向量資料庫代表了我們管理和解釋資料方式的重大轉變,特別是在人工智慧和機器學習領域。
這些資料庫的基本功能是有效處理高維度向量,它們是機器學習模型的原材料,包括將文字、圖片或音訊輸入轉換為多維空間中的數位表示。
對於推薦系統、物件辨識、圖片檢索和詐欺偵測等應用,這種轉變不僅僅是儲存;它是通往相似性搜尋和最近鄰查詢的強大功能的大門。
更深入地說,向量資料庫的強大之處在於它們能夠將大量非結構化、複雜的資料轉換為捕獲原始內容的上下文和含義的向量。
透過在該編碼中嵌入模型而實現的增強搜尋功能包括查詢周圍向量以查找相關圖片或短語的能力。
向量資料庫的獨特之處在於它們基於先進的索引技術構建,例如倒排檔案索引(IVF) 和分層可導航小世界(HNSW),這提高了速度和效率,同時在N 維空間中定位最近鄰居。
向量資料庫和經典資料庫之間有明顯的區別。傳統資料庫非常擅長將資料組織成有組織的集合,這些集合經過 CRUD 優化並遵循集合模式。
然而,當處理高維度資料的動態和複雜性時,這種僵化開始成為障礙。
相較之下,向量資料庫提供了傳統資料庫無法比擬的靈活性和效率,特別是對於嚴重依賴 機器學習 和人工智慧。它們不僅具有可擴展性並且精通相似性搜尋。
向量資料庫對於產生人工智慧應用特別有用。為了確保創建的材料保留上下文完整性,這些應用程式(包括自然語言處理和圖片生成)依賴嵌入的快速檢索和比較。
因此,在本文中,我們將為您的下一個專案研究頂級向量資料庫。
1. 米爾烏斯
Milvus 是一個開創性的開源向量資料庫,主要為人工智慧應用而設計,包括嵌入式相似性搜尋和強大的 MLOps。
它與傳統的關聯式資料庫不同,傳統的關聯式資料庫主要處理 結構化數據,由於這種能力,使其能夠以前所未有的萬億規模索引向量。
Milvus 從第一個版本發展到完全分散式、雲原生的 Milvus 2.0,充分體現了其對可擴展性和高可用性的執著。
具體來說,Milvus 2.0 展示了完全雲端原生的設計,旨在實現令人驚嘆的 99.9% 可用性,同時擴展到數百個節點以上。
對於那些尋求可靠向量資料庫解決方案的人來說,強烈推薦此版本,因為它不僅添加了多雲連接和管理面板等複雜功能,而且還提高了資料一致性級別,以實現靈活的應用程式開發。
Milvus 的一個值得注意的優勢是其社群驅動的方法,它提供多語言支援和針對開發人員需求量身定制的廣泛工具鏈。
在 IT 領域,其雲端可擴展性和可靠性,以及對大型資料集的高效能向量搜尋功能,使其成為受歡迎的選擇。
此外,它還使用將向量相似性搜尋與標量過濾相結合的混合搜尋功能來提高操作效率。
Milvus 有一個管理小組,職責明確 用戶界面、全套 API 以及可擴充和可調的架構。
存取層促進與外部應用程式的通信,而負載平衡和資料管理則由充當中央命令的協調器服務協調。
資料庫的持久性由物件儲存層支持,而工作節點執行活動以確保可擴展性。
方案收費
它可供所有人免費使用。
2. FAISS
Facebook 的人工智慧研究團隊開發了一個名為 Facebook AI 相似性搜尋的尖端庫,旨在使密集向量聚類和相似性搜尋更加有效。
它的創建是由於需要利用尖端的基本方法來提高 Facebook AI 的相似性搜尋能力。
與基於 CPU 的實現相比,FAISS 最先進的 GPU 實作可以將搜尋時間加快五到十倍,使其成為各種應用的寶貴工具,包括推薦系統和識別大量文字中的相似含義。非結構化數據集,例如文字、音訊和視訊。
FAISS 可以處理廣泛的相似性度量,例如餘弦相似性、內積和常用的 L2 度量(歐幾里德距離)。
這些測量使得跨各種資料類型進行準確且靈活的相似性搜尋變得更加容易。批次、精確速度權衡以及對精確和近似搜尋的支援等功能進一步提高了其靈活性。
此外,FAISS 透過允許將索引儲存在磁碟上,提供了一種可擴展的方法來處理大量資料集。
倒排檔案、乘積量化 (PQ) 和改進的 PQ 只是構成 FAISS 研究基礎的幾個創新技術,並在索引和搜尋高維度向量場時提高了其有效性。
這些策略透過 GPU 加速的 k 選擇演算法和 PQ 距離預過濾等尖端方法得到加強,確保 FAISS 即使在數十億規模的資料集中也能產生快速、精確的搜尋結果。
方案收費
它可供所有人免費使用。
3. 松果
