Napomena: Sljedeći članak će vam pomoći: Istražite snagu vektorskih baza podataka: slučajevi upotrebe & Alati
Vektorska baza podataka je učinkovit u pohranjivanju i dohvaćanju podataka. Nakon opsežnog istraživanja, objasnili smo vektorsku bazu podataka i uključili povezane alate i slučajeve upotrebe.
Pronalaženje učinkovitih načina za pohranjivanje, dohvaćanje i analizu podataka postalo je bitno u današnjem svijetu vođenom podacima, gdje se informacije generiraju iznimno.
Ako niste upoznati, morate istražiti vektorske baze podataka, svijetla budućnost upravljanja podacima.
Ove vrhunske baze podataka izgrađene su za upravljanje visokodimenzionalnim podacima i imaju dobre rezultate u programima kao što su sustavi preporuka, prepoznavanje slika i strojno učenje.
Zadubit ćemo se što je vektorska baza podataka, najbolje alate na tržištu, slučajeve uporabe i prednosti kako biste otkrili njihov potencijal u ovom članku nakon opsežnog pretraživanja.
Uronimo u njih!
Vektorska baza podataka je specijalizirana baza podataka stvorena za učinkovito pohranjivanje i rukovanje visokodimenzionalnim vektorima podataka. Omogućuje brzo i točno pretraživanje sličnosti, podudaranje i analizu ovih vektora.
Ali što su točno vektori?
Vektori su matematički prikazi stavke ili kvalitete opažanja u kontekstu podataka. Sadrže različite dimenzije, od kojih svaka predstavlja različito svojstvo ili značajku podataka.
Vektorske baze podataka izvrsni u upravljanju i analizi podataka prikazanih kao vektori, za razliku od standardnih baza podataka, koje se obično koncentriraju na strukturirane podatke pohranjene u tablicama.
Nestrukturirane podatke potrebno je staviti u relacijske baze podataka; u tom smislu vektorske baze podataka organiziraju podatke.
Vektorske baze podataka pohranjuju vektore i omogućuju vam postavljanje upita na temelju udaljenosti između različitih vektora.
Ugrađivanje vektora odnosi se na izražavanje pojedinačnih riječi unutar jezika ili određenog skupa podataka kao vektora sa stvarnim numeričkim vrijednostima u nižedimenzionalnom prostoru.
Zamislite da posjedujete informacije o različitim idejama koje se mogu transformirati u numeričke podatke, koje strojno učenje može razumjeti. Izračunavanjem numeričkih podataka možete identificirati i kategorizirati slične koncepte.
Ali naravno, ovi koncepti mogu postati pretrpani i neodoljivi. Zato ih vektorsko indeksiranje organizira. U Dodatku, vektorsko indeksiranje pojednostavljuje proces pretraživanja, što je ključno za učinkovit i uspješniji proces pretraživanja.
Ovdje su devet najboljih vektorskih baza podataka možete koristiti za svoje različite ciljeve. Uključili smo njihove ključne značajke tako da usporedbom možete pronaći onaj koji vam odgovara.
Weaviate je vektorska baza podataka otvorenog koda koja pomaže korisnicima u pohranjivanju podatkovnih objekata i vektorskih umetanja.
Glavne značajke:
- Možete pohraniti podatkovne objekte i vektorske umetke iz ML modeli.
- Milijarde podatkovnih objekata mogu se indeksirati za pretraživanje.
- Uz značajke hibridnog pretraživanja, moguće je kombinirati više tehnika pretraživanja temeljenih na ključnim riječima i vektorskih pretraga.
- Rješenja za generativno pretraživanje uključuju LLM modeli Kao GPT-3 za iskustva pretraživanja sljedeće generacije
- Integracijske mogućnosti Weaviatea uključuju OpenAI, Cohere, Deepset itd.
- Weaviate je alat otvorenog koda dostupan svima koji ga žele koristiti. Stvoren je oko SaaS, Hybrid-SaaS i industrijski standardnih ugovora o razini usluge.
