdır.
Daha derinden söylemek gerekirse, vektör veritabanlarının gücü, büyük miktarlarda yapılandırılmamış, karmaşık verileri, orijinal içeriğin bağlamını ve anlamını yakalayan vektörlere dönüştürme kapasitelerinde yatmaktadır.
Modellerin bu kodlamaya yerleştirilmesiyle mümkün kılınan gelişmiş arama işlevleri, ilgili resimleri veya cümleleri bulmak için çevredeki vektörleri sorgulama yeteneğini de içerir.
Vektör veritabanları, Ters Dosya Dizini (IVF) ve Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW) gibi, N boyutlu uzaylarda en yakın komşuları bulurken hızlarını ve verimliliklerini artıran gelişmiş indeksleme teknikleri üzerine inşa edilmiş olmaları bakımından benzersizdir.
Vektör ve klasik veritabanları arasında belirgin bir fark vardır. Geleneksel veritabanları, verileri CRUD için optimize edilmiş ve küme şemalarına bağlı olan organize kümeler halinde organize etme konusunda mükemmeldir.
Ancak yüksek boyutlu verilerin dinamik ve karmaşık doğasıyla uğraşırken bu katılık bir engel olmaya başlar.
Buna karşılık, vektör veritabanları, özellikle veri tabanlarına büyük ölçüde güvenen uygulamalar için, geleneksel eşdeğerlerin eşit olamayacağı düzeyde esneklik ve verimlilik sunar. makine öğrenme ve yapay zeka. Sadece ölçeklenebilir değiller ve benzerlik aramalarında uzman değiller.
Vektör veritabanları özellikle üretken yapay zeka uygulamaları için kullanışlıdır. Oluşturulan materyalin bağlamsal bütünlüğü koruduğunu garanti etmek için, doğal dil işlemeyi ve resim oluşturmayı içeren bu uygulamalar, yerleştirmelerin hızlı bir şekilde alınmasına ve karşılaştırılmasına bağlıdır.
Bu yazıda bir sonraki projeniz için en iyi vektör veritabanlarına bakacağız.
1. Milvüs
Milvus, yerleşik benzerlik aramaları ve güçlü MLOps dahil olmak üzere öncelikle yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış öncü bir açık kaynaklı vektör veritabanıdır.
Çoğunlukla verileri işleyen geleneksel ilişkisel veritabanlarından farklıdır. yapılandırılmış veri, vektörleri benzeri görülmemiş bir trilyon ölçekte indekslemesini sağlayan bu kapasite nedeniyle.
Milvus'un ölçeklenebilirliğe ve yüksek kullanılabilirliğe olan bağlılığı, ilk sürümünden tamamen dağıtılmış, bulut tabanlı Milvus 2.0'a kadar olan gelişimiyle kanıtlanmıştır.
Özellikle Milvus 2.0, yüzlerce düğümün ötesine ölçeklenirken %99.9 oranında şaşırtıcı bir kullanılabilirlik hedefleyen, tamamen bulutta yerel bir tasarım sergiliyor.
Güvenilir bir vektör veritabanı çözümü arayanlar için bu sürüm, yalnızca çoklu bulut bağlantısı ve yönetim paneli gibi gelişmiş özellikler eklemekle kalmayıp aynı zamanda esnek uygulama geliştirme için veri tutarlılığı düzeylerini de iyileştirdiği için şiddetle tavsiye edilir.
Milvus'un kayda değer bir avantajı, çoklu dil desteği ve geliştiricilerin taleplerine göre uyarlanmış kapsamlı bir araç zinciri sağlayan topluluk odaklı yaklaşımıdır.
BT sektöründe bulut ölçeklenebilirliği ve güvenilirliği, büyük veri kümeleri üzerinde yüksek performanslı vektör arama yetenekleriyle birlikte onu popüler bir seçenek haline getiriyor.
Ek olarak, vektör benzerlik aramasını skaler filtrelemeyle birleştiren hibrit arama özelliğini kullanarak operasyonlarının verimliliğini artırır.
Milvus'un net bir yönetim paneli var Kullanıcı arayüzü, tam bir API kümesi ve ölçeklenebilir ve ayarlanabilir bir mimari.
