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वेक्टर डेटाबेस एक विशेष प्रकार का डेटाबेस है जिसे कुशल पुनर्प्राप्ति और समानता खोज के लिए वेक्टर एम्बेडिंग को संग्रहीत और अनुक्रमित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है जिसमें बड़े भाषा मॉडल, जेनरेटिव एआई और सिमेंटिक खोज शामिल होते हैं। वेक्टर एम्बेडिंग डेटा का गणितीय प्रतिनिधित्व है जो अर्थ संबंधी जानकारी प्राप्त करता है और पैटर्न, रिश्तों और अंतर्निहित संरचनाओं को समझने की अनुमति देता है।
एआई अनुप्रयोगों के क्षेत्र में वेक्टर डेटाबेस तेजी से महत्वपूर्ण हो गए हैं, क्योंकि वे उच्च-आयामी डेटा को संभालने और जटिल समानता खोजों को सुविधाजनक बनाने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं।
इस ब्लॉग में, हम शीर्ष पांच वेक्टर डेटाबेस का पता लगाएंगे जिन्हें आपको 2024 में अवश्य आज़माना चाहिए। इन डेटाबेस का चयन उनकी स्केलेबिलिटी, बहुमुखी प्रतिभा और वेक्टर डेटा को संभालने में प्रदर्शन के आधार पर किया गया है।
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क्यूड्रेंट एक खुला स्रोत वेक्टर समानता खोज इंजन और वेक्टर डेटाबेस है जो एक सुविधाजनक एपीआई के साथ उत्पादन-तैयार सेवा प्रदान करता है। आप वेक्टर एम्बेडिंग को संग्रहीत, खोज और प्रबंधित कर सकते हैं। क्यूड्रेंट को विस्तारित फ़िल्टरिंग का समर्थन करने के लिए तैयार किया गया है, जो इसे विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी बनाता है जिसमें तंत्रिका नेटवर्क या सिमेंटिक-आधारित मिलान, पहलू खोज और बहुत कुछ शामिल है। जैसा कि विश्वसनीय और तेज़ प्रोग्रामिंग भाषा रस्ट में लिखा गया है, क्यूड्रेंट उच्च उपयोगकर्ता भार को कुशलतापूर्वक संभाल सकता है।
क्यूड्रेंट का उपयोग करके, आप मिलान, खोज, अनुशंसा और उससे आगे जैसे कार्यों के लिए एम्बेडिंग एनकोडर के साथ पूर्ण एप्लिकेशन बना सकते हैं। यह क्यूड्रेंट क्लाउड के रूप में भी उपलब्ध है, जो एक फ्री टियर सहित पूरी तरह से प्रबंधित संस्करण है, जो उपयोगकर्ताओं को अपनी परियोजनाओं में इसकी वेक्टर खोज क्षमताओं का लाभ उठाने का एक आसान तरीका प्रदान करता है।
सनोबर की चिलग़ोज़ा एक प्रबंधित वेक्टर डेटाबेस है जिसे विशेष रूप से उच्च-आयामी डेटा से जुड़ी चुनौतियों से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्नत अनुक्रमण और खोज क्षमताओं के साथ, पाइनकोन डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है जो उच्च-आयामी डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित और विश्लेषण कर सकते हैं।
पाइनकोन की मुख्य विशेषताओं में एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा शामिल है जो अत्यधिक स्केलेबल है, जो वास्तविक समय डेटा अंतर्ग्रहण और कम-विलंबता खोज को सक्षम करती है। पाइनकोन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए लैंगचेन के साथ एकीकरण भी प्रदान करता है। उच्च-आयामी डेटा पर अपने विशेष फोकस के साथ, पाइनकोन प्रभावशाली मशीन लर्निंग परियोजनाओं को तैनात करने के लिए एक अनुकूलित मंच प्रदान करता है।
बुनना एक ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है जो आपको अपने पसंदीदा एमएल मॉडल से डेटा ऑब्जेक्ट और वेक्टर एम्बेडिंग को अरबों डेटा ऑब्जेक्ट में मूल रूप से स्केल करने की अनुमति देता है। वीविएट के साथ, आपको गति मिलती है - यह कुछ ही मिलीसेकंड में लाखों वस्तुओं में से दस निकटतम पड़ोसियों को तुरंत खोज सकता है। आयात के दौरान डेटा को वेक्टराइज़ करने या अपने स्वयं के वैक्टर अपलोड करने, ओपनएआई, कोहेयर, हगिंगफेस और अन्य जैसे प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होने वाले मॉड्यूल का लाभ उठाने में लचीलापन है।
वीवेट प्रोटोटाइप से लेकर बड़े पैमाने पर तैनाती तक उत्पादन की तैयारी के लिए स्केलेबिलिटी, प्रतिकृति और सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करता है। तेज़ वेक्टर खोजों के अलावा, वीविएट अनुशंसाएँ, सारांश और तंत्रिका खोज ढाँचा एकीकरण भी प्रदान करता है। यह विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए एक लचीला और स्केलेबल वेक्टर डेटाबेस प्रदान करता है।
