Prasības: Pēdējo reizi mēs organizējām iegulšanas modeļu izvēli, un, pārveidojot modeli vektoros, mums jāapsver vektoru saglabāšana. Ir daudz vektoru datu bāzu, piemēram: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 utt.
Kas ir vektoru datu bāze?
Vektoru datu bāze ir organizēta vektoru iegulumu kolekcija, kas ietver vektoru ieguljumus, kurus var izveidot, lasīt, atjaunināt un dzēst jebkurā laikā. Vektoru iegulumi attēlo datu blokus, piemēram, tekstu vai attēlus, kā skaitliskas vērtības. Vektoru datu bāze ir datu bāzes sistēma, kas paredzēta augstas dimensijas vektoru glabāšanai un izgūšanai. Tas ātri atrod tuvāko mērķa vektoru, aprēķinot līdzību starp vektoriem (piemēram, kosinusa līdzību, Eiklīda attālumu utt.). Šo paņēmienu bieži izmanto, lai apstrādātu uz iegulšanu balstītus datus, piemēram, tekstu, attēlus, audio vai video funkciju attēlojumus.
Vektoru datu bāze ir datu kolekcija, kas tiek glabāta matemātiskā formā. Vektoru datu bāzes ļauj mašīnmācīšanās modeļiem vieglāk atcerēties iepriekšējās ievades, ļaujot mašīnmācīšanos izmantot, lai atbalstītu tādus lietošanas gadījumus kā meklēšana, ieteikumi un teksta ģenerēšana. Datus var identificēt, pamatojoties uz līdzības metriku, nevis precīzu atbilstību, ļaujot datormodeļiem izprast datu kontekstu.
Kad klients apmeklē apavu veikalu, pārdevējs var ieteikt apavus, kas ir līdzīgi klientam patīkamajiem. Tāpat, iepērkoties e-komercijas veikalā, veikals var ieteikt līdzīgas preces zem virsrakstiem, piemēram, "Klients arī nopirka...". Vektoru datu bāzes ļauj mašīnmācīšanās modeļiem identificēt līdzīgus objektus, tāpat kā pārdevējs var atrast līdzīgus apavus, un e-komercijas veikals var ieteikt saistītus produktus. (Patiesībā e-komercijas veikali var izmantot šādus mašīnmācīšanās modeļus, lai veiktu šo darbu).
Visbeidzot, vektoru datu bāzes ļauj datorprogrammām veikt salīdzinājumus, identificēt attiecības un izprast kontekstu. Tas ļauj izveidot progresīvas mākslīgā intelekta (AI) programmas, piemēram, lielus valodas modeļus (LLM).
Chroma
Vietnes:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Chroma ir efektīva, uz Python balstīta atvērtā koda datu bāze liela mēroga līdzības meklēšanai. Tas ir paredzēts, lai atrisinātu līdzības meklēšanas problēmu liela mēroga datu kopās, it īpaši, ja strādā ar augstas dimensijas datiem. Ir pieejamas vairākas hostinga iespējas: bezservera / iegults, pašmitināts (klients-serveris) un mākoņa vietējie izplatītie SaaS risinājumi gan ar iegultiem, gan klienta-servera modeļiem.
Lieliski prototipēšanas un ražošanas vidē. Datu glabāšanas īslaicīgā rakstura dēļ Chroma ir ideāli piemērots ātrai skriptu prototipēšanai. Izmantojot vienkāršu iestatīšanu, lietotāji var viegli izveidot kolekcijas un tās atkārtoti izmantot, atvieglojot turpmāko datu pievienošanu. Turklāt Chroma ir iespēja automātiski ielādēt un saglabāt datus. Kad klients tiek palaists, tas automātiski ielādē lietotāja datus; Aizverot datus, tie tiek automātiski saglabāti, ievērojami vienkāršojot datu pārvaldības procesu. Šī funkcija padara Chroma ļoti populāru prototipēšanas un izstrādes fāzēs.
Chroma saņēma sēklas finansējuma kārtu 2022. gada maijā un otro finansējuma kārtu 1,800 ASV dolāru apmērā.
Plusi: Chroma piedāvā klientiem vairāk nekā duci programmēšanas valodu, var ātri palaist vektoru krātuvi un ir pirmā vektoru datu bāze tirgū, kas pēc noklusējuma piedāvā iegulšanas režīmu. Tas ir salīdzinoši draudzīgs izstrādātājiem un viegli integrējams.