Harici uygulamalarla iletişim, erişim katmanı tarafından kolaylaştırılırken, yük dengeleme ve veri yönetimi, merkezi komut görevi gören koordinatör hizmeti tarafından koordine edilir.
Veritabanının kalıcılığı nesne depolama katmanı tarafından desteklenirken, çalışan düğümler de ölçeklenebilirliğin sağlanmasına yönelik faaliyetler gerçekleştirir.
Fiyatlandırma
Herkes için kullanmak ücretsizdir.
2. FAİS
Facebook'un Yapay Zeka Araştırma ekibi, yoğun vektör kümelemesini ve benzerlik aramasını daha etkili hale getirmek için tasarlanmış, Facebook Yapay Zeka Benzerlik Araması adlı son teknoloji ürünü bir kitaplık geliştirdi.
Oluşturulması, Facebook AI'nin benzerlik arama yeteneklerini en son temel metodolojileri kullanarak geliştirme gereksiniminden kaynaklandı.
CPU tabanlı uygulamalarla karşılaştırıldığında FAISS'ın son teknoloji ürünü GPU uygulaması, arama sürelerini beş ila on kat hızlandırabilir, bu da onu öneri sistemleri ve büyük boyutlu metinlerdeki benzer anlamların tanımlanması da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için paha biçilmez bir araç haline getirir. metin, ses ve video gibi yapılandırılmamış veri kümeleri.
FAISS, kosinüs benzerliği, iç çarpım ve yaygın olarak kullanılan L2 metriği (Öklid mesafesi) gibi çok çeşitli benzerlik metriklerini işleyebilir.
Bu ölçümler, çeşitli veri türlerinde doğru ve esnek benzerlik aramaları yapmayı kolaylaştırır. Toplu işleme, hassas hızda değiş tokuşlar ve hem kesin hem de yaklaşık arama desteği gibi özellikler esnekliğini daha da artırır.
Ek olarak FAISS, indekslerin diskte saklanmasına izin vererek büyük veri kümelerinin işlenmesi için ölçeklenebilir bir yöntem sunar.
Tersine çevrilmiş dosya, ürün nicemleme (PQ) ve geliştirilmiş PQ, FAISS'ın araştırma temelini oluşturan ve yüksek boyutlu vektör alanlarının indekslenmesi ve aranması söz konusu olduğunda etkinliğine katkıda bulunan yenilikçi tekniklerden sadece birkaçıdır.
Bu stratejiler, GPU ile hızlandırılmış k-seçim algoritmaları ve PQ mesafelerinin ön filtrelenmesi gibi son teknoloji yaklaşımlarla güçlendirilir ve FAISS'in milyar ölçekli veri kümelerinde bile hızlı ve kesin arama sonuçları üretme kapasitesini garanti eder.
Fiyatlandırma
Herkes için kullanmak ücretsizdir.
3. Çam kozalağı
Pinecone, vektör veritabanlarında liderdir ve özellikle yüksek güçlü yapay zeka uygulamalarının performansını artırmak için tasarlanmış, bulutta yerel, yönetilen bir hizmet sunar.
Üretken yapay zeka, anlamsal arama ve büyük dil modellerini kullanan uygulamalar için gerekli olan vektör yerleştirmeleri işlemek üzere özel olarak tasarlanmıştır.
Karmaşık görevler için etkili bir şekilde uzun süreli hafıza görevi gören bu yerleştirmeler sayesinde yapay zeka artık anlamsal bilgileri anlayabiliyor.
Pinecone, geleneksel veritabanlarının yeteneklerini vektör indekslerinin geliştirilmiş performansıyla sorunsuz bir şekilde bütünleştirmesi ve yerleştirmelerin verimli ve büyük ölçekli depolanmasına ve sorgulanmasına olanak sağlaması açısından benzersizdir.
Bu, karmaşıklık ve veri hacminin standart skaler tabanlı veritabanlarını yetersiz kıldığı durumlarda onu mükemmel bir seçenek haline getirir.
Pinecone, entegrasyon ve gerçek zamanlı veri alım prosedürlerini kolaylaştıran yönetilen hizmet yaklaşımı sayesinde geliştiricilere sorunsuz bir çözüm sunuyor.
