Követelmények: Legutóbb megszerveztük a beágyazású modellek kiválasztását, és a modell vektorokká történő átalakításakor fontolóra kell vennünk a vektorok elmentését. Számos vektoradatbázis létezik, például: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 stb.
Mi az a vektoradatbázis?
A vektoradatbázis egy szervezett vektorbeágyazások gyűjteménye, amelyek vektorbeágyazásokat tartalmaznak, amelyeket bármikor létrehozhatnak, olvashatnak, frissíthetnek és törölhetnek. A vektorbeágyazások adatblokkokat, például szöveget vagy képeket numerikus értékként képviselnek. A vektoradatbázis egy olyan adatbázis-rendszer, amelyet a magas dimenziós vektorok tárolására és visszakeresésére terveztek. Gyorsan megtalálja a legközelebbi célvektort, ha kiszámítja a vektorok közötti hasonlóságot (például koszinusz-hasonlóságot, euklideszi távolságot stb.). Ezt a technikát gyakran alkalmazzák beágyazás-alapú adatok, például szöveg, képek, hang vagy videó funkciók ábrázolásainak feldolgozására.
A vektoradatbázis egy adatgyűjtemény, amelyet matematikai formában tárolnak. A vektoros adatbázisok megkönnyítik a gépi tanulási modellek számára a korábbi bemenetek megjegyezését, lehetővé téve a gépi tanulás támogatását olyan felhasználási esetek támogatására, mint a keresés, ajánlás és szöveggenerálás. Az adatokat hasonlósági mutatók alapján lehet azonosítani, nem pedig pontos egyezések alapján, így a számítógépes modellek megérthetik az adatok kontextusát.
Amikor egy vásárló cipőboltba látogat, az értékesítő olyan cipőt ajánlhat, amelyek hasonlóak ahhoz, amit az ügyfél szeret. Hasonlóképpen, amikor e-kereskedelmi üzletben vásárolnak, az üzlet hasonló termékeket ajánlhat olyan címek alatt, mint például "A vásárló is vásárolt...". A vektoradatbázisok lehetővé teszik a gépi tanulási modellek számára, hogy azonosítsák a hasonló objektumokat, ahogy egy értékesítő hasonló cipőket talál, és egy e-kereskedelmi bolt ajánlhat kapcsolódó termékeket. (Valójában az e-kereskedelmi üzletek is ilyen gépi tanulási modelleket használhatnak a feladat elvégzésére).
Összefoglalva, a vektoradatbázisok lehetővé teszik a számítógépes programok összehasonlításokat, kapcsolatok azonosítását és a kontextus megértését. Ez lehetővé teszi fejlett mesterséges intelligencia (AI) programok, például nagy nyelvi modellek (LLM) létrehozását.
Chroma
Telephely:A hiperlink bejelentkezés látható.
A Chroma egy hatékony, Python-alapú, nyílt forráskódú adatbázis nagyszabású hasonlóságkeresésekhez. Célja, hogy megoldja a hasonlóságkeresések problémáját nagyléptékű adathalmazokban, különösen nagy dimenziós adatokkal való foglalkozáskor. Több hóterhely is elérhető: szerver nélküli/beágyazott (ügyfél-szerver), önkiszolgáló (kliens-szerver) és felhőalapú elosztott SaaS megoldások mind beágyazott és kliens-szerver modellekkel.
Kiváló prototípusban és gyártási környezetben. Az adattárolás múlékonysága miatt a Chroma ideális a szkriptek gyors prototípusához. Egyszerű beállítással a felhasználók könnyedén létrehozhatnak gyűjteményeket és újrahasznosíthatják azokat, megkönnyítve a későbbi adatkiegészítést. Emellett a Chroma automatikusan képes adatokat betölteni és menteni. Amikor az ügyfél elindul, automatikusan betölti a felhasználó adatait; Zárva az adatok automatikusan mentődnek, ami jelentősen leegyszerűsíti az adatkezelési folyamatot. Ez a funkció nagyon népszerűvé teszi a Chromát a prototípus és fejlesztés fázisaiban.
A Chroma 2022 májusában magvető finanszírozási kört kapott, valamint egy második, 1800 dolláros finanszírozási kört.
Előnyök: A Chroma több mint egy tucat programozási nyelvhez kínál ügyfeleket, gyorsan elindíthatja a vektoros tárolást, és az első vektoradatbázis a piacon, amely alapértelmezés szerint beágyazási módot kínál. Viszonylag fejlesztőbarát és könnyen integrálható.
