5 найкращих векторних баз даних для корпоративних додатків ШІ та LLM

Здатність ефективно зберігати, керувати та шукати величезні обсяги даних високої розмірності стала першочерговим завданням для сучасних підприємств. Векторні бази даних стали потужним рішенням, що дозволяє організаціям розкрити весь потенціал додатків зі штучним інтелектом. Ці спеціалізовані бази даних призначені для обробки складних векторних даних, полегшуючи швидкий пошук схожості, рекомендації та інші розширені функції. Оскільки штучний інтелект продовжує проникати в усі аспекти сучасних технологій, векторні бази даних стали незамінним інструментом для бізнесу, який прагне отримати конкурентну перевагу.

У цьому блозі ми розглянемо 5 найкращих векторних баз даних на ринку:

1. Шишка.

Pinecone - це повністю керована база даних векторів, пріоритетами якої є висока продуктивність і простота використання. Вона поєднує в собі передові алгоритми векторного пошуку з такими функціями, як фільтрація та розподілена інфраструктура, щоб забезпечити швидкий і надійний пошук векторів у будь-якому масштабі.

Однією з головних переваг Pinecone є її безсерверна природа, що позбавляє розробників необхідності надавати або підтримувати інфраструктуру. Це дозволяє їм зосередитися на створенні додатків, в той час як Pinecone справляється зі складнощами управління та масштабуванням бази даних. Pinecone легко інтегрується з популярними фреймворками машинного навчання та джерелами даних, що робить його універсальним вибором для широкого спектру додатків, включаючи семантичний пошук, рекомендації, виявлення аномалій та відповіді на запитання.

2. Chroma

Chroma - це векторна база даних, призначена для безперешкодної інтеграції з моделями та фреймворками машинного навчання. Її основна мета - спростити процес створення додатків зі штучним інтелектом, надаючи ефективні можливості зберігання, вилучення та пошуку за схожістю векторів.

Однією з особливостей Chroma є індексування в реальному часі, що дозволяє розробникам швидко включати нові дані в свої додатки. Крім того, Chroma підтримує зберігання метаданих, що дозволяє пов'язувати контекстну інформацію з векторами. Розгортання Chroma спрощується завдяки зручному інтерфейсу та вичерпній документації. Підтримуючи різні метрики відстані та алгоритми індексування, Chroma забезпечує оптимальну продуктивність у різних випадках використання, таких як семантичний пошук, системи рекомендацій та виявлення аномалій.

3. Qdrant

Qdrant - це векторна пошукова система схожості з відкритим вихідним кодом, написана на Rust, відома своєю швидкістю та масштабованістю. Він надає зручний API для зберігання, пошуку та управління векторами з додатковими метаданими, що дозволяє розробникам перетворювати нейромережеві кодувальники та вбудовування у готові до виробництва програми для зіставлення, пошуку, рекомендацій тощо.

Qdrant пропонує безліч функцій, включаючи оновлення в режимі реального часу, розширену фільтрацію, розподілені індекси та хмарні опції розгортання. Розроблений для обробки мільярдів векторів і високих навантажень на запити, Qdrant легко інтегрується з фреймворками машинного навчання, що робить його потужним інструментом для створення рішень для векторного пошуку в різних сферах використання, таких як семантичний пошук, рекомендації, чат-боти, системи підбору та виявлення аномалій.

4. Виважуй.

Weaviate - це векторна база даних з відкритим вихідним кодом, пріоритетами якої є швидкість, масштабованість і простота використання. Вона вирізняється тим, що дозволяє зберігати як об'єкти, так і вектори, що робить її добре придатною для поєднання векторного пошуку зі структурованою фільтрацією. Weaviate пропонує API на основі GraphQL, CRUD-операції, горизонтальне масштабування та хмарне розгортання, забезпечуючи гнучке та масштабоване рішення для розробників.

Крім того, Weaviate включає в себе модулі для завдань NLP, автоматичної конфігурації схем і векторизації, що ще більше розширює його можливості. Він підтримує різні метрики відстані та типи індексів, легко інтегрується з популярними інструментами машинного навчання, базами даних графів та середовищами Kubernetes. Модульна архітектура та широкі можливості Weaviate роблять його потужним інструментом для створення векторних пошукових додатків у різних сферах використання, включаючи семантичний пошук, пошук зображень, рекомендацій та графів знань.

5. Мільвусе.

Milvus - це векторна база даних з відкритим вихідним кодом, розроблена спеціально для управління вбудовуванням, пошуку схожості та масштабованих додатків ШІ. Вона пропонує широкий набір функцій, включаючи підтримку гетерогенних обчислень, надійність зберігання, комплексні метрики та хмарну архітектуру.

Однією з сильних сторін Milvus є його здатність забезпечувати стабільну продуктивність у різних середовищах розгортання. Milvus надає гнучкий API, який підтримує різні індекси, метрики відстані та типи запитів, що дозволяє розробникам адаптувати базу даних до своїх конкретних потреб. Він може масштабуватися до мільярдів векторів і розширюватися за допомогою спеціальних плагінів, забезпечуючи масштабованість і розширюваність. Milvus легко інтегрується з фреймворками машинного навчання, операторами Kubernetes та аналітичними інструментами, що робить його універсальним вибором для широкого спектру застосувань, таких як пошук зображень та відео, рекомендаційні системи, чат-боти та виявлення аномалій.

Вибір правильної бази даних Vector для вашого підприємства

Оскільки впровадження штучного інтелекту та машинного навчання продовжує прискорюватися, векторні бази даних стали критично важливим компонентом у створенні потужних корпоративних додатків штучного інтелекту. Від повністю керованих рішень, таких як Pinecone, до варіантів з відкритим вихідним кодом, таких як Qdrant і Chroma, ландшафт векторних баз даних пропонує широкий спектр варіантів, пристосованих до різних організаційних потреб і сценаріїв використання.

Незалежно від того, чи створюєте ви семантичну пошукову систему, систему рекомендацій або будь-яку іншу програму на основі штучного інтелекту, векторні бази даних є основою для розкриття повного потенціалу моделей машинного навчання. Завдяки швидкому пошуку за схожістю, розширеній фільтрації та безшовній інтеграції з популярними фреймворками, ці бази даних дають розробникам можливість зосередитися на створенні інноваційних рішень, не турбуючись про складнощі, пов'язані з управлінням векторними даними.