Vaatimukset: Viimeksi järjestimme upotusmallien valinnan, ja kun malli muunnetaan vektoreiksi, meidän täytyy harkita vektorien tallentamista. Vektoritietokantoja on monia, kuten: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 jne.
Mikä on vektoritietokanta?
Vektoritietokanta on järjestetty kokoelma vektoriupotuksia, jotka sisältävät vektoriupotuksia, joita voidaan luoda, lukea, päivittää ja poistaa milloin tahansa. Vektoriupotukset edustavat tietolohkoja, kuten tekstiä tai kuvia, numeerisina arvoina. Vektoritietokanta on tietokantajärjestelmä, joka on suunniteltu tallentamaan ja hakemaan korkean ulottuvuuden vektoreita. Se löytää nopeasti lähimmän kohdevektorin laskemalla vektorien samankaltaisuuden (kuten kosini-samankaltaisuus, euklidinen etäisyys jne.). Tätä tekniikkaa käytetään usein upotukseen perustuvan datan, kuten tekstin, kuvien, äänen tai videon ominaisuuksien esitysten, käsittelyyn.
Vektoritietokanta on kokoelma dataa, joka on tallennettu matemaattisessa muodossa. Vektoritietokannat helpottavat koneoppimismallien aiempien syötteiden muistamista, mahdollistaen koneoppimisen käytön esimerkiksi hakujen, suositusten ja tekstin generoinnin tukemiseen. Dataa voidaan tunnistaa samankaltaisuusmittareiden perusteella, ei tarkkojen vastaavuuksien perusteella, jolloin tietokonemallit voivat ymmärtää datan kontekstin.
Kun asiakas vierailee kenkäkaupassa, myyjä saattaa suositella kenkiä, jotka ovat samankaltaisia kuin asiakkaan suosikki. Samoin verkkokaupassa ostettaessa kauppa voi suositella samankaltaisia tuotteita otsikoilla kuten "Asiakas myös osti sen...". Vektoritietokannat mahdollistavat koneoppimismallien tunnistaa samankaltaisia kohteita, aivan kuten myyjä voi löytää samankaltaisia kenkiä, ja verkkokauppa voi suositella samankaltaisia tuotteita. (Itse asiassa verkkokaupat saattavat käyttää tällaisia koneoppimismalleja tehtävän hoitamiseen).
Yhteenvetona voidaan todeta, että vektoritietokannat mahdollistavat tietokoneohjelmien vertailun, suhteiden tunnistamisen ja kontekstin ymmärtämisen. Tämä mahdollistaa kehittyneiden tekoälyohjelmien (AI) luomisen, kuten suurten kielimallien (LLM) kaltaisuuden.
Chroma
Paikka:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Chroma on tehokas, Python-pohjainen, avoimen lähdekoodin tietokanta laajamittaisiin samankaltaisuushakuihin. Se on suunniteltu ratkaisemaan samankaltaisuushakujen ongelma suurissa aineistoissa, erityisesti korkean ulottuvuuden datan käsittelyssä. Tarjolla on useita isännöintivaihtoehtoja: palvelimettomat/upotetut, itseisännöityt (asiakas-palvelin) ja pilvipohjaiset hajautetut SaaS-ratkaisut sekä sulautetuilla että asiakas-palvelinmalleilla.
Erinomainen prototyyppi- ja tuotantoympäristöissä. Datan tallennustilan katoavaisuuden vuoksi Chroma on ihanteellinen skriptien nopeaan prototyyppiin. Yksinkertaisella asennuksella käyttäjät voivat helposti luoda kokoelmia ja käyttää niitä uudelleen, mikä helpottaa myöhempää tietojen lisäämistä. Lisäksi Chroma pystyy lataamaan ja tallentamaan dataa automaattisesti. Kun asiakas käynnistetään, se lataa automaattisesti käyttäjän tiedot; Kun tiedot on suljettu, ne tallennetaan automaattisesti, mikä yksinkertaistaa huomattavasti tiedonhallintaprosessia. Tämä ominaisuus tekee Chromasta erittäin suositun prototyyppien ja kehitysvaiheiden aikana.
Chroma sai siemenrahoituskierroksen toukokuussa 2022 ja toisen kierroksen, jonka rahoitus oli 1 800 dollaria.
Plussat: Chroma tarjoaa asiakkaille yli tusinalle ohjelmointikielelle, voi nopeasti käynnistää vektoritallennuksen ja on ensimmäinen vektoritietokanta markkinoilla, joka tarjoaa oletuksena upotustilan. Se on suhteellisen kehittäjäystävällinen ja helppo integroida.
