Зміст[Сховати][Показати]
Векторні бази даних представляють собою значні зміни в тому, як ми керуємо даними та інтерпретуємо їх, особливо в сферах штучного інтелекту та машинного навчання.
Основна функція цих баз даних полягає в ефективній обробці високовимірних векторів, які є вихідним матеріалом для моделей машинного навчання та включають перетворення тексту, зображення чи аудіо вхідних даних у числові представлення в багатовимірному просторі.
Для таких програм, як системи рекомендацій, розпізнавання об’єктів, пошук зображень і виявлення шахрайства, це перетворення — це більше, ніж просто зберігання; це двері до потужних можливостей пошуку подібності та запитів найближчих сусідів.
Більш глибоко, потужність векторних баз даних полягає в їхній здатності переводити великі обсяги неструктурованих, складних даних у вектори, які фіксують контекст і значення оригінального вмісту.
Розширені функції пошуку, які стали можливими завдяки вбудовуванню моделей у це кодування, включають можливість запитувати навколишні вектори, щоб знайти пов’язані зображення чи фрази.
Векторні бази даних унікальні тим, що вони побудовані на передових методах індексування, таких як Inverted File Index (IVF) та Hierarchical Navigable Small World (HNSW), що покращує їх швидкість і ефективність під час визначення місцезнаходження найближчих сусідів у N-вимірному просторі.
Існує чітка різниця між векторними та класичними базами даних. Звичайні бази даних чудово впорядковують дані в організовані набори, оптимізовані для CRUD і дотримуючись встановлених схем.
Однак, коли мова йде про динамічну та складну природу даних великої розмірності, ця жорсткість починає ставати перешкодою.
Навпаки, векторні бази даних пропонують такий ступінь гнучкості та ефективності, якого не можуть зрівняти традиційні еквіваленти, особливо для додатків, які значною мірою залежать від навчання за допомогою машини і штучний інтелект. Вони не просто масштабовані та досвідчені в пошуку подібності.
Векторні бази даних особливо корисні для генеративних програм ШІ. Щоб гарантувати, що створений матеріал зберігає контекстну цілісність, ці програми, які включають обробку природної мови та генерацію зображень, залежать від швидкого пошуку та порівняння вбудованих матеріалів.
Тож у цій статті ми розглянемо найкращі векторні бази даних для вашого наступного проекту.
1. Мільвус
Milvus — це новаторська векторна база даних із відкритим вихідним кодом, розроблена переважно для додатків штучного інтелекту, включаючи вбудований пошук подібності та потужні MLO.
Вона відрізняється від звичайних реляційних баз даних, які переважно обробляють структуровані дані, завдяки цій потужності, яка дозволяє індексувати вектори в безпрецедентному трильйонному масштабі.
Відданість Milvus масштабованості та високій доступності демонструє шлях розвитку від першої версії до повністю розподіленої хмарної Milvus 2.0.
Зокрема, Milvus 2.0 демонструє повністю хмарний дизайн, який націлений на вражаючу доступність 99.9% при масштабуванні за межі сотень вузлів.
Для тих, хто шукає надійне рішення векторної бази даних, настійно рекомендується це видання, оскільки воно не лише додає такі складні функції, як багатохмарне з’єднання та адміністративну панель, але й покращує рівні узгодженості даних для гнучкої розробки програм.
Важливою перевагою Milvus є його підхід, керований спільнотою, який забезпечує багатомовну підтримку та розширений інструментарій, адаптований до вимог розробників.
У ІТ-секторі його хмарна масштабованість і надійність, а також його високопродуктивні можливості векторного пошуку у великих наборах даних роблять його популярним варіантом.
Крім того, він підвищує ефективність своїх операцій за допомогою можливості гібридного пошуку, яка поєднує пошук векторної подібності зі скалярною фільтрацією.
Milvus має адміністративну панель з чітким інтерфейс користувача, повний набір API, а також масштабована та настроювана архітектура.