Pinecone 是向量資料庫領域的領導者,提供雲端原生託管服務,專為提高高效能人工智慧應用程式的效能而建置。
它專門用於處理向量嵌入,這對於生成人工智慧、語義搜尋和使用大規模語言模型的應用程式至關重要。
借助這些嵌入,人工智慧現在可以理解語義訊息,這些嵌入可以有效地充當複雜任務的長期記憶。
Pinecone 的獨特之處在於它將傳統資料庫的功能與向量索引的增強效能無縫集成,從而實現了嵌入的高效、大規模儲存和查詢。
這使得它成為當所涉及的資料的複雜性和數量使得標準的基於標量的資料庫無法滿足要求的情況下的完美選擇。
Pinecone 憑藉其託管服務方法為開發人員提供了一個無憂的解決方案,該方法簡化了整合和即時資料擷取程式。
它支援多種資料操作,包括獲取、更新、刪除、查詢和更新插入資料。
Pinecone 進一步保證表示即時修改(例如更新插入和刪除)的查詢可為具有數十億向量的索引產生正確的、低延遲的回應。
在動態情況下,此功能對於保持查詢結果的相關性和新鮮度至關重要。
此外,Pinecone 透過 Pinecone 連接與 Airbyte 建立的合作夥伴關係提高了其多功能性和靈活性,從而可以順利整合來自各種來源的資料。
透過這種關係,可以透過增量資料同步確保僅處理新獲取的資訊來優化成本和效率。
此連接器的設計強調簡單性,只需要最少的設定參數,並且可擴展,以便將來進行改進。
方案收費
RAG 用例的溢價起價為 5.80 美元/月。
4. 編織
Weaviate 是一個創新的向量資料庫,可作為開源軟體提供,它改變了我們存取和使用資料的方式。
Weaviate 利用向量搜尋功能,可以在大型、複雜的資料集中進行複雜的上下文感知搜索,這與依賴標量值和預定義查詢的典型資料庫不同。
透過這種方法,您可以根據內容與其他內容的相似程度來定位內容,從而提高搜尋的直覺性和結果的相關性。
與機器學習模型的平滑整合是其主要特徵之一;這使得它不僅僅是一個數據存儲解決方案;它還允許使用人工智慧來理解和分析數據。
Weaviate 的架構徹底整合了這種集成,使得無需使用額外工具即可分析複雜資料。
它對圖資料模型的支援也提供了將資料作為連結實體的不同觀點,揭示了傳統資料庫架構中可能會錯過的模式和見解。
由於 Weaviate 的模組化架構,客戶可以根據需要添加資料向量化和備份創建等功能。
其基本版本作為向量資料專業資料庫,並且可以透過其他模組進行擴展以滿足不同的需求。
其模組化設計進一步增強了其可擴展性,保證了不會因不斷增長的資料量和查詢需求而犧牲速度。
資料庫對 RESTful 和 GraphQL API 的支援使得與儲存的資料互動的通用且有效的方法成為可能。
特別選擇GraphQL,是因為它能夠快速執行複雜的、基於圖的查詢,使用戶能夠精確地獲取他們想要的數據,而不會獲取過多或不足的數據量。
由於其靈活的 API,Weaviate 在各種客戶端庫和程式語言上都更加用戶友好。
對於想要進一步探索 Weaviate 的人來說,有大量的文件和教程可供使用,從設定和配置實例到深入探討其功能(如向量搜尋、機器學習整合和模式設計)。
無論您決定在本地運營 Weaviate,您都可以存取同樣強大的技術,使資訊變得動態且可操作。 雲計算 環境,或透過 Weaviate 託管雲端服務。
方案收費
無伺服器平台的溢價為每月 25 美元起。
5. 濃度
Chroma 是一種尖端向量資料庫,旨在徹底改變資料檢索和存儲,特別是涉及機器學習和人工智慧的應用程式。
由於 Chroma 使用向量而不是標量,與標準資料庫不同,它非常擅長管理高維、複雜的資料。
這是資料檢索技術的重大進步,因為它可以根據材料的語義相似性而不是精確的關鍵字匹配來實現更複雜的搜尋。
Chroma 的一個顯著特點是它能夠與多種底層儲存解決方案配合使用,例如用於擴展設定的 ClickHouse 和用於獨立安裝的 DuckDB,從而保證靈活性和適應各種用例。
Chroma 的設計著重於簡單性、速度和分析。它可供廣泛的開發人員使用 Python 和 JavaScript/TypeScript SDK。
此外,Chroma 非常重視使用者友善性,允許開發人員快速建立由 DuckDB 支援的永久資料庫或記憶體資料庫進行測試。