Verilerin getirilmesi, güncellenmesi, silinmesi, sorgulanması ve eklenmesi dahil olmak üzere çok sayıda veri işlemi desteklenir.
Pinecone ayrıca, yükseltmeler ve silmeler gibi gerçek zamanlı değişiklikleri temsil eden sorguların, milyarlarca vektör içeren dizinler için doğru, düşük gecikmeli yanıtlar vermesini garanti eder.
Dinamik durumlarda bu özellik, sorgu sonuçlarının alaka düzeyini ve güncelliğini korumak için gereklidir.
Ek olarak, Pinecone'un Airbyte ile Pinecone bağlantısı aracılığıyla ortaklığı, çok yönlülüğünü ve esnekliğini artırarak çeşitli kaynaklardan sorunsuz veri entegrasyonuna olanak tanır.
Bu ilişki sayesinde, yalnızca yeni edinilen bilgilerin artımlı veri senkronizasyonu yoluyla işlenmesi sağlanarak maliyetler ve verimlilik optimize edilebilir.
Konektörün tasarımı, yalnızca minimum kurulum parametrelerine ihtiyaç duyarak basitliği vurgular ve genişletilebilir olup gelecekteki iyileştirmelere olanak tanır.
Fiyatlandırma
RAG kullanım durumu için premium fiyatlandırma ayda 5.80 dolardan başlıyor.
4. dokuma
Weaviate, verilere erişme ve verileri kullanma biçimimizi dönüştüren, açık kaynaklı yazılım olarak sunulan yenilikçi bir vektör veritabanıdır.
Weaviate, skaler değerlere ve önceden tanımlanmış sorgulara dayanan tipik veritabanlarının aksine, büyük, karmaşık veri kümeleri üzerinde karmaşık, bağlama duyarlı aramalara olanak tanıyan vektör arama yeteneklerini kullanır.
Bu yöntemle, içeriği diğer içeriklere ne kadar benzer olduğuna göre bulabilirsiniz; bu, aramaların sezgiselliğini ve sonuçların alaka düzeyini artırır.
Makine öğrenimi modelleriyle sorunsuz entegrasyonu temel özelliklerinden biridir; bu onun basit bir veri depolama çözümünden daha fazlası olarak işlev görmesine olanak tanır; aynı zamanda verilerin yapay zeka kullanılarak anlaşılmasına ve analiz edilmesine de olanak tanır.
Weaviate'in mimarisi bu entegrasyonu kapsamlı bir şekilde birleştirerek karmaşık verilerin ek araçlar kullanılmadan analiz edilmesini mümkün kılar.
Grafik veri modellerine yönelik desteği, aynı zamanda, bağlantılı varlıklar olarak verilere farklı bir bakış açısı sağlayarak, geleneksel veritabanı mimarilerinde gözden kaçabilecek kalıpları ve öngörüleri açığa çıkarır.
Weaviate'in modüler mimarisi sayesinde müşteriler ihtiyaç duyduklarında veri vektörleştirme ve yedekleme oluşturma gibi yetenekleri ekleyebilirler.
Temel versiyonu bir vektör veri uzmanı veritabanı olarak işlev görür ve farklı ihtiyaçları karşılamak için diğer modüllerle genişletilebilir.
Ölçeklenebilirliği, artan veri miktarları ve sorgu taleplerine yanıt olarak hızdan ödün verilmeyeceğini garanti eden modüler tasarımıyla daha da geliştirilmiştir.
Saklanan verilerle etkileşime geçmenin çok yönlü ve etkili bir yöntemi, veritabanının hem RESTful hem de GraphQL API'lerini desteklemesi sayesinde mümkün olmaktadır.
Özellikle GraphQL, karmaşık, grafik tabanlı sorguları hızlı bir şekilde gerçekleştirme kapasitesi nedeniyle seçilmekte olup, kullanıcıların aşırı veya yetersiz miktarda veri elde etmeden tam olarak istedikleri verileri elde etmelerine olanak sağlamaktadır.
Weaviate, esnek API'si sayesinde çeşitli istemci kitaplıkları ve programlama dillerinde daha kullanıcı dostudur.
