Zahteve: Zadnjič smo organizirali izbiro modelov za vgradnjo in pri pretvorbi modela v vektorje moramo upoštevati shranjevanje vektorjev. Obstaja veliko vektorskih baz podatkov, kot so: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 itd.
Kaj je vektorska baza podatkov?
Vektorska baza podatkov je organizirana zbirka vektorskih vdelav, ki vključujejo vektorske vdelave, ki jih je mogoče kadarkoli ustvarjati, brati, posodabljati in izbrisati. Vektorske vdelave predstavljajo bloke podatkov, kot so besedilo ali slike, kot številčne vrednosti. Vektorska podatkovna baza je podatkovni sistem, zasnovan za shranjevanje in pridobivanje visokodimenzionalnih vektorjev. Hitro najde najbližji ciljni vektor z izračunom podobnosti med vektorji (kot so kosinusna podobnost, evklidska razdalja itd.). Ta tehnika se pogosto uporablja za obdelavo podatkov, ki temeljijo na vdelavi, kot so besedilo, slike, avdio ali video predstavitve značilnosti.
Vektorska podatkovna baza je zbirka podatkov, shranjenih v matematični obliki. Vektorske baze podatkov olajšajo modelom strojnega učenja pomnjenje prejšnjih vhodov, kar omogoča uporabo strojnega učenja za podporo primerom uporabe, kot so iskanje, priporočila in generiranje besedil. Podatke je mogoče identificirati na podlagi meritev podobnosti in ne na podlagi natančnih ujemanj, kar računalniškim modelom omogoča razumevanje konteksta podatkov.
Ko kupec obišče trgovino s čevlji, lahko prodajalec priporoči čevlje, ki so podobni tistim, ki jih ima kupec rad. Podobno lahko trgovina pri nakupovanju v spletni trgovini priporoča podobne izdelke pod naslovi, kot je "Kupec je prav tako kupil...". Vektorske baze podatkov omogočajo modelom strojnega učenja, da prepoznajo podobne objekte, tako kot prodajalec najde podobne čevlje, e-trgovina pa lahko priporoči sorodne izdelke. (Pravzaprav lahko spletne trgovine uporabljajo takšne modele strojnega učenja za opravljanje naloge).
Za zaključek, vektorske baze podatkov omogočajo računalniškim programom primerjave, prepoznavanje odnosov in razumevanje konteksta. To omogoča ustvarjanje naprednih programov umetne inteligence (UI), kot so veliki jezikovni modeli (LLM).
Chroma
Stran:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Chroma je učinkovita, na Pythonu temelječa, odprtokodna baza podatkov za obsežno iskanje podobnosti. Namenjen je reševanju problema iskanja podobnosti v velikih podatkovnih nizih, zlasti pri delu z visokodimenzionalnimi podatki. Na voljo je več možnosti gostovanja: strežniško brez/vgrajeno, samostojno gostovano (odjemal-strežnik) in cloud-native distribuirano SaaS rešitev z vgrajenimi in client-server modeli.
Odličen v prototipnih in proizvodnih okoljih. Zaradi minljive narave shranjevanja podatkov je Chroma idealna za hitro prototipiranje skript. Z enostavno nastavitvijo lahko uporabniki enostavno ustvarijo zbirke in jih ponovno uporabijo, kar olajša nadaljnje dodajanje podatkov. Poleg tega ima Chroma možnost samodejnega nalaganja in shranjevanja podatkov. Ko se odjemalec zažene, se uporabnikovi podatki samodejno naložijo; Ko so podatki zaprti, se samodejno shranijo, kar močno poenostavi proces upravljanja podatkov. Ta funkcija naredi Chromo zelo priljubljeno v fazi prototipiranja in razvoja.
Chroma je maja 2022 prejela začetni krog financiranja in drugi krog v višini 1.800 dolarjev.
Prednosti: Chroma ponuja strankam več kot ducat programskih jezikov, lahko hitro zažene vektorsko shranjevanje in je prva vektorska podatkovna baza na trgu, ki privzeto ponuja način vdelave. Je razmeroma prijazen do razvijalcev in enostaven za integracijo.
