Požiadavky: Minule sme organizovali výber embedding modelov a pri konverzii modelu na vektory musíme zvážiť uloženie vektorov. Existuje mnoho vektorových databáz, ako napríklad: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 a ďalšie.
Čo je vektorová databáza?
Vektorová databáza je organizovaná kolekcia vektorových vkladov, ktoré zahŕňajú vektorové embeddingy a môžu byť vytvorené, čítané, aktualizované a vymazané kedykoľvek. Vektorové embeddingy reprezentujú bloky dát, ako sú text alebo obrázky, ako číselné hodnoty. Vektorová databáza je databázový systém navrhnutý na ukladanie a získavanie vysokorozmerných vektorov. Rýchlo nájde najbližší cieľový vektor výpočtom podobnosti medzi vektormi (napríklad kosínusová podobnosť, euklidovská vzdialenosť a pod.). Táto technika sa často používa na spracovanie dát založených na vkladaní, ako sú text, obrázky, audio alebo video reprezentácie funkcií.
Vektorová databáza je zbierka dát uložených v matematickej forme. Vektorové databázy uľahčujú modelom strojového učenia zapamätať si predchádzajúce vstupy, čo umožňuje použitie strojového učenia na podporu prípadov použitia ako vyhľadávanie, odporúčanie a generovanie textu. Údaje je možné identifikovať na základe metrík podobnosti namiesto presných zhod, čo umožňuje počítačovým modelom pochopiť kontext dát.
Keď zákazník navštívi obchod s obuvou, predajca môže odporučiť topánky podobné tým, ktoré zákazník má rád. Podobne, pri nakupovaní v e-shope môže obchod odporučiť podobné položky pod nadpismi ako "Zákazník tiež kúpil...". Vektorové databázy umožňujú modelom strojového učenia identifikovať podobné objekty, podobne ako predajca nájde podobné topánky a e-shop môže odporučiť súvisiace produkty. (V skutočnosti môžu e-commerce obchody využívať takéto modely strojového učenia na túto úlohu).
Na záver, vektorové databázy umožňujú počítačovým programom robiť porovnania, identifikovať vzťahy a rozumieť kontextu. To umožňuje vytvárať pokročilé programy umelej inteligencie (AI), ako sú veľké jazykové modely (LLM).
Chroma
Stavenisko:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Chroma je efektívna, na Pythone založená open-source databáza pre rozsiahle vyhľadávanie podobností. Je navrhnutý na riešenie problému vyhľadávania podobností vo veľkých dátových súboroch, najmä pri práci s vysokorozmernými dátami. K dispozícii je viacero možností hostingu: serverless/embeddeded, self-hosted (klient-server) a cloud-native distribuované SaaS riešenia s integrovanými aj klient-server modelmi.
Výborné v prototypovacích a produkčných prostrediach. Vďaka efemérnej povahe ukladania dát je Chroma ideálna na rýchle prototypovanie skriptov. Vďaka jednoduchému nastaveniu môžu používatelia jednoducho vytvárať kolekcie a opätovne ich používať, čím uľahčujú následné pridávanie údajov. Okrem toho má Chroma možnosť automaticky načítavať a ukladať dáta. Keď sa klient spustí, automaticky sa načítajú používateľské dáta; Po zatvorení sa dáta automaticky ukladajú, čo výrazne zjednodušuje proces správy údajov. Táto funkcia robí Chromu veľmi populárnou počas fázy prototypovania a vývoja.
Chroma získala počiatočné financovanie v máji 2022 a druhé kolo vo výške 1 800 dolárov.
Výhody: Chroma ponúka klientom viac ako tucet programovacích jazykov, dokáže rýchlo spustiť vektorové úložisko a je prvou vektorovou databázou na trhu, ktorá štandardne ponúka režim vkladania. Je relatívne priateľský k vývojárovi a ľahko sa integruje.