Weaviate'i daha fazla keşfetmek isteyenler için örneğinizi kurup yapılandırmaktan vektör arama, makine öğrenimi entegrasyonu ve şema tasarımı gibi yeteneklerinin ayrıntılı incelemelerine kadar çok sayıda belge ve eğitim mevcuttur.
Weaviate'i yerel olarak çalıştırmaya karar verseniz de bilgiyi dinamik ve eyleme geçirilebilir kılan aynı güçlü teknolojiye erişebilirsiniz. cloud computing ortamında veya Weaviate tarafından yönetilen bulut hizmeti aracılığıyla.
Fiyatlandırma
Platformun premium fiyatlandırması sunucusuz için ayda 25 ABD dolarından başlıyor.
5. Renk parlaklığı
Chroma, özellikle makine öğrenimi ve yapay zeka içeren uygulamalar için veri alma ve depolamada devrim yaratmayı amaçlayan son teknoloji ürünü bir vektör veritabanıdır.
Chroma, standart veritabanlarından farklı olarak skaler sayılar yerine vektörlerle çalıştığı için yüksek boyutlu, karmaşık verileri yönetme konusunda oldukça iyidir.
Bu, veri alma teknolojisinde büyük bir ilerlemedir çünkü kesin anahtar kelime eşleşmeleri yerine malzemenin anlamsal benzerliğine dayalı daha karmaşık aramalara olanak tanır.
Chroma'nın dikkate değer bir özelliği, ölçeklendirilmiş ayarlar için ClickHouse ve bağımsız kurulumlar için DuckDB gibi çeşitli temel depolama çözümleriyle çalışabilmesi, esnekliği ve çeşitli kullanım durumlarına adaptasyonu garanti etmesidir.
Chroma basitlik, hız ve analiz göz önünde bulundurularak yapılmıştır. Python ve JavaScript/TypeScript için SDK'lara sahip geniş bir geliştirici yelpazesi tarafından kullanılabilir.
Ek olarak Chroma, geliştiricilerin DuckDB tarafından desteklenen kalıcı bir veritabanı veya test için bellek içi bir veritabanını hızlı bir şekilde kurmalarına olanak tanıyarak kullanıcı dostu olma özelliğine büyük önem veriyor.
All-MiniLM-L6-v2 gibi modeller kullanılarak metin verilerinin eklenebildiği ve otomatik olarak yerleştirmelere dönüştürülebildiği geleneksel veritabanlarındaki tablolara benzeyen koleksiyon nesneleri oluşturma yeteneği, bu çok yönlülüğü daha da artırır.
Metin ve yerleştirmeler sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir; bu, veri semantiğini kavraması gereken uygulamalar için çok önemlidir.
Chroma'nın vektör benzerlik yönteminin temeli, veritabanlarındaki verilerin temsilini ve karşılaştırılmasını anlamak için gerekli olan diklik ve yoğunluk gibi matematiksel kavramlardır.
Bu fikirler, Chroma'nın veri öğeleri arasındaki anlamsal bağlantıları dikkate alarak anlamlı ve etkili benzerlik aramaları gerçekleştirmesine olanak tanır.
Eğitimler ve yönergeler gibi kaynaklara, Chroma'yı daha fazla keşfetmek isteyen kişiler erişebilir. Veritabanının nasıl kurulacağı, koleksiyonların nasıl oluşturulacağı ve benzerlik aramalarının nasıl yürütüleceği konusunda adım adım rehberlik içerirler.
Fiyatlandırma
Ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz.
6. Vespa
Vespa, yapay zekanın ve büyük verilerin çevrimiçi işlenmesini dönüştüren bir platformdur.
Vespa'nın temel amacı, büyük veri kümelerinde düşük gecikme süreli hesaplamalara olanak tanıyarak metin, vektör ve yapılandırılmış verileri kolayca depolamanıza, indekslemenize ve analiz etmenize olanak sağlamaktır.
Vespa, ele alınan sorguların, seçimlerin veya makine öğrenimli model çıkarımlarının niteliğine bakılmaksızın her ölçekte hızlı yanıt sağlama kapasitesiyle öne çıkıyor.
