Vereisten: De vorige keer organiseerden we de selectie van embeddingmodellen, en bij het omzetten van het model naar vectoren moeten we overwegen de vectoren op te slaan. Er zijn veel vectordatabases, zoals: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025, enzovoort.
Wat is een vectordatabase?
Een vectordatabase is een georganiseerde verzameling vector-embeddings die vector-embeddings bevatten die op elk moment kunnen worden aangemaakt, gelezen, bijgewerkt en verwijderd. Vector-embeddings stellen datablokken, zoals tekst of afbeeldingen, weer als numerieke waarden. Een vectordatabase is een databasesysteem dat is ontworpen om hoogdimensionale vectoren op te slaan en op te halen. Het vindt snel de dichtstbijzijnde doelvector door de gelijkenis tussen vectoren te berekenen (zoals cosinusgelijkenis, Euclidische afstand, enz.). Deze techniek wordt vaak gebruikt om embedding-gebaseerde data te verwerken, zoals tekst, afbeeldingen, audio- of videofeature-representaties.
Een vectordatabase is een verzameling gegevens die in wiskundige vorm worden opgeslagen. Vectordatabases maken het voor machine learning-modellen gemakkelijker om eerdere invoer te onthouden, waardoor machine learning gebruikt kan worden ter ondersteuning van gebruiksgevallen zoals zoeken, aanbevelingen en tekstgeneratie. Data kan worden geïdentificeerd op basis van gelijkenismetingen in plaats van exacte overeenkomsten, waardoor computermodellen de context van de data kunnen begrijpen.
Wanneer een klant een schoenenwinkel bezoekt, kan de verkoper schoenen aanbevelen die lijken op de schoenen die de klant mooi vindt. Evenzo kan de winkel bij het winkelen in een e-commerce winkel vergelijkbare artikelen aanbevelen onder koppen als "De klant heeft ook gekocht...". Vectordatabases stellen machine learning-modellen in staat vergelijkbare objecten te identificeren, net zoals een verkoper vergelijkbare schoenen kan vinden en een e-commercewinkel gerelateerde producten kan aanbevelen. (In feite kunnen e-commercewinkels dergelijke machine learning-modellen gebruiken om dit werk te doen).
Samenvattend stellen vectordatabases computerprogramma's in staat om vergelijkingen te maken, relaties te identificeren en context te begrijpen. Dit maakt het mogelijk om geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI)-programma's te maken, zoals grote taalmodellen (LLM's).
Chroma
Ligging:De hyperlink-login is zichtbaar.
Chroma is een efficiënte, op Python gebaseerde open source database voor grootschalige zoekopdrachten naar gelijkenis. Het is ontworpen om het probleem van gelijkeniszoekopdrachten in grootschalige datasets op te lossen, vooral bij het werken met hoogdimensionale data. Er zijn meerdere hostingopties beschikbaar: serverless/embedded, zelf-gehost (client-server), en cloud-native gedistribueerde SaaS-oplossingen met zowel embedded als client-server modellen.
Uitstekend in prototyping- en productieomgevingen. Vanwege het vluchtige karakter van de gegevensopslag is Chroma ideaal voor het snel prototypen van scripts. Met eenvoudige opzet kunnen gebruikers eenvoudig collecties aanmaken en hergebruiken, waardoor daaropvolgende data-toevoegingen mogelijk worden. Daarnaast kan Chroma automatisch data laden en opslaan. Wanneer de client wordt gestart, laadt deze automatisch de gegevens van de gebruiker; Wanneer het gesloten is, wordt de data automatisch opgeslagen, wat het databeheerproces sterk vereenvoudigt. Deze functie maakt Chroma erg populair tijdens de prototyping- en ontwikkelingsfase.
Chroma ontving in mei 2022 een startronde van financiering en een tweede ronde van $1.800 aan financiering.
Voordelen: Chroma biedt clients voor meer dan een dozijn programmeertalen, kan snel vectoropslag opstarten en is de eerste vectordatabase op de markt die standaard embeddingmodus aanbiedt. Het is relatief ontwikkelaarvriendelijk en eenvoudig te integreren.
