الصورة التي تم إنشاؤها باستخدام DALL-E 3

قاعدة بيانات المتجهات هي نوع متخصص من قواعد البيانات تم تصميمه لتخزين وفهرسة تضمينات المتجهات من أجل الاسترجاع الفعال والبحث عن التشابه. يتم استخدامه في التطبيقات المختلفة التي تتضمن نماذج لغوية كبيرة، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والبحث الدلالي. تعد عمليات تضمين المتجهات عبارة عن تمثيلات رياضية للبيانات التي تلتقط المعلومات الدلالية وتسمح بفهم الأنماط والعلاقات والهياكل الأساسية.

أصبحت قواعد بيانات المتجهات ذات أهمية متزايدة في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لأنها تتفوق في التعامل مع البيانات عالية الأبعاد وتسهيل عمليات البحث المعقدة عن التشابه.

في هذه المدونة، سنستكشف أهم خمس قواعد بيانات متجهة يجب عليك تجربتها في عام 2024. وقد تم اختيار قواعد البيانات هذه بناءً على قابليتها للتوسع وتعدد الاستخدامات والأداء في التعامل مع البيانات المتجهة.

صورة المؤلف

قدررانت هو محرك بحث مفتوح المصدر لتشابه المتجهات وقاعدة بيانات متجهة توفر خدمة جاهزة للإنتاج مع واجهة برمجة تطبيقات ملائمة. يمكنك تخزين عمليات تضمين المتجهات والبحث فيها وإدارتها. تم تصميم Qdrant لدعم التصفية الموسعة، مما يجعله مفيدًا لمجموعة واسعة من التطبيقات التي تتضمن الشبكة العصبية أو المطابقة القائمة على الدلالات، والبحث متعدد الأوجه، والمزيد. كما هو مكتوب بلغة البرمجة الموثوقة والسريعة Rust، يمكن لـ Qdrant التعامل مع أحمال المستخدمين العالية بكفاءة.

باستخدام Qdrant، يمكنك إنشاء تطبيقات كاملة مع تضمين برامج التشفير لمهام مثل المطابقة والبحث والتوصية وما هو أبعد من ذلك. وهو متاح أيضًا كـ Qdrant Cloud، وهو إصدار مُدار بالكامل يتضمن طبقة مجانية، مما يوفر طريقة سهلة للمستخدمين للاستفادة من قدرات البحث عن المتجهات في مشاريعهم. 

كوز الصنوبر هي قاعدة بيانات موجهة مُدارة تم تصميمها خصيصًا لمواجهة التحديات المرتبطة بالبيانات عالية الأبعاد. بفضل إمكانات الفهرسة والبحث المتقدمة، يمكّن Pinecone مهندسي البيانات وعلماء البيانات من بناء ونشر تطبيقات التعلم الآلي واسعة النطاق التي يمكنها معالجة البيانات عالية الأبعاد وتحليلها بكفاءة.

تشتمل الميزات الرئيسية لـ Pinecone على خدمة مُدارة بالكامل وقابلة للتطوير بشكل كبير، مما يتيح استيعاب البيانات في الوقت الفعلي والبحث في زمن الوصول المنخفض. يوفر Pinecone أيضًا التكامل مع LangChain لتمكين تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. ومن خلال تركيزها المتخصص على البيانات عالية الأبعاد، توفر Pinecone منصة مثالية لنشر مشاريع التعلم الآلي المؤثرة.

نسج هي قاعدة بيانات متجهة مفتوحة المصدر تسمح لك بتخزين كائنات البيانات ودمجات المتجهات من نماذج تعلم الآلة المفضلة لديك، مع إمكانية التوسع بسلاسة في مليارات كائنات البيانات. مع Weaviate، يمكنك الحصول على السرعة - حيث يمكنه البحث بسرعة عن أقرب عشرة جيران من بين ملايين الكائنات في أجزاء قليلة من الثانية فقط. هناك مرونة لتوجيه البيانات أثناء الاستيراد أو تحميل المتجهات الخاصة بك، مع الاستفادة من الوحدات النمطية التي تتكامل مع الأنظمة الأساسية مثل OpenAI وCohere وHuggingFace والمزيد. 

يركز Weaviate على قابلية التوسع والتكرار والأمان من أجل الاستعداد للإنتاج، بدءًا من النماذج الأولية وحتى النشر على نطاق واسع. بالإضافة إلى عمليات البحث السريعة عن المتجهات، يقدم Weaviate أيضًا توصيات وملخصات وتكاملات إطار البحث العصبي. فهو يوفر قاعدة بيانات متجهة مرنة وقابلة للتطوير لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.

