Nõuded: Eelmisel korral korraldasime manustamismudelite valiku ning mudeli teisendamisel vektoriteks peame kaaluma vektorite salvestamist. On palju vektorandmebaase, näiteks: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 jne.
Mis on vektorandmebaas?
Vektorandmebaas on organiseeritud vektori manustamiste kogum, mis sisaldab vektormanuseid, mida saab igal ajal luua, lugeda, uuendada ja kustutada. Vektormanustused esindavad andmeplokke, nagu tekst või pildid, numbriliste väärtustena. Vektorandmebaas on andmebaasisüsteem, mis on loodud kõrge mõõtmetega vektorite salvestamiseks ja hankimiseks. See leiab kiiresti lähima sihtvektori, arvutades vektorite sarnasuse (näiteks koosinuse sarnasus, Eukleidese kaugus jne). Seda tehnikat kasutatakse sageli manustamispõhiste andmete, nagu tekst, pildid, heli või video funktsioonide esitused, töötlemiseks.
Vektorandmebaas on matemaatilises vormis salvestatud andmete kogum. Vektorandmebaasid muudavad masinõppemudelitel varasemate sisendite meeldejätmise lihtsamaks, võimaldades masinõpet toetada selliste kasutusjuhtumite nagu otsing, soovitused ja tekstigeneratsioon. Andmeid saab tuvastada sarnasusmõõdikute põhjal, mitte täpsete vastete põhjal, võimaldades arvutimudelitel mõista andmete konteksti.
Kui klient külastab kingapoodi, võib müüja soovitada kingi, mis on sarnased sellele, mis kliendile meeldib. Samamoodi võib e-poes ostes soovitada sarnaseid tooteid pealkirjade all nagu "Klient ostis ka...". Vektorandmebaasid võimaldavad masinõppemudelitel tuvastada sarnaseid objekte, nagu müüja leiab sarnaseid jalanõusid, ja e-kaubanduse pood saab soovitada seotud tooteid. (Tegelikult võivad e-kaubanduse poed kasutada selliseid masinõppe mudeleid selle töö tegemiseks).
Kokkuvõtteks võimaldavad vektorandmebaasid arvutiprogrammidel teha võrdlusi, tuvastada seoseid ja mõista konteksti. See võimaldab luua arenenud tehisintellekti (AI) programme, nagu suured keelemudelid (LLM-id).
Chroma
Sait:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Chroma on tõhus, Pythonipõhine, avatud lähtekoodiga andmebaas suuremahuliste sarnasuste otsinguteks. See on loodud lahendama sarnasuse otsingute probleemi suurtes andmekogumites, eriti kui tegeletakse kõrge mõõtmega andmetega. Saadaval on mitu majutusvõimalust: serverita/manustatud, isemajutatavad (klient-server) ja pilvepõhised hajutatud SaaS lahendused nii manustatud kui ka kliendi-serveri mudelitega.
Suurepärane prototüüpimises ja tootmiskeskkonnas. Tänu oma andmesalvestuse kaduvusele sobib Chroma kiiresti skriptide prototüüpimiseks. Lihtsa seadistamisega saavad kasutajad hõlpsasti luua kogusid ja neid taaskasutada, hõlbustades hilisemat andmete lisamist. Lisaks võimaldab Chroma andmeid automaatselt laadida ja salvestada. Kui klient käivitatakse, laadib see automaatselt kasutaja andmed; Kui andmed suletakse, salvestatakse need automaatselt, mis lihtsustab oluliselt andmehaldusprotsessi. See funktsioon teeb Chroma väga populaarseks prototüüpimise ja arenduse faasis.
Chroma sai 2022. aasta mais seemnevooru ja teise vooru 1800 dollari suuruse rahastuse.
Plussid: Chroma pakub klientidele enam kui tosinat programmeerimiskeelt, suudab kiiresti käivitada vektorsalvestuse ning on esimene vektorandmebaas turul, mis pakub vaikimisi embedding-režiimi. See on suhteliselt arendajasõbralik ja lihtne integreerida.