Vespa'nın esnekliği, vektör (ANN), sözcüksel ve yapılandırılmış verilerden tek bir sorgu içinde birçok aramaya olanak tanıyan tamamen işlevsel arama motoru ve vektör veritabanında gösterilmektedir.
Ölçeği ne olursa olsun, makine tarafından öğrenilen model çıkarımının verilerinizle entegrasyonu sayesinde, gerçek zamanlı yapay zeka özelliklerine sahip, kullanıcı dostu ve hızlı yanıt veren arama uygulamaları oluşturabilirsiniz.
Ancak Vespa sadece aramaktan daha fazlasıdır; aynı zamanda karşılaşmaları anlamak ve kişiselleştirmekle de ilgilidir.
Birinci sınıf kişiselleştirme ve öneri araçları, belirli kullanıcılara veya koşullara uygun dinamik, güncel öneriler sunar.
Vespa, metin ve vektör verilerini gerçek zamanlı olarak depolamak ve keşfetmek için gereken altyapıyı sunarak daha gelişmiş ve pratik yapay zeka aracılarının geliştirilmesine olanak tanıdığından, konuşmaya dayalı yapay zeka alanına girmek isteyen herkes için oyunun kurallarını değiştiriyor.
Kapsamlı tokenizasyon ve kök belirleme ile tam metin aramaları, en yakın komşu aramaları ve yapılandırılmış veri sorgularının tümü platformun kapsamlı sorgu yetenekleri tarafından desteklenir.
Birkaç arama boyutunu birleştirerek karmaşık sorguları etkili bir şekilde yönetebilmesi bakımından farklılık gösterir.
Vespa, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları için bir hesaplama gücüdür çünkü hesaplama motoru, skalerler ve tensörler üzerindeki karmaşık matematiksel ifadeleri işleyebilir.
Çalışırken Vespa'nın kullanımı basit ve genişletilebilir olacak şekilde tasarlandı.
Sistem konfigürasyonu ve uygulama geliştirmeden veri ve düğüm yönetimine kadar tekrarlanan süreçleri kolaylaştırarak güvenli ve kesintisiz üretim operasyonlarına olanak tanır.
Vespa'nın mimarisi, verilerinizle birlikte genişlemesini, güvenilirliğini ve performansını sürdürmesini sağlar.
Fiyatlandırma
Ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz.
7. çeyrek daire
Qdrant, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarının artan taleplerini karşılamak için benzersiz özellikler sunan esnek bir vektör veritabanı platformudur.
Temelinde Qdrant, vektörlerin yanı sıra yük verilerinin saklanması, bulunması ve bakımı için kullanımı kolay bir API sağlayan bir vektör benzerliği arama motorudur.
Bu özellik, anlamsal arama ve öneri sistemleri gibi karmaşık veri formatlarının yorumlanmasını gerektiren çeşitli uygulamalar için çok önemlidir.
Platform, milyarlarca veri noktası içeren devasa veri kümelerini işleyebilecek kapasitede, verimlilik ve ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur.
Kosinüs Benzerliği, Öklid Mesafesi ve Nokta Çarpımı gibi çeşitli mesafe ölçümleri sunarak birçok kullanım senaryosuna uyarlanabilir hale getirir.
Tasarım, çeşitli arama ihtiyaçlarını karşılamak için dize, aralık ve coğrafi filtreler gibi karmaşık filtrelemeler sunar.
Qdrant'a geliştiriciler, hızlı yerel kurulumlar için Docker görüntüsü, dile aşina olanlar için Python istemcisi ve daha sağlam, üretim sınıfı bir ortam için bulut hizmeti dahil olmak üzere çeşitli yollarla erişebilir.
Qdrant'ın uyarlanabilirliği, her türlü teknolojik konfigürasyon veya süreç ihtiyacıyla kusursuz entegrasyona olanak tanır.
Ayrıca Qdrant'ın kullanıcı dostu arayüzü, vektör veritabanı yönetimini basitleştirir. Platformun, küme oluşturma işleminden güvenli erişim için API anahtarlarının oluşturulmasına kadar tüm beceri seviyelerindeki kullanıcılar için basit olması amaçlanıyor.