Nevýhody: Funkcionalita je relatívne jednoduchá, najmä pre aplikácie, ktoré vyžadujú zložitejšie funkcie. Podporovaný je iba výpočtový výkon CPU, čo môže obmedziť zvýšenie výkonu v situáciách vyžadujúcich značné výpočtové zdroje.
LanceDB
Stavenisko:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
LanceDB je open-source vektorová databáza navrhnutá pre multimodálne AI dáta na ukladanie, správu, dotazovanie a získavanie veľkorozmerných multimodálnych dátových embeddingov. Jeho jadro je napísané v Rust a postavené na Lance, stĺpcovom dátovom formáte, ktorý optimalizuje vysokorýchlostný náhodný prístup a správu AI dátových súborov, ako sú vektory, dokumenty a obrázky. Je vhodný pre rôzne AI aplikácie, ktoré potrebujú spracovávať vysokorozmerné vektorové dáta, ako je rozpoznávanie obrázkov, spracovanie prirodzeného jazyka, odporúčacie systémy a podobne. LanceDB poskytuje dva režimy: embedded a cloud-hosted služby.
Výhody: LanceDB eliminuje potrebu správy serverov, znižuje náklady vývojárov na prevádzku a údržbu a zlepšuje efektivitu vývoja. Je optimalizovaný pre multimodálne dáta a podporuje rôzne typy dát, ako sú obrázky, text a zvuk, čím zlepšuje efektivitu databázy pri spracovaní zložitých dát. Poskytuje priateľské API rozhranie a vizualizačné nástroje, ktoré umožňujú vývojárom jednoducho integrovať a používať databázy.
Nevýhody: Bude spustená až v roku 2023, čo je veľmi nová databáza, a nie je dostatočne vyspelá z hľadiska rozvoja funkcií a prevádzky komunity.
PGVector
Stavenisko:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
PGVector je rozšírenie založené na PostgreSQL navrhnuté na poskytovanie výkonných vektorových úložísk a schopností dotazovania. Používa jazyk C na implementáciu rôznych vektorových dátových typov a algoritmov a dokáže efektívne ukladať a dotazovať AI embeddingy vyjadrené vo vektoroch. PGVector podporuje presné a približné vyhľadávanie najbližších susedov, čo umožňuje rýchly prístup k podobným dátovým bodom vo vysokorozmernom priestore. Podporuje tiež rôzne algoritmy vektorového výpočtu a dátové typy, ako sú L2 vzdialenosť, skalárny súčin a kosínusová vzdialenosť, medzi inými. Je vhodný pre scenáre, keď vektorová vyhľadávacia funkcia nie je jadrom systému alebo keď je projekt rýchlo spustený v počiatočnej fáze.
Výhody: PGVector sa bezproblémovo integruje do existujúcich databáz PostgreSQL, čo umožňuje používateľom začať používať možnosti vektorového vyhľadávania bez migrácie existujúcich databáz. Keďže ide o plugin PostgreSQL, PGVector dedí svoju spoľahlivosť a robustnosť vďaka dlhodobému vývoju a optimalizácii PostgreSQL, pričom zlepšuje spracovanie vektorizácie.
Nevýhody: V porovnaní s dedikovanými vektorovými databázami je optimalizácia výkonu a využitia zdrojov mierne nedostatočná.
Qdrant
Stavenisko:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Qdrant je open-source vektorová databáza a cloudová služba hosťovaná v roku 2021, navrhnutá pre aplikácie novej generácie AI. Na ukladanie, vyhľadávanie a správu bodov (t. j. vektorov) sú poskytované pohodlné API s ďalšími payloadmi na rozšírenie podpory filtrovania. Viaceré typy indexov, vrátane indexov užitočného zaťaženia, plnotextových indexov a vektorových indexov, umožňujú efektívne spracovávať vysokorozmerné dáta. Okrem toho Qdrant používa vlastný algoritmus HNSW pre rýchle a presné vyhľadávanie a umožňuje filtrovanie výsledkov na základe relevantných vektorových nákladov. Tieto funkcie robia Qdrant užitočným pre neurónové siete alebo sémanticky orientované párovanie, multifacetné vyhľadávanie a ďalšie aplikácie. Silná stránka Qdrant spočíva v jeho sémantických vyhľadávacích a podobnostných funkciách, ktoré uľahčujú implementáciu obchodných scenárov ako vyhľadávanie obrázkov, hlasu a videa, ako aj odporúčacích systémov.
