Топ-15 баз данных векторной графики, которые вы должны попробовать в 2024 году

Лучшие 15 баз данных векторной графики, которые стоит опробовать в 2024 году

Введение

В быстро меняющемся мире науки о данных, векторные базы данных играют ключевую роль в обеспечении эффективного хранения, извлечения и обработки высокоразмерных данных. В данной статье исследуется определение и значение векторных баз данных, сравниваются их со стандартными базами данных и предоставляется подробный обзор топ-15 векторных баз данных, которые стоит рассмотреть в 2024 году.

Что такое векторные базы данных?

Векторные базы данных, в своей сути, разработаны для эффективной работы с векторизованными данными. В отличие от традиционных баз данных, которые превосходят в хранении структурированных данных, векторные базы данных специализируются на управлении точками данных в многомерном пространстве, что делает их идеальным выбором для приложений в области искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка.

Целью векторных баз данных заключается в их способности облегчать векторное представление данных, поиск похожих элементов и эффективную обработку высокоразмерных данных. В отличие от традиционных баз данных, которые могут столкнуться с проблемами работы с неструктурированными данными, векторные базы данных блестяще справляются с сценариями, где взаимосвязи и сходства между точками данных имеют важное значение.

Векторные базы данных против традиционных баз данных

Аспект	Традиционные базы данных	Векторные базы данных
Тип данных	Простые данные (слова, числа) в таблице.	Сложные данные (векторы) с специализированным поиском.
Метод поиска	Точное совпадение данных.	Наиболее близкое совпадение с использованием приближенного поиска ближайших соседей (ANN).
Техники поиска	Стандартные методы запросов.	Специализированные методы, такие как хеширование и поиск на основе графов для ANN.
Обработка неструктурированных данных	Требуется больше усилий из-за отсутствия предопределенного формата.	Преобразовывает неструктурированные данные в числовые представления (векторные вложения).
Представление	Представление в виде таблицы.	Векторное представление с векторными вложениями.
Цель	Подходит для структурированных данных.	Идеально подходит для обработки неструктурированных и сложных данных.
Применение	Часто используется в традиционных приложениях.	Используется в области искусственного интеллекта, машинного обучения и приложениях, работающих с сложными данными.
Понимание взаимосвязей	Ограниченные возможности распознавания взаимосвязей.	Улучшенное понимание через векторные пространственные взаимосвязи и вложения.
Эффективность в приложениях ИИ/МО	Менее эффективна с неструктурированными данными.	Более эффективна в обработке неструктурированных данных для приложений ИИ/МО.
Пример	SQL-базы данных (например, MySQL, PostgreSQL).	Векторные базы данных (например, Faiss, Milvus).

Повысьте свою игру в сфере генеративного искусственного интеллекта с практическим обучением. Откройте для себя преимущества векторных баз данных для передовой обработки данных с помощью нашей программы GenAI Pinnacle!

• Топ-15 векторных баз данных для науки о данных в 2024 году Подробное руководство
• Познакомьтесь с RAGs приложением Streamlit, которое позволяет создавать RAG-пайплайн из источника данных с использованием естественного языка.
• Эта статья от Джонс Хопкинса подчеркивает роль науки о данных в ускорении вероятностного сопоставления каталогов для открытий в космическом пространстве в разные периоды времени и с использованием разных телескопов.

Как выбрать подходящую векторную базу данных для вашего проекта

При выборе векторной базы данных для вашего проекта учитывайте следующие факторы:

• У вас есть команда инженеров для размещения базы данных или вам нужна полностью управляемая база данных?
• У вас есть векторные вложения или вам нужна векторная база данных для их генерации?
• Требования к задержке, такие как пакетная обработка или онлайн.
• Опыт разработчика в команде.
• Кривая обучения выбранного инструмента.
• Надежность решения.
• Затраты на внедрение и обслуживание.
• Безопасность и соответствие требованиям.

Топ 15 векторных баз данных для науки о данных в 2024 году

Откройте для себя лучшие инструменты для обработки данных простым способом! Ознакомьтесь с топ 15 векторными базами данных для науки о данных в 2024 году:

1. Pinecone

Веб-сайт: Pinecone | Open source: Нет | Звезды на GitHub: 836

Pinecone – это облачная векторная база данных, предлагающая удобный API и беззаботную инфраструктуру. Она позволяет пользователям избежать необходимости управления инфраструктурой и сосредоточиться на разработке и расширении своих решений в области искусственного интеллекта. Pinecone отличается быстрой обработкой данных, поддержкой фильтров метаданных и разреженно-плотного индекса для точных результатов.

