Bazy danych wektorów typu open source
Gdy deweloperzy wybierają wektorowe bazy danych, opcje typu open source zapewniają wiele korzyści. "Open source" oznacza, że kod źródłowy oprogramowania jest dostępny bezpłatnie, umożliwiając użytkownikom dostosowywanie bazy danych zgodnie z ich konkretnymi potrzebami. Ta elastyczność jest korzystna dla organizacji, które podlegają unikatowym wymaganiom prawnym dotyczącym danych, takich jak firmy w branży usług finansowych.
Kolejną zaletą baz danych wektorów open source jest silna obsługa społeczności, z której korzystają. Aktywne społeczności użytkowników często przyczyniają się do rozwoju tych baz danych, zapewniają pomoc techniczną i udostępniają najlepsze rozwiązania, promując innowacje.
Niektóre osoby decydują się na bazy danych wektorów typu open source, ponieważ są "bezpłatne", co oznacza, że nie ma kosztów nabycia ani używania oprogramowania. Alternatywą jest użycie warstw bezpłatnych oferowanych przez usługi zarządzanej bazy danych wektorów. Te usługi zarządzane zapewniają nie tylko bezpłatny dostęp do określonego limitu użycia, ale także upraszczają obciążenie operacyjne dzięki obsłudze konserwacji, aktualizacji i skalowalności. W związku z tym, korzystając z warstwy Bezpłatna usług bazy danych wektorów zarządzanych, użytkownicy mogą uzyskać oszczędności kosztów przy jednoczesnym zmniejszeniu nakładu pracy związanego z zarządzaniem. Takie podejście pozwala użytkownikom skupić się bardziej na swoich podstawowych działaniach, a nie na administrowaniu bazą danych.
Mechanizm roboczy baz danych wektorów
Wektorowe bazy danych są przeznaczone do przechowywania wektorów osadzania i zarządzania nimi, które są matematycznymi reprezentacjami danych w przestrzeni wielowymiarowej. W tej przestrzeni każdy wymiar odpowiada funkcji danych, a dziesiątki tysięcy wymiarów może służyć do reprezentowania zaawansowanych danych. Położenie wektora w tym obszarze reprezentuje jego cechy. Wyrazy, frazy lub całe dokumenty oraz obrazy, dźwięk i inne typy danych mogą być wektoryzowane. Te wektorowe osadzania są używane w wyszukiwaniu podobieństwa, wyszukiwania wielomodalnego, aparatach rekomendacji, dużych modelach języków (LLMs) itp.
Architektura tych baz danych zwykle obejmuje aparat magazynu i mechanizm indeksowania. Aparat magazynu optymalizuje magazyn danych wektorów pod kątem wydajnego pobierania i manipulowania nimi, a mechanizm indeksowania organizuje dane na potrzeby szybkiego wyszukiwania i pobierania operacji.
W wektorowej bazy danych osadzanie są indeksowane i odpytywane za pomocą algorytmów wyszukiwania wektorowego na podstawie ich odległości wektorowej lub podobieństwa. Niezawodny mechanizm jest niezbędny do identyfikowania najbardziej odpowiednich danych. Niektóre dobrze znane algorytmy wyszukiwania wektorów obejmują hierarchiczny mały świat (HNSW), odwrócony plik (IVF) itp.
Bazy danych wektorów są używane w wielu domenach i sytuacjach obejmujących analizy i generowanie sztucznej inteligencji, w tym przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie wideo i obrazów, system rekomendacji, wyszukiwanie itp. Na przykład można użyć wektorowej bazy danych do:
- Identyfikowanie podobnych obrazów, dokumentów i piosenek na podstawie ich zawartości, motywów, tonacji i stylów
- Identyfikowanie podobnych produktów na podstawie ich cech, funkcji i grup użytkowników
- Polecanie zawartości, produktów lub usług na podstawie preferencji poszczególnych osób
- Zalecanie zawartości, produktów lub usług na podstawie podobieństw grup użytkowników
- Zidentyfikuj najlepsze możliwe opcje z dużej puli wyborów, aby spełnić złożone wymagania
- Identyfikowanie anomalii danych lub fałszywych działań, które różnią się od dominujących lub normalnych wzorców
- Implementowanie pamięci trwałej dla agentów sztucznej inteligencji
- Włączanie generowania rozszerzonego pobierania (RAG)
Zintegrowana baza danych wektorów a czysta baza danych wektorów
Istnieją dwa typowe typy implementacji wektorowej bazy danych — czysta wektorowa baza danych i zintegrowana baza danych wektorów w bazie danych NoSQL lub relacyjna baza danych.
Czysta wektorowa baza danych została zaprojektowana do wydajnego przechowywania osadzeń wektorów i zarządzania nimi wraz z niewielką ilością metadanych; jest oddzielona od źródła danych, z którego pochodzą osadzanie.