Toplu yükleme yeteneği ve eşzamansız API, verimliliğini artırarak onu çok büyük miktarda veriyle uğraşan geliştiriciler için çok yararlı bir araç haline getirir.
Fiyatlandırma
Ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz ve premium fiyatlandırma, saatlik olarak faturalandırılan düğüm/ay başına 25 ABD dolarından başlar
8. Astra
AstraDB'nin üstün vektör arama yetenekleri ve sunucusuz mimarisi, üretken yapay zeka uygulamalarını dönüştürüyor.
AstraDB, Apache Cassandra'nın sağlam temeli üzerine kurulduğundan ve ölçeklenebilirlik, kararlılık ve performansı kusursuz bir şekilde birleştirdiğinden, çeşitli veri türlerinde karmaşık, bağlama duyarlı aramaları yönetmek için mükemmel bir seçenektir.
AstraDB'nin akış, vektör olmayan ve vektör verileri de dahil olmak üzere heterojen iş yüklerini yönetirken aynı zamanda eşzamanlı sorgulama ve güncelleme işlemleri için son derece düşük gecikme süresini koruyabilme kapasitesi, en dikkate değer avantajlarından biridir.
Bu uyarlanabilirlik, hassas, bağlama duyarlı yapay zeka yanıtları sağlamak için akış ve gerçek zamanlı veri işlemeyi gerektiren üretken yapay zeka uygulamaları için gereklidir.
AstraDB'nin sunucusuz çözümü, geliştirmeyi daha da kolaylaştırarak geliştiricilerin arka uç altyapısını yönetmek yerine yenilikçi yapay zeka uygulamaları oluşturmaya odaklanmalarını sağlıyor.
AstraDB, hızlı başlangıç kılavuzundan sohbet robotları ve öneri sistemleri oluşturmaya ilişkin ayrıntılı derslere kadar, geliştiricilerin güvenilir API'ler ve iyi bilinen araç ve platformlarla sorunsuz arayüzler aracılığıyla AI fikirlerini hızlı bir şekilde hayata geçirmelerine olanak tanır.
Kurumsal düzeyde üretken yapay zeka sistemleri güvenliğe ve uyumluluğa öncelik vermelidir ve AstraDB her iki cephede de hizmet vermektedir.
AstraDB'de geliştirilen yapay zeka uygulamalarının en katı gizlilik ve veri koruma kurallarına uygunluğunu garanti eden derin kurumsal güvenlik özellikleri ve uyumluluk sertifikaları onun tarafından sağlanmaktadır.
Fiyatlandırma
Ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz ve kullandıkça öde modeli sunar.
9. Aramayı Aç
OpenSearch, vektör veritabanlarını araştıranlar, özellikle uyarlanabilir, ölçeklenebilir ve geleceğe yönelik yapay zeka sistemleri geliştirmek isteyenler için cazip bir seçenek olarak görünüyor.
OpenSearch, analitiğin, gelişmiş vektör aramanın ve geleneksel aramanın gücünü tek bir sistemde birleştiren, her şeyi kapsayan, açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır.
Benzerlik aramaları için birden fazla veri formunun (belgeler, fotoğraflar ve ses) anlamını ve bağlamını vektörlere kodlamak üzere makine öğrenimi yerleştirme modellerini kullanan bu entegrasyon, özellikle arama uygulamalarına anlamsal anlayış eklemek isteyen geliştiriciler için faydalıdır.
OpenSearch'ün sunabileceği çok şey olsa da, Elasticsearch ile karşılaştırıldığında özellikle komut dosyası dilleri ve besleme ardışık düzen işlemcileri gibi kritik modüllerde çok daha az kod değişikliği yapıldığını hatırlamak hayati önem taşıyor.
Elasticsearch, artan geliştirme çabaları nedeniyle daha karmaşık yeteneklere sahip olabilir ve bu da ikisi arasında performans, özellik seti ve güncellemeler açısından farklılıklara yol açabilir.
OpenSearch, geniş bir topluluk takibi ve açık kaynak fikirlerine bağlılıkla bunu telafi ederek açık ve uyarlanabilir bir platform ortaya çıkarır.
