10 بهترین پایگاه داده و کتابخانه بردار

پایگاه داده برداری نوعی پایگاه داده است که داده ها را به صورت بردارهایی با ابعاد بالا ذخیره می کند که نمایش ریاضی ویژگی ها یا ویژگی ها هستند. هر بردار دارای تعداد مشخصی ابعاد است که بسته به پیچیدگی و دانه بندی داده ها می تواند از ده ها تا هزاران متغیر باشد.

1. Elasticsearch (63.3k ⭐) → یک موتور جستجو و تجزیه و تحلیل توزیع شده که از انواع مختلف داده ها پشتیبانی می کند. یکی از انواع داده هایی که Elasticsearch پشتیبانی می کند، فیلدهای برداری است که بردارهای متراکم مقادیر عددی را ذخیره می کند. در نسخه 7.10، Elasticsearch پشتیبانی برای نمایه سازی بردارها در یک ساختار داده تخصصی اضافه کرد تا از بازیابی سریع kNN از طریق API جستجوی kNN پشتیبانی کند. در نسخه 8.0، Elasticsearch پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی (NLP) را با فیلدهای برداری اضافه کرد.

2. Faiss (20.7k ⭐، Meta) → کتابخانه ای برای جستجوی شباهت کارآمد و خوشه بندی بردارهای متراکم. این شامل الگوریتم‌هایی است که در مجموعه‌ای از بردارها با هر اندازه، تا آنهایی که احتمالاً در RAM جا نمی‌شوند، جستجو می‌کنند. همچنین حاوی کد پشتیبانی برای ارزیابی و تنظیم پارامتر است.

3. Milvus (16.6k ⭐) → یک پایگاه داده برداری منبع باز که می تواند تریلیون ها مجموعه داده برداری را مدیریت کند و از چندین فهرست جستجوی برداری و فیلتر داخلی پشتیبانی می کند.

4. Weaviate (4.8k ⭐) → یک پایگاه داده برداری منبع باز که به شما امکان می دهد اشیاء داده و جاسازی های برداری را از مدل های ML مورد علاقه خود ذخیره کنید و به طور یکپارچه به میلیاردها شی داده مقیاس دهید.

5. Pinecone: یک پایگاه داده برداری که برای کاربردهای یادگیری ماشین طراحی شده است. سریع، مقیاس پذیر است و از انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی پشتیبانی می کند. Pinecone در بالای Faiss ساخته شده است، یک کتابخانه برای جستجوی کارآمد شباهت بردارهای متراکم.

6. Qdrant (5.8k ⭐) → موتور جستجوی شباهت برداری و پایگاه داده برداری. این یک سرویس آماده برای تولید با یک API مناسب برای ذخیره، جستجو و مدیریت نقاط – بردارها با بار اضافی ارائه می دهد. Qdrant برای پشتیبانی از فیلتر گسترده طراحی شده است. این آن را برای انواع شبکه های عصبی یا تطبیق مبتنی بر معنایی، جستجوی وجهی و سایر برنامه ها مفید می کند.

7. Vespa (4.3k ⭐) → یک موتور جستجوی کاملاً برجسته و پایگاه داده برداری. از جستجوی برداری (ANN)، جستجوی واژگانی، و جستجو در داده های ساختاریافته، همه در یک پرس و جو پشتیبانی می کند. استنتاج مدل یکپارچه یادگیری ماشینی به شما این امکان را می دهد که هوش مصنوعی را برای درک داده های خود در زمان واقعی اعمال کنید.

8. Vald (1.2k ⭐) → یک موتور جستجوی بردار متراکم نزدیکترین همسایه با توزیع سریع و بسیار مقیاس پذیر. Vald بر اساس معماری Cloud-Native طراحی و پیاده سازی شده است. از سریعترین الگوریتم ANN NGT برای جستجوی همسایگان استفاده می کند. Vald دارای نمایه سازی برداری خودکار و پشتیبان گیری شاخص و مقیاس افقی است که برای جستجو از میلیاردها داده بردار ویژگی ایجاد می کند.

9. ScaNN (نزدیکترین همسایگان مقیاس پذیر، تحقیقات گوگل) ← کتابخانه ای برای جستجوی کارآمد شباهت بردار، که نزدیکترین بردار k به بردار پرس و جو را که توسط یک متریک شباهت اندازه گیری می شود، پیدا می کند. جستجوی شباهت برداری برای برنامه هایی مانند جستجوی تصویر، پردازش زبان طبیعی، سیستم های توصیه کننده و تشخیص ناهنجاری مفید است.

10. pgvector (2.3k ⭐) → یک پسوند منبع باز برای PostgreSQL که به شما امکان می دهد جاسازی های برداری را در پایگاه داده خود ذخیره و جستجو کنید. این در بالای کتابخانه Faiss ساخته شده است، که یک کتابخانه محبوب برای جستجوی شباهت کارآمد بردارهای متراکم است. استفاده از pgvector آسان است و با یک دستور می توان آن را نصب کرد.

امکانات

پایگاه داده‌های برداری و کتابخانه‌های برداری هر دو فناوری‌هایی هستند که جستجوی شباهت برداری را امکان‌پذیر می‌کنند، اما از نظر عملکرد و قابلیت استفاده متفاوت هستند. پایگاه های داده برداری می توانند داده ها را ذخیره و به روز کنند، انواع مختلفی از منابع داده را مدیریت کنند، پرس و جوها را در حین وارد کردن داده ها انجام دهند و ویژگی های کاربرپسند و آماده برای سازمان را ارائه دهند. کتابخانه‌های برداری فقط می‌توانند داده‌ها را ذخیره کنند، فقط بردارها را مدیریت کنند، قبل از ساخت نمایه نیاز به وارد کردن همه داده‌ها دارند و به تخصص فنی بیشتر و پیکربندی دستی نیاز دارند.

برخی از پایگاه های داده برداری بر روی کتابخانه های موجود ساخته شده اند، مانند Faiss. این به آنها امکان می دهد از کدها و ویژگی های موجود کتابخانه استفاده کنند که می تواند در زمان و تلاش در توسعه صرفه جویی کند.

این پایگاه داده ها و کتابخانه های برداری در برنامه های هوش مصنوعی (AI) مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر استفاده می شود. آنها برخی از ویژگی های مشترک را به اشتراک می گذارند:

• حمایت می کنند جستجوی شباهت برداری، که k نزدیکترین بردارها را به بردار پرس و جو، همانطور که توسط یک متریک شباهت اندازه گیری می شود، پیدا می کند. جستجوی شباهت برداری برای برنامه هایی مانند جستجوی تصویر، پردازش زبان طبیعی، سیستم های توصیه کننده و تشخیص ناهنجاری مفید است.
• آنها استفاده می کنند فشرده سازی برداری تکنیک هایی برای کاهش فضای ذخیره سازی و بهبود عملکرد پرس و جو. روش‌های فشرده‌سازی برداری شامل کوانتیزه‌سازی اسکالر، کوانتیزه‌سازی محصول و کوانتیزاسیون بردار ناهمسانگرد است.
• آنها می توانند دقیق یا تقریبی انجام دهند جستجوی نزدیکترین همسایهبسته به مبادله بین دقت و سرعت. جستجوی دقیق نزدیکترین همسایه یادآوری کاملی را فراهم می کند، اما ممکن است برای مجموعه داده های بزرگ کند باشد. جستجوی تقریبی نزدیکترین همسایه از ساختارهای داده و الگوریتم های تخصصی برای افزایش سرعت جستجو استفاده می کند، اما ممکن است برخی از یادآوری ها را قربانی کند.
• آنها از انواع مختلف پشتیبانی می کنند معیارهای شباهتمانند فاصله L2، محصول داخلی و فاصله کسینوس. معیارهای شباهت مختلف ممکن است با موارد استفاده و انواع داده های مختلف مطابقت داشته باشند.
• آنها می توانند اداره کنند انواع مختلف منابع دادهمانند متن، تصاویر، صدا، ویدئو و موارد دیگر. منابع داده را می توان با استفاده از مدل های یادگیری ماشینی، مانند جاسازی کلمه، جاسازی جملات، جاسازی تصویر و غیره به جاسازی های برداری تبدیل کرد.

هنگام انتخاب یک پایگاه داده برداری، مهم است که نیازها و نیازهای خاص خود را در نظر بگیرید.