Trūkumi: Funkcionalitāte ir salīdzinoši vienkārša, īpaši lietojumprogrammām, kurām nepieciešamas sarežģītākas funkcijas. Tiek atbalstīta tikai CPU skaitļošana, kas var ierobežot veiktspējas pieaugumu situācijās, kurās nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi.
LanceDB
Vietnes:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
LanceDB ir atvērtā koda vektoru datu bāze, kas paredzēta multimodāliem AI datiem liela mēroga multimodālu datu iegulšanas glabāšanai, pārvaldībai, vaicāšanai un izgūšanai. Tās kodols ir rakstīts Rust un veidots uz Lance, kolonnu datu formāta, kas optimizē ātrgaitas nejaušu piekļuvi un AI datu kopu, piemēram, vektoru, dokumentu un attēlu, pārvaldību. Tas ir piemērots dažādām AI lietojumprogrammām, kurām nepieciešams apstrādāt augstas dimensijas vektordatus, piemēram, attēlu atpazīšanu, dabiskās valodas apstrādi, ieteikumu sistēmas utt. LanceDB nodrošina divus režīmus: iegultos un mākonī mitinātus pakalpojumus.
Priekšrocības: LanceDB novērš nepieciešamību pārvaldīt serverus, samazinot izstrādātāju O&M izmaksas un uzlabojot izstrādes efektivitāti. Tas ir optimizēts multimodāliem datiem un atbalsta dažādus datu veidus, piemēram, attēlus, tekstu un audio, uzlabojot datu bāzes efektivitāti, apstrādājot sarežģītus datus. Tas nodrošina draudzīgu API interfeisu un vizualizācijas rīkus, ļaujot izstrādātājiem viegli integrēt un izmantot datu bāzes.
Trūkumi: Tā tiks uzsākta tikai 2023. gadā, kas ir ļoti jauna datu bāze, un tā nav pietiekami nobriedusi funkciju attīstības un kopienas darbības ziņā.
PGVector
Vietnes:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
PGVector ir uz PostgreSQL balstīts paplašinājums, kas paredzēts, lai nodrošinātu jaudīgas vektoru glabāšanas un vaicājumu iespējas. Tas izmanto C valodu, lai ieviestu dažādus vektoru datu tipus un algoritmus, un var efektīvi uzglabāt un vaicāt AI ieguljumus, kas izteikti vektoros. PGVector atbalsta precīzu un aptuvenu tuvāko kaimiņu meklēšanu, nodrošinot ātru piekļuvi līdzīgiem datu punktiem augstas dimensijas telpā. Tas atbalsta arī dažādus vektoru aprēķinu algoritmus un datu tipus, piemēram, L2 attālumu, iekšējo produktu un kosinusa attālumu. Tas ir piemērots scenārijiem, kad vektoru meklēšanas funkcija nav sistēmas kodols, vai arī projekts tiek ātri uzsākts agrīnā stadijā.
Plusi: PGVector nemanāmi integrējas esošajās PostgreSQL datu bāzēs, ļaujot lietotājiem sākt izmantot vektoru meklēšanas iespējas, nemigrējot esošās datu bāzes. Tā kā tas ir PostgreSQL spraudnis, PGVector manto tā uzticamību un izturību, izmantojot PostgreSQL ilgtermiņa attīstību un optimizāciju, vienlaikus uzlabojot vektorizācijas apstrādi.
Trūkumi: Salīdzinot ar īpašām vektoru datu bāzēm, veiktspējas un resursu izmantošanas optimizācija ir nedaudz nepietiekama.
Qdrant
Vietnes:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Qdrant ir atvērtā koda vektoru datu bāze un mākonī mitināts pakalpojums, kas tika uzsākts 2021. gadā un paredzēts nākamās paaudzes AI lietojumprogrammām. Tiek nodrošināti ērti API, lai glabātu, meklētu un pārvaldītu punktus (t.i., vektorus) ar papildu kravām, lai paplašinātu filtrēšanas atbalstu. Vairāki indeksu tipi, ieskaitot lietderīgās slodzes indeksus, pilnteksta indeksus un vektoru indeksus, ļauj efektīvi apstrādāt augstas dimensijas datus. Turklāt Qdrant izmanto pielāgotu HNSW algoritmu ātrai un precīzai meklēšanai un ļauj filtrēt rezultātus, pamatojoties uz attiecīgajām vektoru slodzēm. Šīs funkcijas padara Qdrant noderīgu neironu tīkliem vai semantiskā atbilstībai, daudzšķautņainai meklēšanai un citām lietojumprogrammām. Qdrant stiprā puse ir tā semantiskā meklēšana un līdzības atbilstības funkcijas, kas ļauj viegli īstenot biznesa scenārijus, piemēram, attēlu, balss un video meklēšanu, kā arī ieteikumu sistēmas.