ميلفوس هي قاعدة بيانات متجهة قوية مفتوحة المصدر لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والبحث عن التشابه. فهو يجعل البحث عن البيانات غير المنظمة أكثر سهولة ويوفر تجربة مستخدم متسقة بغض النظر عن بيئة النشر. 

Milvus 2.0 هي قاعدة بيانات متجهة سحابية أصلية مع مساحة تخزين وحوسبة مفصولة حسب التصميم، وذلك باستخدام مكونات عديمة الحالة لتعزيز المرونة والمرونة. تم إصدار Milvus بموجب ترخيص Apache 2.0، وهو يقدم بحثًا بالمللي ثانية على تريليون مجموعة بيانات متجهة، وإدارة مبسطة للبيانات غير المنظمة من خلال واجهات برمجة التطبيقات الغنية وتجربة متسقة عبر البيئات، والبحث المضمن في الوقت الفعلي في التطبيقات. إنه قابل للتطوير ومرن للغاية، ويدعم التوسع على مستوى المكونات عند الطلب. 

يقوم Milvus بدمج التصفية العددية مع تشابه المتجهات لحل بحث مختلط. بفضل دعم المجتمع وأكثر من 1,000 مستخدم من المؤسسات، توفر Milvus قاعدة بيانات متجهة مفتوحة المصدر موثوقة ومرنة وقابلة للتطوير لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.

فايس هي مكتبة مفتوحة المصدر للبحث الفعال عن التشابه وتجميع المتجهات الكثيفة، وهي قادرة على البحث في مجموعات ناقلات ضخمة تتجاوز سعة ذاكرة الوصول العشوائي (RAM). يحتوي على عدة طرق للبحث عن التشابه استنادًا إلى مقارنات المتجهات باستخدام مسافات L2 ومنتجات النقاط وتشابه جيب التمام. تتيح بعض الطرق، مثل تكميم المتجهات الثنائية، تمثيلات متجهة مضغوطة لقابلية التوسع، بينما تستخدم طرق أخرى مثل HNSW وNSG الفهرسة للبحث المتسارع. 

تم ترميز Faiss بشكل أساسي بلغة C++ ولكنه يتكامل بشكل كامل مع Python/NumPy. تتوفر الخوارزميات الرئيسية لتنفيذ وحدة معالجة الرسومات، وقبول الإدخال من وحدة المعالجة المركزية أو ذاكرة وحدة معالجة الرسومات. يتيح تطبيق GPU إمكانية استبدال فهارس وحدة المعالجة المركزية للحصول على نتائج أسرع، ومعالجة نسخ CPU-GPU تلقائيًا. تم تطوير Faiss بواسطة مجموعة Meta's Fundamental AI Research، وهو يوفر مجموعة أدوات مفتوحة المصدر تمكن من البحث السريع والتجميع ضمن مجموعات بيانات متجهة كبيرة، على كل من البنية التحتية لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

أصبحت قواعد بيانات المتجهات بسرعة مكونًا أساسيًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. كما اكتشفنا في منشور المدونة هذا، هناك العديد من الخيارات المقنعة التي يجب مراعاتها عند اختيار قاعدة بيانات متجهة في عام 2024. توفر Qdrant إمكانات متعددة الاستخدامات مفتوحة المصدر، وتوفر Pinecone خدمة مُدارة مصممة للبيانات عالية الأبعاد، وتركز Weaviate على قابلية التوسع والمرونة. ، يقدم Milvus تجارب متسقة عبر البيئات، ويتيح faiss البحث الفعال عن التشابه من خلال الخوارزميات المحسنة.

تتمتع كل قاعدة بيانات بنقاط قوة وفوائد خاصة بها اعتمادًا على حالة الاستخدام والبنية التحتية لديك. مع استمرار تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي والبحث الدلالي، سيكون امتلاك قاعدة بيانات المتجهات الصحيحة لتخزين تضمينات المتجهات وفهرستها والاستعلام عنها أمرًا أساسيًا. يمكنك معرفة المزيد حول قواعد بيانات المتجهات من خلال القراءة ما هي قواعد بيانات المتجه ولماذا هي مهمة ل LLMs؟
 
 

عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات متخصص محترف يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة مدونات تقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. عابد حاصل على درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. تتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/the-5-best-vector-databases-you-must-try-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-5-best-vector-databases-you-must-try-in-2024