Opensourcové vektorové databáze

PLATÍ PRO: Virtuální jádro MongoDB

Když vývojáři vyberou vektorové databáze, nabízí opensourcové možnosti řadu výhod. "Open source" znamená, že zdrojový kód softwaru je volně dostupný a umožňuje uživatelům přizpůsobit databázi podle svých konkrétních potřeb. Tato flexibilita je výhodná pro organizace, které podléhají jedinečným zákonným požadavkům na data, jako jsou společnosti v odvětví finančních služeb.

Další výhodou opensourcových vektorových databází je silná podpora komunity, která se jim líbí. Aktivní komunity uživatelů často přispívají k vývoji těchto databází, poskytují podporu a sdílejí osvědčené postupy a podporují inovace.

Někteří jednotlivci se rozhodnou pro opensourcové vektorové databáze, protože jsou "zdarma", což znamená, že není možné software získat ani použít. Alternativou je použití úrovní Free nabízených službami spravované databáze vektorů. Tyto spravované služby poskytují nejen bezplatný přístup k určitému limitu využití, ale také zjednodušují provozní zátěž zpracováním údržby, aktualizací a škálovatelnosti. Díky použití bezplatné úrovně spravovaných vektorových databází mohou uživatelé dosáhnout úspor nákladů a zároveň snížit režijní náklady na správu. Tento přístup umožňuje uživatelům soustředit se spíše na základní aktivity než na správu databáze.

Pracovní mechanismus vektorových databází

Vektorové databáze jsou navržené tak, aby ukládaly a spravovaly vkládání vektorů, což jsou matematické reprezentace dat ve vysokodimenzionálním prostoru. V tomto prostoru každá dimenze odpovídá funkci dat a desítky tisíc dimenzí se můžou použít k reprezentaci sofistikovaných dat. Pozice vektoru v tomto prostoru představuje jeho vlastnosti. Slova, fráze nebo celé dokumenty a obrázky, zvuk a další typy dat můžou být vektorizovány. Tyto vektorové vkládání se používají při vyhledávání podobnosti, multimodálním vyhledávání, modulech doporučení, velkých jazycích (LLM) atd.

Architektura těchto databází obvykle zahrnuje modul úložiště a mechanismus indexování. Modul úložiště optimalizuje ukládání vektorových dat pro efektivní načítání a manipulaci, zatímco mechanismus indexování organizuje data pro rychlé vyhledávání a načítání operací.

V vektorové databázi se vkládání indexují a dotazují prostřednictvím algoritmů vektorového vyhledávání na základě jejich vektorové vzdálenosti nebo podobnosti. Robustní mechanismus je nezbytný k identifikaci nejrelevavantnějších dat. Mezi dobře známé algoritmy vektorového vyhledávání patří Hierarchical Navigable Small World (HNSW), Inverted File (IVF) atd.

Vektorové databáze se používají v mnoha doménách a situacích napříč analytickou a generující AI, včetně zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání videa a obrázků, systému doporučení, vyhledávání atd. Vektorovou databázi můžete použít například k:

• Identifikace podobných obrázků, dokumentů a skladeb na základě jejich obsahu, motivů, mínění a stylů
• Identifikace podobných produktů na základě jejich charakteristik, funkcí a skupin uživatelů
• Doporučení obsahu, produktů nebo služeb na základě preferencí jednotlivců
• Doporučení obsahu, produktů nebo služeb na základě podobností skupin uživatelů
• Identifikace nejvhodnějších potenciálních možností z velkého fondu voleb pro splnění složitých požadavků
• Identifikace datových anomálií nebo podvodných aktivit, které se liší od převládajících nebo normálních vzorů
• Implementace trvalé paměti pro agenty AI
• Povolení generování rozšířeného načítání (RAG)

Integrovaná vektorová databáze vs. databáze čistých vektorů

Existují dva běžné typy implementací vektorové databáze – čistě vektorová databáze a integrovaná vektorová databáze v NoSQL nebo relační databázi.

Čistá vektorová databáze je navržená tak, aby efektivně ukládaly a spravovaly vkládání vektorů spolu s malým množstvím metadat; je oddělená od zdroje dat, ze kterého jsou vložené objekty odvozeny.

