Як моделі машинного навчання продовжують розвиватися, векторні бази даних стали основою для завдань, таких як класифікація, кластеризація та пошук подібності. Ці бази даних спеціалізуються на зберіганні та запитах векторних вбудовувань, отриманих з даних, таких як текст, зображення чи аудіо. Вибір правильної векторної бази даних є критично важливим для успіху вашої програми, чи то для масштабного матчмейкінгу, гібридного фільтрування, чи для рекомендацій в реальному часі. Ось детальний огляд деяких з найкращих векторних баз даних і їхніх випадків використання.
Типи векторних баз даних
Порівняння топових векторних баз даних
а. Pinecone
Найкраще для: Реальний час, масштабний матчмейкінг.
Особливості:
- Повністю керована та готова до виробництва.
- Висока продуктивність і низька латентність.
- Хмарна інфраструктура.
- Пропрієтарна та вимагає оплати.
Чому обрати Pinecone?: Ідеально підходить для масштабних програм, де продуктивність та зручність використання мають пріоритет, і бюджет не є обмеженням.
б. Chroma
Найкраще для: Проектів з відкритим кодом, інтеграція з LLM.
Особливості:
- Відкритий код без прив'язки до постачальника.
- Легка розгортання як локально, так і в хмарі.
- Потрібне управління інфраструктурою.
Чому обрати Chroma?: Ідеально підходить для експериментів та підтримки повного контролю над вашою системою.
в. Qdrant
Найкраще для: Гнучкість і гібридне фільтрування.
Особливості:
- Відкритий код, може бути розгорнуто локально або в хмарі.
- Підтримує гібридне фільтрування (наприклад, комбінування векторного пошуку з реляційними даними, такими як вік та місцезнаходження).
- Потрібне управління інфраструктурою.
Чому обрати Qdrant?: Ідеально підходить для програм, які потребують гнучкості у фільтруванні та обробці даних.
г. Weaviate
Найкраще для: Гібридний пошук, що комбінує вектори та ключові слова.
Особливості:
- Підтримує GraphQL для гнучких запитів.
- Вбудовані модулі для специфічних випадків використання.
- Легка інтеграція з LLM.
- Потрібне управління інфраструктурою.
Чому обрати Weaviate?: Найкраще підходить для програм, що комбінують структуровані та неструктуровані дані для комплексного матчмейкінгу.
д. Milvus
Найкраще для: Обробка величезних наборів даних.
Особливості:
- Масштабованість до мільярдів векторів.
- Сумісність з мультимодальними даними (текст, зображення, аудіо).
- Ефективно для платформ, що очікують значний ріст.
- Потрібне управління інфраструктурою.
Чому обрати Milvus?: Потужний інструмент для великих масштабів і мультимодальних даних.
е. PostgreSQL (PGvector)
Найкраще для: Об'єднання реляційних і векторних даних.
Особливості:
- Економічний, оскільки поєднує реляційні та векторні дані в одній базі даних.
- Помірна продуктивність для векторних пошуків.
- Потрібне управління інфраструктурою.
Чому обрати PostgreSQL?: Ідеально підходить для менших проектів, де простота та економія є пріоритетами.
є. MongoDB Atlas
Найкраще для: Багаті запити до документів у поєднанні з векторним пошуком.
Особливості:
- Поєднує векторний пошук з можливостями запитів MongoDB.
- Масштабований та надійний.
- Пропрієтарний з відносно новими можливостями векторного пошуку.
Чому обрати MongoDB Atlas?: Підходить для програм, які потребують ширшого рішення бази даних поряд з векторним пошуком.
Порівняння функцій
Висновок
Вибір правильної векторної бази даних залежить від конкретних потреб вашої програми. Для реального часу та масштабної продуктивності Pinecone виділяється. Chroma та Qdrant пропонують чудові варіанти з відкритим кодом для розробників, які шукають гнучкість та експерименти. Milvus є вибором номер один для обробки величезних наборів даних і мультимодальних даних, тоді як PostgreSQL та MongoDB Atlas забезпечують економічні та інтегровані рішення для менших проектів.
Кожна база даних має свої унікальні переваги. Оцініть масштаб вашого проекту, бюджет і технічні вимоги, щоб зробити найкраще рішення.
Перекладено з: Choosing the Right Vector Database for Your LLM Projects