Nadelen: De functionaliteit is relatief eenvoudig, vooral voor toepassingen die complexere functies vereisen. Alleen CPU-rekenkracht wordt ondersteund, wat de prestatiewinst kan beperken in situaties die aanzienlijke rekenkracht vereisen.
LanceDB
Ligging:De hyperlink-login is zichtbaar.
LanceDB is een open-source vectordatabase ontworpen voor multimodale AI-data voor het opslaan, beheren, opvragen en ophalen van grootschalige multimodale data-embeddings. De kern is geschreven in Rust en gebouwd op Lance, een kolomformaat dat snelle willekeurige toegang en beheer van AI-datasets zoals vectoren, documenten en afbeeldingen optimaliseert. Het is geschikt voor verschillende AI-toepassingen die hoogdimensionale vectordata moeten verwerken, zoals beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, aanbevelingssystemen, enzovoort. LanceDB biedt twee modi: embedded en cloud-gehoste diensten.
Voordelen: LanceDB elimineert de noodzaak om servers te beheren, waardoor de O&M-kosten van ontwikkelaars worden verlaagd en de ontwikkelefficiëntie verbetert. Het is geoptimaliseerd voor multimodale data en ondersteunt verschillende datatypen zoals afbeeldingen, tekst en audio, wat de efficiëntie van de database verbetert bij het verwerken van complexe data. Het biedt een gebruiksvriendelijke API-interface en visualisatietools, waardoor ontwikkelaars eenvoudig databases kunnen integreren en gebruiken.
Nadelen: Het wordt pas in 2023 gelanceerd, wat een heel nieuwe database is, en het is nog niet volwassen genoeg qua functionele ontwikkeling en community-operatie.
PGVector
Ligging:De hyperlink-login is zichtbaar.
PGVector is een op PostgreSQL gebaseerde extensie die is ontworpen om krachtige vectoropslag- en querymogelijkheden te bieden. Het gebruikt de C-taal om verschillende vectordatatypes en algoritmen te implementeren, en kan AI-embeddings die in vectoren worden uitgedrukt efficiënt opslaan en opvragen. PGVector ondersteunt nauwkeurige en benaderende zoekopdracht naar de dichtstbijzijnde buren, waardoor snelle toegang tot vergelijkbare datapunten in hoogdimensionale ruimte mogelijk is. Het ondersteunt ook diverse vectorberekeningsalgoritmen en datatypes, zoals L2-afstand, inwendig product en cosinusafstand, onder andere. Het is geschikt voor scenario's waarin de vectorzoekfunctie niet de kern van het systeem is, of het project snel in een vroege fase wordt gelanceerd.
Voordelen: PGVector integreert naadloos in bestaande PostgreSQL-databases, waardoor gebruikers vectorzoekmogelijkheden kunnen gebruiken zonder bestaande databases te migreren. Omdat het een PostgreSQL-plugin is, erft PGVector zijn betrouwbaarheid en robuustheid met behulp van de langetermijnontwikkeling en optimalisatie van PostgreSQL, terwijl de vectorisatieverwerking verbetert.
Nadelen: Vergeleken met toegewijde vectordatabases is de optimalisatie van prestaties en resourcebenutting iets onvoldoende.
Qdrant
Ligging:De hyperlink-login is zichtbaar.
Qdrant is een open-source vectordatabase en cloud-gehoste dienst die in 2021 werd gelanceerd en is ontworpen voor volgende generatie AI-toepassingen. Handige API's worden geleverd om punten (d.w.z. vectoren) op te slaan, zoeken en beheren, met extra payloads om filterondersteuning uit te breiden. De meerdere indextypen, waaronder Payload-indexen, full-text indexen en vectorindexen, stellen het mogelijk om hoogdimensionale data efficiënt te verwerken. Daarnaast gebruikt Qdrant een aangepaste HNSW-algoritme voor snelle en nauwkeurige zoekopdrachten en maakt het filteren van resultaten mogelijk op basis van relevante vectorpayloads. Deze functies maken Qdrant nuttig voor neurale netwerken of semantische matching, multifaceted search en andere toepassingen. De kracht van Qdrant ligt in de semantische zoek- en similarity-matchingfuncties, die het eenvoudig maken om zakelijke scenario's zoals beeld-, spraak- en videozoekopdrachten, evenals aanbevelingssystemen, te implementeren.
