Gereksinimler: Geçen kez, gömme modellerinin seçimini organize ettik ve modeli vektörlere dönüştürürken vektörleri kaydetmeyi düşünmemiz gerekiyor. Birçok vektör veritabanı vardır; örneğin: LanceDB, Astra DB, Pinecone, Chroma, Weaviate, QDrant, Milvus, Zilliz, PGVector, Redis, Elasticsearch, Redis, FAISS, SQL Server 2025 vb. gibi.
Vektör veritabanı nedir?
Vektör veritabanı, herhangi bir zamanda oluşturulabilen, okunabilen, güncellenebilen ve silinebilen vektör gömülemelerini içeren organize bir vektör gömülme koleksiyonudur. Vektör gömmeleri, metin veya görüntü gibi veri bloklarını sayısal değerler olarak temsil eder. Vektör veritabanı, yüksek boyutlu vektörleri depolamak ve geri almak için tasarlanmış bir veritabanı sistemidir. Vektörler arasındaki benzerliği hesaplayarak (örneğin kosinüs benzerliği, Öklid mesafesi vb.) en yakın hedef vektörü hızla bulur. Bu teknik, metin, görsel, ses veya video özellik temsilleri gibi göme tabanlı verileri işlemek için sıklıkla kullanılır.
Vektör veritabanı, matematiksel biçimde depolanan verilerin bir koleksiyonudur. Vektör veritabanları, makine öğrenimi modellerinin önceki girdileri hatırlamasını kolaylaştırır ve makine öğreniminin arama, öneri ve metin oluşturma gibi kullanım durumlarını desteklemesini sağlar. Veriler, tam eşleşmeler yerine benzerlik metriklerine göre tanımlanabilir, böylece bilgisayar modelleri verinin bağlamını kavrayabilir.
Bir müşteri bir ayakkabı mağazasını ziyaret ettiğinde, satış görevlisi müşterinin beğendiğine benzer ayakkabılar önerebilir. Benzer şekilde, bir e-ticaret mağazasında alışveriş yaparken, mağaza "Müşteri ayrıca satın aldı..." gibi başlıklar altında benzer ürünleri önerebilir. Vektör veritabanları, makine öğrenimi modellerinin benzer nesneleri tanımlamasını sağlar; tıpkı bir satış temsilcisinin benzer ayakkabıları bulması gibi, bir e-ticaret mağazasının ilgili ürünleri önermesi gibi. (Aslında, e-ticaret mağazaları bu tür makine öğrenimi modellerini kullanarak işi yapabilir).
Sonuç olarak, vektör veritabanları bilgisayar programlarının karşılaştırmalar yapmasını, ilişkileri tanımlamasını ve bağlamı anlamasını sağlar. Bu, büyük dil modelleri (LLM) gibi gelişmiş yapay zeka (YZE) programlarının oluşturulmasını mümkün kılar.
Chroma
Site:Bağlantı girişi görünür.
Chroma, büyük ölçekli benzerlik aramaları için verimli, Python tabanlı açık kaynaklı bir veritabanıdır. Özellikle yüksek boyutlu verilerle ilgilenirken büyük ölçekli veri setlerinde benzerlik arama sorununu çözmek için tasarlanmıştır. Birden fazla barındırma seçeneği mevcuttur: sunucusuz/gömülü, kendi kendine barındırılan (istemci-sunucu) ve bulut tabanlı dağıtık SaaS çözümleri, hem gömülü hem de istemci-sunucu modellerinde.
Prototip ve üretim ortamlarında mükemmel. Veri depolamasının geçici doğası nedeniyle, Chroma hızlı bir betik prototipleme için idealdir. Basit kurulumla, kullanıcılar koleksiyonlar oluşturup tekrar kullanabilir, böylece sonraki veri eklemeleri kolaylaşabilir. Ayrıca, Chroma otomatik olarak veri yükleme ve kaydetme yeteneğine sahiptir. İstemci başlatıldığında, kullanıcının verisi otomatik olarak yüklenir; Kapatıldığında veri otomatik olarak kaydedilir ve veri yönetimi sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Bu özellik, Chroma'yı prototipleme ve geliştirme aşamalarında çok popüler kılar.
Chroma, Mayıs 2022'de tohum fon turu ve 1.800 dolarlık ikinci bir fon turu aldı.