Cijene: Plaćeni planovi kreću se od 25 do 450 USD mjesečno.
Milvus je napredna vektorska baza podataka otvorenog koda pogodna za razvoj i održavanje AI aplikacija.
Glavne značajke:
- Usvaja sustavni pristup nativnosti u oblaku i odvaja računalstvo od pohrane.
- Poboljšano pretraživanje vektora s filtriranje atributa, Dostupni su UDF podrška, konfigurabilna razina dosljednosti i putovanje kroz vrijeme.
- Ova baza podataka uključuje podrška za različite vrste podataka.
- To je vrlo dostupan alat koji nudi opsežnu izolaciju pojedinačnih komponenti sustava.
- Integracije uključuju OpenAI, Cohere, HuggingFace, LlamaIndex, LangChain, PyTorch i SentenceTransformers.
- Rješenja ovog alata uključuju pretragu sličnosti slike, sustav odgovaranja na pitanja, pretragu video sličnosti, pretragu molekularne sličnosti, sustav preporuka, audio pretragu sličnosti i klasifikaciju sekvenci DNK.
Cijene: A free proba je dostupna. Plaćeni planovi počinju od 25 do 35 USD po korisniku.
Pinecone je vektorska baza podataka za vektorsko pretraživanje. Uključuje različita rješenja za pretraživanje, generiranje, sigurnost, personalizaciju, analitiku i ML te upravljanje podacima.
Glavne značajke:
- Pinecon nudi ažuriranja indeksa uživo dok dodajete, uređujete ili brišete podatke.
- Pruža izvrsno korisničko iskustvo s ultra-niska latencija upita.
- Rješenja za pretraživanje uključuju semantičko pretraživanje, pretraživanje proizvoda, višemodalno pretraživanje i odgovaranje na pitanja.
- Sigurnosna rješenja uključuju mogućnosti otkrivanja anomalija, prijevara, bot/thread i provjeru identiteta.
- To je SOC 2 Certificiran tip II i Alat spreman za GDPR.
- Integrira se s Google Cloudom, OpenAI, GPT Indexom, LangChainom, Cohereom i drugim alatima.
Cijene: Free plan je dostupan. Premium planovi kreću se od 70 USD do 104 USD mjesečno. Naplata se utvrđuje na temelju cijene po satu grupe pomnožene s brojem jedinica koje koristi indeks.
Vespa.ai je tražilica otvorenog koda i alat za vektorsku bazu podataka koji podržava vektorsko pretraživanje (ANN), leksičko pretraživanje i pretraživanje u strukturiranim podacima.
Glavne značajke:
- Pruža a jezik grupiranja koji omogućuje upitima da odrede kako grupirati podudaranja.
- Vespa podržava upite pomoću vektora, strukturiranih podataka i teksta.
- Razni strukture indeksa za učinkovito izvršavanje upita su dostupni.
- Podržava pisanje u stvarnom vremenu i veliku propusnost.
- Polja različitih vrsta mogu se učinkovito pretraživati u istom upitu.
- Podaci se automatski distribuiraju preko dostupnih čvorova u klasteru.
Cijene: Free proba je dostupna. Cijene Vespe razlikuju se ovisno o veličini aplikacije. Možete posjetiti njihovu stranicu s cijenama ili kontaktirati prodaju kako biste saznali više.
Chroma je izvorna AI platforma baze podataka za ugrađivanje otvorenog koda.
Glavne značajke:
- Pretraživanje, filtriranje i druga rješenja dostupni su u ovom alatu bogatom značajkama.
- Izrada AI aplikacija s ugrađivanjem moguća je pomoću Chroma.
- Možete odabrati Piton ili JavaScript jezik kodiranja.
- Chroma ima Discord zajednicu tako da korisnici mogu predlagati nove značajke i komunicirati jedni s drugima.
- Pomoću ovog alata možete otkriti problem i stvoriti PR.
- Integrira se s LangChain, LlamaIndex, OpenAI i drugim alatima.
- Kako bi rad na većim projektima ili s timom bio jednostavniji, možete implementirati trajnu instancu Chroma na vanjski poslužitelj.