Зв’язок із зовнішніми програмами полегшується за допомогою рівня доступу, тоді як балансування навантаження та керування даними координуються службою координатора, яка виконує функції центрального командування.
Постійність бази даних підтримується рівнем зберігання об’єктів, тоді як робочі вузли виконують дії для забезпечення масштабованості.
Ціни
Він безкоштовний для всіх.
2. ФАЙС
Команда Facebook AI Research розробила передову бібліотеку під назвою Facebook AI Similarity Search, яка розроблена, щоб зробити щільну векторну кластеризацію та пошук схожості більш ефективними.
Його створення було зумовлене вимогою покращити можливості пошуку подібності Facebook AI шляхом використання передових фундаментальних методологій.
У порівнянні з реалізаціями на основі центрального процесора, найсучасніша реалізація графічного процесора FAISS може пришвидшити час пошуку в п’ять-десять разів, що робить його безцінним інструментом для різноманітних програм, включаючи системи рекомендацій та ідентифікацію подібних значень у значних неструктуровані набори даних, такі як текст, аудіо та відео.
FAISS може обробляти широкий спектр показників подібності, таких як косинус подібності, скалярний добуток і широко використовувану метрику L2 (евклідова відстань).
Ці вимірювання спрощують точний і гнучкий пошук подібності в різних типах даних. Такі функції, як пакетна обробка, компроміс між точністю та швидкістю, а також підтримка точних і приблизних пошуків ще більше підвищують його гнучкість.
Крім того, FAISS пропонує масштабований метод обробки великих наборів даних, дозволяючи зберігати індекси на диску.
Інвертований файл, квантування продукту (PQ) і покращений PQ – це лише деякі з інноваційних методів, які складають дослідницьку основу FAISS і підвищують його ефективність, коли йдеться про індексування та пошук у векторних полях великої розмірності.
Ці стратегії підкріплюються передовими підходами, такими як алгоритми k-вибору з графічним процесором і попередня фільтрація відстаней PQ, що гарантує здатність FAISS створювати швидкі та точні результати пошуку навіть у масивах даних у мільярдному масштабі.
Ціни
Він безкоштовний для всіх.
3. Соснова шишка
Pinecone є лідером у векторних базах даних, що надає хмарну керовану службу, створену спеціально для покращення продуктивності потужних програм ШІ.
Він спеціально розроблений для обробки векторних вбудовувань, які необхідні для генеративного штучного інтелекту, семантичного пошуку та додатків, які використовують масивні мовні моделі.
ШІ тепер може розуміти семантичну інформацію завдяки цим вбудованим компонентам, які ефективно діють як довготривала пам’ять для складних завдань.
Pinecone унікальний тим, що він повністю поєднує можливості традиційних баз даних із покращеною продуктивністю векторних індексів, забезпечуючи ефективне та великомасштабне зберігання та запити про вбудовування.
Це робить його ідеальним варіантом у ситуаціях, коли складність і обсяг залучених даних роблять стандартні скалярні бази даних неадекватними.
Pinecone пропонує розробникам безпроблемне рішення завдяки підходу до керованих послуг, який спрощує інтеграцію та процедури отримання даних у реальному часі.
Ним підтримуються численні операції з даними, включаючи отримання, оновлення, видалення, запити та завантаження даних.
Крім того, Pinecone гарантує, що запити, які представляють модифікації в реальному часі, такі як upserts і deletions, дають правильні відповіді з низькою затримкою для індексів з мільярдами векторів.
У динамічних ситуаціях ця функція є важливою для збереження релевантності та свіжості результатів запиту.
Крім того, партнерство Pinecone з Airbyte через з’єднання Pinecone підвищує його універсальність і гнучкість, дозволяючи плавно інтегрувати дані з різних джерел.
Завдяки цьому зв’язку можна оптимізувати витрати та ефективність, забезпечивши обробку лише нової інформації шляхом поступової синхронізації даних.
