Požadavky: Minule jsme organizovali výběr embedding modelů a při převodu modelu na vektory musíme zvážit uložení vektorů. Existuje mnoho vektorových databází, například: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 a další.
Co je to vektorová databáze?
Vektorová databáze je organizovaná kolekce vektorových embeddingů, které zahrnují vektorové embeddingy a lze je kdykoli vytvářet, číst, aktualizovat a mazat. Vektorové embeddingy představují bloky dat, jako je text nebo obrázky, jako číselné hodnoty. Vektorová databáze je databázový systém navržený k ukládání a získávání vysoce dimenzionálních vektorů. Rychle najde nejbližší cílový vektor výpočtem podobnosti mezi vektory (například kosinusová podobnost, eukleidovská vzdálenost atd.). Tato technika se často používá ke zpracování dat založených na vložení, jako jsou text, obrázky, audio nebo video reprezentace funkcí.
Vektorová databáze je soubor dat uložených v matematické podobě. Vektorové databáze usnadňují modelům strojového učení pamatovat si předchozí vstupy, což umožňuje využití strojového učení k podpoře případů použití, jako je vyhledávání, doporučení a generování textu. Data lze identifikovat na základě metrik podobnosti místo přesných shod, což umožňuje počítačovým modelům pochopit kontext dat.
Když zákazník navštíví obchod s obuví, prodejce může doporučit boty podobné těm, které zákazník má rád. Podobně při nákupu v e-shopu může obchod doporučit podobné položky pod nadpisy jako "Zákazník také koupil...". Vektorové databáze umožňují modelům strojového učení identifikovat podobné objekty, stejně jako prodejce může najít podobné boty a e-shop může doporučit související produkty. (Ve skutečnosti mohou e-commerce obchody takové modely strojového učení k tomu využívat).
Závěrem lze říci, že vektorové databáze umožňují počítačovým programům provádět porovnání, identifikovat vztahy a chápat kontext. To umožňuje vytvářet pokročilé programy umělé inteligence (AI), jako jsou velké jazykové modely (LLM).
Sytost barvy
Poloha:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Chroma je efektivní, na Pythonu založená open-source databáze pro rozsáhlé vyhledávání podobností. Je navržen tak, aby řešil problém podobnostního vyhledávání ve velkých datových sadách, zejména při práci s vysokorozměrnými daty. K dispozici je více možností hostingu: serverless/embedded, self-hosted (klient-server) a cloud-native distribuovaná SaaS řešení s vestavěnými i klient-server modely.
Vynikající v prototypování a produkčním prostředí. Díky efemérní povaze ukládání dat je Chroma ideální pro rychlé prototypování skriptů. Díky jednoduchému nastavení mohou uživatelé snadno vytvářet kolekce a znovu je použít, což usnadňuje následné přidávání dat. Navíc Chroma umožňuje automaticky načítat a ukládat data. Když je klient spuštěn, automaticky načte uživatelská data; Po uzavření jsou data automaticky uložena, což výrazně zjednodušuje proces správy dat. Tato funkce činí Chromu velmi populární během prototypování a vývoje.
Chroma získala počáteční kolo financování v květnu 2022 a druhé kolo ve výši 1 800 dolarů.
Výhody: Chroma nabízí klientům více než tucet programovacích jazyků, dokáže rychle spustit vektorové ukládání a je první vektorovou databází na trhu, která nabízí režim vkládání ve výchozím nastavení. Je relativně přívětivý pro vývojáře a snadno se integruje.
Nevýhody: Funkčnost je relativně jednoduchá, zejména pro aplikace vyžadující složitější funkce. Podporuje se pouze výpočetní výkon CPU, což může omezit výkonnostní zisky v situacích vyžadujících značné výpočetní zdroje.
LanceDB
Poloha:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
LanceDB je open-source vektorová databáze navržená pro multimodální AI data pro ukládání, správu, dotazování a získávání rozsáhlých multimodálních datových embeddingů. Jeho jádro je napsáno v Rustu a postaveno na Lance, sloupcovém datovém formátu, který optimalizuje vysokorychlostní náhodný přístup a správu AI datových sad, jako jsou vektory, dokumenty a obrázky. Je vhodný pro různé aplikace AI, které potřebují zpracovávat vysoce dimenzionální vektorová data, jako je rozpoznávání obrazů, zpracování přirozeného jazyka, doporučovací systémy atd. LanceDB nabízí dva režimy: vestavěné a cloudově hostované služby.
Výhody: LanceDB eliminuje nutnost spravovat servery, snižuje náklady vývojářů na provoz a údržbu a zlepšuje efektivitu vývoje. Je optimalizován pro multimodální data a podporuje různé typy dat, jako jsou obrázky, text a audio, čímž zvyšuje efektivitu databáze při zpracování složitých dat. Poskytuje přátelské API rozhraní a vizualizační nástroje, které vývojářům umožňují snadno integrovat a používat databáze.
Nevýhody: Bude spuštěna až v roce 2023, což je velmi nová databáze, a není dostatečně vyspělá z hlediska rozvoje funkcí a provozu komunity.
