Вам нужно решение на основе базы данных для вашего приложения искусственного интеллекта? Александр Уильямс, разработчик полного стека и независимый ИТ-консультант, рассказывает на портале The New Stack о пяти векторных базах данных, которые революционизируют машинное обучение и поиск по сходству.
Векторные базы данных представляют собой эффективное решение для хранения и поиска огромных объемов векторных данных. В этой статье мы рассмотрим пять ведущих векторных баз данных, которые произвели революцию в машинном обучении и поиске по сходству. Однако перед этим давайте разберемся, что такое векторная база данных.
Векторные базы данных — это особый тип баз данных, предназначенный для организации данных на основе сходства. Для этого они преобразуют исходные данные — такие как изображения, текст, видео или аудио — в математические представления, известные как многомерные векторы. Каждый вектор может иметь от десятков до тысяч измерений, в зависимости от сложности исходных данных.
Векторные базы данных отлично подходят для быстрого выявления похожих элементов данных. В современном мире, управляемом ИИ, они находят множество применений, например, предлагают похожие товары в интернет-магазинах, находят похожие изображения в Интернете или рекомендуют похожие видео на сайтах потокового вещания. Векторные базы данных также могут использоваться для выявления схожих генетических последовательностей в биологии, обнаружения мошенничества в финансовой отрасли или анализа данных датчиков устройств Интернета вещей (IoT).
Топ-5 векторных баз данных в 2023 году
Chroma
Это векторная база данных с открытым исходным кодом, созданная для обеспечения разработчиков и организаций любого размера ресурсами, необходимыми для создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Она предоставляет разработчикам высокомасштабируемое и эффективное решение для хранения, поиска и извлечения многомерных векторов.
Одной из причин популярности Chroma является ее гибкость. У вас есть возможность развернуть ее в облаке или в виде локального решения. Она также поддерживает множество типов и форматов данных, что позволяет использовать ее в широком спектре приложений. Особенно хорошо Chroma работает с аудиоданными, что делает ее одним из лучших решений векторных баз данных для поисковых систем на основе аудио, музыкальных рекомендаций и других приложений, связанных с аудио.
Pinecone
Это облачная управляемая векторная база данных, созданная для того, чтобы облегчить предприятиям и организациям создание и развертывание крупномасштабных приложений машинного обучения. В отличие от большинства популярных векторных баз данных, у Pinecone закрытый исходный код.
Эта векторная база данных отличается простым, интуитивно понятным интерфейсом, который делает ее исключительно удобной для разработчиков. Она скрывает сложность управления базовой инфраструктурой, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании приложений.
Широкая поддержка многомерных векторов делает Pinecone подходящей для различных сценариев использования, включая поиск по сходству, рекомендательные системы, персонализацию и семантический поиск. Она также поддерживает возможность одноступенчатой фильтрации. А способность анализировать данные в реальном времени делает ее отличным выбором для обнаружения угроз и мониторинга кибератак в сфере кибербезопасности.
Pinecone поддерживает интеграцию с множеством систем и приложений, включая Google Cloud Platform, Amazon Web Services (AWS), OpenAI, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, ChatGPT Plus, Elasticsearch, Haystack и др.
Weviate
Это векторная база данных категории Open Source, которую можно использовать как самостоятельное или полностью управляемое решение. Она предоставляет организациям мощный инструмент для обработки и управления данными, обеспечивая при этом отличную производительность, масштабируемость и простоту использования. Независимо от того, используется ли Weaviate в управляемой или собственной среде, она предлагает надежную функциональность и гибкость для работы с различными типами данных и приложениями.
Примечательной особенностью Weviate является то, что ее можно использовать для хранения как векторов, так и объектов. Это делает ее подходящей для приложений, сочетающих несколько методов поиска, таких как векторный поиск и поиск по ключевым словам.
Некоторые распространенные сценарии использования Weviate включают поиск по сходству, семантический поиск, классификацию данных в ERP-системах, поиск в электронной коммерции, системы рекомендаций, поиск изображений, обнаружение аномалий, автоматическое согласование данных и анализ угроз кибербезопасности.