Artılar: Chroma, bir düzineden fazla programlama dili için istemci sunar, vektör depolamayı hızlıca başlatabilir ve piyasadaki varsayılan gömütme modu sunan ilk vektör veritabanıdır. Oldukça geliştirici dostu ve entegrasyonu kolay.
Dezavantajlar: Fonksiyonellik nispeten basittir, özellikle daha karmaşık fonksiyonlar gerektiren uygulamalar için. Yalnızca CPU hesaplama desteklenir, bu da önemli hesaplama kaynakları gerektiren durumlarda performans artışlarını sınırlayabilir.
LanceDB
Site:Bağlantı girişi görünür.
LanceDB, büyük ölçekli çoklu modal veri gömmelerini depolamak, yönetmek, sorgulamak ve almak için çok modlu yapay zeka verileri için tasarlanmış açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Çekirdeği Rust ile yazılmış ve vektörler, belgeler ve görüntüler gibi yapay zeka veri setlerine yüksek hızlı rastgele erişim ve yönetim sağlayan sütunvari veri formatı Lance üzerine inşa edilmiştir. Yüksek boyutlu vektör verilerini işlemek isteyen çeşitli yapay zeka uygulamaları için uygundur; örneğin görüntü tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri vb. LanceDB iki mod sunar: gömülü ve bulut barındıran hizmetler.
Avantajlar: LanceDB, sunucuları yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır, geliştiricilerin O&M maliyetlerini azaltır ve geliştirme verimliliğini artırır. Multimodal veri için optimize edilmiştir ve görsel, metin ve ses gibi çeşitli veri türlerini destekler; bu da karmaşık verilerle ilgili veritabanının verimliliğini artırır. Geliştiricilerin veritabanlarını kolayca entegre edip kullanabilmesini sağlayan dostça bir API arayüzü ve görselleştirme araçları sunar.
Dezavantajları: Yalnızca 2023'te başlatılacak, bu çok yeni bir veritabanıdır ve fonksiyon geliştirme ile topluluk operasyonu açısından yeterince olgun değildir.
PGVector
Site:Bağlantı girişi görünür.
PGVector, güçlü vektör depolama ve sorgulama yetenekleri sağlamak için tasarlanmış PostgreSQL tabanlı bir uzantıdır. C diliyle çeşitli vektör veri türleri ve algoritmaları uygulanır ve vektörlerde ifade edilen yapay zeka gömülmelerini verimli bir şekilde depolayabilir ve sorgulayabilir. PGVector hassas ve yaklaşık en yakın komşu aramasını destekler, yüksek boyutlu uzayda benzer veri noktalarına hızlı erişim sağlar. Ayrıca L2 mesafesi, iç çarpım ve kosinüs mesafesi gibi çeşitli vektör hesaplama algoritmaları ve veri türlerini destekler. Vektör arama fonksiyonunun sistemin çekirdeği olmadığı veya projenin erken aşamada hızla başlatıldığı senaryolar için uygundur.
Artılar: PGVector mevcut PostgreSQL veritabanlarına sorunsuz entegre olur ve kullanıcıların mevcut veritabanlarını taşımadan vektör arama yeteneklerini kullanmaya başlamasını sağlar. Bir PostgreSQL eklentisi olduğu için, PGVector güvenilirliğini ve dayanıklılığını PostgreSQL'in uzun vadeli geliştirmesi ve optimizasyonu sayesinde devralır ve vektörleştirme işlemini geliştirir.
Dezavantajlar: Özel vektör veritabanlarına kıyasla, performans ve kaynak kullanımının optimizasyonu biraz yetersizdir.
Qdrant
Site:Bağlantı girişi görünür.
Qdrant, 2021 yılında başlatılan ve yeni nesil yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış açık kaynaklı vektör veritabanı ve bulut tabanlı bir hizmettir. Noktaları (yani vektörleri) depolamak, aramak ve yönetmek için kullanışlı API'ler sağlanır ve filtreleme desteğini genişletmek için ek yükler bulunur. Yük indeksleri, tam metin indeksleri ve vektör indeksleri dahil olmak üzere birden fazla indeks türü, yüksek boyutlu verileri verimli bir şekilde işlemesini sağlar. Ayrıca, Qdrant hızlı ve doğru aramalar için özel bir HNSW algoritması kullanır ve ilgili vektör yüklerine göre sonuçların filtrelenmesine olanak tanır. Bu özellikler, Qdrant'ı sinir ağları veya anlamsal tabanlı eşleştirme, çok yönlü arama ve diğer uygulamalar için faydalı kılar. Qdrant'ın gücü, görsel, sesli ve video arama gibi iş senaryolarının ve öneri sistemlerinin kolayca uygulanmasını sağlayan anlamsal arama ve benzerlik eşleştirme fonksiyonlarında yatmaktadır.