Vektorová databáze integrovaná do vysoce výkonné noSQL nebo relační databáze poskytuje další možnosti. Integrovaná vektorová databáze v NoSQL nebo relační databázi může ukládat, indexovat a dotazovat vkládání společně s odpovídajícími původními daty. Tento přístup eliminuje dodatečné náklady na replikaci dat v samostatné čistě vektorové databázi. Navíc udržování vektorových vkládání a původních dat společně usnadňuje operace s více modálními daty a umožňuje větší konzistenci dat, škálování a výkon.

Výběr nejlepší opensourcové vektorové databáze

Volba nejlepší opensourcové vektorové databáze vyžaduje zvážení několika faktorů. Výkon a škálovatelnost databáze jsou zásadní, protože mají vliv na to, jestli databáze dokáže zpracovat vaše konkrétní požadavky na úlohy. Databáze s efektivními funkcemi indexování a dotazování obvykle nabízejí optimální výkon. Dalším faktorem je podpora komunity a dostupná dokumentace pro databázi. Robustní komunitní a dokumentace vám může poskytnout cennou pomoc. Tady je několik oblíbených opensourcových vektorových databází:

• Sytost barvy
• Milvus
• Qdrant
• Weaviate

Nejoblíbenější možnost ale nemusí být pro vás nejlepší. Měli byste tedy porovnat různé možnosti založené na funkcích, podporovaných datových typech, kompatibilitě s existujícími nástroji a architekturami, které používáte. Měli byste také pamatovat na výzvy opensourcových vektorových databází (níže).

Výzvy opensourcových vektorových databází

Většina opensourcových vektorových databází, včetně těch uvedených výše, jsou čistě vektorové databáze. Jinými slovy jsou navržené tak, aby ukládaly a spravovaly pouze vkládání vektorů spolu s malým množstvím metadat. Vzhledem k tomu, že jsou nezávislé na zdroji dat, ze kterého se vkládání odvozují, vyžaduje jejich použití odesílání dat mezi integracemi služeb, což zvyšuje dodatečné náklady, složitost a kritické body pro produkční úlohy.

Představují také výzvy, které jsou typické pro opensourcové databáze:

• Nastavení: Uživatelé potřebují podrobné znalosti k instalaci, konfiguraci a provozu, zejména pro složitá nasazení. Optimalizace prostředkůach
• Údržba: Uživatelé musí spravovat vlastní aktualizace, opravy a údržbu. Odborné znalosti ML tedy nestačí; uživatelé také musí mít rozsáhlé zkušenosti se správou databáze.
• Podpora: Oficiální podpora může být v porovnání se spravovanými službami omezena a spoléhá se na pomoc komunity.

Vzhledem k tomu, že při vertikálním navýšení kapacity účtují bezplatné opensourcové vektorové databáze značné náklady. Rozšíření provozu vyžaduje více hardwaru, kvalifikovaných pracovníků IT a pokročilé správy infrastruktury, což vede k vyšším nákladům na hardware, personál a provozní náklady. Škálování opensourcových vektorových databází může být finančně náročné i přes nedostatek licenčních poplatků.

Řešení problémů opensourcových vektorových databází

Plně spravovaná vektorová databáze integrovaná do vysoce výkonné noSQL nebo relační databáze zabraňuje dodatečným nákladům a složitosti opensourcových vektorových databází. Taková databáze ukládá, indexuje a dotazy vkládá spolu s odpovídajícími původními daty. Tento přístup eliminuje dodatečné náklady na replikaci dat v samostatné čistě vektorové databázi. Navíc udržování vektorových vkládání a původních dat společně usnadňuje operace s více modálními daty a umožňuje větší konzistenci dat, škálování a výkon. Mezitím plně spravovaná služba vývojářům pomáhá vyhnout se potížím v nastavování, údržbě a spoléhat se na komunitní pomoc s opensourcovou vektorovou databází. Některé služby databáze spravovaných vektorů navíc nabízejí bezplatnou úroveň životnosti.

Příkladem je integrovaná vektorová databáze ve službě Azure Cosmos DB pro MongoDB. Umožňuje vývojářům využívat stejnou finanční výhodu spojenou s opensourcovými vektorovými databázemi, zatímco poskytovatel služeb zpracovává údržbu, aktualizace a škálovatelnost. Když je čas vertikálně navýšit kapacitu operací, upgrade je rychlý a snadný a zároveň udržuje nízké celkové náklady na vlastnictví (TCO). Tuto službu lze také použít k pohodlnému škálování aplikací MongoDB , které jsou již v produkčním prostředí.

Další kroky

Použití úrovně Free integrované vektorové databáze ve službě Azure Cosmos DB pro MongoDB