PGVector
Poloha:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
PGVector je rozšíření založené na PostgreSQL navržené tak, aby poskytovalo výkonné vektorové ukládání a dotazovací možnosti. Používá jazyk C k implementaci různých vektorových datových typů a algoritmů a dokáže efektivně ukládat a dotazovat AI embeddingy vyjádřené ve vektorech. PGVector podporuje přesné a přibližné vyhledávání nejbližších sousedů, což umožňuje rychlý přístup k podobným datovým bodům ve vysokorozměrném prostoru. Podporuje také různé algoritmy pro vektorový výpočet a datové typy, jako jsou L2 vzdálenost, skalární součin a kosinusová vzdálenost, mimo jiné. Je vhodný pro scénáře, kdy funkce vektorového vyhledávání není jádrem systému nebo je projekt rychle spuštěn v rané fázi.
Klady: PGVector se bezproblémově integruje do stávajících databází PostgreSQL, což uživatelům umožňuje začít používat vektorové vyhledávání bez nutnosti migrace stávajících databází. Protože se jedná o plugin pro PostgreSQL, PGVector zdědí jeho spolehlivost a robustnost díky dlouhodobému vývoji a optimalizaci PostgreSQL a zároveň zlepšuje zpracování vektorizace.
Nevýhody: Ve srovnání s dedikovanými vektorovými databázemi je optimalizace výkonu a využití zdrojů mírně nedostatečná.
Qdrant
Poloha:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Qdrant je open-source vektorová databáze a cloudová služba hostovaná v roce 2021, navržená pro aplikace nové generace AI. Jsou poskytovány pohodlné API pro ukládání, vyhledávání a správu bodů (tj. vektorů) s dalšími užitečnými datami pro rozšíření podpory filtrování. Různé typy indexů, včetně indexů užitečného zatížení, fulltextových indexů a vektorových indexů, umožňují efektivně zpracovávat vysoce dimenzionální data. Navíc Qdrant používá vlastní algoritmus HNSW pro rychlé a přesné vyhledávání a umožňuje filtrování výsledků na základě relevantních vektorových užitečných údajů. Tyto funkce činí Qdrant užitečným pro neuronové sítě nebo sémanticky založené párování, multifacetní vyhledávání a další aplikace. Síla Qdrantu spočívá v jeho funkcích sémantického vyhledávání a porovnávání podobnosti, které usnadňují implementaci obchodních scénářů, jako je vyhledávání obrázků, hlasu a videa, stejně jako doporučovací systémy.
Klady: Vynikající dokumentace, která pomáhá vývojářům snadno začít používat Docker. Je kompletně postaven v Rustu a nabízí API, která mohou vývojáři využívat prostřednictvím klientů Rust, Python a Golang, což jsou dnes nejoblíbenější jazyky pro backend vývojáře. Qdrant podporuje různé optimalizační strategie, jako je optimalizace indexů a optimalizace dotazů. Podporuje také distribuované nasazení a horizontální škálování, aby vyhovělo potřebám velkokapacitního zpracování dat.
Nevýhody: Projekt je relativně nový a nemá dostatek času na ověření. Při reakci na růst objemu podnikání může škálovat pouze horizontálně na úrovni služeb. Podporuje se pouze statické sharding. Podle zprávy Zilliz, jak roste počet nestrukturovaných datových prvků ve vektorových databázích, je množství uložených dat velké a může být ovlivněna efektivita dotazů.
Milvus/Zilliz Cloud
Webové stránky Milvusu:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Webové stránky Zilliz:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Milvus je open-source čistě vektorová databáze z roku 2019, postavená na známých vektorových vyhledávacích knihovnách jako FAISS, Annoy a HNSW, a optimalizovaná pro scénáře vyžadující rychlé vyhledávání podobností. Zilliz Cloud je cloudová vektorová databázová služba vyvinutá na bázi Milvus, jejímž cílem je poskytovat pohodlnější a výkonnější správu a škálování. Stručně řečeno, Zilliz je komerční verzí cloudového hostingu Milvus, který je také úspěšnějším obchodním modelem v oblasti databází.
Výhody: Díky své dlouhé existenci v ekosystému vektorových databází je databáze velmi vyspělá a obsahuje velké množství algoritmů. K dispozici je spousta možností vektorového indexování a je to v Golangu od základu vytvořeno pro extrémní škálovatelnost. K roku 2023 je to jediný hlavní dodavatel, který nabízí životaschopnou implementaci DiskANN, která je považována za nejefektivnější vektorové indexování disku.
Nevýhody: Milvus se zdá být řešením, které jde naplno na škálovatelnost – je vysoce škálovatelný díky kombinaci proxy, load balancerů, message brokerů, Kafky a Kubernetes 7, což činí celý systém velmi složitým a náročným na zdroje. Klientská API, jako Python, nejsou tak čitelná ani intuitivní jako novější databáze jako Weaviate a Qdrant, které jsou většinou více zaměřené na zkušenost vývojářů. Milvus je postaven s myšlenkou streamování dat do vektorových indexů pro masivní škálovatelnost, a v mnoha případech se zdá, že je trochu přehnaný, když množství dat není příliš velké. Pro statické a vzácnější velké situace mohou být alternativy jako Qdrant nebo Weaviate levnější a umožní rychleji rozběhnout výrobu.
jiný
Redis:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Borová šiška:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Weaviate:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
FAISS:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.、Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Elasticsearch:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
SQL Server:Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Odkaz:
Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
Přihlášení k hypertextovému odkazu je viditelné.
|
Zveřejněno 25. 3. 2025 11:29:25
|
|
|
|