Основные возможности

• Обнаружение дубликатов
• Отслеживание ранжирования
• Поиск данных
• Классификация
• Устранение дубликатов

2. Milvus

Веб-сайт: Milvus | Open source: Да | Звезды на GitHub: 21.1k

Milvus – это открытая векторная база данных, разработанная для эффективного векторного представления и поиска похожих элементов. Она упрощает поиск неструктурированных данных и обеспечивает единый опыт работы в различных средах развертывания. Milvus широко используется в приложениях, таких как поиск изображений, чат-боты и поиск химических структур.

Основные возможности

• Поиск триллионов векторных наборов данных за миллисекунды
• Простое управление неструктурированными данными
• Высокая масштабируемость и адаптируемость
• Гибридный поиск
• Поддержка сильного сообщества

3. Chroma

Веб-сайт: Chroma | Open source: Да | Звезды на GitHub: 7k

Chroma DB – это открытая векторная база данных, специально разработанная для алгоритмов искусственного интеллекта. Она упрощает создание приложений с использованием мощных языковых моделей (LLM) на основе обработки естественного языка. Chroma отличается возможностями, такими как запросы, фильтрация, оценка плотности и многое другое.

Основные возможности

• Обеспечение богатого функционала
• LangChain (Python и JavaScript)
• Одно и то же API для разработки, тестирования и продакшна
• Интеллектуальная группировка и релевантность запросов (предстоящая функция)

4. Weaviate

GitHub: Weaviate | Open source: Да | Звезды на GitHub: 6.7k

Weaviate – это устойчивая и масштабируемая облачная векторная база данных, которая преобразует текст, фотографии и другие данные в базу данных с возможностью поиска. Она поддерживает различные функции, основанные на искусственном интеллекте, включая вопросно-ответный поиск, совмещение моделей языка с данными и автоматическую категоризацию.

Основные особенности

• Встроенные модули для поиска, вопросов и ответов и категоризации с использованием искусственного интеллекта
• Облачная нативность и распределение
• Полные CRUD-возможности
• Бесшовная передача моделей машинного обучения в MLOps

5. Deep Lake

GitHub: Deep Lake | Open source: Да | Звезды на GitHub: 6.4k

Deep Lake – это база данных искусственного интеллекта, предназначенная для приложений глубокого обучения и применения LLM. Она поддерживает хранение различных типов данных и предлагает такие функции, как запросы, векторный поиск, потоковая передача данных во время обучения, а также интеграции с инструментами LangChain, LlamaIndex и Weights & Biases.

Основные особенности:

• Хранение всех типов данных
• Запросы и векторный поиск
• Потоковая передача данных во время обучения
• Версионирование и последовательность данных
• Интеграции с различными инструментами

6. Qdrant

GitHub: Qdrant | Open source: Да | Звезды на GitHub: 11.5k

Qdrant – это поисковый движок и база данных с открытым исходным кодом, обеспечивающие готовый к производству сервис с удобным API. Он отличается обширной поддержкой фильтрации, что делает его подходящим для нейронных сетей, семантического сопоставления, фасетного поиска и других приложений.

Основные особенности

• Хранение и фильтрация на основе полезной нагрузки
• Поддержка различных типов данных и критериев запроса
• Кэширование информации о полезной нагрузке для улучшения выполнения запросов
• Запись операций до отключения питания
• Независимость от внешних баз данных или управляющих систем

7. Elasticsearch

Веб-сайт: Elasticsearch | Open source: Да | Звезды на GitHub: 64.4k

Elasticsearch – это аналитический движок с открытым исходным кодом, который обрабатывает различные типы данных. Он обеспечивает быстрый поиск, настройку релевантности и масштабируемую аналитику. Elasticsearch поддерживает кластеризацию, повышенную доступность и автоматическое восстановление при работе в распределенной архитектуре.

Основные особенности

• Кластеризация и повышенная доступность
• Горизонтальная масштабируемость
• Репликация между кластерами и центрами обработки данных
• Распределенная архитектура для постоянного спокойствия

8. Vespa

Веб-сайт: Vespa | Open source: Да | Звезды на GitHub: 4.5k

Vespa – это движок обслуживания данных с открытым исходным кодом, предназначенный для хранения, поиска и организации массовых данных с применением машинного обучения. Он выделяется непрерывной записью, настройкой избыточности и гибкими опциями запроса.

Основные особенности

• Подтверждение записей в миллисекундах
• Непрерывная запись с высокой скоростью на одном узле
• Конфигурирование избыточности
• Поддержка различных операторов запроса
• Группировка и агрегация совпадений

9. Vald

Веб-сайт: Vald | Open source: Да | Звезды на GitHub: 1274

Vald – это распределенный, масштабируемый и быстрый поисковый движок векторов, использующий алгоритм NGT ANN. Он обеспечивает автоматическое резервное копирование, горизонтальное масштабирование и высокую настраиваемость. Vald поддерживает несколько языков программирования и обеспечивает восстановление после сбоев с помощью объектного хранилища или постоянного тома.

