Persyaratan: Terakhir kali, kami mengatur pemilihan model penyematan, dan saat mengubah model menjadi vektor, kami perlu mempertimbangkan untuk menyimpan vektor. Ada banyak database vektor, seperti: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025, dll.
Apa itu database vektor?
Database vektor adalah kumpulan penyematan vektor yang terorganisir yang menggabungkan penyematan vektor yang dapat dibuat, dibaca, diperbarui, dan dihapus kapan saja. Penyematan vektor mewakili blok data, seperti teks atau gambar, sebagai nilai numerik. Basis data vektor adalah sistem basis data yang dirancang untuk menyimpan dan mengambil vektor berdimensi tinggi. Ini dengan cepat menemukan vektor target terdekat dengan menghitung kesamaan antar vektor (seperti kesamaan kosinus, jarak Euclidean, dll.). Teknik ini sering digunakan untuk memproses data berbasis penyematan, seperti representasi fitur teks, gambar, audio, atau video.
Basis data vektor adalah kumpulan data yang disimpan dalam bentuk matematis. Database vektor memudahkan model pembelajaran mesin untuk mengingat input sebelumnya, memungkinkan pembelajaran mesin digunakan untuk mendukung kasus penggunaan seperti pencarian, rekomendasi, dan pembuatan teks. Data dapat diidentifikasi berdasarkan metrik kesamaan daripada kecocokan persis, memungkinkan model komputer untuk memahami konteks data.
Ketika pelanggan mengunjungi toko sepatu, penjual mungkin merekomendasikan sepatu yang mirip dengan yang disukai pelanggan. Demikian pula, saat berbelanja di toko e-commerce, toko mungkin merekomendasikan item serupa di bawah judul seperti "Pelanggan juga membeli...". Database vektor memungkinkan model pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi objek serupa, sama seperti penjual dapat menemukan sepatu serupa, dan toko e-niaga dapat merekomendasikan produk terkait. (Faktanya, toko e-niaga dapat menggunakan model pembelajaran mesin seperti itu untuk melakukan pekerjaan itu).
Kesimpulannya, basis data vektor memungkinkan program komputer untuk membuat perbandingan, mengidentifikasi hubungan, dan memahami konteks. Hal ini memungkinkan untuk membuat program kecerdasan buatan (AI) canggih seperti model bahasa besar (LLM).
Chroma
Situs:Login hyperlink terlihat.
Chroma adalah database sumber terbuka berbasis Python yang efisien untuk pencarian kesamaan skala besar. Ini dirancang untuk memecahkan masalah pencarian kesamaan dalam kumpulan data skala besar, terutama ketika berhadapan dengan data dimensi tinggi. Beberapa opsi hosting tersedia: solusi SaaS terdistribusi tanpa server/tertanam, yang dihosting sendiri (client-server), dan cloud-native dengan model tertanam dan client-server.
Sangat baik dalam pembuatan prototipe dan lingkungan produksi. Karena sifat penyimpanan datanya yang fana, Chroma sangat ideal untuk pembuatan prototipe skrip dengan cepat. Dengan pengaturan sederhana, pengguna dapat dengan mudah membuat koleksi dan menggunakannya kembali, memfasilitasi penambahan data berikutnya. Selain itu, Chroma memiliki kemampuan untuk memuat dan menyimpan data secara otomatis. Saat klien diluncurkan, klien secara otomatis memuat data pengguna; Saat ditutup, data disimpan secara otomatis, sangat menyederhanakan proses manajemen data. Fitur ini membuat Chroma sangat populer selama fase pembuatan prototipe dan pengembangan.
Chroma menerima putaran pendanaan awal pada Mei 2022 dan putaran kedua sebesar $1.800 dalam pendanaan.
Kelebihan: Chroma menawarkan klien untuk lebih dari selusin bahasa pemrograman, dapat dengan cepat meluncurkan penyimpanan vektor, dan merupakan database vektor pertama di pasaran yang menawarkan mode penyematan secara default. Ini relatif ramah pengembang dan mudah diintegrasikan.