Slabosti: Funkcionalnost je razmeroma preprosta, še posebej za aplikacije, ki zahtevajo bolj kompleksne funkcije. Podprt je le CPU računski proces, kar lahko omeji izboljšave zmogljivosti v situacijah, ki zahtevajo znatne računske vire.
LanceDB
Stran:Prijava do hiperpovezave je vidna.
LanceDB je odprtokodna vektorska podatkovna baza, zasnovana za multimodalne AI podatke za shranjevanje, upravljanje, poizvedovanje in pridobivanje velikih multimodalnih vdelav podatkov. Njegovo jedro je napisano v Rustu in zgrajeno na Lance, stolpčnem podatkovnem formatu, ki optimizira hitri naključni dostop in upravljanje AI podatkovnih zbirk, kot so vektorji, dokumenti in slike. Primeren je za različne aplikacije umetne inteligence, ki morajo obdelovati visokodimenzionalne vektorske podatke, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika, sistemi priporočil itd. LanceDB ponuja dva načina: vgrajene in oblačno gostovane storitve.
Prednosti: LanceDB odpravlja potrebo po upravljanju strežnikov, zmanjšuje stroške upravljanja in vzdrževanja razvijalcev ter izboljšuje učinkovitost razvoja. Optimiziran je za multimodalne podatke in podpira različne vrste podatkov, kot so slike, besedilo in zvok, kar izboljšuje učinkovitost baze podatkov pri obdelavi kompleksnih podatkov. Nudi prijazen API vmesnik in orodja za vizualizacijo, kar razvijalcem omogoča enostavno integracijo in uporabo baz podatkov.
Slabosti: Predstavljena bo šele leta 2023, kar je zelo nova baza podatkov, in ni dovolj zrela glede razvoja funkcij in delovanja skupnosti.
PGVector
Stran:Prijava do hiperpovezave je vidna.
PGVector je razširitev, ki temelji na PostgreSQL, zasnovana za zagotavljanje zmogljivih vektorskih shranjevanj in poizvedb. Uporablja jezik C za implementacijo različnih tipov vektorskih podatkov in algoritmov ter lahko učinkovito shranjuje in poizveduje AI vdelave, izražene v vektorjih. PGVector podpira natančno in približno iskanje najbližjih sosedov, kar omogoča hiter dostop do podobnih podatkovnih točk v visokodimenzionalnem prostoru. Podpira tudi različne algoritme za vektorske izračune in podatkovne tipe, kot so L2 razdalja, notranji produkt in kosinusna razdalja, med drugim. Primeren je za scenarije, kjer funkcija vektorskega iskanja ni jedro sistema ali je projekt hitro zagnan v zgodnji fazi.
Prednosti: PGVector se brezhibno integrira v obstoječe PostgreSQL baze podatkov, kar uporabnikom omogoča začetek uporabe vektorskega iskanja brez migracije obstoječih baz podatkov. Ker gre za PostgreSQL vtičnik, PGVector podeduje njegovo zanesljivost in robustnost s pomočjo dolgoročnega razvoja in optimizacije PostgreSQL ter hkrati izboljšuje vektorizacijsko procesiranje.
Slabosti: V primerjavi z namenskimi vektorskimi bazami podatkov je optimizacija zmogljivosti in izkoriščenosti virov nekoliko nezadostna.
Qdrant
Stran:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Qdrant je odprtokodna vektorska podatkovna baza in storitev, gostovana v oblaku, predstavljena leta 2021 in zasnovana za aplikacije umetne inteligence naslednje generacije. Na voljo so priročni API-ji za shranjevanje, iskanje in upravljanje točk (tj. vektorjev) z dodatnimi vsebinami za razširitev podpore filtriranju. Več vrst indeksov, vključno z indeksi uporabne vsebine, indeksi polnega besedila in vektorskimi indeksi, omogoča učinkovito obravnavo podatkov z visokimi dimenzijami. Poleg tega Qdrant uporablja prilagojen HNSW algoritem za hitre in natančne iskanja ter omogoča filtriranje rezultatov glede na ustrezne vektorske vsebine. Te funkcije naredijo Qdrant uporabnega za nevronske mreže ali semantično ujemanje na osnovi, večplastno iskanje in druge aplikacije. Moč Qdranta je v njegovih funkcijah semantičnega iskanja in ujemanja podobnosti, ki omogočajo enostavno izvajanje poslovnih scenarijev, kot so iskanje po slikah, glasu in videu, pa tudi sistemi priporočil.