मिल्वस एआई अनुप्रयोगों और समानता खोज के लिए एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है। यह असंरचित डेटा खोज को अधिक सुलभ बनाता है और परिनियोजन परिवेश की परवाह किए बिना एक सुसंगत उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है।
मिल्वस 2.0 एक क्लाउड-नेटिव वेक्टर डेटाबेस है जिसमें भंडारण और गणना को डिज़ाइन द्वारा अलग किया गया है, जो बेहतर लोच और लचीलेपन के लिए स्टेटलेस घटकों का उपयोग करता है। अपाचे लाइसेंस 2.0 के तहत जारी, मिल्वस ट्रिलियन वेक्टर डेटासेट पर मिलीसेकंड खोज, समृद्ध एपीआई के माध्यम से सरलीकृत असंरचित डेटा प्रबंधन और वातावरण में लगातार अनुभव और अनुप्रयोगों में एम्बेडेड वास्तविक समय खोज प्रदान करता है। यह अत्यधिक स्केलेबल और लोचदार है, जो मांग पर घटक-स्तरीय स्केलिंग का समर्थन करता है।
मिल्वस हाइब्रिड खोज समाधान के लिए वेक्टर समानता के साथ स्केलर फ़िल्टरिंग को जोड़ता है। सामुदायिक समर्थन और 1,000 से अधिक एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं के साथ, मिल्वस विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए एक विश्वसनीय, लचीला और स्केलेबल ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस प्रदान करता है।
फैस कुशल समानता खोज और घने वैक्टरों की क्लस्टरिंग के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है, जो रैम क्षमता से अधिक बड़े वेक्टर सेटों को खोजने में सक्षम है। इसमें L2 दूरियों, डॉट उत्पादों और कोसाइन समानता का उपयोग करके वेक्टर तुलनाओं के आधार पर समानता खोज के लिए कई तरीके शामिल हैं। बाइनरी वेक्टर परिमाणीकरण जैसी कुछ विधियाँ स्केलेबिलिटी के लिए संपीड़ित वेक्टर प्रतिनिधित्व को सक्षम करती हैं, जबकि एचएनएसडब्ल्यू और एनएसजी जैसी अन्य विधियां त्वरित खोज के लिए अनुक्रमण का उपयोग करती हैं।
Faiss को मुख्य रूप से C++ में कोडित किया गया है लेकिन यह पूरी तरह से Python/NumPy के साथ एकीकृत है। जीपीयू निष्पादन के लिए मुख्य एल्गोरिदम उपलब्ध हैं, जो सीपीयू या जीपीयू मेमोरी से इनपुट स्वीकार करते हैं। जीपीयू कार्यान्वयन तेजी से परिणामों के लिए सीपीयू इंडेक्स के ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन को स्वचालित रूप से सीपीयू-जीपीयू प्रतियों को संभालने में सक्षम बनाता है। मेटा के फंडामेंटल एआई रिसर्च ग्रुप द्वारा विकसित, फैस एक ओपन-सोर्स टूलकिट प्रदान करता है जो सीपीयू और जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर दोनों पर बड़े वेक्टर डेटासेट के भीतर तेज खोज और क्लस्टरिंग को सशक्त बनाता है।
वेक्टर डेटाबेस तेजी से आधुनिक एआई अनुप्रयोगों का एक अनिवार्य घटक बनता जा रहा है। जैसा कि हमने इस ब्लॉग पोस्ट में पता लगाया है, 2024 में वेक्टर डेटाबेस का चयन करते समय विचार करने के लिए कई आकर्षक विकल्प हैं। क्यूड्रेंट बहुमुखी ओपन-सोर्स क्षमताएं प्रदान करता है, पाइनकोन उच्च-आयामी डेटा के लिए डिज़ाइन की गई एक प्रबंधित सेवा प्रदान करता है, वीवेट स्केलेबिलिटी और लचीलेपन पर ध्यान केंद्रित करता है। , मिल्वस विभिन्न परिवेशों में लगातार अनुभव प्रदान करता है, और फ़ैस अनुकूलित एल्गोरिदम के माध्यम से कुशल समानता खोज को सक्षम बनाता है।
आपके उपयोग के मामले और बुनियादी ढांचे के आधार पर प्रत्येक डेटाबेस की अपनी ताकत और लाभ होते हैं। जैसे-जैसे एआई मॉडल और सिमेंटिक खोज आगे बढ़ रही है, स्टोर, इंडेक्स और क्वेरी वेक्टर एम्बेडिंग के लिए सही वेक्टर डेटाबेस का होना महत्वपूर्ण होगा। आप पढ़कर वेक्टर डेटाबेस के बारे में अधिक जान सकते हैं वेक्टर डेटाबेस क्या हैं और वे एलएलएम के लिए क्यों महत्वपूर्ण हैं?
आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जो मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद करता है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।
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- स्रोत: 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