Основные особенности

• Автоматическое резервное копирование и распределение индексов
• Автоматическое перераспределение при отказе агента
• Высокая настраиваемость
• Поддержка нескольких языков программирования

10. ScaNN

GitHub: ScaNN | Open source: Да | GitHub звезды: 31.5k

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) – это эффективный метод поиска ближайших векторов, предложенный Гуглом. Он отличается своим методом сжатия, обеспечивая повышенную точность. ScaNN подходит для поиска максимального внутреннего произведения с дополнительными функциями расстояния, такими как евклидово расстояние.

11. Pgvector

GitHub: Pgvector | Open source: Да | GitHub звезды: 4.5k

pgvector – это расширение для PostgreSQL, разработанное для поиска сходства векторов. Оно поддерживает точный и приближенный поиск ближайших соседей, различные метрики расстояния и совместимо с любым языком, использующим клиент PostgreSQL.

Основные особенности

• Точный и приближенный поиск ближайших соседей
• Поддержка евклидова расстояния, внутреннего произведения и косинусного расстояния
• Совместимость с любым языком, использующим клиент PostgreSQL

12. Faiss

GitHub: Faiss | Open source: Да | GitHub звезды: 23k

Faiss, разработанный Facebook AI Research, – это библиотека для быстрого поиска и группировки плотных векторов. Она поддерживает различные возможности поиска, пакетную обработку и различные метрики расстояния, что делает ее универсальной для широкого спектра приложений.

Основные особенности

• Возвращает несколько ближайших соседей
• Пакетная обработка для нескольких векторов
• Поддержка различных расстояний
• Дисковое хранение индекса

13. ClickHouse

Сайт: ClickHouse | Open source: Да | GitHub звезды: 31.8k

ClickHouse – это колоночная система управления базами данных (DBMS), предназначенная для аналитической обработки в реальном времени. Она эффективно сжимает данные, использует многопроцессорные среды и поддерживает широкий спектр запросов. Низкая задержка и непрерывное добавление данных делают ClickHouse подходящим для различных аналитических задач.

Основные особенности

• Эффективное сжатие данных
• Извлечение данных с низкой задержкой
• Многопроцессорные и многосерверные настройки для массовых запросов
• Надежная поддержка SQL
• Непрерывное добавление данных и быстрое индексирование

14. OpenSearch

Сайт: OpenSearch | Open source: Да | GitHub звезды: 7.9k

OpenSearch объединяет классический поиск, аналитику и векторный поиск в едином решении. Его возможности векторной базы данных улучшают разработку приложений ИИ, обеспечивая безшовную интеграцию моделей, векторов и информации для векторного, лексического и гибридного поиска.

Основные особенности

• Векторный поиск для различных целей
• Мультимодальный, семантический, визуальный поиск и агенты ИИ
• Создание векторного представления товаров и пользователей
• Поиск сходства для операций качества данных
• Векторная база данных с лицензией Apache 2.0

15. Apache Cassandra

Сайт: Apache Cassandra | Open source: Да | GitHub звезды: 8.3k

Apache Cassandra, распределенная база данных с широкими колонками, предназначенная для хранения NoSQL, расширяет свои возможности для включения векторного поиска. Благодаря своей ориентации на быструю инновацию, Cassandra стала привлекательным выбором для разработчиков ИИ, работающих с массивными объемами данных.

Основные особенности

• Хранение высокомерных векторов
• Возможности векторного поиска с использованием VectorMemtableIndex
• Оператор Cassandra Query Language (CQL) для поиска ANN
• Расширение существующей структуры SAI

Заключение

Важность векторных баз данных в области науки о данных нельзя преувеличить. По мере роста спроса на эффективную обработку высокомерных данных, ожидается дальнейшее развитие ландшафта векторных баз данных. В данной статье представлен всесторонний обзор лучших векторных баз данных для науки о данных в 2024 году, каждая из которых предлагает уникальные функции и возможности.

По мере развития искусственного интеллекта, векторные базы данных станут все более важными для принятия решений на основе данных. Большое количество доступных инструментов гарантирует наличие подходящего векторного базы данных решения для различных требований проекта.

Если вы хотите овладеть концепциями Генеративного ИИ, то у нас есть подходящий курс для вас! Запишитесь на нашу GenAI Pinnacle Program, который предлагает более 200 часов погружающего обучения, более 10 практических проектов, более 75 сессий менторства и разработанный для отрасли учебный план!

Поделитесь своим опытом и пониманием решений векторных баз данных в нашем сообществе AnalyticsVidhya!