Cijene: Free koristiti.
Nomic Atlas vektorska je baza podataka koja se integrira u vaš tijek rada organiziranjem teksta i ugradnjom skupova podataka u interaktivne karte. Na taj način može organizirati i sažeti vaše zbirke dokumenata.
Glavne značajke:
- Možete pohraniti, ažurirati i organizirati višemilijunske skupove podataka nestrukturiranog teksta, umetanja i slika.
- Pokretanje semantičkog pretraživanja a vektorske operacije nad skupovima podataka su moguće.
- Možeš izgraditi aplikacije visoke dostupnosti pokretan semantičkim pretraživanjem.
- Skupovi podataka mogu se zajednički čistiti, označavati i označavati.
- Možete otkloniti pogreške u latentnom prostoru AI modela vlakova.
- Vizualna interakcija sa skupovima podataka iz web-preglednika može znatno olakšati vaš posao.
Cijene: Premium planovi počinju od 50 USD mjesečno.
Faiss je oblak i lokalna biblioteka stvorena za pretraživanje sličnosti i klasteriranje gustih vektora.
Glavne značajke:
- Ovu vektorsku bazu podataka razvio je Facebook Istraživanje umjetne inteligencije.
- Faiss je a C++ program koji ima pune Python omote.
- Omogućuje različite metode pretraživanja sličnosti koje nude širok raspon kompromisa u korištenju.
- Knjižnica je optimizirana za korištenje memorije i brzinu.
- Nudi najsuvremeniju implementaciju GPU-a za odgovarajuće metode indeksiranja.
- S skupna obradamožete pretraživati nekoliko vektora istovremeno.
- Vraćanje elemenata unutar zadanog radijusa točke upita moguće je pomoću rješenja za pretraživanje raspona.
Cijene: Free koristiti.
Qdrant je vektorska baza podataka i tražilica sličnosti vektora. Postavlja se kao API usluga koja vrši pretragu najbližih visokodimenzionalnih vektora.
Glavne značajke:
- Ovu vektorsku bazu podataka možete koristiti za podudaranje, pretraživanje, preporuku i druge slučajeve upotrebe.
- Omogućuje OpenAPI v3 specifikaciju za generiranje klijentske biblioteke u različitim programskim jezicima.
- Uključuje obogaćeni tipovi podataka i uvjete upita. Uključeno je i podudaranje nizova, numerički rasponi i geo-lokacije.
- Rješenja Qdranta uključuju pretraživanje sličnih slika, semantičko pretraživanje teksta, chatbotove, preporuke, mehanizme za podudaranje, otkrivanje anomalija.
Cijene: Free plan je dostupan. Plan za upravljani oblak počinje od 25 USD po podu mjesečno naplaćuje se po satu. Poslovni plan je dostupan, a možete dobiti prilagođene cijene kontaktiranjem prodaje.
Supabase je vektorska baza podataka otvorenog koda s raznim rješenjima.
Glavne značajke:
- Sa sigurnosnim kopijama baze podataka, projekti se sigurnosno kopiraju svakodnevno uz opciju nadogradnje oporavka od točke u vremenu.
- Okidači se mogu priložiti tablicama za obradu promjena baze podataka.
- Baza podataka dolazi sa setom Postgres ekstenzije.
- Velike datoteke mogu se pohraniti i organizirati.
- Čita iz baze podataka tako da možete čitati, pisati, ažurirati i umetati bilo što u bazu podataka
- S migracije baza podataka, možete razvijati lokalno i unositi promjene u proizvodnu bazu podataka pomoću migracije
Cijene: Free plan je dostupan. Pro plan počinje od 25 USD mjesečno po projektu. Poslovni plan nudi prilagođene cijene tako da možete kontaktirati prodaju za detalje.
Kada odabir vektorske baze podataka, važno je uzeti u obzir nekoliko ključnih čimbenika. To će vam omogućiti da pronađete bazu podataka koja je usklađena s vašim zahtjevima i pomaže u postizanju vaših ciljeva upravljanja podacima i analitičkih ciljeva.