Voordele: Uitstekende documentatie om ontwikkelaars gemakkelijk te helpen met Docker op gang te komen. Het is volledig gebouwd in Rust en biedt API's die ontwikkelaars kunnen gebruiken via de Rust-, Python- en Golang-clients, die tegenwoordig de populairste talen zijn voor backend-ontwikkelaars. Qdrant ondersteunt verschillende optimalisatiestrategieën, zoals indexoptimalisatie en query-optimalisatie. Het ondersteunt ook gedistribueerde implementatie en horizontale schaalverdeling om te voldoen aan de behoeften van grootschalige dataverwerking.
Nadelen: Het project is relatief nieuw en heeft niet genoeg tijd om te valideren. Als je reageert op de groei van het bedrijfsvolume, kan het alleen horizontaal schalen op serviceniveau. Alleen statische sharding wordt ondersteund. Volgens het rapport van Zilliz is naarmate het aantal ongestructureerde data-elementen in vectordatabases toeneemt, de hoeveelheid opgeslagen data groot en kan de query-efficiëntie worden beïnvloed.
Milvus/Zilliz Cloud
Milvus-website:De hyperlink-login is zichtbaar.
Zilliz website:De hyperlink-login is zichtbaar.
Milvus is een open-source pure vectordatabase uit 2019, gebouwd op bekende vectorzoekbibliotheken zoals FAISS, Annoy en HNSW, en geoptimaliseerd voor scenario's die snelle gelijkeniszoekopdrachten vereisen. Zilliz Cloud is een cloud-native vectordatabasedienst ontwikkeld op basis van Milvus, met als doel gemakkelijkere en hoogpresterende beheer- en schaalmogelijkheden te bieden. Kortom, Zilliz is een commerciële versie van Milvus' cloudhosting, wat ook een succesvoller businessmodel is in de databasewereld.
Voordelen: Door het lange bestaan in het vectordatabase-ecosysteem is de database zeer volwassen en heeft het een groot aantal algoritmen. Er zijn veel vectorindexeringsopties beschikbaar, en het is vanaf de grond af gebouwd in Golang voor extreme schaalbaarheid. Vanaf 2023 is het de enige mainstream leverancier die een levensvatbare DiskANN-implementatie aanbiedt, waarvan wordt gezegd dat het de meest efficiënte schijfvectorindexering is.
Nadelen: Milvus lijkt een oplossing te zijn die volledig inzet op schaalbaarheidsproblemen – het is zeer schaalbaar via een combinatie van proxies, load balancers, message brokers, Kafka en Kubernetes 7, wat het hele systeem zeer complex en resource-intensief maakt. Client-side API's, zoals Python, zijn ook minder leesbaar of intuïtief dan nieuwere databases zoals Weaviate en Qdrant, die doorgaans meer gericht zijn op de ontwikkelaarservaring. Milvus is gebouwd met het idee om data naar vectorindexen te streamen voor enorme schaalbaarheid, en in veel gevallen lijkt Milvus wat overdreven te zijn wanneer de hoeveelheid data niet te groot is. Voor meer statische en zeldzame grootschalige situaties kunnen alternatieven zoals Qdrant of Weaviate goedkoper zijn en sneller in productie kunnen worden uitgevoerd.
ander
Redis:De hyperlink-login is zichtbaar.
Dennenappel:De hyperlink-login is zichtbaar.
Weaviate:De hyperlink-login is zichtbaar.
FAISS:De hyperlink-login is zichtbaar.、De hyperlink-login is zichtbaar.
Elasticsearch:De hyperlink-login is zichtbaar.
SQL Server:De hyperlink-login is zichtbaar.
Referentie:
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
De hyperlink-login is zichtbaar.
|
Geplaatst op 25-3-2025 11:29:25
|
|
|
|