Puudused: Funktsionaalsus on suhteliselt lihtne, eriti rakenduste puhul, mis vajavad keerukamaid funktsioone. Toetatud on ainult CPU arvutus, mis võib piirata jõudluse paranemist olukordades, kus on vaja märkimisväärseid arvutusressursse.
LanceDB
Sait:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
LanceDB on avatud lähtekoodiga vektorandmebaas, mis on loodud multimodaalsete tehisintellekti andmete salvestamiseks, haldamiseks, päringute tegemiseks ja suurte multimodaalsete andmete manustamiseks. Selle tuum on kirjutatud Rustis ja ehitatud Lance'ile, veergandmeformaadile, mis optimeerib kiiret juhuslikku ligipääsu ja haldust tehisintellekti andmekogumitele, nagu vektorid, dokumendid ja pildid. See sobib erinevatele tehisintellekti rakendustele, mis vajavad kõrge dimensiooniga vektorandmete töötlemist, nagu pildituvastus, loomuliku keele töötlemine, soovitussüsteemid jne. LanceDB pakub kahte režiimi: manustatud ja pilvepõhiseid teenuseid.
Eelised: LanceDB kõrvaldab vajaduse serverite haldamiseks, vähendades arendajate O&M kulusid ja parandades arenduse efektiivsust. See on optimeeritud multimodaalsete andmete jaoks ning toetab erinevaid andmetüüpe nagu pildid, tekst ja heli, parandades andmebaasi efektiivsust keerukate andmete käsitlemisel. See pakub sõbralikku API liidest ja visualiseerimistööriistu, võimaldades arendajatel hõlpsasti integreerida ja kasutada andmebaase.
Puudused: See käivitatakse alles 2023. aastal, mis on väga uus andmebaas, ning funktsioonide arendamise ja kogukonna toimimise osas pole see veel piisavalt küps.
PGVector
Sait:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
PGVector on PostgreSQL-põhine laiendus, mis on loodud pakkuma võimsaid vektorsalvestuse ja päringute võimalusi. See kasutab C-keelt, et rakendada erinevaid vektorandmetüüpe ja algoritme ning suudab tõhusalt salvestada ja pärida tehisintellekti manustusi, mis on väljendatud vektorites. PGVector toetab täpset ja ligikaudset lähima naabri otsingut, võimaldades kiiret ligipääsu sarnastele andmepunktidele kõrge dimensiooniga ruumis. See toetab ka mitmesuguseid vektorarvutuse algoritme ja andmetüüpe, nagu L2 kaugus, sisemine korrutis ja kosinuskaugus, teiste seas. See sobib olukordadeks, kus vektorotsingu funktsioon ei ole süsteemi tuum või projekt käivitatakse kiiresti varajases staadiumis.
Plussid: PGVector integreerub sujuvalt olemasolevatesse PostgreSQL andmebaasidesse, võimaldades kasutajatel hakata kasutama vektorotsingu võimalusi ilma olemasolevaid andmebaase migreerimata. Kuna tegemist on PostgreSQL pluginaga, pärib PGVector selle töökindluse ja töökindluse PostgreSQL-i pikaajalise arenduse ja optimeerimise abil ning täiustab vektoriseerimise töötlemist.
Puudused: Võrreldes spetsiaalsete vektorandmebaasidega on jõudluse ja ressursikasutuse optimeerimine veidi ebapiisav.
Qdrant
Sait:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Qdrant on avatud lähtekoodiga vektorandmebaas ja pilvepõhine teenus, mis käivitati 2021. aastal ning on loodud järgmise põlvkonna tehisintellekti rakendustele. Mugavad API-d on mõeldud punktide (st vektorite) salvestamiseks, otsimiseks ja haldamiseks koos täiendavate koormustega, et laiendada filtreerimist. Mitmed indeksitüübid, sealhulgas Payload indeksid, täisteksti indeksid ja vektorindeksid, võimaldavad tal tõhusalt käsitleda kõrgemõõtmelisi andmeid. Lisaks kasutab Qdrant kohandatud HNSW algoritmi kiireteks ja täpseteks otsinguteks ning võimaldab tulemusi filtreerida vastavalt asjakohastele vektorlastidele. Need omadused muudavad Qdranti kasulikuks närvivõrkude või semantilise sobitamise, mitmetahulise otsingu ja teiste rakenduste jaoks. Qdranti tugevus peitub selle semantilises otsingus ja sarnasuse sobitamise funktsioonides, mis muudavad lihtsaks äristsenaariumide, nagu pildi-, hääle- ja videootsing ning soovitussüsteemid, rakendamise.
Plussid: Suurepärane dokumentatsioon, mis aitab arendajatel Dockeriga lihtsalt alustada. See on täielikult ehitatud Rustis ja pakub API-sid, mida arendajad saavad kasutada Rust, Python ja Golangi klientide kaudu, mis on tänapäeval backend-arendajate seas kõige populaarsemad keeled. Qdrant toetab erinevaid optimeerimisstrateegiaid, nagu indeksi optimeerimine ja päringute optimeerimine. Samuti toetab see hajutatud juurutust ja horisontaalset skaleerimist, et rahuldada suuremahulise andmetöötluse vajadusi.
Miinused: Projekt on suhteliselt uus ja sellel pole piisavalt aega valideerimiseks. Ärimahu kasvule reageerides saab see skaleeruda ainult horisontaalselt teenindustasemel. Toetatud on ainult staatiline sharding. Zillizi raporti kohaselt kasvab vektorandmebaasides struktureerimata andmeelementide arv salvestatud andmete hulk suureks ning päringute efektiivsus võib kannatada.
Milvus/Zilliz Cloud
Milvuse veebileht:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Zillizi veebileht:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Milvus on 2019. aasta avatud lähtekoodiga puhas vektorandmebaas, mis põhineb tuntud vektorotsingu teekidel nagu FAISS, Annoy ja HNSW ning on optimeeritud olukordadeks, kus on vaja kiireid sarnasusotsinguid. Zilliz Cloud on pilvepõhine vektorandmebaaside teenus, mis on loodud Milvuse baasil, eesmärgiga pakkuda mugavamaid ja kõrge jõudlusega haldus- ning skaleerimisvõimalusi. Lühidalt öeldes on Zilliz Milvuse pilvemajutuse kommertsversioon, mis on ka andmebaasi valdkonnas edukam ärimudel.
Plussid: Tänu pikaajalisele olemasolule vektorandmebaasi ökosüsteemis on andmebaas väga küps ja sisaldab palju algoritme. Saadaval on palju vektorindekseerimise võimalusi ning see on Golangis täiesti põhjalikuks skaleeritavuse tagamiseks üles ehitatud. 2023. aasta seisuga on see ainus peavoolu tootja, kes pakub elujõulist DiskANN rakendust, mida peetakse kõige tõhusamaks kettavektori indekseerimiseks.
Miinused: Milvus tundub olevat lahendus, mis panustab täielikult skaleeritavuse probleemidesse – see on väga skaleeritav tänu proksidele, koormuse tasakaalustajatele, sõnumivahendajatele, Kafkale ja Kubernetes 7-le, mis teeb kogu süsteemi väga keeruliseks ja ressursimahukaks. Kliendipoolsed API-d, nagu Python, ei ole samuti nii loetavad ega intuitiivsed kui uuemad andmebaasid nagu Weaviate ja Qdrant, mis keskenduvad rohkem arendajakogemusele. Milvus on loodud ideega voogedastada andmeid vektorindeksitesse massiivse skaleeritavuse tagamiseks, ja paljudel juhtudel tundub Milvus veidi liialdatud, kui andmemaht pole liiga suur. Staatilisemate ja harvemate suuremahuliste olukordade puhul võivad alternatiivid nagu Qdrant või Weaviate olla odavamad ja tootmises kiiremini tööle saada.
muu
Redis:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Männipuu:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Weaviate:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
FAISS:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.、Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Elasticsearch:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
SQL Server:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Viide:
Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
|
Postitatud 2025-3-25 11:29:25
|
|
|
|