Výhody: Výborná dokumentácia, ktorá pomáha vývojárom ľahko začať používať Docker. Je kompletne postavený v Rust a ponúka API, ktoré môžu vývojári využívať prostredníctvom klientov Rust, Python a Golang, ktoré sú dnes najpopulárnejšími jazykmi pre backend vývojárov. Qdrant podporuje rôzne optimalizačné stratégie, ako je optimalizácia indexov a optimalizácia dotazov. Podporuje tiež distribuované nasadenie a horizontálne škálovanie, aby vyhovel potrebám veľkorozmerného spracovania dát.
Nevýhody: Projekt je relatívne nový a nemá dostatok času na overenie. Pri reakcii na rast objemu podnikania môže škálovať len horizontálne na úrovni služieb. Podporované je iba statické sharding. Podľa správy Zilliz, ako rastie počet neštruktúrovaných dátových prvkov vo vektorových databázach, množstvo uložených dát je veľké a efektivita dotazov môže byť ovplyvnená.
Milvus/Zilliz Cloud
Webová stránka Milvusa:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Webová stránka Zilliz:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Milvus je open-source čisto vektorová databáza z roku 2019, postavená na známych vektorových vyhľadávacích knižniciach ako FAISS, Annoy a HNSW, optimalizovaná pre scenáre vyžadujúce rýchle vyhľadávanie podobností. Zilliz Cloud je cloud-native vektorová databázová služba vyvinutá na báze Milvus, ktorá má za cieľ poskytovať pohodlnejšie a výkonnejšie možnosti správy a škálovania. Stručne povedané, Zilliz je komerčnou verziou cloudového hostingu spoločnosti Milvus, ktorý je tiež úspešnejším obchodným modelom v oblasti databáz.
Výhody: Vďaka svojej dlhej existencii v ekosystéme vektorových databáz je databáza veľmi vyspelá a obsahuje veľké množstvo algoritmov. K dispozícii je veľa možností vektorového indexovania a je to postavené od základov v Golangu pre extrémnu škálovateľnosť. K roku 2023 je to jediný hlavný dodávateľ, ktorý ponúka životaschopnú implementáciu DiskANN, ktorá je považovaná za najefektívnejšie indexovanie diskových vektorov.
Nevýhody: Milvus sa javí ako riešenie, ktoré ide naplno na škálovateľnosť – je vysoko škálovateľný kombináciou proxy, load balancerov, message brokerov, Kafky a Kubernetes 7, čo robí celý systém veľmi zložitým a náročným na zdroje. Klientské API, ako Python, tiež nie sú také čitateľné ani intuitívne ako novšie databázy ako Weaviate a Qdrant, ktoré sú viac zamerané na skúsenosť vývojára. Milvus je postavený s myšlienkou streamovania dát do vektorových indexov pre masívnu škálovateľnosť, a v mnohých prípadoch sa zdá, že Milvus je trochu prehnaný, keď množstvo dát nie je príliš veľké. Pre statické a zriedkavejšie veľké situácie môžu byť alternatívy ako Qdrant alebo Weaviate lacnejšie a môžu sa rýchlejšie rozbehnúť vo výrobe.
iný
Redis:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Borovica:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Weaviate:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
FAISS:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.、Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Elasticsearch:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
SQL Server:Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Referencia:
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
Prihlásenie na hypertextový odkaz je viditeľné.
|
Zverejnené 25.3.2025 11:29:25
|
|
|
|