Plusi: Lieliska dokumentācija, lai palīdzētu izstrādātājiem viegli sākt darbu ar Docker. Tas ir pilnībā veidots Rust un piedāvā API, kurus izstrādātāji var izmantot, izmantojot Rust, Python un Golang klientus, kas mūsdienās ir populārākās valodas aizmugures izstrādātājiem. Qdrant atbalsta dažādas optimizācijas stratēģijas, piemēram, indeksa optimizāciju un vaicājumu optimizāciju. Tas arī atbalsta izkliedētu izvietošanu un horizontālu mērogošanu, lai apmierinātu liela mēroga datu apstrādes vajadzības.
Mīnusi: Projekts ir salīdzinoši jauns, un tam nav pietiekami daudz laika, lai to apstiprinātu. Reaģējot uz uzņēmējdarbības apjoma pieaugumu, tas var mērogot tikai horizontāli pakalpojumu līmenī. Tiek atbalstīta tikai statiskā sadalīšana. Saskaņā ar Zilliz ziņojumu, pieaugot nestrukturēto datu elementu skaitam vektoru datu bāzēs, uzglabāto datu apjoms ir liels, un var tikt ietekmēta vaicājumu efektivitāte.
Milvus/Zilliz mākonis
Milvus mājas lapa:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Zilliz tīmekļa vietne:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Milvus ir 2019. gada atvērtā koda tīra vektoru datu bāze, kas veidota uz labi zināmām vektoru meklēšanas bibliotēkām, piemēram, FAISS, Annoy un HNSW, un optimizēta scenārijiem, kuriem nepieciešama ātra līdzības meklēšana. Zilliz Cloud ir mākoņa vietējais vektoru datu bāzes pakalpojums, kas izstrādāts, pamatojoties uz Milvus, ar mērķi nodrošināt ērtākas un augstas veiktspējas pārvaldības un mērogošanas iespējas. Īsāk sakot, Zilliz ir Milvus mākoņa mitināšanas komerciāla versija, kas ir arī veiksmīgāks biznesa modelis datu bāzes jomā.
Plusi: Pateicoties ilgstošajai pastāvēšanai vektoru datu bāzes ekosistēmā, datu bāze ir ļoti nobriedusi un tai ir liels skaits algoritmu. Ir pieejamas daudzas vektoru indeksēšanas iespējas, un tas ir izveidots no paša sākuma Golangā, lai nodrošinātu ārkārtīgu mērogojamību. No 2023. gada tas ir vienīgais galvenais pārdevējs, kas piedāvā dzīvotspējīgu DiskANN ieviešanu, kas, kā tiek teikts, ir visefektīvākā diska vektoru indeksēšana.
Mīnusi: Šķiet, ka Milvus ir risinājums, kas novērš mērogojamības jautājumus - tas ir ļoti mērogojams, izmantojot starpniekserveru, slodzes balansētāju, ziņojumu brokeru, Kafka un Kubernetes 7 kombināciju, kas padara visu sistēmu ļoti sarežģītu un resursietilpīgu. Klienta puses API, piemēram, Python, arī nav tik lasāmas vai intuitīvas kā jaunākas datu bāzes, piemēram, Weaviate un Qdrant, kas parasti vairāk koncentrējas uz izstrādātāja pieredzi. Milvus ir veidots ar ideju straumēt datus uz vektoru indeksiem, lai nodrošinātu milzīgu mērogojamību, un daudzos gadījumos Milvus šķiet nedaudz pārspīlēts, ja datu apjoms nav pārāk liels. Statiskākām un retāk sastopamām liela mēroga situācijām tādas alternatīvas kā Qdrant vai Weaviate var būt lētākas un var ātrāk sākt darboties ražošanā.
otrs
Redis:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Priežu čiekuri:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Aust:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
FAISS:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.、Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Elasticsearch:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
SQL serveris:Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Atsauce:
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
|
Publicēts 2025-3-25 11:29:25
|
|
|
|
