Cerințe: Data trecută, am organizat selecția modelelor de embedding, iar când convertim modelul în vectori, trebuie să luăm în considerare salvarea vectorilor. Există multe baze de date vectoriale, precum: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVecttor, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 etc.
Ce este o bază de date vectorială?
O bază de date vectorială este o colecție organizată de embedding-uri vectoriale care încorporează embedding-uri vectoriale ce pot fi create, citite, actualizate și eliminate oricând. Încorporațiile vectoriale reprezintă blocuri de date, cum ar fi text sau imagini, ca valori numerice. O bază de date vectorială este un sistem de baze de date conceput pentru a stoca și recupera vectori de dimensiuni înalte. Găsește rapid cel mai apropiat vector țintă calculând similaritatea dintre vectori (cum ar fi similaritatea cosinus, distanța euclidiană etc.). Această tehnică este adesea folosită pentru a procesa date bazate pe embedding, cum ar fi text, imagini, reprezentări audio sau video ale caracteristicilor.
O bază de date vectorială este o colecție de date stocate în formă matematică. Bazele de date vectoriale facilitează reținerea intrărilor anterioare ale modelelor de învățare automată, permițând utilizarea învățării pentru a susține cazuri de utilizare precum căutarea, recomandarea și generarea de text. Datele pot fi identificate pe baza metricilor de similaritate, nu a potrivirilor exacte, permițând modelelor computerizate să înțeleagă contextul datelor.
Când un client vizitează un magazin de încălțăminte, vânzătorul poate recomanda încălțăminte similară cu cea care îi place clientului. În mod similar, când faci cumpărături într-un magazin online, magazinul poate recomanda articole similare sub titluri precum "Clientul a cumpărat și el...". Bazele de date vectoriale permit modelelor de învățare automată să identifice obiecte similare, la fel cum un vânzător poate găsi pantofi similari, iar un magazin online poate recomanda produse conexe. (De fapt, magazinele online pot folosi astfel de modele de învățare automată pentru a face această treabă).
În concluzie, bazele de date vectoriale permit programelor de calculator să facă comparații, să identifice relații și să înțeleagă contextul. Acest lucru face posibilă crearea unor programe avansate de inteligență artificială (AI), cum ar fi modelele mari de limbaj (LLM-uri).
Chroma
Site:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Chroma este o bază de date eficientă, bazată pe Python, open-source, pentru căutări de similaritate la scară largă. Este concepută pentru a rezolva problema căutărilor de similaritate în seturi de date la scară largă, în special atunci când se lucrează cu date de dimensiuni înalte. Sunt disponibile mai multe opțiuni de găzduire: serverless/embedded, self-hosted (client-server) și soluții SaaS distribuite cloud-native cu modele embedded și client-server.
Excelent în prototipare și medii de producție. Datorită naturii efemere a stocării datelor, Chroma este ideal pentru prototiparea rapidă a scripturilor. Cu o configurare simplă, utilizatorii pot crea cu ușurință colecții și le pot reutiliza, facilitând adăugiri ulterioare de date. În plus, Chroma are capacitatea de a încărca și salva automat datele. Când clientul este lansat, acesta încarcă automat datele utilizatorului; Când sunt închise, datele sunt salvate automat, simplificând mult procesul de gestionare a datelor. Această caracteristică face ca Chroma să fie foarte popular în fazele de prototipare și dezvoltare.
Chroma a primit o rundă seed de finanțare în mai 2022 și o a doua rundă de finanțare de 1.800 de dolari.
Avantaje: Chroma oferă clienților mai mult de o duzină de limbaje de programare, poate lansa rapid stocare vectorială și este prima bază de date vectorială de pe piață care oferă implicit modul embedding. Este relativ prietenos cu dezvoltatorii și ușor de integrat.
Dezavantaje: Funcționalitatea este relativ simplă, mai ales pentru aplicații care necesită funcții mai complexe. Este suportat doar calculul pe CPU, ceea ce poate limita câștigurile de performanță în situații care necesită resurse semnificative de calcul.
LanceDB
Site:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
LanceDB este o bază de date vectorială open-source concepută pentru date AI multimodale pentru stocarea, gestionarea, interogarea și recuperarea încorporațiilor multimodale la scară largă. Nucleul său este scris în Rust și construit pe Lance, un format de date columnar care optimizează accesul aleatoriu de mare viteză și gestionarea seturilor de date AI precum vectori, documente și imagini. Este potrivit pentru diverse aplicații AI care trebuie să proceseze date vectoriale de înaltă dimensiune, cum ar fi recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural, sistemele de recomandare etc. LanceDB oferă două moduri: servicii încorporate și servicii găzduite în cloud.
Avantaje: LanceDB elimină necesitatea gestionării serverelor, reducând costurile de O&M ale dezvoltatorilor și îmbunătățind eficiența dezvoltării. Este optimizat pentru date multimodale și suportă diverse tipuri de date, cum ar fi imagini, text și audio, îmbunătățind eficiența bazei de date atunci când gestionează date complexe. Oferă o interfață API prietenoasă și unelte de vizualizare, permițând dezvoltatorilor să integreze și să folosească cu ușurință baze de date.
Dezavantaje: Va fi lansată abia în 2023, ceea ce este o bază de date foarte nouă și nu este suficient de matură în ceea ce privește dezvoltarea funcțională și funcționarea comunității.