Kekurangan: Fungsinya relatif sederhana, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan fungsi yang lebih kompleks. Hanya komputasi CPU yang didukung, yang dapat membatasi peningkatan performa dalam situasi yang memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan.
LanceDB
Situs:Login hyperlink terlihat.
LanceDB adalah database vektor sumber terbuka yang dirancang untuk data AI multimoda untuk menyimpan, mengelola, mengkueri, dan mengambil penyematan data multimoda skala besar. Intinya ditulis dalam Rust dan dibangun di atas Lance, format data kolom yang mengoptimalkan akses acak berkecepatan tinggi dan pengelolaan kumpulan data AI seperti vektor, dokumen, dan gambar. Sangat cocok untuk berbagai aplikasi AI yang perlu memproses data vektor berdimensi tinggi, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, dll. LanceDB menyediakan dua mode: layanan tertanam dan yang dihosting cloud.
Keuntungan: LanceDB menghilangkan kebutuhan untuk mengelola server, mengurangi biaya O&M pengembang dan meningkatkan efisiensi pengembangan. Ini dioptimalkan untuk data multimoda dan mendukung berbagai jenis data seperti gambar, teks, dan audio, meningkatkan efisiensi database saat menangani data yang kompleks. Ini menyediakan antarmuka API dan alat visualisasi yang ramah, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan dan menggunakan database.
Kekurangan: Ini baru akan diluncurkan pada tahun 2023, yang merupakan database yang sangat baru, dan belum cukup matang dalam hal pengembangan fungsi dan operasi komunitas.
PGVector
Situs:Login hyperlink terlihat.
PGVector adalah ekstensi berbasis PostgreSQL yang dirancang untuk menyediakan penyimpanan vektor yang kuat dan kemampuan kueri. Ini menggunakan bahasa C untuk mengimplementasikan berbagai tipe data dan algoritme vektor, dan dapat secara efisien menyimpan dan mengkueri penyematan AI yang dinyatakan dalam vektor. PGVector mendukung pencarian tetangga terdekat yang tepat dan perkiraan, memungkinkan akses cepat ke titik data serupa di ruang dimensi tinggi. Ini juga mendukung berbagai algoritma perhitungan vektor dan tipe data, seperti jarak L2, produk dalam, dan jarak kosinus, antara lain. Sangat cocok untuk skenario di mana fungsi pencarian vektor bukan inti dari sistem, atau proyek dengan cepat diluncurkan pada tahap awal.
Kelebihan: PGVector terintegrasi dengan mulus ke dalam database PostgreSQL yang ada, memungkinkan pengguna untuk mulai menggunakan kemampuan pencarian vektor tanpa memigrasikan database yang ada. Karena ini adalah plugin PostgreSQL, PGVector mewarisi keandalan dan kekokohannya dengan bantuan pengembangan dan pengoptimalan jangka panjang PostgreSQL, sambil meningkatkan pemrosesan vektorisasi.
Kekurangan: Dibandingkan dengan database vektor khusus, pengoptimalan kinerja dan pemanfaatan sumber daya sedikit tidak mencukupi.
Qdrant
Situs:Login hyperlink terlihat.
Qdrant adalah database vektor sumber terbuka dan layanan yang dihosting cloud yang diluncurkan pada tahun 2021 dan dirancang untuk aplikasi AI generasi berikutnya. API yang nyaman disediakan untuk menyimpan, mencari, dan mengelola titik (yaitu, vektor) dengan muatan tambahan untuk memperluas dukungan pemfilteran. Beberapa jenis indeks, termasuk indeks Payload, indeks teks lengkap, dan indeks vektor, memungkinkannya menangani data dimensi tinggi secara efisien. Selain itu, Qdrant menggunakan algoritme HNSW khusus untuk pencarian yang cepat dan akurat serta memungkinkan pemfilteran hasil berdasarkan muatan vektor yang relevan. Fitur-fitur ini membuat Qdrant berguna untuk jaringan saraf atau pencocokan berbasis semantik, pencarian multifaset, dan aplikasi lainnya. Kekuatan Qdrant terletak pada pencarian semantik dan fungsi pencocokan kesamaan, yang memudahkan untuk mengimplementasikan skenario bisnis seperti pencarian gambar, suara, dan video, serta sistem rekomendasi.