Hátrányok: A funkcionalitás viszonylag egyszerű, különösen olyan alkalmazásoknál, amelyek összetettebb funkciókat igényelnek. Csak a CPU számítás támogatott, ami korlátozhatja a teljesítménynövekedést olyan helyzetekben, ahol jelentős számítási erőforrásokat igényelnek.
LanceDB
Telephely:A hiperlink bejelentkezés látható.
A LanceDB egy nyílt forráskódú vektoradatbázis, amelyet multimodális MI adatok tárolására, kezelésére, lekérdezésére és nagy léptékű multimodális adatbeágyazására terveztek. A magját Rust nyelven írják, és a Lance alapú adatbázisra épül, amely egy oszlopos adatformátum, amely optimalizálja a nagy sebességű véletlenszerű hozzáférést és az AI adathalmazok, például vektorok, dokumentumok és képek kezelését. Alkalmas különféle mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz, amelyek nagy dimenziós vektoradatokat kell feldolgozniuk, például képfelismerés, természetes nyelvfeldolgozás, ajánlórendszerek stb. A LanceDB két módot kínál: beágyazott és felhőalapú szolgáltatásokat.
Előnyök: A LanceDB megszünteti a szerverek kezelésének szükségességét, csökkenti a fejlesztők O&M költségeit, és javítja a fejlesztési hatékonyságot. Multimodális adatokra optimalizált, és különféle adattípusokat támogat, mint például képek, szöveg és hang, javítva az adatbázis hatékonyságát összetett adatok kezelésekor. Barátságos API felületet és vizualizációs eszközöket kínál, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy könnyen integrálják és használják az adatbázisokat.
Hátrányok: Csak 2023-ban indul el, ami egy nagyon új adatbázis, és még nem elég érett a funkciófejlesztés és a közösségi működés szempontjából.
PGVector
Telephely:A hiperlink bejelentkezés látható.
A PGVector egy PostgreSQL-alapú kiterjesztés, amelyet arra terveztek, hogy hatékony vektortárolási és lekérdezési képességeket biztosítson. C nyelvet használ különféle vektoradattípusok és algoritmusok megvalósítására, és hatékonyan képes tárolni és lekérdezést végezni vektorokban kifejezett AI beágyazásokra. A PGVector támogatja a pontos és közelítő szomszédkeresést, lehetővé téve a gyors hozzáférést hasonló adatpontokhoz a magas dimenziós térbe. Emellett különféle vektor-számítási algoritmusokat és adattípusokat is támogat, például az L2 távolságot, a belső szorzatot és a koszinusz távolságot, többek között. Alkalmas olyan helyzetekre, amikor a vektorkereső funkció nem a rendszer magja, vagy a projekt gyorsan elindul a korai szakaszban.
Előnyök: A PGVector zökkenőmentesen integrálódik a meglévő PostgreSQL adatbázisokba, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy vektorkeresési képességeket kezdjenek el anélkül, hogy átmigrálnák a meglévő adatbázisokat. Mivel ez egy PostgreSQL bővítmény, a PGVector a PostgreSQL hosszú távú fejlesztésének és optimalizálásának köszönhetően örökli megbízhatóságát és robusztust, miközben javítja a vektorizációs feldolgozást.
Hátrányok: Dedikált vektoradatbázisokhoz képest a teljesítmény és az erőforrás-felhasználás optimalizálása kissé elegendő.
Qdrant
Telephely:A hiperlink bejelentkezés látható.
A Qdrant egy nyílt forráskódú, vektoradatbázis és felhőalapú szolgáltatás, amelyet 2021-ben indítottak el, és a következő generációs MI alkalmazások számára tervezték. Kényelmes API-k találhatók pontok (azaz vektorok) tárolására, keresésére és kezelésére, további hasznos terhekkel a szűrési támogatás bővítése érdekében. A többféle indextípus, beleértve a Payload indexeket, a teljes szöveges indexeket és a vektorindexeket, lehetővé teszi a nagy dimenziós adatok hatékony feldolgozását. Emellett a Qdrant egy egyedi HNSW algoritmust használ gyors és pontos keresésekhez, és lehetővé teszi az eredmények szűrését a releváns vektoros hasznos terhek alapján. Ezek a tulajdonságok hasznossá teszik a Qdrantot ideghálózatok vagy szemantikai alapú párosítás, sokoldalú keresés és egyéb alkalmazások számára. A Qdrant erőssége a szemantikai keresési és hasonlóságpárosítási függvényekben rejlik, amelyek megkönnyítik üzleti helyzetek megvalósítását, mint például kép-, hang- és videókeresés, valamint ajánlási rendszerek.