Конструкція роз’єму підкреслює простоту, потребує лише мінімальних параметрів налаштування, і його можна розширити, що дозволяє вдосконалювати його в майбутньому.
Ціни
Преміальна ціна починається від 5.80 доларів США на місяць для випадку використання RAG.
4. Плетіти
Weaviate — це інноваційна векторна база даних, яка доступна як програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, яке змінює спосіб доступу та використання даних.
Weaviate використовує можливості векторного пошуку, які дозволяють здійснювати складний контекстно-залежний пошук у великих і складних наборах даних, на відміну від типових баз даних, які залежать від скалярних значень і попередньо визначених запитів.
За допомогою цього методу ви можете знайти вміст на основі того, наскільки він схожий на інший вміст, що покращує інтуїтивність пошуку та релевантність результатів.
Його плавна інтеграція з моделями машинного навчання є однією з його основних характеристик; це дозволяє йому функціонувати як щось більше, ніж просто рішення для зберігання даних; це також дозволяє розуміти та аналізувати дані за допомогою штучного інтелекту.
Архітектура Weaviate повністю включає цю інтеграцію, що дає змогу аналізувати складні дані без використання додаткових інструментів.
Його підтримка графових моделей даних також надає іншу точку зору на дані як на зв’язані сутності, розкриваючи шаблони та ідеї, які можуть бути пропущені в звичайних архітектурах баз даних.
Завдяки модульній архітектурі Weaviate клієнти можуть за потреби додавати такі можливості, як векторизація даних і створення резервних копій.
Його базова версія функціонує як спеціалізована база даних векторних даних і може бути розширена іншими модулями для задоволення різних потреб.
Його масштабованість додатково покращується завдяки його модульній конструкції, яка гарантує, що швидкість не буде принесена в жертву у відповідь на збільшення кількості даних і запитів.
Універсальний і ефективний метод взаємодії зі збереженими даними став можливим завдяки підтримці базою даних API RESTful і GraphQL.
Зокрема, GraphQL вибрано через його здатність швидко виконувати складні запити на основі графіків, що дозволяє користувачам отримувати саме ті дані, які їм потрібні, не отримуючи надмірних або недостатніх обсягів даних.
Завдяки гнучкому API Weaviate є більш зручним для використання з різними клієнтськими бібліотеками та мовами програмування.
Для тих, хто хоче глибше вивчити Weaviate, доступна велика кількість документації та навчальних посібників, починаючи від налаштування та конфігурації вашого екземпляра й закінчуючи глибоким зануренням у його можливості, як-от векторний пошук, інтеграція машинного навчання та проектування схем.
Ви можете отримати доступ до тієї ж потужної технології, яка робить інформацію динамічною та дієвою, незалежно від того, чи вирішите керувати Weaviate локально, у хмарних обчислень середовища або через керовану хмарну службу Weaviate.
Ціни
Преміальні ціни на платформу починаються від 25 доларів США на місяць для безсерверної мережі.
5. кольоровість
Chroma — це передова векторна база даних, яка спрямована на революцію в пошуку та зберіганні даних, особливо для програм, що включають машинне навчання та штучний інтелект.
Оскільки Chroma працює з векторами замість скалярних чисел, на відміну від стандартних баз даних, вона дуже добре керує багатовимірними, складними даними.
Це значний прогрес у технології пошуку даних, оскільки він дає змогу виконувати складніші пошуки на основі семантичної подібності матеріалу, а не точних збігів ключових слів.
Примітною характеристикою Chroma є його здатність працювати з декількома основними рішеннями для зберігання, такими як ClickHouse для масштабованих налаштувань і DuckDB для автономних установок, що гарантує гнучкість і адаптацію до різних випадків використання.
Chroma створюється з урахуванням простоти, швидкості та аналізу. Він доступний широкому спектру розробників із SDK для Python і JavaScript/TypeScript.