PGVector
Site:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
PGVector este o extensie bazată pe PostgreSQL, concepută pentru a oferi capabilități puternice de stocare vectorială și interogare. Folosește limbajul C pentru a implementa o varietate de tipuri de date vectoriale și algoritmi și poate stoca și interoga eficient embeddings AI exprimate în vectori. PGVector suportă căutare precisă și aproximativă a vecinilor cei mai apropiați, permițând acces rapid la puncte de date similare în spațiul de înaltă dimensiune. De asemenea, suportă o varietate de algoritmi de calcul vectorial și tipuri de date, cum ar fi distanța L2, produsul scalar și distanța cosinus, printre altele. Este potrivit pentru scenarii în care funcția de căutare vectorială nu este nucleul sistemului sau proiectul este lansat rapid în stadiul incipient.
Avantaje: PGVector se integrează perfect în bazele de date PostgreSQL existente, permițând utilizatorilor să înceapă să folosească capabilități de căutare vectorială fără a migra bazele de date existente. Deoarece este un plugin PostgreSQL, PGVector moștenește fiabilitatea și robustețea acestuia cu ajutorul dezvoltării și optimizării pe termen lung ale PostgreSQL, îmbunătățind în același timp procesarea vectorizării.
Dezavantaje: Comparativ cu bazele de date vectoriale dedicate, optimizarea performanței și a utilizării resurselor este ușor insuficientă.
Qdrant
Site:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Qdrant este o bază de date vectorială open-source și un serviciu găzduit în cloud, lansat în 2021 și conceput pentru aplicații AI de generație următoare. Sunt oferite API-uri convenabile pentru stocare, căutare și gestionare a punctelor (adică vectori) cu sarcini utile suplimentare pentru a extinde suportul filtrării. Multiplele tipuri de index, inclusiv indexurile Payload, indexurile full-text și indexurile vectoriale, îi permit să gestioneze eficient date de înaltă dimensiune. În plus, Qdrant folosește un algoritm HNSW personalizat pentru căutări rapide și precise și permite filtrarea rezultatelor pe baza încărcăturilor vectoriale relevante. Aceste caracteristici fac ca Qdrant să fie util pentru rețele neuronale sau potrivire semantică, căutare multifacetată și alte aplicații. Punctul forte al Qdrant constă în funcțiile sale de căutare semantică și potrivire a similarității, care fac ușoară implementarea unor scenarii de afaceri precum căutarea de imagini, voce și video, precum și a sistemelor de recomandare.
Pro: Documentație excelentă pentru a ajuta dezvoltatorii să se apuce ușor de Docker. Este construit integral în Rust și oferă API-uri pe care dezvoltatorii le pot folosi prin intermediul clienților Rust, Python și Golang, care sunt cele mai populare limbaje pentru dezvoltatorii backend în prezent. Qdrant suportă diverse strategii de optimizare, cum ar fi optimizarea indicilor și optimizarea interogărilor. De asemenea, suportă implementarea distribuită și scalarea orizontală pentru a răspunde nevoilor procesării datelor la scară largă.
Dezavantaje: Proiectul este relativ nou și nu are suficient timp pentru validare. Când răspunde creșterii volumului de afaceri, acesta poate crește doar orizontal la nivelul serviciului. Este suportat doar sharding-ul static. Potrivit raportului lui Zilliz, pe măsură ce numărul elementelor de date nestructurate din bazele de date vectoriale crește, cantitatea de date stocate este mare, iar eficiența interogărilor poate fi afectată.
Norul Milvus/Zilliz
Site-ul Milvus:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Site-ul Zilliz:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Milvus este o bază de date vectorială open-source din 2019, construită pe biblioteci binecunoscute de căutare vectorială precum FAISS, Annoy și HNSW, optimizată pentru scenarii care necesită căutări rapide de similaritate. Zilliz Cloud este un serviciu de baze de date vectoriale nativ cloud, dezvoltat pe baza Milvus, având ca scop oferirea unor capacități de management și scalare mai convenabile și de înaltă performanță. Pe scurt, Zilliz este o versiune comercială a găzduirii în cloud de la Milvus, care este, de asemenea, un model de afaceri mai de succes în domeniul bazelor de date.
Pro: Datorită existenței sale îndelungate în ecosistemul bazelor de date vectoriale, baza de date este foarte matură și are un număr mare de algoritmi. Există multe opțiuni de indexare vectorială disponibile, iar acesta este construit de la zero în Golang pentru o scalabilitate extremă. Începând cu 2023, este singurul furnizor mainstream care oferă o implementare viabilă a DiskANN, considerată cea mai eficientă indexare vectorială pe disc.
Dezavantaje: Milvus pare a fi o soluție care se concentrează pe probleme de scalabilitate – este foarte scalabil printr-o combinație de proxy-uri, load balancere, brokeri de mesaje, Kafka și Kubernetes 7, ceea ce face întregul sistem foarte complex și consumator de resurse. API-urile de pe partea clientului, cum ar fi Python, nu sunt la fel de lizibile sau intuitive ca bazele de date mai noi precum Weaviate și Qdrant, care tind să fie mai axate pe experiența dezvoltatorului. Milvus este construit cu ideea de a transmite date către indexuri vectoriale pentru o scalabilitate masivă, iar în multe cazuri, Milvus pare puțin exagerat când cantitatea de date nu este prea mare. Pentru situații mai statice și rare, la scară mare, alternative precum Qdrant sau Weaviate pot fi mai ieftine și pot porni mai rapid în producție.
alt
Redis:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Pinecone:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Țesă:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
FAISS:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.、Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Elasticsearch:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
SQL Server:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Referință:
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
|
Postat la 25-03-2025 11:29:25
|
|
|
|