Előnyök: Kiváló dokumentáció, amely segít a fejlesztőknek könnyen beindulni a Dockerrel. Teljes egészében Rust nyelven épült, és API-kat kínál, amelyeket a fejlesztők használhatnak a Rust, Python és Golang klienseken keresztül, amelyek ma a legnépszerűbb nyelvek a backend fejlesztők körében. A Qdrant különféle optimalizációs stratégiákat támogat, például indexoptimalizálást és lekérdezések optimalizálását. Emellett támogatja az elosztott telepítést és a vízszintes skálázást is, hogy megfeleljen a nagyszabású adatfeldolgozás igényeinek.
Hátrányok: A projekt viszonylag új, és nincs elég ideje a hitelesítésre. Az üzleti volumenek növekedésére reagálva csak vízszintesen tud skálázni a szolgáltatási szinten. Csak a statikus sharding támogatott. Zilliz jelentése szerint, ahogy a vektoradatbázisokban a strukturálatlan adatelemek száma nő, a tárolt adatok mennyisége nagyra csökken, és a lekérdezések hatékonysága is romolhat.
Milvus/Zilliz Cloud
Milvus weboldal:A hiperlink bejelentkezés látható.
Zilliz weboldala:A hiperlink bejelentkezés látható.
A Milvus egy 2019-es nyílt forráskódú, tiszta vektoros adatbázis, amely ismert vektorkereső könyvtárakra, mint a FAISS, az Annoy és a HNSW épül, és optimalizált olyan helyzetekre, amelyek gyors hasonlóságkeresést igényelnek. A Zilliz Cloud egy felhőalapú vektoradatbázis-szolgáltatás, amelyet a Milvus alapjaiban fejlesztettek ki, és célja, hogy kényelmesebb és nagy teljesítményű menedzsment és skálázási képességeket biztosítson. Röviden: a Zilliz a Milvus felhőalapú hosztingjának kereskedelmi változata, amely szintén sikeresebb üzleti modell az adatbázis területén.
Előnyök: Hosszú fennállása miatt az adatbázis nagyon érett, és sok algoritmust tartalmaz. Rengeteg vektorindexelési lehetőség áll rendelkezésre, és a Golangban az alapoktól felépítették az extrém skálázhatóság érdekében. 2023-ig ez az egyetlen mainstream gyártó, amely életképes DiskANN megvalósítást kínál, amelyet a leghatékonyabb lemezvektorindexelésnek tartanak.
Hátrányok: A Milvus úgy tűnik, hogy egy olyan megoldás, amely mindent megtesz a skálázhatósági kérdésekben – rendkívül skálázható proxyk, terheléselosztók, üzenetközvetítők, Kafka és Kubernetes 7 kombinációjával, ami az egész rendszert nagyon összetetté és erőforrásigényessé teszi. Az ügyféloldali API-k, mint például a Python, szintén nem olyan olvashatók vagy intuitívak, mint az újabb adatbázisok, mint a Weaviate és a Qdrant, amelyek inkább a fejlesztői élményre koncentrálnak. A Milvus az az ötlet, hogy az adatokat vektorindexekre streameljük a hatalmas skálázhatóság érdekében, és sok esetben a Milvus kissé túlzásnak tűnik, ha az adatmennyiség nem túl nagy. Statikus és ritkább nagyszabású helyzeteknél az olyan alternatívák, mint a Qdrant vagy a Weaviate, olcsóbbak lehetnek, és gyorsabban működhetnek a gyártásban.
más
Redis:A hiperlink bejelentkezés látható.
Pinecone:A hiperlink bejelentkezés látható.
A Kapcsolat:A hiperlink bejelentkezés látható.
FAISS:A hiperlink bejelentkezés látható.、A hiperlink bejelentkezés látható.
Rugalmas keresés:A hiperlink bejelentkezés látható.
SQL Server:A hiperlink bejelentkezés látható.
Utalás:
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
A hiperlink bejelentkezés látható.
|
Közzétéve: 2025-3-25 11:29:25
|
|
|
|