Kelebihan: Dokumentasi luar biasa untuk membantu pengembang memulai dan menjalankan Docker dengan mudah. Ini dibangun sepenuhnya di Rust dan menawarkan API yang dapat digunakan pengembang melalui klien Rust, Python, dan Golang, yang merupakan bahasa paling populer untuk pengembang backend saat ini. Qdrant mendukung berbagai strategi pengoptimalan, seperti pengoptimalan indeks dan pengoptimalan kueri. Ini juga mendukung penerapan terdistribusi dan penskalaan horizontal untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan data skala besar.
Kekurangan: Proyek ini relatif baru dan tidak memiliki cukup waktu untuk memvalidasi. Ketika menanggapi pertumbuhan volume bisnis, hanya dapat menskalakan secara horizontal pada tingkat layanan. Hanya sharding statis yang didukung. Menurut laporan Zilliz, seiring dengan meningkatnya jumlah elemen data tidak terstruktur dalam database vektor, jumlah data yang disimpan besar, dan efisiensi kueri dapat terpengaruh.
Awan Milvus/Zilliz
Situs web Milvus:Login hyperlink terlihat.
Situs web Zilliz:Login hyperlink terlihat.
Milvus adalah database vektor murni sumber terbuka 2019 yang dibangun di atas pustaka pencarian vektor terkenal seperti FAISS, Annoy, dan HNSW, dan dioptimalkan untuk skenario yang memerlukan pencarian kesamaan cepat. Zilliz Cloud adalah layanan database vektor cloud-native yang dikembangkan berdasarkan Milvus, yang bertujuan untuk memberikan kemampuan manajemen dan penskalaan yang lebih nyaman dan berkinerja tinggi. Singkatnya, Zilliz adalah versi komersial dari cloud hosting Milvus, yang juga merupakan model bisnis yang lebih sukses di bidang database.
Kelebihan: Karena keberadaannya yang lama di ekosistem database vektor, database ini sangat matang dan memiliki sejumlah besar algoritme. Banyak opsi pengindeksan vektor tersedia, dan dibangun dari bawah ke atas di Golang untuk skalabilitas ekstrem. Pada tahun 2023, ini adalah satu-satunya vendor arus utama yang menawarkan implementasi DiskANN yang layak, yang dikatakan sebagai pengindeksan vektor disk paling efisien.
Kekurangan: Milvus tampaknya menjadi solusi yang berusaha sekuat tenaga untuk masalah skalabilitas – sangat dapat diskalakan melalui kombinasi proxy, penyeimbang beban, broker pesan, Kafka, dan Kubernetes 7, yang membuat seluruh sistem sangat kompleks dan intensif sumber daya. API sisi klien, seperti Python, juga tidak mudah dibaca atau intuitif seperti database yang lebih baru seperti Weaviate dan Qdrant, yang cenderung lebih fokus pada pengalaman pengembang. Milvus dibangun dengan gagasan mengalirkan data ke indeks vektor untuk skalabilitas besar-besaran, dan dalam banyak kasus, Milvus tampaknya sedikit berlebihan ketika jumlah data tidak terlalu besar. Untuk situasi skala besar yang lebih statis dan jarang, alternatif seperti Qdrant atau Weaviate mungkin lebih murah dan dapat beroperasi lebih cepat dalam produksi.
lain
Redis:Login hyperlink terlihat.
Pinecone:Login hyperlink terlihat.
Menenun:Login hyperlink terlihat.
KEMUDAHAN:Login hyperlink terlihat.、Login hyperlink terlihat.
Pencarian Elastis:Login hyperlink terlihat.
SQL Server:Login hyperlink terlihat.
Referensi:
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
Login hyperlink terlihat.
|
Dipaparkan pada 2025-3-25 11:29:25
|
|
|
|