Gözlemlenebilirlik ve güvenlik analitiği gibi arama ve analitiğin ötesinde çok çeşitli uygulamaları destekler ve bu da onu veri yoğunluklu görevler için esnek bir araç haline getirir.
Topluluk odaklı strateji, platformu güncel ve benzersiz tutmak için sürekli iyileştirmeler ve entegrasyonlar sağlar.
Fiyatlandırma
Ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz.
10 Azure AI Araması
Azure AI Arama, üretken AI uygulamaları içindeki arama yeteneklerini geliştiren güçlü bir platformdur.
Bir arama dizini içindeki vektör yerleştirmelerini dizinlemeye, depolamaya ve almaya yönelik bir mekanizma olan vektör aramayı desteklemesi nedeniyle öne çıkıyor.
Bu özellik, vektör uzayında karşılaştırılabilir belgelerin keşfedilmesine yardımcı olarak bağlamsal olarak daha alakalı arama sonuçları sağlar.
Azure AI Arama, vektör ve anahtar sözcük aramalarının eş zamanlı olarak gerçekleştirildiği karma durumlara yönelik desteğiyle öne çıkıyor ve tek başına kullanılan her tekniğin verimliliğinden sıklıkla daha iyi performans gösteren birleşik bir sonuç kümesi sağlıyor.
Aynı dizinde vektör ve vektör olmayan malzemenin birleşimi, daha eksiksiz ve esnek bir arama deneyimi sağlar.
Azure AI Arama'daki vektör arama özelliği, tüm Azure AI Arama katmanları için geniş çapta erişilebilir ve ücretsizdir.
Azure sitesi aracılığıyla sağlanan çeşitli geliştirme ortamlarına yönelik desteği nedeniyle, çeşitli kullanım durumları ve geliştirme tercihleri için son derece esnektir. REST API'lerive diğerlerinin yanı sıra Python, JavaScript ve.NET için SDK'lar.
Azure AI ekosistemiyle derin entegrasyonu sayesinde Azure AI Arama, basit aramadan daha fazlasını sunar; aynı zamanda ekosistemin üretken yapay zeka uygulamalarına yönelik potansiyelini de artırır.
Model eklemeye yönelik Azure OpenAI Studio ve resim almaya yönelik Azure AI Hizmetleri, bu entegrasyona dahil edilen hizmetlerin yalnızca iki örneğidir.
Azure AI Arama, benzerlik araması ve çok modlu aramadan hibrit aramaya ve çok dilli aramaya kadar çok çeşitli uygulamalara olanak tanıyan kapsamlı desteği nedeniyle, uygulamalarına gelişmiş arama işlevlerini dahil etmek isteyen geliştiriciler için esnek bir çözümdür.
Fiyatlandırma
Ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz ve premium fiyatlandırma saat başına 0.11 ABD dolarından başlar.
Sonuç
Vektör veritabanları, yüksek boyutlu vektörleri yöneterek yapay zekadaki veri yönetimini dönüştürüyor, öneri sistemleri ve sahtekarlık tespiti gibi uygulamalarda güçlü benzerlik aramalarına ve hızlı en yakın komşu sorgularına olanak tanıyor.
Gelişmiş indeksleme algoritmalarının kullanımıyla bu veritabanları, karmaşık yapılandırılmamış verileri anlamlı vektörlere dönüştürürken, geleneksel veritabanlarının sağlayamadığı hız ve esnekliği sağlar.
Dikkate değer platformlar arasında üretken yapay zeka uygulamalarında öne çıkan Pinecone; Yoğun vektör kümelemesi için Facebook AI tarafından oluşturulan FAISS; ve ölçeklenebilirliği ve bulut tabanlı mimarisiyle tanınan Milvus.
Weaviate, makine öğrenimini bağlama duyarlı aramayla birleştirirken Vespa ve Chroma, sırasıyla düşük gecikmeli bilgi işlem yetenekleri ve kullanım kolaylıklarıyla dikkat çekiyor.
Qdrant, AstraDB, OpenSearch ve Azure AI Search gibi platformlar, sunucusuz mimarilerden kapsamlı arama ve analiz yeteneklerine kadar çeşitli hizmetler sağladığından, vektör veritabanları yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini geliştirmek için hayati önem taşıyan araçlardır.
Yorum bırak