Artılar: Geliştiricilerin Docker ile kolayca çalışmalarına yardımcı olacak mükemmel dokümantasyon. Tamamen Rust ile inşa edilmiş ve geliştiricilerin Rust, Python ve Golang istemcileri aracılığıyla kullanabileceği API'ler sunar; bunlar günümüzde arka uç geliştiriciler için en popüler dillerdir. Qdrant, endeks optimizasyonu ve sorgu optimizasyonu gibi çeşitli optimizasyon stratejilerini destekler. Ayrıca, büyük ölçekli veri işleme ihtiyaçlarını karşılamak için dağıtık dağıtım ve yatay ölçeklendirmeyi destekler.
Eksiler: Proje nispeten yeni ve doğrulama için yeterli zamanı yok. İş hacminin artışına yanıt verdiğinde, hizmet seviyesinde yalnızca yatay olarak ölçeklenebilir. Sadece statik sharding destekleniyor. Zilliz'in raporuna göre, vektör veritabanlarındaki yapılandırılmamış veri öğelerinin sayısı arttıkça, depolanan veri miktarı büyük hale geliyor ve sorgu verimliliği etkilenebilir.
Milvus/Zilliz Cloud
Milvus web sitesi:Bağlantı girişi görünür.
Zilliz web sitesi:Bağlantı girişi görünür.
Milvus, FAISS, Annoy ve HNSW gibi tanınmış vektör arama kütüphaneleri üzerine inşa edilmiş ve hızlı benzerlik aramaları gerektiren senaryolar için optimize edilmiş 2019 yapımı açık kaynaklı saf vektör veritabanıdır. Zilliz Cloud, Milvus temelinde geliştirilen, daha pratik ve yüksek performanslı yönetim ve ölçeklendirme yetenekleri sunmayı amaçlayan bulut tabanlı vektör veritabanı hizmetidir. Kısacası, Zilliz, Milvus'un bulut barındırma sisteminin ticari bir versiyonudur ve veritabanı alanında daha başarılı bir iş modelidir.
Artılar: Vektör veritabanı ekosisteminde uzun süredir var olması nedeniyle veritabanı oldukça olgun ve çok sayıda algoritmaya sahiptir. Birçok vektör indeksleme seçeneği mevcut ve aşırı ölçeklenebilirlik için Golang'da sıfırdan inşa edilmiş. 2023 itibarıyla, en verimli disk vektör indeksleme olduğu söylenen uygulanabilir bir DiskANN uygulaması sunan tek ana akım satıcıdır.
Eksiler: Milvus, ölçeklenebilirlik konularında tüm gücünü ortaya koyan bir çözüm gibi görünüyor – proxy'ler, yük dengeleyiciler, mesaj aracıları, Kafka ve Kubernetes 7'nin birleşimi sayesinde oldukça ölçeklenebilir, bu da tüm sistemi çok karmaşık ve kaynak yoğun hale getiriyor. Python gibi istemci tarafı API'ler, geliştirici deneyimine daha çok odaklanan Weaviate ve Qdrant gibi yeni veritabanları kadar okunabilir veya sezgisel değildir. Milvus, veriyi vektör indekslerine akış yoluyla büyük ölçeklenebilirlik için dönüştürme fikriyle inşa edilmiştir ve çoğu durumda, veri miktarı çok büyük olmadığında Milvus biraz abartılı gibi görünüyor. Daha sabit ve nadir büyük ölçekli durumlar için, Qdrant veya Weaviate gibi alternatifler daha ucuz olabilir ve üretimde daha hızlı çalışabilir.
Diğer
Redis:Bağlantı girişi görünür.
Çam Fımı:Bağlantı girişi görünür.
Güzelleştir:Bağlantı girişi görünür.
FAISS:Bağlantı girişi görünür.、Bağlantı girişi görünür.
Elasticsearch:Bağlantı girişi görünür.
SQL Server:Bağlantı girişi görünür.
Referans:
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
Bağlantı girişi görünür.
|
2025-3-25 tarihinde 11:29:25 tarihinde yayınlandı
|
|
|
|