Крім того, Chroma приділяє особливу увагу зручності використання, дозволяючи розробникам швидко налаштувати постійну базу даних, що підтримується DuckDB, або базу даних у пам’яті для тестування.
Можливість створювати об’єкти колекції, які нагадують таблиці в звичайних базах даних, куди можна вставляти текстові дані та автоматично перетворювати їх на вбудовані за допомогою таких моделей, як all-MiniLM-L6-v2, ще більше збільшує цю універсальність.
Текст і вбудовування можуть бути бездоганно інтегровані, що важливо для додатків, яким потрібно зрозуміти семантику даних.
Основою методу векторної подібності Chroma є математичні поняття ортогональності та щільності, які є важливими для розуміння представлення та порівняння даних у базах даних.
Ці ідеї дозволяють Chroma здійснювати значущі та ефективні пошуки подібності, беручи до уваги семантичні зв’язки між елементами даних.
Такі ресурси, як навчальні посібники та рекомендації, доступні для людей, які хочуть глибше вивчити Chroma. Вони містять покрокові вказівки щодо налаштування бази даних, створення колекцій і пошуку подібності.
Ціни
Ви можете почати використовувати його безкоштовно.
6. Оса
Vespa — це платформа, яка трансформує онлайн-обробку ШІ та великих даних.
Основна мета Vespa — забезпечити обчислення з низькою затримкою для великих наборів даних, що дозволяє легко зберігати, індексувати та аналізувати текстові, векторні та структуровані дані.
Vespa вирізняється своєю здатністю надавати швидкі відповіді в будь-якому масштабі, незалежно від характеру запитів, вибору чи моделювання машинного навчання, яке обробляється.
Гнучкість Vespa демонструється в її повнофункціональній пошуковій системі та векторній базі даних, які дозволяють здійснювати багато пошуків у межах одного запиту, починаючи від векторних (ANN), лексичних і структурованих даних.
Незалежно від масштабу, ви можете створювати зручні та адаптивні пошукові програми з можливостями штучного інтелекту в реальному часі завдяки цій інтеграції моделювання машинного навчання з вашими даними.
Однак Vespa — це щось більше, ніж просто пошук; це також розуміння та налаштування зустрічей.
Першокласні інструменти налаштування та пропозиції надають динамічні поточні рекомендації для конкретних користувачів або обставин.
Vespa кардинально змінює правила гри для тих, хто також хоче увійти в розмовний простір штучного інтелекту, оскільки пропонує інфраструктуру, необхідну для зберігання та дослідження текстових і векторних даних у режимі реального часу, дозволяючи розробляти більш просунуті та практичні агенти штучного інтелекту.
Завдяки комплексній токенізації та розпізнаванню коренів повнотекстовий пошук, пошук найближчих сусідів і запити структурованих даних підтримуються розширеними можливостями запитів платформи.
Його відмінність полягає в тому, що він може ефективно обробляти складні запити, поєднуючи кілька параметрів пошуку.
Vespa є обчислювальною потужністю для додатків ШІ та машинного навчання, оскільки її обчислювальний механізм може обробляти складні математичні вирази над скалярами та тензорами.
У роботі Vespa проста у використанні та розширюється.
Він оптимізує повторювані процеси, починаючи від конфігурації системи та розробки додатків до керування даними та вузлами, забезпечуючи безпечні та безперебійні виробничі операції.
Архітектура Vespa гарантує, що він розширюється разом із вашими даними, зберігаючи свою надійність і продуктивність.
Ціни
Ви можете почати використовувати його безкоштовно.
7. квадрант
Qdrant — це гнучка платформа векторної бази даних, яка надає унікальний набір можливостей для задоволення зростаючих потреб програм ШІ та машинного навчання.
За своєю основою Qdrant є пошуковою системою подібності векторів, яка надає простий у використанні API для зберігання, пошуку та підтримки векторів, а також корисних даних.
Ця функція має вирішальне значення для кількох додатків, таких як семантичний пошук і системи рекомендацій, які потребують інтерпретації складних форматів даних.
