Vektordatabaser med öppen källkod
GÄLLER FÖR: 
MongoDB vCore
När utvecklare väljer vektordatabaser ger alternativen med öppen källkod många fördelar. "Öppen källkod" innebär att programvarans källkod är tillgänglig fritt, vilket gör det möjligt för användare att anpassa databasen efter deras specifika behov. Den här flexibiliteten är fördelaktig för organisationer som omfattas av unika regelkrav på data, till exempel företag inom finansbranschen.
En annan fördel med vektordatabaser med öppen källkod är det starka communitystöd de har. Aktiva användargrupper bidrar ofta till utvecklingen av dessa databaser, ger stöd och delar metodtips och främjar innovation.
Vissa individer väljer vektordatabaser med öppen källkod eftersom de är "kostnadsfria", vilket innebär att det inte kostar något att skaffa eller använda programvaran. Ett alternativ är att använda de kostnadsfria nivåer som erbjuds av hanterade vektordatabastjänster. Dessa hanterade tjänster ger inte bara kostnadsfri åtkomst upp till en viss användningsgräns, utan förenklar även driftbelastningen genom att hantera underhåll, uppdateringar och skalbarhet. Genom att använda den kostnadsfria nivån för hanterade vektordatabastjänster kan användarna därför uppnå kostnadsbesparingar samtidigt som hanteringskostnaderna minskar. Med den här metoden kan användarna fokusera mer på sina kärnaktiviteter i stället för på databasadministration.
Arbetsmekanism för vektordatabaser
Vektordatabaser är utformade för att lagra och hantera inbäddningar av vektorer, som är matematiska representationer av data i ett högdimensionellt utrymme. I det här utrymmet motsvarar varje dimension en funktion i data och tiotusentals dimensioner kan användas för att representera avancerade data. En vektors position i det här utrymmet representerar dess egenskaper. Ord, fraser eller hela dokument och bilder, ljud och andra typer av data kan alla vektoriseras. Dessa vektorinbäddningar används i likhetssökning, multimodal sökning, rekommendationer motorer, stora språk modeller (LLMs), etc.
Dessa databasers arkitektur innehåller vanligtvis en lagringsmotor och en indexeringsmekanism. Lagringsmotorn optimerar lagringen av vektordata för effektiv hämtning och manipulering, medan indexeringsmekanismen organiserar data för snabb sökning och hämtning.
I en vektordatabas indexeras inbäddningar och efterfrågas via vektorsökningsalgoritmer baserat på deras vektoravstånd eller likhet. Det krävs en robust mekanism för att identifiera de mest relevanta data. Några välkända vektorsökningsalgoritmer är HNSW (Hierarchical Navigable Small World), Inverted File (IVF) osv.
Vektordatabaser används i flera domäner och situationer inom analytisk och generativ AI, inklusive bearbetning av naturligt språk, video- och bildigenkänning, rekommendationssystem, sökning osv. Du kan till exempel använda en vektordatabas för att:
- Identifiera liknande bilder, dokument och låtar baserat på deras innehåll, teman, känslor och format
- Identifiera liknande produkter baserat på deras egenskaper, funktioner och användargrupper
- Rekommendera innehåll, produkter eller tjänster baserat på enskilda personers preferenser
- Rekommendera innehåll, produkter eller tjänster baserat på användargruppers likheter
- Identifiera de bästa möjliga alternativen från en stor pool med val för att uppfylla komplexa krav
- Identifiera dataavvikelser eller bedrägliga aktiviteter som skiljer sig från dominerande eller normala mönster
- Implementera beständigt minne för AI-agenter
- Aktivera hämtningsförhöjd generering (RAG)
Integrerad vektordatabas jämfört med ren vektordatabas
Det finns två vanliga typer av vektordatabasimplementeringar – ren vektordatabas och integrerad vektordatabas i en NoSQL- eller relationsdatabas.
En ren vektordatabas är utformad för att effektivt lagra och hantera inbäddningar av vektorer, tillsammans med en liten mängd metadata. den är separat från den datakälla som inbäddningarna härleds från.
En vektordatabas som är integrerad i en högpresterande NoSQL- eller relationsdatabas ger ytterligare funktioner. Den integrerade vektordatabasen i en NoSQL- eller relationsdatabas kan lagra, indexera och fråga inbäddningar tillsammans med motsvarande ursprungliga data. Den här metoden eliminerar den extra kostnaden för att replikera data i en separat ren vektordatabas. Att hålla ihop vektorbäddningar och ursprungliga data underlättar dessutom flermodala dataåtgärder och ger bättre datakonsekvens, skalning och prestanda.
Välja den bästa vektordatabasen med öppen källkod
Att välja den bästa vektordatabasen med öppen källkod kräver att du överväger flera faktorer. Databasens prestanda och skalbarhet är avgörande eftersom de påverkar om databasen kan hantera dina specifika arbetsbelastningskrav. Databaser med effektiva indexerings- och frågefunktioner ger vanligtvis optimala prestanda. En annan faktor är communitysupporten och dokumentationen som är tillgänglig för databasen. En robust community och omfattande dokumentation kan ge värdefull hjälp. Här är några populära vektordatabaser med öppen källkod:
- Chroma
- Milvus
- Qdrant
- Viaviate
Men det mest populära alternativet kanske inte är det bästa alternativet för dig. Därför bör du jämföra olika alternativ baserat på funktioner, datatyper som stöds, kompatibilitet med befintliga verktyg och ramverk som du använder. Du bör också tänka på utmaningarna med vektordatabaser med öppen källkod (nedan).
Utmaningar med vektordatabaser med öppen källkod
De flesta vektordatabaser med öppen källkod, inklusive de som anges ovan, är rena vektordatabaser. Med andra ord är de utformade för att endast lagra och hantera inbäddningar av vektorer, tillsammans med en liten mängd metadata. Eftersom de är oberoende av den datakälla som inbäddningarna härleds från, kräver användning av dem att dina data skickas mellan tjänstintegreringar, vilket ger extra kostnad, komplexitet och flaskhalsar för dina produktionsarbetsbelastningar.
De utgör också de utmaningar som är typiska för databaser med öppen källkod:
- Installation: Användarna behöver djupgående kunskaper för att installera, konfigurera och använda, särskilt för komplexa distributioner. För att optimera resurser och konfiguration vid uppskalning krävs noggrann övervakning och justeringar.
- Underhåll: Användarna måste hantera sina egna uppdateringar, korrigeringar och underhåll. Därför räcker det inte med ML-expertis. användare måste också ha omfattande erfarenhet av databasadministration.
- Support: Det officiella stödet kan begränsas jämfört med hanterade tjänster och förlitar sig mer på communityhjälp.
Även om det är kostnadsfritt till en början medför vektordatabaser med öppen källkod därför betydande kostnader vid uppskalning. Att utöka verksamheten kräver mer maskinvara, kompetent IT-personal och avancerad infrastrukturhantering, vilket leder till högre kostnader för maskinvara, personal och driftskostnader. Att skala vektordatabaser med öppen källkod kan vara ekonomiskt krävande trots bristen på licensavgifter.
Hantera utmaningarna med vektordatabaser med öppen källkod
En fullständigt hanterad vektordatabas som är integrerad i en högpresterande NoSQL- eller relationsdatabas undviker den extra kostnaden och komplexiteten för vektordatabaser med öppen källkod. En sådan databas lagrar, index och frågor bäddar in tillsammans med motsvarande ursprungliga data. Den här metoden eliminerar den extra kostnaden för att replikera data i en separat ren vektordatabas. Att hålla ihop vektorbäddningar och ursprungliga data underlättar dessutom flermodala dataåtgärder och ger bättre datakonsekvens, skalning och prestanda. Under tiden hjälper den fullständigt hanterade tjänsten utvecklare att undvika besväret med att konfigurera, underhålla och förlita sig på communityhjälp för en vektordatabas med öppen källkod. Dessutom erbjuder vissa hanterade vektordatabastjänster en kostnadsfri nivå för livstid.
Ett exempel är den integrerade vektordatabasen i Azure Cosmos DB för MongoDB. Det gör att utvecklare kan dra nytta av samma ekonomiska fördel som vektordatabaser med öppen källkod, medan tjänstleverantören hanterar underhåll, uppdateringar och skalbarhet. När det är dags att skala upp åtgärder är uppgraderingen snabb och enkel samtidigt som en låg total ägandekostnad (TCO) hålls. Den här tjänsten kan också användas för att enkelt skala MongoDB-program som redan finns i produktion.