Prednosti: Odlična dokumentacija, ki razvijalcem pomaga enostavno zagnati Docker. V celoti je zgrajen v Rustu in ponuja API-je, ki jih lahko razvijalci uporabljajo prek njegovih odjemalcev Rust, Python in Golang, ki so danes najbolj priljubljeni jeziki za backend razvijalce. Qdrant podpira različne strategije optimizacije, kot so optimizacija indeksov in optimizacija poizvedb. Podpira tudi porazdeljeno uvajanje in horizontalno skaliranje, da zadovolji potrebe obsežne obdelave podatkov.
Slabosti: Projekt je razmeroma nov in nima dovolj časa za validacijo. Pri odzivu na rast obsega poslovanja se lahko na ravni storitev širi le horizontalno. Podprt je samo statični sharding. Po poročilu podjetja Zilliz se z večjim številom nestrukturiranih podatkovnih elementov v vektorskih bazah podatkov poveča tudi količina shranjenih podatkov, kar lahko vpliva na učinkovitost poizvedb.
Milvus/Zilliz oblak
Spletna stran Milvus:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Spletna stran Zilliz:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Milvus je odprtokodna čista vektorska baza podatkov iz leta 2019, zgrajena na znanih vektorskih iskalnih knjižnicah, kot so FAISS, Annoy in HNSW, in optimizirana za scenarije, ki zahtevajo hitro iskanje podobnosti. Zilliz Cloud je oblačno vgrajena vektorska podatkovna storitev, razvita na osnovi Milvus z namenom zagotavljanja bolj priročnega in zmogljivega upravljanja ter skaliranja. Na kratko, Zilliz je komercialna različica Milvusovega gostovanja v oblaku, ki je tudi uspešnejši poslovni model na področju podatkovnih baz.
Prednosti: Zaradi dolge prisotnosti v ekosistemu vektorskih podatkovnih baz je baza zelo zrela in ima veliko število algoritmov. Na voljo je veliko možnosti vektorskega indeksiranja, ki je v Golangu zgrajen od začetka za izjemno skalabilnost. Od leta 2023 je edini glavni ponudnik, ki ponuja izvedljivo implementacijo DiskANN, za katero pravijo, da je najučinkovitejša indeksacija diskovnih vektorjev.
Slabosti: Milvus se zdi rešitev, ki se zelo trudi glede skalabilnosti – je zelo razširljiv s kombinacijo proxyjev, uravnoteževalnikov obremenitve, posrednikov sporočil, Kafke in Kubernetes 7, kar celoten sistem naredi zelo kompleksen in virsko zahteven. Odjemalski API-ji, kot je Python, prav tako niso tako berljivi ali intuitivni kot novejše baze podatkov, kot sta Weaviate in Qdrant, ki so bolj osredotočene na izkušnjo razvijalca. Milvus je zasnovan z idejo pretakanja podatkov v vektorske indekse za veliko razširljivost, in v mnogih primerih se zdi, da je Milvus nekoliko pretiran, kadar količina podatkov ni prevelika. Za bolj statične in redke velike situacije so alternative, kot sta Qdrant ali Weaviate, lahko cenejše in hitreje zaživijo v proizvodnji.
drugi
Redis:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Šišarka:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Weaviate:Prijava do hiperpovezave je vidna.
FAISS:Prijava do hiperpovezave je vidna.、Prijava do hiperpovezave je vidna.
Elasticsearch:Prijava do hiperpovezave je vidna.
SQL Server:Prijava do hiperpovezave je vidna.
Referenčni:
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
Prijava do hiperpovezave je vidna.
|
Objavljeno 25. 3. 2025 ob 11:29:25
|
|
|
|