Платформа створена з урахуванням ефективності та масштабованості, здатна обробляти величезні набори даних із мільярдами точок даних.
Він забезпечує кілька показників відстані, включаючи косинусну подібність, евклідову відстань і скалярний добуток, що робить його адаптованим до багатьох сценаріїв використання.
Дизайн пропонує комплексну фільтрацію, таку як фільтри рядків, діапазонів і геофільтри, щоб задовольнити різноманітні потреби пошуку.
Qdrant доступний розробникам різними способами, включаючи образ Docker для швидкого локального налаштування, клієнт Python для тих, хто знайомий із мовою, і хмарний сервіс для більш надійного середовища продуктивного рівня.
Адаптивність Qdrant забезпечує бездоганну інтеграцію з будь-якою технологічною конфігурацією або потребами процесу.
Крім того, зручний інтерфейс Qdrant спрощує керування векторною базою даних. Платформа призначена для користувачів будь-якого рівня кваліфікації, від створення кластерів до створення ключів API для безпечного доступу.
Можливість масового завантаження та асинхронний API підвищують його ефективність, роблячи його дуже корисним інструментом для розробників, які мають справу з величезними обсягами даних.
Ціни
Ви можете почати використовувати його безкоштовно, а преміум-ціна починається від 25 доларів США за вузол/місяць і оплачується щогодини
8. Астра БД
Чудові можливості AstraDB для векторного пошуку та безсерверна архітектура перетворюють генеративні програми ШІ.
AstraDB — це чудовий варіант для керування складними контекстно-залежними пошуками в різноманітних типах даних, оскільки він побудований на міцній основі Apache Cassandra та ідеально поєднує в собі масштабованість, стабільність і продуктивність.
Здатність AstraDB обробляти різнорідні робочі навантаження, включаючи потокові, невекторні та векторні дані, зберігаючи при цьому надзвичайно низьку затримку для одночасних операцій запиту та оновлення, є однією з його найбільш помітних переваг.
Ця адаптивність має важливе значення для генеративних програм штучного інтелекту, які вимагають потокової передачі та обробки даних у реальному часі, щоб забезпечити точні відповіді штучного інтелекту з урахуванням контексту.
Безсерверне рішення від AstraDB робить розробку ще легшою, дозволяючи розробникам зосередитися на створенні інноваційних додатків AI, а не на управлінні серверною інфраструктурою.
AstraDB дозволяє розробникам швидко реалізувати свої ідеї штучного інтелекту за допомогою надійних API та плавних інтерфейсів із добре відомими інструментами та платформами, починаючи від інструкцій для швидкого старту та закінчуючи поглибленими уроками зі створення чат-ботів і систем рекомендацій.
Генеративні системи штучного інтелекту корпоративного рівня повинні надавати пріоритет безпеці та відповідності, і AstraDB працює на обох фронтах.
Глибокі корпоративні функції безпеки та сертифікація відповідності гарантують, що програми ШІ, розроблені на AstraDB, дотримуються найсуворіших інструкцій щодо конфіденційності та захисту даних.
Ціни
Ви можете почати використовувати його безкоштовно, і він пропонує модель оплати за використання.
9. OpenSearch
OpenSearch виглядає як привабливий варіант для тих, хто досліджує векторні бази даних, особливо для розробки адаптованих, масштабованих і перспективних систем ШІ.
OpenSearch — це всеохоплююча векторна база даних із відкритим вихідним кодом, яка поєднує потужність аналітики, складний векторний пошук і звичайний пошук в одну цілісну систему.
Завдяки використанню моделей вбудовування машинного навчання для кодування значення та контексту багатьох форм даних — документів, фотографій і аудіо — у вектори для пошуку схожості, ця інтеграція особливо корисна для розробників, які прагнуть включити семантичне розуміння у свої пошукові програми.
Незважаючи на те, що OpenSearch може багато чого запропонувати, важливо пам’ятати, що порівняно з Elasticsearch було набагато менше змін коду, особливо в критичних модулях, таких як мови сценаріїв і процесори конвеєрів прийому.
Elasticsearch може мати більш складні можливості завдяки збільшенню зусиль щодо розробки, що призводить до відмінностей у продуктивності, наборі функцій та оновленнях між ними.
OpenSearch компенсує це великою спільнотою прихильників і відданістю ідеям з відкритим кодом, що створює відкриту та адаптовану платформу.
Він підтримує широкий спектр додатків, окрім пошуку та аналітики, таких як спостережливість і аналітика безпеки, що робить його гнучким інструментом для завдань, що потребують великих даних.
Стратегія, керована спільнотою, забезпечує постійне вдосконалення та інтеграцію, щоб підтримувати платформу актуальною та унікальною.
Ціни
Ви можете почати використовувати його безкоштовно.
10. Пошук Azure AI
Azure AI Search — це потужна платформа, яка покращує можливості пошуку в генеративних програмах AI.
Він виділяється тим, що підтримує векторний пошук, механізм для індексування, зберігання та отримання векторних вбудованих елементів у пошуковий індекс.
Ця функція допомагає знаходити порівнювані документи у векторному просторі, що призводить до більш релевантних результатів пошуку.
Azure AI Search вирізняється підтримкою гібридних ситуацій, у яких векторний пошук і пошук за ключовими словами виконуються одночасно, що призводить до уніфікованого набору результатів, який часто перевершує ефективність кожного методу, що використовується окремо.
Поєднання векторних і невекторних матеріалів в одному індексі забезпечує більш повний і гнучкий пошук.
Функція векторного пошуку в Azure AI Search є широкодоступною та безкоштовною для всіх рівнів Azure AI Search.
Він надзвичайно гнучкий для різноманітних випадків використання та переваг розробки завдяки підтримці кількох середовищ розробки, яка надається через сайт Azure, REST APIі SDK для Python, JavaScript і .NET, серед іншого.
Завдяки глибокій інтеграції з екосистемою Azure AI Search Azure AI пропонує більше, ніж просто пошук; це також розширює потенціал екосистеми для генеративних застосувань ШІ.
Azure OpenAI Studio для вбудовування моделі та Azure AI Services для отримання зображень є лише двома прикладами служб, які включені в цю інтеграцію.
Azure AI Search — це гнучке рішення для розробників, які бажають включити складні функції пошуку у свої програми завдяки широкій підтримці, що забезпечує широкий спектр програм, від пошуку за подібністю та мультимодального пошуку до гібридного пошуку та багатомовного пошуку.
Ціни
Ви можете почати використовувати його безкоштовно, а преміальна ціна починається від 0.11 доларів США за годину.
Висновок
Векторні бази даних трансформують управління даними в штучному інтелекті, керуючи високовимірними векторами, що дозволяє здійснювати сильний пошук подібності та швидкі запити найближчих сусідів у таких програмах, як системи рекомендацій і виявлення шахрайства.
Завдяки використанню складних алгоритмів індексування ці бази даних перетворюють складні неструктуровані дані в значущі вектори, забезпечуючи при цьому швидкість і гнучкість, яких не мають традиційні бази даних.
Відомі платформи включають Pinecone, яка блищить у генеративних програмах AI; FAISS, створений Facebook AI для щільної векторної кластеризації; і Milvus, який відомий своєю масштабованістю та хмарною архітектурою.
Weaviate поєднує машинне навчання з контекстно-залежним пошуком, тоді як Vespa та Chroma відрізняються своїми обчислювальними можливостями з низькою затримкою та простотою використання відповідно.
Векторні бази даних є життєво важливими інструментами для розробки технологій штучного інтелекту та машинного навчання, оскільки такі платформи, як Qdrant, AstraDB, OpenSearch і Azure AI Search, надають різноманітні послуги від безсерверних архітектур до розширених можливостей пошуку й аналітики.
залишити коментар