建立類似於傳統資料庫中的表格的集合物件的能力,可以使用 all-MiniLM-L6-v2 等模型插入文字資料並自動轉換為嵌入,進一步增強了這種多功能性。
文字和嵌入可以無縫集成,這對於需要掌握資料語義的應用程式至關重要。
Chroma 向量相似度方法的基礎是正交性和密度的數學概念,這對於理解資料庫中資料的表示和比較至關重要。
這些想法使 Chroma 能夠透過考慮資料元素之間的語義聯繫來執行有意義且有效的相似性搜尋。
想要進一步探索 Chroma 的個人可以存取教程和指南等資源。它們包括有關如何設定資料庫、建立集合和運行相似性搜尋的逐步指南。
方案收費
您可以開始免費使用它。
6. 黃蜂
Vespa 是一個正在改變人工智慧和大數據線上處理方式的平台。
Vespa 的根本目的是跨大型資料集實現低延遲計算,使您能夠輕鬆儲存、索引和分析文字、向量和結構化資料。
Vespa 的特點是能夠提供任何規模的快速答案,無論查詢、選擇或正在處理的機器學習模型推理的性質如何。
Vespa 的靈活性體現在其功能齊全的搜尋引擎和向量資料庫中,可以在單一查詢中進行多種搜索,範圍包括向量 (ANN)、詞彙和結構化資料。
無論規模如何,由於機器學習模型推理與數據的集成,您都可以創建具有即時 AI 功能的用戶友好且響應靈敏的搜尋應用程式。
然而,Vespa 不僅僅是為了尋求;它還涉及理解和定制遭遇。
一流的客製化和建議工具可針對特定使用者或環境提供動態、最新的建議。
對於任何想要進入對話式人工智慧領域的人來說,Vespa 都是遊戲規則的改變者,因為它提供了即時儲存和探索文字和向量資料所需的基礎設施,允許開發更先進和實用的人工智能代理。
透過全面的標記化和詞幹提取,該平台廣泛的查詢功能均支援全文搜尋、最近鄰搜尋和結構化資料查詢。
它的不同之處在於它可以透過組合多個搜尋維度來有效處理複雜的查詢。
Vespa 是人工智慧和機器學習應用程式的計算引擎,因為它的計算引擎可以處理標量和張量上的複雜數學表達式。
在操作上,Vespa 設計得易於使用且可擴展。
它簡化了從系統配置和應用程式開發到資料和節點管理的重複流程,從而實現安全、不間斷的生產運作。
Vespa 的架構確保它可以隨著您的資料擴展,從而保持其可靠性和效能。
方案收費
您可以開始免費使用它。
7. 象限
Qdrant 是一個靈活的向量資料庫平台,提供一組獨特的功能來滿足人工智慧和機器學習應用不斷增長的需求。
從本質上講,Qdrant 是一個向量相似性搜尋引擎,它提供了一個易於使用的 API,用於儲存、尋找和維護向量以及有效負載資料。
此功能對於需要解釋複雜資料格式的多種應用程式至關重要,例如語義搜尋和推薦系統。
該平台在構建時考慮到了效率和可擴展性,能夠處理具有數十億數據點的海量數據集。
它提供了多種距離度量,包括餘弦相似度、歐幾里德距離和點積,使其能夠適應多種使用場景。
該設計提供複雜的過濾,例如字串、範圍和地理過濾器,以滿足不同的搜尋需求。
開發人員可以透過多種方式存取 Qdrant,包括用於快速本地設定的 Docker 映像、適合熟悉該語言的人員的 Python 用戶端,以及用於更強大的生產級環境的雲端服務。
Qdrant 的適應性允許與任何技術配置或流程需求無縫整合。
此外,Qdrant 的使用者友好介面簡化了向量資料庫管理。該平台對於所有技能水平的用戶來說都是簡單的,從叢集創建到安全存取的 API 金鑰的生成。
其批量上傳功能和非同步API提高了其效率,使其成為處理大量資料的開發人員非常有用的工具。
方案收費
您可以開始免費使用它,高級價格從每個節點/月 25 美元起,按小時計費
8. 阿斯特拉數據庫
AstraDB 卓越的向量搜尋功能和無伺服器架構正在改變生成式 AI 應用程式。
AstraDB 是管理跨各種資料類型的複雜、上下文相關搜尋的絕佳選擇,因為它建立在 Apache Cassandra 的堅實基礎上,並且無縫地結合了可擴展性、穩定性和效能。
AstraDB 處理異質工作負載(包括流資料、非向量資料和向量資料)的能力,同時為同步查詢和更新操作保持極低的延遲,是其最顯著的優勢之一。
這種適應性對於生成式人工智慧應用至關重要,這些應用程式需要串流和即時數據處理,以便提供精確的、上下文感知的人工智慧回應。
AstraDB 的無伺服器解決方案使開發變得更加容易,使開發人員能夠專注於創建創新的人工智慧應用程序,而不是管理後端基礎設施。
從快速入門指南到創建聊天機器人和推薦系統的深入課程,AstraDB 使開發人員能夠透過可靠的 API 以及與知名工具和平台的流暢介面快速實現他們的 AI 想法。
企業級生成式人工智慧系統必須優先考慮安全性和合規性,而 AstraDB 在這兩方面都做到了。
它提供深入的企業安全功能和合規認證,保證在AstraDB上開發的AI應用程式遵守最嚴格的隱私和資料保護準則。
方案收費
您可以開始免費使用它,並且它提供即用即付的模式。
9. OpenSearch的
對於那些探索向量資料庫的人來說,OpenSearch 似乎是一個有吸引力的選擇,特別是對於開發適應性強、可擴展且面向未來的人工智慧系統。
OpenSearch 是一個包羅萬象的開源向量資料庫,它將分析功能、複雜的向量搜尋和傳統搜尋結合到一個緊密結合的系統中。
透過使用機器學習嵌入模型將多種資料形式(文件、照片和音訊)的含義和上下文編碼為向量以進行相似性搜索,這種整合對於希望將語義理解納入其搜尋應用程式的開發人員特別有幫助。
儘管 OpenSearch 可以提供很多功能,但重要的是要記住,與 Elasticsearch 相比,程式碼變更要少得多,尤其是在腳本語言和攝取管道處理器等關鍵模組中。
由於開發工作量的增加,Elasticsearch 可以擁有更複雜的功能,導致兩者之間在效能、功能集和更新方面存在差異。
OpenSearch 憑藉龐大的社群追隨者和對開源思想的奉獻精神進行了補償,從而形成了一個開放且適應性強的平台。
它支援搜尋和分析之外的廣泛應用,例如可觀察性和安全分析,使其成為資料密集型任務的靈活工具。
社群驅動的策略可確保持續的增強和集成,以保持平台的最新和獨特性。
方案收費
您可以開始免費使用它。
10. Azure 人工智慧搜尋
Azure AI 搜尋是一個強大的平台,可提高生成式 AI 應用程式中的搜尋功能。
它之所以脫穎而出,是因為它支援向量搜索,這是一種在搜尋索引內索引、儲存和檢索向量嵌入的機制。
此功能有助於發現向量空間中的可比較文檔,從而產生上下文更相關的搜尋結果。
Azure AI 搜尋的特點是支援混合情況,其中向量和關鍵字搜尋同時執行,從而產生統一的結果集,該結果集通常優於單獨使用每種技術的效率。
同一索引中向量和非向量素材的組合可以提供更完整、更靈活的搜尋體驗。
Azure AI 搜尋中的向量搜尋功能可供所有 Azure AI 搜尋層廣泛使用且免費。
由於它支援多種開發環境(透過 Azure 網站提供),因此它對於各種用例和開發首選項都非常靈活, REST API以及適用於 Python、JavaScript 和 .NET 等的 SDK。
透過與 Azure AI 生態系統的深度集成,Azure AI 搜尋提供的不僅僅是簡單的搜尋;它也增強了生態系統生成人工智慧應用的潛力。
用於模型嵌入的 Azure OpenAI Studio 和用於圖片檢索的 Azure AI 服務只是此整合中包含的服務的兩個範例。
對於希望在應用程式中融入複雜搜尋功能的開發人員來說,Azure AI 搜尋是一種靈活的解決方案,因為它具有廣泛的支持,可實現從相似性搜尋和多模式搜尋到混合搜尋和多語言搜尋等廣泛的應用程式。
方案收費
您可以開始免費使用,高級價格從 0.11 美元/小時起。
結論
向量資料庫透過管理高維向量來改變人工智慧中的資料管理,允許在推薦系統和詐欺檢測等應用中進行強相似性搜尋和快速最近鄰查詢。
透過使用複雜的索引演算法,這些資料庫將複雜的非結構化資料轉換為有意義的向量,同時提供傳統資料庫所不具備的速度和靈活性。
著名的平台包括 Pinecone,它在生成式人工智慧應用中表現出色; FAISS,由 Facebook AI 創建,用於密集向量聚類; Milvus 以其可擴充性和雲端原生架構而聞名。
Weaviate 將機器學習與上下文感知搜尋相結合,而 Vespa 和 Chroma 分別以其低延遲運算能力和易用性而聞名。
向量資料庫是開發 AI 和機器學習技術的重要工具,因為 Qdrant、AstraDB、OpenSearch 和 Azure AI Search 等平台提供了從無伺服器架構到廣泛的搜尋和分析功能的各種服務。
發表評論