Evo nekoliko bitnih stvari koje treba uzeti u obzir:
➤ Skalabilnost i izvedba: Ispitajte skalabilnost vektorske baze podataka s obzirom na količinu podataka i broj dimenzija s kojima se može učinkovito nositi. Kako biste potvrdili da može podnijeti vaša očekivana radna opterećenja, razmotrite njegove pokazatelje izvedbe, kao što su vrijeme odgovora na upit i propusnost.
➤ Model podataka i metode indeksiranja: Istražite model podataka koji podržava vektorska baza podataka. Na primjer, možete provjeriti dopušta li fleksibilne dizajne shema ili ne.
Također, ispitajte metode indeksiranja koje koristi baza podataka kako bi se olakšale učinkovite operacije traženja i dohvaćanja sličnosti.
Uobičajene tehnike indeksiranja uključuju strukture temeljene na stablu, raspršivanje osjetljivo na lokalitet (LSH), i približni najbliži susjed (ANN) algoritmi.
➤ Jednostavnost korištenja: Jednostavnost postavljanja, konfiguracije i održavanja vektorske baze podataka ključni su čimbenici. Sučelje prilagođeno korisniku i detaljna dokumentacija mogu značajno doprinijeti i minimizirati krivulje učenja.
➤ Integracija s postojećim sustavima i alatima: Provjerite koliko se dobro vektorska baza podataka integrira s vašim postojećim sustavima, alatima i programskim jezicima.
Istražite pruža li vektorska baza podataka API-ji, konektori ili SDK-ovi koji pojednostavljuju proces integracije.
Kompatibilnost s popularnim okvirima i alatima za obradu podataka osigurat će glatko iskustvo.
➤ Zajednica i podrška: Živahna zajednica može ponuditi korisne informacije, forume za raspravu i pristup profesionalnom savjetovanju. Razmotrite kvalitetu pomoći koju pružaju programeri baze podataka, poput uputa, dokumentacije i brze korisničke službe.
➤ Cijena i licenciranje: Uzmite u obzir sve troškove licenciranja ili pretplate povezane s korištenjem vektorske baze podataka. Kako biste bili sigurni da je struktura cijena usklađena s vašim financijskim prioritetima, usporedite je sa svojim proračunom i prednostima koje baza podataka nudi.
Vektorske baze podataka imaju višestruke slučajeve uporabe koji uvelike pojednostavljuju zadatke svojih korisnika.
Neki od ovih primjera slučajevi upotrebe uključuju:
- Sustavi preporuka: Za pružanje prilagođenih preporuka na temelju korisničkih preferencija, značajki predmeta ili sličnosti sadržaja, vektorske baze podataka omogućuju učinkovito podudaranje sličnosti.
- Personalizirano oglašavanje: Slično sustavima preporuke, personalizirano oglašavanje također se može izvesti s vektorskim bazama podataka.
- Prepoznavanje slike: Vektorske baze podataka izvrsno pomažu korisnicima da identificiraju vizualno povezane slike ili videozapise pomoću atributa izdvojenih iz njihovih vektorskih prikaza.
- Poboljšanje modela strojnog učenja: Vektorske baze podataka podržavaju pohranjivanje i dohvaćanje ugrađenih modela, poboljšavanje modela strojnog učenja i generativne umjetne inteligencije.
- Obrada prirodnog jezika (NLP): Vektorske baze podataka igraju ključnu ulogu u NLP zadacima kao što su sličnost dokumenata, analiza osjećaja i semantičko pretraživanje. Pomažu pri učinkovitom indeksiranju i dohvaćanju tekstualnih podataka predstavljenih u obliku umetanja riječi ili rečeničnih vektora.
- Otkrivanje anomalija i prijevara: Vektorske baze podataka mogu identificirati anomalije u različitim domenama, kao što su analiza mrežnog prometa, otkrivanje prijevara i kibernetička sigurnost. Usporedbom podatkovnih točaka s uobičajenim obrascima ponašanja, abnormalnosti se mogu otkriti na temelju udaljenosti od normalnih vektora.