Haitat: Toiminnallisuus on suhteellisen yksinkertaista, erityisesti sovelluksissa, jotka vaativat monimutkaisempia toimintoja. Vain CPU-laskenta on tuettu, mikä voi rajoittaa suorituskyvyn parannuksia tilanteissa, joissa vaaditaan merkittäviä laskentaresursseja.
LanceDB
Paikka:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
LanceDB on avoimen lähdekoodin vektoritietokanta, joka on suunniteltu multimodaaliseen tekoälydataan laajamittaisten multimodaalisten dataupotusten tallentamiseen, hallintaan, kyselyihin ja hakemiseen. Sen ydin on kirjoitettu Rustilla ja rakentuu Lancen pohjalle, joka on sarakkemuotoinen dataformaatti, joka optimoi nopean satunnaiskäytön ja hallinnan tekoälytietoaineistoille, kuten vektoreille, dokumenteille ja kuville. Se soveltuu erilaisiin tekoälysovelluksiin, jotka tarvitsevat korkean ulottuvuuden vektoridatan käsittelyä, kuten kuvantunnistusta, luonnollisen kielen käsittelyä, suositusjärjestelmiä jne. LanceDB tarjoaa kaksi tilaa: sulautettuja ja pilvipalveluita.
Edut: LanceDB poistaa palvelimien hallinnan tarpeen, vähentää kehittäjien O&M-kustannuksia ja parantaa kehityksen tehokkuutta. Se on optimoitu multimodaalidatalle ja tukee erilaisia tietotyyppejä, kuten kuvia, tekstiä ja ääntä, parantaen tietokannan tehokkuutta monimutkaisen datan käsittelyssä. Se tarjoaa ystävällisen API-rajapinnan ja visualisointityökalut, joiden avulla kehittäjät voivat helposti integroida ja käyttää tietokantoja.
Haitat: Se julkaistaan vasta vuonna 2023, joka on hyvin uusi tietokanta, eikä se ole tarpeeksi kypsä toimintojen kehittämisen ja yhteisön toiminnan kannalta.
PGVector
Paikka:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
PGVector on PostgreSQL-pohjainen laajennus, joka on suunniteltu tarjoamaan tehokkaat vektoritallennus- ja kyselyominaisuudet. Se käyttää C-kieltä toteuttaakseen erilaisia vektoritietotyyppejä ja algoritmeja, ja pystyy tehokkaasti tallentamaan ja kyselyyn tekoälyn upotuksia, jotka on ilmaistu vektoreina. PGVector tukee tarkkaa ja likimääräistä lähimmän naapurin hakua, mahdollistaen nopean pääsyn samankaltaisiin tietopisteisiin korkean ulottuvuuden avaruudessa. Se tukee myös erilaisia vektorilaskentaalgoritmeja ja tietotyyppejä, kuten L2-etäisyyttä, sisätuloa ja kosinietäisyyttä, muiden muassa. Se soveltuu tilanteisiin, joissa vektorihakutoiminto ei ole järjestelmän ydin tai projekti käynnistetään nopeasti varhaisessa vaiheessa.
Plussat: PGVector integroituu saumattomasti olemassa oleviin PostgreSQL-tietokantoihin, jolloin käyttäjät voivat alkaa käyttää vektorihakutoimintoja ilman olemassa olevien tietokantojen siirtoa. Koska kyseessä on PostgreSQL-lisäosa, PGVector perii sen luotettavuuden ja kestävyyden PostgreSQL:n pitkäaikaisen kehityksen ja optimoinnin avulla, samalla kun se parantaa vektorointikäsittelyä.
Haitat: Verrattuna omistettuihin vektoritietokantoihin, suorituskyvyn ja resurssien käytön optimointi on hieman riittämätöntä.
Qdrant
Paikka:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Qdrant on avoimen lähdekoodin vektoritietokanta ja pilvipalvelu, joka lanseerattiin vuonna 2021 ja on suunniteltu seuraavan sukupolven tekoälysovelluksiin. Käteviä rajapintoja tarjotaan pisteiden (eli vektorien) tallentamiseen, hakemiseen ja hallintaan, ja lisäksi on lisäkuormia suodatustuen laajentamiseksi. Useat indeksityypit, mukaan lukien Payload-indeksit, kokoteksti-indeksit ja vektori-indeksit, mahdollistavat korkean ulottuvuuden datan tehokkaan käsittelyn. Lisäksi Qdrant käyttää räätälöityä HNSW-algoritmia nopeisiin ja tarkkoihin hakuihin ja mahdollistaa tulosten suodattamisen relevanttien vektorikuormien perusteella. Nämä ominaisuudet tekevät Qdrantista hyödyllisen neuroverkoissa tai semanttiseen yhdistämiseen, monipuoliseen hakuun ja muihin sovelluksiin. Qdrantin vahvuus on semanttisessa haussa ja samankaltaisuuden sovitusfunktioissa, jotka tekevät liiketoimintatilanteiden, kuten kuva-, puhe- ja videohakujen, sekä suositusjärjestelmien toteuttamisesta helppoa.