Baza danych wektorów zintegrowana z wysoce wydajnym bazą danych NoSQL lub relacyjnymi bazami danych zapewnia dodatkowe możliwości. Zintegrowana baza danych wektorów w bazie danych NoSQL lub relacyjnej bazy danych może przechowywać, indeksować i wykonywać zapytania wraz z odpowiednimi oryginalnymi danymi. Takie podejście eliminuje dodatkowy koszt replikowania danych w oddzielnej czystej bazie danych wektorów. Ponadto utrzymywanie wektorowych osadzeń i oryginalnych danych lepiej ułatwia operacje na danych wielomodalnych i zapewnia większą spójność danych, skalę i wydajność.
Wybieranie najlepszej bazy danych wektorów open source
Wybór najlepszej bazy danych wektorów open source wymaga rozważenia kilku czynników. Wydajność i skalowalność bazy danych mają kluczowe znaczenie, ponieważ mają wpływ na to, czy baza danych może obsługiwać określone wymagania dotyczące obciążenia. Bazy danych z wydajnymi możliwościami indeksowania i wykonywania zapytań zwykle oferują optymalną wydajność. Innym czynnikiem jest pomoc techniczna społeczności i dokumentacja dostępna dla bazy danych. Niezawodna społeczność i duża dokumentacja mogą zapewnić cenną pomoc. Oto kilka popularnych baz danych wektorów open source:
- Chroma
- Milvus
- Qdrant
- Weaviate
Jednak najbardziej popularna opcja może nie być najlepszą opcją dla Ciebie. W związku z tym należy porównać różne opcje na podstawie funkcji, obsługiwanych typów danych, zgodności z istniejącymi narzędziami i platformami, których używasz. Należy również pamiętać o wyzwaniach związanych z bazami danych wektorów open source (poniżej).
Wyzwania związane z bazami danych wektorów open source
Większość baz danych wektorów typu open source, w tym wymienionych powyżej, to czyste bazy danych wektorów. Innymi słowy, są one przeznaczone do przechowywania tylko osadzania wektorów i zarządzania nimi wraz z niewielką ilością metadanych. Ponieważ są one niezależne od źródła danych, z którego pochodzą osadzanie, użycie ich wymaga wysyłania danych między integracją usługi, co zwiększa dodatkowy koszt, złożoność i wąskie gardła obciążeń produkcyjnych.
Stanowią one również wyzwania typowe dla baz danych typu open source:
- Konfiguracja: użytkownicy potrzebują dogłębnej wiedzy, aby instalować, konfigurować i obsługiwać, szczególnie w przypadku złożonych wdrożeń. Optymalizacja zasobów i konfiguracji podczas operacji skalowania w górę wymaga ścisłego monitorowania i korekt.
- Konserwacja: użytkownicy muszą zarządzać własnymi aktualizacjami, poprawkami i konserwacją. W związku z tym wiedza na temat uczenia maszynowego nie wystarczyłaby; użytkownicy muszą również mieć szerokie doświadczenie w administrowaniu bazą danych.
- Pomoc techniczna: Oficjalna pomoc techniczna może być ograniczona w porównaniu z usługami zarządzanymi, opierając się bardziej na pomocy społeczności.
W związku z tym, podczas gdy początkowo bezpłatne bazy danych wektorów typu open source generują znaczne koszty podczas skalowania w górę. Rozszerzanie operacji wymaga większej ilości sprzętu, wykwalifikowanych pracowników IT i zaawansowanego zarządzania infrastrukturą, co prowadzi do wyższych wydatków związanych ze sprzętem, personelem i kosztami operacyjnymi. Skalowanie baz danych wektorów open source może być finansowo wymagające pomimo braku opłat licencyjnych.
Rozwiązywanie problemów z bazami danych wektorów open source
W pełni zarządzana baza danych wektorów zintegrowana z wysoce wydajną bazą danych NoSQL lub relacyjnej bazy danych pozwala uniknąć dodatkowych kosztów i złożoności baz danych wektorów typu open source. Taka baza danych przechowuje, indeksy i zapytania osadzania obok odpowiednich oryginalnych danych. Takie podejście eliminuje dodatkowy koszt replikowania danych w oddzielnej czystej bazie danych wektorów. Ponadto utrzymywanie wektorowych osadzeń i oryginalnych danych lepiej ułatwia operacje na danych wielomodalnych i zapewnia większą spójność danych, skalę i wydajność. W międzyczasie w pełni zarządzana usługa pomaga deweloperom uniknąć problemów z konfigurowaniem, konserwowaniem i poleganiem na pomocy społeczności dla bazy danych wektorów open source. Ponadto niektóre usługi bazy danych wektorów zarządzanych oferują bezpłatną warstwę czasu życia.
Przykładem jest zintegrowana baza danych wektorów w usłudze Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB. Umożliwia deweloperom korzystanie z tych samych korzyści finansowych związanych z bazami danych wektorów open source, podczas gdy dostawca usług obsługuje konserwację, aktualizacje i skalowalność. Gdy nadszedł czas na skalowanie operacji w górę, uaktualnienie jest szybkie i łatwe przy zachowaniu niskiego całkowitego kosztu posiadania (TCO). Ta usługa może również służyć do wygodnego skalowania aplikacji MongoDB , które są już w środowisku produkcyjnym.