Milvus
Это еще одна векторная база данных с открытым исходным кодом, которая завоевала популярность в области науки о данных и машинного обучения. Одним из главных преимуществ Milvus является надежная поддержка векторного индексирования и запросов. Она использует самые современные алгоритмы для ускорения процесса поиска, что позволяет быстро находить похожие векторы даже при работе с большими массивами данных.
Популярность Milvus также обусловлена тем, что она легко интегрируется с другими популярными фреймворками, включая PyTorch и TensorFlow, что позволяет легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы машинного обучения.
Milvus имеет множество применений в различных отраслях. В электронной коммерции она может использоваться в рекомендательных системах, которые предлагают товары на основе предпочтений пользователя. В анализе изображений и видео — для распознавания объектов, поиска сходства изображений и поиска изображений на основе контента. Она также широко используется в обработке естественного языка для кластеризации документов, семантического поиска и в системах ответов на вопросы.
Faiss
Faiss отлично справляется с индексированием и поиском больших коллекций многомерных векторов, а также с поиском сходства и кластеризацией в многомерных пространствах. В ней также используются инновационные методы, направленные на оптимизацию потребления памяти и времени выполнения запросов, что позволяет эффективно хранить и извлекать векторы даже при работе с сотнями измерений.
Одним из наиболее популярных применений Faiss является распознавание изображений. Она может быть использована для создания крупномасштабных систем поиска изображений, которые позволяют индексировать и искать миллионы или даже миллиарды изображений. Ее также можно использовать для создания систем семантического поиска, позволяющих быстро находить похожие документы или абзацы в огромных объемах текста.
Советы по выбору лучшей векторной базы данных
Выбор правильной векторной базы данных — критически важное решение, поскольку оно существенно влияет на эффективность и результативность ваших приложений. При составлении списка пяти лучших векторных баз данных акцент был сделан на следующих основных факторах:
- Масштабируемость. Выбраны векторные базы данных, способные эффективно обрабатывать большие объемы данных высокой размерности и масштабироваться по мере роста потребностей в данных.
- Производительность. Скорость и эффективность базы данных имеют решающее значение. Векторные базы данных, представленные в этом списке, исключительно быстры, когда речь идет о поиске данных, производительности поиска и возможности выполнять различные операции с векторами.
- Гибкость. Базы данных из этого списка поддерживают широкий спектр типов и форматов данных и могут быть легко адаптированы к различным сценариям применения. Они могут работать со структурированными и неструктурированными данными и поддерживать множество моделей машинного обучения.
- Простота использования. Эти базы данных удобны в использовании и просты в управлении. Они легко устанавливаются и настраиваются, имеют интуитивно понятные API, а также хорошую документацию и поддержку.
- Надежность. Все рассмотренные здесь векторные базы данных имеют проверенную репутацию надежных и устойчивых.
Даже если положиться на вышеперечисленные факторы, следует помнить, что выбор лучшей векторной базы данных для вас в конечном итоге зависит от ваших конкретных потребностей и обстоятельств. Поэтому оцените свои цели и выберите векторную базу данных, которая наилучшим образом отвечает вашим требованиям.
Заключение
Chroma, Pinecone, Weviate, Milvus и Faiss — одни из лучших векторных баз данных, которые меняют ландшафт индексирования данных и поиска по сходству. Chroma отлично подходит для создания
Weviate — отличный выбор, если вы ищете гибкую векторную базу данных, подходящую для широкого спектра приложений, а Faiss станет отличным вариантом для высокопроизводительного поиска по сходству. Milvus также быстро набирает популярность благодаря своим масштабируемым возможностям индексирования и запросов.
Возможно, вам понадобятся более специализированные векторные базы данных, расширяющие границы возможного в анализе данных и поиске сходства. Но пока что мы надеемся, что этот список даст вам представление о векторных базах данных, которые стоит рассмотреть для вашего проекта.