Plussat: Erinomainen dokumentaatio, joka auttaa kehittäjiä pääsemään helposti Dockerin käyttöön. Se on rakennettu kokonaan Rustilla ja tarjoaa API-rajapintoja, joita kehittäjät voivat käyttää Rust-, Python- ja Golang-asiakasohjelmien kautta, jotka ovat nykyään suosituimpia taustakehittäjien kieliä. Qdrant tukee erilaisia optimointistrategioita, kuten indeksioptimointia ja kyselyoptimointia. Se tukee myös hajautettua käyttöönottoa ja vaakasuuntaista skaalausta vastatakseen laajamittaisen datankäsittelyn tarpeita.
Miinukset: Projekti on suhteellisen uusi eikä sillä ole tarpeeksi aikaa validointiin. Liiketoiminnan määrän kasvuun vastattaessa se voi skaalautua vain vaakasuunnassa palvelutasolla. Vain staattinen sharding on tuettu. Zillizin raportin mukaan vektoritietokantojen jäsentämättömien tietoelementtien määrän kasvaessa tallennetun datan määrä kasvaa suureksi ja kyselyjen tehokkuus voi heikentyä.
Milvus/Zilliz Cloud
Milvuksen verkkosivusto:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Zillizin verkkosivusto:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Milvus on vuonna 2019 julkaistu avoimen lähdekoodin puhdas vektoritietokanta, joka perustuu tunnetuihin vektorihakukirjastoihin kuten FAISS, Annoy ja HNSW, ja on optimoitu tilanteisiin, joissa vaaditaan nopeita samankaltaisuushakuja. Zilliz Cloud on pilvipohjainen vektoritietokantapalvelu, joka on kehitetty Milvuksen pohjalta ja jonka tavoitteena on tarjota kätevämpiä ja tehokkaampia hallinta- ja skaalausominaisuuksia. Lyhyesti sanottuna Zilliz on kaupallinen versio Milvuksen pilvipalvelusta, joka on myös menestyneempi liiketoimintamalli tietokanta-alalla.
Plussat: Pitkän olemassaolonsa vuoksi vektoritietokantaekosysteemissä tietokanta on hyvin kypsä ja siinä on suuri määrä algoritmeja. Tarjolla on paljon vektoriindeksointivaihtoehtoja, ja se on rakennettu alusta asti Golangissa äärimmäisen skaalautuvuuden takaamiseksi. Vuoteen 2023 mennessä se on ainoa valtavirran toimittaja, joka tarjoaa toimivan DiskANN-toteutuksen, jota pidetään tehokkaimpana levyvektoriindeksointina.
Miinukset: Milvus vaikuttaa ratkaisulta, joka panostaa täysillä skaalautuvuuskysymyksiin – se on erittäin skaalautuva proxyjen, kuormantasapainottajien, viestinvälittäjien, Kafkan ja Kubernetes 7:n yhdistelmällä, mikä tekee koko järjestelmästä erittäin monimutkaisen ja resurssikulutuksen. Asiakaspuolen API:t, kuten Python, eivät myöskään ole yhtä luettavia tai intuitiivisia kuin uudemmat tietokannat kuten Weaviate ja Qdrant, jotka keskittyvät enemmän kehittäjäkokemukseen. Milvus on rakennettu ajatuksella suoratoistaa dataa vektoriindekseihin massiivisen skaalautuvuuden saavuttamiseksi, ja monissa tapauksissa Milvus vaikuttaa hieman liioitellulta, kun datamäärä ei ole liian suuri. Staattisemmissa ja harvinaisemmissa suurissa tilanteissa vaihtoehdot kuten Qdrant tai Weaviate voivat olla halvempia ja käynnistyä tuotannossa nopeammin.
toinen
Redis:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Männynkäpy:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Weaviate:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
FAISS:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.、Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Elasticsearch:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
SQL Server:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Viittaus:
Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
|
Julkaistu 2025-3-25 klo 11:29:25
|
|
|
|