- Grupiranje i klasifikacija: Vektorske baze podataka podržavaju grupiranje i klasifikaciju omogućavajući brzo grupiranje točaka podataka temeljeno na sličnosti.
- Analitika grafikona: Vektorske baze podataka mogu se koristiti u zadacima analitike grafova, kao što je otkrivanje zajednice, predviđanje veza i podudaranje sličnosti grafova. Omogućuju učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje ugrađenih grafova za bolje rezultate.
Vektorske baze podataka mogu poboljšati učinkovitost, skalabilnost i točnost ovih aplikacija. Osobito su korisni kada je neophodna analiza i usporedba vektora podataka visoke dimenzije.
Vektorske baze podataka vrijedne su u raznim primjenama, kao što su prepoznavanje slika, sustavi preporuka i strojno učenje. Oni nude učinkovitu obradu podataka, iznimne mogućnosti pretraživanja sličnosti i poboljšanu izvedbu upita.
Jedna od kritičnih karakteristika vektorskih baza podataka je njihova sposobnost da rukovati učinkovitom visokodimenzionalnom pohranom podataka i dohvaćanje. Velike dimenzije mogu ograničiti izvedbu i uzrokovati probleme s skalabilnošću tradicionalnih baza podataka.
Robusni odgovor za aplikacije s kompliciranim i višestranim predstavljanjem podataka pružaju vektorske baze podataka, koje su, nasuprot tome, izgrađene za upravljanje podacima sa stotinama ili čak tisućama dimenzija.
Osim toga, vektorske baze podataka pružaju nekoliko mogućnosti dizajniranih isključivo za vektorske procese.
Na primjer, kako bi ubrzali traženje sličnosti i smanjili troškove računanja, oni koriste najsuvremenije tehnike indeksiranja kao što su strukture temeljene na stablu, algoritmi osjetljivi na lokalitet (LSH) ili algoritmi približnog najbližeg susjeda (ANN).
Ova poboljšanja omogućuju korisnicima izvršavanje zadataka kao što su dohvaćanje, grupiranje i klasifikacija temeljeno na sadržaju tako što brzo i jednostavno lociraju slične vektore na temelju metrike udaljenosti, uključujući kosinusnu sličnost ili euklidsku udaljenost.
Vektorske baze podataka pojavili su se kao a promjena igre u upravljanju podacima zbog svojih iznimnih mogućnosti obrade visokodimenzionalnih podataka i omogućavanja napredne analize.
Oni su neprocjenjivi resursi za razne sektore zbog svojih prednosti, uključujući poboljšano pretraživanje sličnosti i podudaranje te izvedbu upita.
Ne zaboravite uzeti u obzir elemente poput skalabilnost, model podataka, i mogućnosti integracije dok krećete u svoju potragu za odabirom idealne vektorske baze podataka za svoje jedinstvene zahtjeve.
Na tržištu već postoji nekoliko izvrsnih rješenja, od kojih svako ima svoje prednosti. Stoga uskočite, istražite mogućnosti i iskoristiti potencijal vektorskih baza podataka!
Dok su vektorske baze podataka prvenstveno dizajnirane za rukovanje visokodimenzionalnim vektorima, tradicionalne baze podataka obično su namijenjene za pohranu i dohvaćanje strukturiranih podataka u tablicama.
Oni koriste specijalizirane tehnike indeksiranja i algoritme kako bi olakšali učinkovita pretraživanja sličnosti i analitiku vektorskih podataka.
Mogu li vektorske baze podataka rukovati skupovima podataka velikih razmjera?
Da, mnoge vektorske baze podataka izgrađene su za učinkovito rukovanje velikim skupovima podataka. Kako bi se osigurala skalabilnost i izvedba čak i s ogromnim količinama podataka, koriste se distribuirane arhitekture, tehnike dijeljenja i poboljšani pristupi indeksiranju.
Posjetite ove postove na blogu dok ste ovdje:
