کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ویکٹر ڈیٹا بیس اس بات میں ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتے ہیں کہ ہم کس طرح ڈیٹا کو منظم اور تشریح کرتے ہیں، خاص طور پر مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے شعبوں میں۔
ان ڈیٹابیس کا بنیادی کام اعلیٰ جہتی ویکٹر کو مؤثر طریقے سے سنبھالنا ہے، جو مشین لرننگ ماڈلز کا خام مال ہیں اور متن، تصویر، یا آڈیو ان پٹ کو کثیر جہتی جگہ میں عددی نمائندگی میں تبدیل کرنا شامل ہے۔
سفارشی نظام، آبجیکٹ کی شناخت، تصویر کی بازیافت، اور دھوکہ دہی کا پتہ لگانے جیسی ایپلی کیشنز کے لیے، یہ تبدیلی صرف ذخیرہ کرنے سے زیادہ ہے۔ یہ مماثلت کی تلاش اور قریبی پڑوسی کے سوالات میں طاقتور صلاحیتوں کا دروازہ ہے۔
مزید گہرائی میں، ویکٹر ڈیٹا بیس کی طاقت ان کی صلاحیت میں ہے کہ وہ بڑی مقدار میں غیر ساختہ، پیچیدہ ڈیٹا کو ویکٹر میں ترجمہ کر سکتے ہیں جو اصل مواد کے سیاق و سباق اور معنی کو گرفت میں لیتے ہیں۔
اس انکوڈنگ میں ماڈلز کو سرایت کر کے ممکن بنائے گئے بہتر تلاش کے افعال میں متعلقہ تصاویر یا فقرے تلاش کرنے کے لیے ارد گرد کے ویکٹر سے استفسار کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔
ویکٹر ڈیٹا بیس اس لحاظ سے منفرد ہیں کہ وہ انڈیکسنگ کی جدید تکنیکوں پر بنائے گئے ہیں جیسے کہ Inverted File Index (IVF) اور Hierarchical Navigable Small World (HNSW)، جو N-dimensional spaces میں قریبی پڑوسیوں کو تلاش کرتے ہوئے ان کی رفتار اور کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔
ویکٹر اور کلاسک ڈیٹا بیس میں واضح فرق ہے۔ روایتی ڈیٹابیس ڈیٹا کو منظم سیٹس میں ترتیب دینے میں بہت اچھا ہے جو CRUD سے بہتر ہے اور اسکیموں کو سیٹ کرنے پر قائم ہے۔
تاہم، اعلیٰ جہتی ڈیٹا کی متحرک اور پیچیدہ نوعیت سے نمٹنے کے دوران، یہ سختی رکاوٹ بننا شروع کر دیتی ہے۔
اس کے برعکس، ویکٹر ڈیٹا بیس ایک حد تک لچک اور کارکردگی پیش کرتے ہیں جو روایتی مساوی نہیں ہو سکتے، خاص طور پر ان ایپلی کیشنز کے لیے جن پر بہت زیادہ انحصار ہوتا ہے۔ مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت۔ وہ صرف توسیع پذیر اور مماثلت کی تلاش میں ماہر نہیں ہیں۔
ویکٹر ڈیٹا بیس خاص طور پر تخلیقی AI ایپلی کیشنز کے لیے مفید ہیں۔ اس بات کی ضمانت دینے کے لیے کہ تخلیق کردہ مواد سیاق و سباق کی سالمیت کو برقرار رکھتا ہے، یہ ایپلی کیشنز — جس میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور تصویر بنانا شامل ہے — سرایت کرنے کی فوری بازیافت اور موازنہ پر منحصر ہے۔
تو اس ٹکڑے میں، ہم آپ کے اگلے پروجیکٹ کے لیے ٹاپ ویکٹر ڈیٹا بیس کو دیکھیں گے۔
1. ملواس
Milvus ایک اہم اوپن سورس ویکٹر ڈیٹا بیس ہے جو بنیادی طور پر AI ایپلی کیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، بشمول ایمبیڈڈ مماثلت کی تلاش اور طاقتور MLOps۔
یہ روایتی رشتہ دار ڈیٹا بیس سے مختلف ہے، جو زیادہ تر ہینڈل کرتے ہیں۔ ساختہ ڈیٹا، اس صلاحیت کی وجہ سے، جو اسے ایک بے مثال ٹریلین پیمانے پر ویکٹر کو انڈیکس کرنے کے قابل بناتا ہے۔
اسکیل ایبلٹی اور اعلی دستیابی کے لیے Milvus کی لگن اس طریقے سے ظاہر ہوتی ہے جس طرح اس نے اپنے پہلے ورژن سے مکمل طور پر تقسیم شدہ، کلاؤڈ-آبائی Milvus 2.0 تک تیار کیا ہے۔
خاص طور پر، Milvus 2.0 ایک مکمل طور پر کلاؤڈ-آبائی ڈیزائن کی نمائش کرتا ہے جس کا مقصد سینکڑوں نوڈس سے آگے بڑھتے ہوئے 99.9% کی حیرت انگیز دستیابی ہے۔
ان لوگوں کے لیے جو ایک قابل اعتماد ویکٹر ڈیٹا بیس حل تلاش کر رہے ہیں، یہ ایڈیشن انتہائی تجویز کردہ ہے کیونکہ یہ نہ صرف جدید ترین خصوصیات جیسے ملٹی کلاؤڈ کنکشن اور ایک انتظامی پینل کو شامل کرتا ہے، بلکہ یہ لچکدار ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ کے لیے ڈیٹا کی مستقل مزاجی کی سطح کو بھی بہتر بناتا ہے۔
Milvus کا ایک قابل ذکر فائدہ اس کا کمیونٹی سے چلنے والا نقطہ نظر ہے، جو کثیر زبان کی مدد اور ڈویلپرز کے مطالبات کے مطابق ایک وسیع ٹول چین فراہم کرتا ہے۔
آئی ٹی کے شعبے میں، اس کی کلاؤڈ اسکیل ایبلٹی اور قابل اعتمادی، بڑے ڈیٹا سیٹس پر اس کی اعلیٰ کارکردگی والی ویکٹر تلاش کی صلاحیتوں کے ساتھ، اسے ایک مقبول آپشن بناتی ہے۔
مزید برآں، یہ ایک ہائبرڈ تلاش کی صلاحیت کا استعمال کرتے ہوئے اپنے آپریشنز کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے جو ویکٹر کی مماثلت کی تلاش کو اسکیلر فلٹرنگ کے ساتھ ملا دیتا ہے۔
Milvus کے پاس ایک انتظامی پینل ہے جس میں واضح ہے۔ یوزر انٹرفیس، APIs کا ایک مکمل سیٹ، اور قابل توسیع اور ٹیون ایبل فن تعمیر۔
بیرونی ایپلی کیشنز کے ساتھ بات چیت کو رسائی پرت کے ذریعے سہولت فراہم کی جاتی ہے، جبکہ لوڈ بیلنسنگ اور ڈیٹا مینجمنٹ کوآرڈینیٹر سروس کے ذریعے مربوط کیا جاتا ہے، جو مرکزی کمانڈ کے طور پر کام کرتی ہے۔
ڈیٹا بیس کی مستقلیت کو آبجیکٹ سٹوریج کی پرت سے تعاون حاصل ہوتا ہے، جبکہ ورکر نوڈس اسکیل ایبلٹی کو یقینی بنانے کے لیے سرگرمیاں انجام دیتے ہیں۔
قیمتوں کا تعین
یہ سب کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
2. FAISS
فیس بک کی اے آئی ریسرچ ٹیم نے فیس بک AI مماثلت تلاش کے نام سے ایک جدید لائبریری تیار کی ہے جو گھنے ویکٹر کلسٹرنگ اور مماثلت کی تلاش کو زیادہ موثر بنانے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔
اس کی تخلیق جدید بنیادی طریقہ کار کو بروئے کار لاتے ہوئے Facebook AI کی مماثلت کی تلاش کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کی ضرورت سے چلائی گئی۔
CPU پر مبنی نفاذ کے مقابلے میں، FAISS کا جدید ترین GPU نفاذ تلاش کے اوقات کو پانچ سے دس گنا تیز کر سکتا ہے، جس سے یہ متعدد ایپلی کیشنز کے لیے ایک انمول ٹول بن جاتا ہے، بشمول سفارشی نظام اور بڑے پیمانے پر ایک جیسے معنی کی شناخت۔ ٹیکسٹ، آڈیو اور ویڈیو جیسے غیر ساختہ ڈیٹا سیٹس۔
FAISS مماثلت میٹرکس کی ایک وسیع رینج کو سنبھال سکتا ہے، جیسے کوزائن مماثلت، اندرونی مصنوعات، اور عام طور پر استعمال ہونے والی L2 میٹرک (یوکلیڈین فاصلہ)۔
یہ پیمائشیں مختلف ڈیٹا کی اقسام میں درست اور لچکدار مماثلت کی تلاش کو آسان بناتی ہیں۔ بیچ پروسیسنگ، درست رفتار تجارت، اور درست اور تخمینی دونوں تلاشوں کے لیے سپورٹ جیسی خصوصیات اس کی لچک کو مزید بڑھاتی ہیں۔
مزید برآں، FAISS ڈسک پر اشاریہ جات کو ذخیرہ کرنے کی اجازت دے کر بڑے پیمانے پر ڈیٹاسیٹس کو سنبھالنے کے لیے ایک قابل توسیع طریقہ پیش کرتا ہے۔
الٹی فائل، پروڈکٹ کوانٹائزیشن (PQ)، اور بہتر PQ چند جدید تکنیکیں ہیں جو FAISS کی تحقیقی بنیاد بناتی ہیں اور جب اعلی جہتی ویکٹر فیلڈز کی اشاریہ سازی اور تلاش کی بات آتی ہے تو اس کی تاثیر میں اضافہ ہوتا ہے۔
ان حکمت عملیوں کو GPU-ایکسلریٹڈ k-سلیکشن الگورتھم اور PQ فاصلوں کی پری فلٹرنگ جیسے جدید طریقوں سے تقویت ملتی ہے، جو کہ اربوں پیمانے کے ڈیٹاسیٹس میں بھی فوری اور درست تلاش کے نتائج پیدا کرنے کی FAISS کی صلاحیت کی ضمانت دیتا ہے۔
قیمتوں کا تعین
یہ سب کے لیے استعمال کرنے کے لیے مفت ہے۔
3. پنکون
Pinecone ویکٹر ڈیٹا بیس میں ایک رہنما ہے، جو کلاؤڈ-مقامی، منظم سروس فراہم کرتا ہے جو خاص طور پر اعلیٰ طاقت والے AI ایپلی کیشنز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے بنایا گیا ہے۔
یہ خاص طور پر ویکٹر ایمبیڈنگز کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو کہ جنریٹیو AI، سیمنٹک سرچ، اور بڑے پیمانے پر لینگویج ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ایپلی کیشنز کے لیے ضروری ہیں۔
AI اب ان ایمبیڈنگز کی بدولت معنوی معلومات کو سمجھ سکتا ہے، جو پیچیدہ کاموں کے لیے مؤثر طریقے سے طویل مدتی میموری کے طور پر کام کرتی ہے۔
Pinecone اس لحاظ سے منفرد ہے کہ یہ روایتی ڈیٹا بیس کی صلاحیتوں کو بغیر کسی رکاوٹ کے ویکٹر انڈیکسز کی بہتر کارکردگی کے ساتھ مربوط کرتا ہے، جس سے ایمبیڈنگز کو موثر اور بڑے پیمانے پر ذخیرہ کرنے اور استفسار کرنے کے قابل بناتا ہے۔
یہ ان حالات میں بہترین آپشن بناتا ہے جہاں ڈیٹا کی پیچیدگی اور حجم معیاری اسکیلر پر مبنی ڈیٹا بیس کو ناکافی پیش کرتا ہے۔
Pinecone ڈویلپرز کو اس کے منظم سروس اپروچ کی وجہ سے پریشانی سے پاک حل پیش کرتا ہے، جو انضمام اور ریئل ٹائم ڈیٹا انٹیک کے طریقہ کار کو ہموار کرتا ہے۔
متعدد ڈیٹا آپریشنز اس کے ذریعے سپورٹ کیے جاتے ہیں، بشمول ڈیٹا کو بازیافت کرنا، اپ ڈیٹ کرنا، حذف کرنا، استفسار کرنا اور ڈیٹا کو اوپر کرنا۔
Pinecone مزید اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ریئل ٹائم ترمیمات کی نمائندگی کرنے والے سوالات جیسے اپسرٹس اور ڈیلیٹیشنز اربوں ویکٹرز والے اشاریہ جات کے لیے درست، کم تاخیر کے جوابات دیتے ہیں۔
متحرک حالات میں، یہ خصوصیت استفسار کے نتائج کی مطابقت اور تازگی کو برقرار رکھنے کے لیے ضروری ہے۔
مزید برآں، Pinecone کی Airbyte کے ساتھ Pinecone کنکشن کے ذریعے شراکت داری اس کی استعداد اور لچک کو بڑھاتی ہے، جس سے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کے ہموار انضمام کی اجازت ملتی ہے۔
اس تعلق کے ذریعے، لاگت اور کارکردگی کو یہ یقینی بنا کر بہتر بنایا جا سکتا ہے کہ صرف نئی حاصل کی گئی معلومات کو اضافی ڈیٹا سنکرونائزیشن کے ذریعے ہینڈل کیا جائے۔
کنیکٹر کا ڈیزائن سادگی پر زور دیتا ہے، اس کے لیے صرف کم از کم سیٹ اپ پیرامیٹرز کی ضرورت ہوتی ہے، اور یہ قابل توسیع ہے، جس سے مستقبل میں بہتری کی اجازت دی جا سکتی ہے۔
قیمتوں کا تعین
RAG استعمال کیس کے لیے پریمیم قیمت $5.80/ماہ سے شروع ہوتی ہے۔
4. بنائی
ویویٹ ایک اختراعی ویکٹر ڈیٹا بیس ہے جو اوپن سورس سافٹ ویئر کے طور پر دستیاب ہے جو ہمارے ڈیٹا تک رسائی اور استعمال کرنے کے طریقے کو تبدیل کرتا ہے۔
ویویٹ ویکٹر کی تلاش کی صلاحیتوں کا استعمال کرتا ہے، جو بڑے، پیچیدہ ڈیٹاسیٹس میں نفیس، سیاق و سباق سے آگاہ تلاشوں کو قابل بناتا ہے، عام ڈیٹا بیس کے برعکس جو اسکیلر اقدار اور پہلے سے طے شدہ سوالات پر منحصر ہوتے ہیں۔
اس طریقہ سے، آپ مواد کو اس بنیاد پر تلاش کر سکتے ہیں کہ یہ دوسرے مواد سے کتنا مماثل ہے، جو تلاشوں کی بدیہی اور نتائج کی مطابقت کو بہتر بناتا ہے۔
مشین لرننگ ماڈلز کے ساتھ اس کا ہموار انضمام اس کی بنیادی خصوصیات میں سے ایک ہے۔ یہ اسے ڈیٹا اسٹوریج کے حل سے زیادہ کام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو سمجھنے اور تجزیہ کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔
ویویٹ کا فن تعمیر اس انضمام کو اچھی طرح سے شامل کرتا ہے، جس سے اضافی ٹولز کے استعمال کے بغیر پیچیدہ ڈیٹا کا تجزیہ کرنا ممکن ہو جاتا ہے۔
گراف ڈیٹا ماڈلز کے لیے اس کا تعاون منسلک اداروں کے طور پر ڈیٹا پر ایک مختلف نقطہ نظر فراہم کرتا ہے، نمونوں اور بصیرت کو بے نقاب کرتا ہے جو روایتی ڈیٹا بیس کے فن تعمیر میں کھوئے جا سکتے ہیں۔
ویویٹ کے ماڈیولر فن تعمیر کی وجہ سے، صارفین ضرورت کے مطابق ڈیٹا ویکٹرائزیشن اور بیک اپ بنانے جیسی صلاحیتیں شامل کر سکتے ہیں۔
اس کا بنیادی ورژن ویکٹر ڈیٹا اسپیشلسٹ ڈیٹا بیس کے طور پر کام کرتا ہے، اور مختلف ضروریات کو پورا کرنے کے لیے اسے دوسرے ماڈیولز کے ساتھ بڑھایا جا سکتا ہے۔
اس کے ماڈیولر ڈیزائن کے ذریعہ اس کی توسیع پذیری میں مزید اضافہ کیا گیا ہے، جو اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ڈیٹا کی بڑھتی ہوئی مقدار اور استفسار کے مطالبات کے جواب میں رفتار کو قربان نہیں کیا جائے گا۔
ذخیرہ شدہ ڈیٹا کے ساتھ تعامل کا ایک ورسٹائل اور موثر طریقہ RESTful اور GraphQL APIs دونوں کے لیے ڈیٹا بیس کی مدد سے ممکن ہوا ہے۔
خاص طور پر، گراف کیو ایل کو پیچیدہ، گراف پر مبنی سوالات کو تیزی سے انجام دینے کی صلاحیت کی وجہ سے منتخب کیا گیا ہے، جس سے صارفین کو ضرورت سے زیادہ یا ناکافی ڈیٹا حاصل کیے بغیر اپنی مطلوبہ ڈیٹا حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے۔
ویویٹ اپنے لچکدار API کی بدولت متعدد کلائنٹ لائبریریوں اور پروگرامنگ زبانوں میں زیادہ صارف دوست ہے۔
ان لوگوں کے لیے جو ویویٹ کو مزید دریافت کرنا چاہتے ہیں، آپ کے مثال کو ترتیب دینے اور ترتیب دینے سے لے کر ویکٹر سرچ، مشین لرننگ انٹیگریشن، اور اسکیما ڈیزائن جیسی اس کی صلاحیتوں میں گہرا غوطہ لگانے تک دستاویزات اور سبق کی بہتات دستیاب ہے۔
آپ اسی طاقتور ٹیکنالوجی تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جو معلومات کو متحرک اور قابل عمل بناتی ہے چاہے آپ مقامی طور پر ویویٹ کو چلانے کا فیصلہ کرتے ہیں، کلاؤڈ کمپیوٹنگ ماحولیات، یا ویویٹ مینیجڈ کلاؤڈ سروس کے ذریعے
قیمتوں کا تعین
پلیٹ فارم کی پریمیم قیمت بغیر سرور کے لیے $25/ماہ سے شروع ہوتی ہے۔
5. Chroma کی
کروما ایک جدید ویکٹر ڈیٹا بیس ہے جس کا مقصد ڈیٹا کی بازیافت اور اسٹوریج میں انقلاب لانا ہے، خاص طور پر مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت سے متعلق ایپلی کیشنز کے لیے۔
چونکہ کروما معیاری ڈیٹا بیس کے برعکس اسکیلر نمبروں کے بجائے ویکٹرز کے ساتھ کام کرتا ہے، اس لیے یہ اعلیٰ جہتی، پیچیدہ ڈیٹا کو منظم کرنے میں بہت اچھا ہے۔
اعداد و شمار کی بازیافت کی ٹیکنالوجی میں یہ ایک اہم پیشرفت ہے کیونکہ یہ درست مطلوبہ الفاظ کی مماثلت کے بجائے مواد کی معنوی مماثلت کی بنیاد پر مزید نفیس تلاشوں کو قابل بناتی ہے۔
کروما کی ایک قابل ذکر خصوصیت یہ ہے کہ اس کی کئی بنیادی اسٹوریج سلوشنز کے ساتھ کام کرنے کی صلاحیت ہے، جیسے اسکیلڈ سیٹنگز کے لیے ClickHouse اور اسٹینڈ اسٹون تنصیبات کے لیے DuckDB، مختلف استعمال کے معاملات میں لچک اور موافقت کی ضمانت دیتا ہے۔
کروما سادگی، رفتار اور تجزیہ کو ذہن میں رکھ کر بنایا گیا ہے۔ یہ Python اور JavaScript/TypeScript کے لیے SDKs والے ڈویلپرز کے وسیع میدان میں دستیاب ہے۔
مزید برآں، Chroma صارف دوستی پر بہت زیادہ زور دیتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو فوری طور پر DuckDB کی حمایت یافتہ مستقل ڈیٹا بیس یا جانچ کے لیے ان میموری ڈیٹا بیس ترتیب دینے کی اجازت دیتا ہے۔
روایتی ڈیٹا بیس میں ٹیبلز سے مشابہت رکھنے والی اشیاء کو جمع کرنے کی صلاحیت، جہاں ٹیکسٹ ڈیٹا کو داخل کیا جا سکتا ہے اور خود بخود all-MiniLM-L6-v2 جیسے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ایمبیڈنگز میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، اس استعداد کو مزید بڑھاتا ہے۔
متن اور سرایت کو بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کیا جا سکتا ہے، جو کہ ان ایپلی کیشنز کے لیے ضروری ہے جن کو ڈیٹا سیمنٹکس کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔
کروما کے ویکٹر مماثلت کے طریقہ کار کی بنیاد آرتھوگونالٹی اور کثافت کے ریاضیاتی تصورات ہیں، جو ڈیٹا بیس میں ڈیٹا کی نمائندگی اور موازنہ کو سمجھنے کے لیے ضروری ہیں۔
یہ خیالات Chroma کو ڈیٹا عناصر کے درمیان معنوی روابط کو مدنظر رکھتے ہوئے بامعنی اور موثر مماثلت کی تلاش کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
ٹیوٹوریلز اور رہنما خطوط جیسے وسائل ان افراد کے لیے قابل رسائی ہیں جو Chroma کو مزید دریافت کرنا چاہتے ہیں۔ ان میں مرحلہ وار رہنمائی شامل ہے کہ ڈیٹا بیس کو کیسے ترتیب دیا جائے، مجموعے کیسے بنائے جائیں، اور مماثلت کی تلاش کیسے چلائی جائے۔
قیمتوں کا تعین
آپ اسے مفت میں استعمال کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
6. Vespa
Vespa ایک ایسا پلیٹ فارم ہے جو AI اور بڑے ڈیٹا کی آن لائن ہینڈلنگ کو تبدیل کر رہا ہے۔
Vespa کا بنیادی مقصد بڑے ڈیٹاسیٹس میں کم لیٹنسی کمپیوٹیشنز کو فعال کرنا ہے، جس سے آپ متن، ویکٹر، اور سٹرکچرڈ ڈیٹا کو آسانی سے اسٹور، انڈیکس اور تجزیہ کر سکیں۔
Vespa کو کسی بھی پیمانے پر فوری جوابات فراہم کرنے کی صلاحیت کے لحاظ سے ممتاز کیا جاتا ہے، قطع نظر اس کے کہ سوالات کی نوعیت، انتخاب، یا مشین سے سیکھے گئے ماڈل کے قیاس کو ہینڈل کیا جا رہا ہے۔
ویسپا کی لچک کو اس کے مکمل طور پر فعال سرچ انجن اور ویکٹر ڈیٹا بیس میں دکھایا گیا ہے، جو ایک سوال کے اندر بہت سی تلاشوں کو قابل بناتا ہے، جس میں ویکٹر (ANN)، لغوی، اور ساختی ڈیٹا شامل ہیں۔
پیمانے سے قطع نظر، آپ اپنے ڈیٹا کے ساتھ مشین سے سیکھے ہوئے ماڈل کے انضمام کی بدولت ریئل ٹائم AI صلاحیتوں کے ساتھ صارف دوست اور ریسپانسیو سرچ ایپس بنا سکتے ہیں۔
تاہم، ویسپا محض تلاش کرنے سے کہیں زیادہ ہے۔ یہ مقابلوں کو سمجھنے اور حسب ضرورت بنانے کے بارے میں بھی ہے۔
اعلی درجے کی تخصیص اور تجویز کے ٹولز متحرک، موجودہ سفارشات فراہم کرتے ہیں جو مخصوص صارفین یا حالات کو پورا کرتے ہیں۔
ویسپا ہر اس شخص کے لیے گیم چینجر ہے جو بات چیت کے AI اسپیس میں بھی داخل ہونا چاہتے ہیں، کیونکہ یہ ٹیکسٹ اور ویکٹر ڈیٹا کو ریئل ٹائم میں اسٹور کرنے اور دریافت کرنے کے لیے درکار انفراسٹرکچر پیش کرتا ہے، جس سے زیادہ جدید اور عملی AI ایجنٹس کی ترقی کی اجازت ملتی ہے۔
جامع ٹوکنائزیشن اور اسٹیمنگ کے ساتھ، مکمل متن کی تلاش، قریبی پڑوسی کی تلاش، اور ساختی ڈیٹا کے سوالات سبھی کو پلیٹ فارم کی وسیع استفسار کی صلاحیتوں سے تعاون حاصل ہے۔
یہ اس میں مختلف ہے کہ یہ تلاش کے متعدد جہتوں کو ملا کر پیچیدہ سوالات کو مؤثر طریقے سے نمٹا سکتا ہے۔
Vespa AI اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز کے لیے ایک کمپیوٹیشنل پاور ہاؤس ہے کیونکہ اس کا کمپیوٹیشنل انجن اسکیلرز اور ٹینسر پر پیچیدہ ریاضیاتی تاثرات کو سنبھال سکتا ہے۔
آپریشن میں، ویسپا کو استعمال میں آسان اور قابل توسیع بنایا گیا ہے۔
یہ سسٹم کنفیگریشن اور ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ سے لے کر ڈیٹا اور نوڈ مینجمنٹ تک کے دہرائے جانے والے عمل کو ہموار کرتا ہے، محفوظ اور بلاتعطل پروڈکشن آپریشنز کو قابل بناتا ہے۔
Vespa کا فن تعمیر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ یہ آپ کے ڈیٹا کے ساتھ پھیلتا ہے، اس کی انحصار اور کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے۔
قیمتوں کا تعین
آپ اسے مفت میں استعمال کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
7. کواڈرینٹ
Qdrant ایک لچکدار ویکٹر ڈیٹا بیس پلیٹ فارم ہے جو AI اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز کے بڑھتے ہوئے مطالبات کو پورا کرنے کے لیے صلاحیتوں کا ایک منفرد سیٹ فراہم کرتا ہے۔
اس کی بنیاد پر، Qdrant ایک ویکٹر مماثلت والا سرچ انجن ہے جو ویکٹرز کے ساتھ ساتھ پے لوڈ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے، تلاش کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے استعمال میں آسان API فراہم کرتا ہے۔
یہ خصوصیت متعدد ایپلی کیشنز کے لیے اہم ہے، جیسے کہ سیمنٹک سرچ اور سفارشی نظام، جن کے لیے پیچیدہ ڈیٹا فارمیٹس کی تشریح کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہ پلیٹ فارم کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو ذہن میں رکھتے ہوئے بنایا گیا ہے، جو اربوں ڈیٹا پوائنٹس کے ساتھ بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے کے قابل ہے۔
یہ کوزائن مماثلت، یوکلیڈین ڈسٹنس، اور ڈاٹ پروڈکٹ سمیت متعدد فاصلاتی میٹرکس فراہم کرتا ہے، جو اسے استعمال کے بہت سے منظرناموں میں قابل موافق بناتا ہے۔
مختلف تلاش کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن پیچیدہ فلٹرنگ پیش کرتا ہے، جیسے سٹرنگ، رینج، اور جیو فلٹرز۔
Qdrant مختلف طریقوں سے ڈویلپرز کے لیے قابل رسائی ہے، بشمول تیز مقامی سیٹ اپس کے لیے ایک Docker امیج، زبان کے ساتھ آرام دہ لوگوں کے لیے ایک Python کلائنٹ، اور زیادہ مضبوط، پروڈکشن گریڈ ماحول کے لیے کلاؤڈ سروس۔
Qdrant کی موافقت کسی بھی تکنیکی ترتیب یا عمل کی ضروریات کے ساتھ ہموار انضمام کی اجازت دیتی ہے۔
مزید برآں، Qdrant کا صارف دوست انٹرفیس ویکٹر ڈیٹا بیس کے انتظام کو آسان بناتا ہے۔ پلیٹ فارم کا مقصد کلسٹر بنانے سے لے کر محفوظ رسائی کے لیے API کیز کی تخلیق تک تمام مہارت کی سطحوں کے صارفین کے لیے سیدھا ہونا ہے۔
اس کی بلک اپ لوڈ کی صلاحیت اور غیر مطابقت پذیر API اس کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے، جس سے یہ ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار سے نمٹنے والے ڈویلپرز کے لیے ایک بہت مفید ٹول ہے۔
قیمتوں کا تعین
آپ اسے مفت میں استعمال کرنا شروع کر سکتے ہیں اور پریمیم قیمت $25 فی نوڈ/ماہ فی گھنٹہ بل سے شروع ہوتی ہے۔
8. آسٹرا ڈی بی
AstraDB کی اعلی ویکٹر تلاش کی صلاحیتیں اور سرور لیس فن تعمیر تخلیقی AI ایپلی کیشنز کو تبدیل کر رہے ہیں۔
AstraDB ڈیٹا کی مختلف اقسام میں پیچیدہ، سیاق و سباق کے لحاظ سے حساس تلاشوں کے انتظام کے لیے ایک بہترین آپشن ہے کیونکہ یہ Apache Cassandra کی ٹھوس بنیاد پر بنایا گیا ہے اور بغیر کسی رکاوٹ کے اسکیل ایبلٹی، استحکام اور کارکردگی کو یکجا کرتا ہے۔
AstraDB کی متضاد کام کے بوجھ کو ہینڈل کرنے کی صلاحیت، بشمول سٹریمنگ، نان ویکٹر، اور ویکٹر ڈیٹا، جبکہ بیک وقت استفسار اور اپ ڈیٹ آپریشنز کے لیے انتہائی کم تاخیر کا تحفظ، اس کے سب سے قابل ذکر فوائد میں سے ایک ہے۔
یہ موافقت پیدا کرنے والی AI ایپلی کیشنز کے لیے ضروری ہے، جس کے لیے سٹریمنگ اور ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ عین مطابق، سیاق و سباق سے آگاہ AI ردعمل فراہم کیا جا سکے۔
AstraDB کا سرور لیس حل ترقی کو اور بھی آسان بناتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو بیک اینڈ انفراسٹرکچر کا انتظام کرنے کے بجائے اختراعی AI ایپلی کیشنز بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے آزاد کرتا ہے۔
کوئیک سٹارٹ رہنمائی سے لے کر چیٹ بوٹس اور سفارشی نظام بنانے کے بارے میں گہرائی سے اسباق تک، AstraDB ڈویلپرز کو قابل اعتماد APIs اور معروف ٹولز اور پلیٹ فارمز کے ساتھ ہموار انٹرفیس کے ذریعے اپنے AI آئیڈیاز کو تیزی سے محسوس کرنے کے قابل بناتا ہے۔
انٹرپرائز گریڈ جنریٹیو AI سسٹمز کو سیکیورٹی اور تعمیل کو ترجیح دینی چاہیے، اور AstraDB دونوں محاذوں پر ڈیلیور کرتا ہے۔
گہری کارپوریٹ سیکیورٹی خصوصیات اور تعمیل کے سرٹیفیکیشن اس کے ذریعہ فراہم کیے جاتے ہیں، اس بات کی ضمانت دیتے ہیں کہ AstraDB پر تیار کردہ AI ایپلی کیشنز انتہائی سخت ترین رازداری اور ڈیٹا کے تحفظ کے رہنما خطوط پر عمل پیرا ہیں۔
قیمتوں کا تعین
آپ اسے مفت میں استعمال کرنا شروع کر سکتے ہیں اور یہ آپ کے لیے ادائیگی کے لیے جانے والا ماڈل پیش کرتا ہے۔
9. افتتاحی
OpenSearch ان لوگوں کے لیے ایک پرکشش آپشن کے طور پر ظاہر ہوتا ہے جو ویکٹر ڈیٹا بیس کو تلاش کر رہے ہیں، خاص طور پر قابل اطلاق، توسیع پذیر، اور مستقبل کے پروف AI سسٹمز کو تیار کرنے کے لیے۔
OpenSearch ایک ہمہ جہت، اوپن سورس ویکٹر ڈیٹا بیس ہے جو تجزیات کی طاقت، نفیس ویکٹر کی تلاش، اور روایتی تلاش کو ایک مربوط نظام میں یکجا کرتا ہے۔
مماثلت کی تلاش کے لیے متعدد ڈیٹا فارمز—دستاویزات، تصاویر اور آڈیو—کے معنی اور سیاق و سباق کو ویکٹرز میں انکوڈ کرنے کے لیے مشین لرننگ ایمبیڈنگ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے، یہ انضمام خاص طور پر ان ڈویلپرز کے لیے مددگار ہے جو اپنی سرچ ایپس میں معنوی تفہیم کو شامل کرنا چاہتے ہیں۔
اگرچہ OpenSearch کے پاس پیش کرنے کے لیے بہت کچھ ہے، لیکن یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ Elasticsearch کے مقابلے میں، کوڈ میں بہت کم تبدیلیاں ہوئی ہیں، خاص طور پر اہم ماڈیولز جیسے اسکرپٹنگ لینگویجز اور انجیکشن پائپ لائن پروسیسرز میں۔
ترقی کی کوششوں میں اضافے کی وجہ سے Elasticsearch میں زیادہ نفیس صلاحیتیں ہوسکتی ہیں، جس کی وجہ سے دونوں کے درمیان کارکردگی، فیچر سیٹ اور اپ ڈیٹس میں فرق ہوتا ہے۔
OpenSearch ایک بڑی کمیونٹی کی پیروی اور اوپن سورس آئیڈیاز کے لیے لگن کے ساتھ معاوضہ دیتا ہے، جس کے نتیجے میں ایک کھلا اور قابل موافق پلیٹ فارم ہوتا ہے۔
یہ تلاش اور تجزیات سے بالاتر ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کو سپورٹ کرتا ہے، جیسے مشاہدہ اور حفاظتی تجزیات، جو اسے ڈیٹا سے متعلق کاموں کے لیے ایک لچکدار ٹول بناتا ہے۔
کمیونٹی سے چلنے والی حکمت عملی پلیٹ فارم کو اپ ٹو ڈیٹ اور منفرد رکھنے کے لیے مسلسل اضافہ اور انضمام کی یقین دہانی کراتی ہے۔
قیمتوں کا تعین
آپ اسے مفت میں استعمال کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
10. Azure AI تلاش
Azure AI تلاش ایک مضبوط پلیٹ فارم ہے جو تخلیقی AI ایپلی کیشنز میں تلاش کی صلاحیتوں کو بہتر بناتا ہے۔
یہ اس لیے نمایاں ہے کیونکہ یہ ویکٹر سرچ کو سپورٹ کرتا ہے، سرچ انڈیکس کے اندر ویکٹر ایمبیڈنگز کو انڈیکس کرنے، اسٹور کرنے اور بازیافت کرنے کا طریقہ کار۔
یہ خصوصیت ویکٹر اسپیس میں تقابلی دستاویزات کو دریافت کرنے میں مدد کرتی ہے، جس کے نتیجے میں زیادہ سیاق و سباق سے متعلقہ تلاش کے نتائج برآمد ہوتے ہیں۔
Azure AI تلاش کو ہائبرڈ حالات کے لیے اس کے تعاون سے ممتاز کیا جاتا ہے، جس میں ویکٹر اور مطلوبہ الفاظ کی تلاش ایک ساتھ کی جاتی ہے، جس کے نتیجے میں ایک متحد نتیجہ سیٹ ہوتا ہے جو اکثر اکیلے استعمال ہونے والی ہر تکنیک کی افادیت کو بہتر بناتا ہے۔
ایک ہی انڈیکس میں ویکٹر اور غیر ویکٹر مواد کا امتزاج زیادہ مکمل اور لچکدار تلاش کے تجربے کی اجازت دیتا ہے۔
Azure AI سرچ میں ویکٹر سرچ فیچر تمام Azure AI سرچ ٹائرز کے لیے وسیع پیمانے پر قابل رسائی اور مفت ہے۔
یہ بہت سے استعمال کے معاملات اور ترقی کی ترجیحات کے لیے انتہائی لچکدار ہے کیونکہ متعدد ترقیاتی ماحول کے لیے اس کی حمایت ہے، جو Azure سائٹ کے ذریعے فراہم کی جاتی ہے، REST APIs، اور SDKs کے لیے Python، JavaScript، اور.NET، دوسروں کے درمیان۔
Azure AI ماحولیاتی نظام کے ساتھ اپنے گہرے انضمام کے ساتھ، Azure AI تلاش صرف تلاش سے زیادہ پیش کرتا ہے۔ یہ تخلیقی AI ایپلی کیشنز کے لیے ماحولیاتی نظام کی صلاحیت کو بھی بڑھاتا ہے۔
ماڈل ایمبیڈنگ کے لیے Azure OpenAI اسٹوڈیو اور تصویر کی بازیافت کے لیے Azure AI سروسز ان خدمات کی صرف دو مثالیں ہیں جو اس انضمام میں شامل ہیں۔
Azure AI سرچ ان ڈویلپرز کے لیے ایک لچکدار حل ہے جو اپنی ایپلی کیشنز میں نفیس سرچ فنکشنز کو شامل کرنا چاہتے ہیں کیونکہ اس کی وسیع حمایت ہے، جو مماثلت کی تلاش اور ملٹی موڈل تلاش سے لے کر ہائبرڈ تلاش اور کثیر لسانی تلاش تک ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کو قابل بناتی ہے۔
قیمتوں کا تعین
آپ اسے مفت میں استعمال کرنا شروع کر سکتے ہیں اور پریمیم قیمت $0.11/گھنٹہ سے شروع ہوتی ہے۔
نتیجہ
ویکٹر ڈیٹا بیسز اعلیٰ جہتی ویکٹرز کے انتظام کے ذریعے AI میں ڈیٹا مینجمنٹ کو تبدیل کر رہے ہیں، جس سے سفارشی نظام اور فراڈ کا پتہ لگانے جیسی ایپلی کیشنز میں مضبوط مماثلت کی تلاش اور فوری قریبی پڑوسی کے سوالات کی اجازت دی جا رہی ہے۔
جدید ترین انڈیکسنگ الگورتھم کے استعمال کے ساتھ، یہ ڈیٹا بیس پیچیدہ غیر ساختہ ڈیٹا کو بامعنی ویکٹرز میں تبدیل کرتے ہیں جبکہ وہ رفتار اور لچک فراہم کرتے ہیں جو روایتی ڈیٹا بیس نہیں کرتے ہیں۔
قابل ذکر پلیٹ فارمز میں Pinecone شامل ہے، جو کہ تخلیقی AI ایپلی کیشنز میں چمکتا ہے۔ FAISS، گھنے ویکٹر کلسٹرنگ کے لیے Facebook AI کے ذریعے تخلیق کیا گیا ہے۔ اور Milvus، جو اس کی توسیع پذیری اور کلاؤڈ مقامی فن تعمیر کے لیے مشہور ہے۔
ویویٹ مشین لرننگ کو سیاق و سباق سے آگاہ تلاش کے ساتھ جوڑتا ہے، جب کہ Vespa اور Chroma بالترتیب اپنی کم لیٹنسی کمپیوٹنگ صلاحیتوں اور استعمال میں آسانی کے لیے قابل ذکر ہیں۔
ویکٹر ڈیٹا بیس AI اور مشین لرننگ ٹیکنالوجیز کو تیار کرنے کے لیے اہم ٹولز ہیں کیونکہ Qdrant، AstraDB، OpenSearch، اور Azure AI سرچ جیسے پلیٹ فارم سرور لیس فن تعمیر سے لے کر وسیع تلاش اور تجزیاتی صلاحیتوں تک متعدد خدمات فراہم کرتے ہیں۔
جواب دیجئے