5 پایگاه داده برداری برتر برای برنامه های کاربردی LLM با کارایی بالا
تصویر توسط ناشر
مقدمه
ایجاد برنامه های کاربردی هوش مصنوعی اغلب به جستجو در میلیون ها سند، یافتن موارد مشابه در کاتالوگ های بزرگ یا بازیابی زمینه مرتبط با LLM نیاز دارد. پایگاههای داده سنتی در اینجا کار نمیکنند زیرا برای تطابق دقیق طراحی شدهاند، نه شباهت معنایی. هنگامی که شما نیاز دارید که “یعنی همان چیزی یا هست” را پیدا کنید مشابهبه جای «آنچه دقیقاً مطابقت دارد»، به زیرساختی نیاز دارید که برای جستجوهای برداری با ابعاد بالا طراحی شده باشد. پایگاه های داده برداری این مشکل را با ذخیره سازی تعبیه ها و تسهیل جستجوی شباهت سریع برق آسا در میلیاردها بردار حل کنید.
این مقاله پنج پایگاه داده بردار برتر برای تولید برنامه های LLM را پوشش می دهد. ما آنچه را که هر یک را منحصر به فرد می کند، ویژگی های کلیدی آنها و منابع یادگیری عملی را بررسی خواهیم کرد تا به شما در انتخاب مناسب کمک کند.
1. مخروط کاج
مخروط کاج یک پایگاه داده برداری بدون سرور است که مشکلات زیرساختی را حذف می کند. شما یک API دریافت میکنید، بردارها را فشار میدهید و مقیاسبندی را بهطور خودکار کنترل میکند. این انتخاب ایده آل برای تیم هایی است که می خواهند به سرعت بدون نگرانی در مورد هزینه های اداری ارسال کنند.
کاج فراهم می کند بدون سرور مقیاسبندی خودکار که در آن زیرساختها در زمان واقعی بر اساس تقاضا و بدون برنامهریزی دستی ظرفیت سازگار میشوند. این جاسازیهای برداری متراکم را با بردارهای پراکنده برای تطبیق کلمه کلیدی به سبک BM25 از طریق ترکیب میکند. قابلیت جستجوی ترکیبیهم هست بردارها را در درج نمایه می کند بدون تأخیر در پردازش دستهای، بهروزرسانیهای بلادرنگ برنامههای شما را امکانپذیر میکند.
در اینجا چند منبع آموزشی برای Pinecon آورده شده است:
2.قدرانت
قدرانت یک پایگاه داده وکتور منبع باز است که به زبان Rust نوشته شده است که هم سرعت و هم کارایی حافظه را فراهم می کند. برای توسعه دهندگانی طراحی شده است که نیاز به کنترل زیرساخت های خود دارند و در عین حال عملکرد بالا را در مقیاس حفظ می کنند.
Qdrant عملکرد ایمن با حافظه را با استفاده کارآمد از منابع و سرعت استثنایی از طریق اجرای Rust ارائه می دهد. پشتیبانی می کند نمایه سازی بار و انواع دیگر نمایه سازی برای فیلتر کارآمد داده های ساخت یافته در کنار جستجوی برداری و کاهش ردپای حافظه با استفاده از تکنیک های اسکالر و کمی سازی محصول برای استقرار در مقیاس بزرگ Qdrant از هر دو پشتیبانی می کند ذخیره سازی محموله ها در حافظه و روی دیسکو اجازه می دهد مقیاس بندی افقی با پارتیشن بندی و تکرار برای دسترسی بالا در حالت توزیع شده.
با این منابع درباره Qdrant بیشتر بیاموزید:
3. ببافید
ببافید یک پایگاه داده برداری منبع باز است که برای ترکیب جستجوی برداری با قابلیت های پایگاه داده سنتی به خوبی کار می کند. این برای پرس و جوهای پیچیده ای طراحی شده است که هم نیاز به درک معنایی و هم فیلتر کردن داده های ساخت یافته دارند.
Weaviate جستجوی کلمه کلیدی را با شباهت برداری در یک پرس و جو یکپارچه از طریق ترکیب می کند جستجوی ترکیبی بومی. پشتیبانی می کند GraphQL برای جستجو، فیلتر کردن و بازیابی کارآمد، و مستقیماً با مدلهای OpenAI، Cohere و Hugging Face برای ادغام خودکار با استفاده از بردارسازی داخلی ادغام میشود. همچنین پشتیبانی چندوجهی را فراهم می کند که امکان جستجوی همزمان متن، تصاویر و انواع دیگر داده ها را فراهم می کند. قدرانت معماری مدولار یک سیستم پلاگین برای ماژول های سفارشی و ادغام های شخص ثالث ارائه می دهد.
برای اطلاعات بیشتر، این منابع Weaviate را بررسی کنید:
4. کروما
کروما یک پایگاه داده برداری سبک و قابل جاسازی است که برای سادگی طراحی شده است. برای نمونه سازی، توسعه محلی و برنامه هایی که به مقیاس وسیع نیاز ندارند اما نیازی به هزینه های عملیاتی ندارند، به خوبی کار می کند.
Chroma به موازات برنامه شما بدون نیاز به سرور جداگانه اجرا می شود حالت یکپارچه. این یک راه اندازی ساده با حداقل وابستگی دارد و یک گزینه عالی برای نمونه سازی سریع است. Chroma داده ها را به صورت محلی با حداقل پیکربندی از طریق ذخیره و بارگیری می کند پایداری.
این منابع یادگیری Chroma ممکن است مفید باشند:
5. Milvus
میلووس یک پایگاه داده برداری منبع باز است که برای استقرار در مقیاس میلیاردی طراحی شده است. هنگامی که نیاز به مدیریت مجموعه داده های بزرگ با معماری توزیع شده دارید، Milvus مقیاس پذیری و عملکرد مورد نیاز برای برنامه های سازمانی را فراهم می کند.
Milvus میتواند میلیاردها بردار را با تأخیر جستجوی میلیثانیه مدیریت کند تا نیازهای عملکرد در مقیاس سازمانی را برآورده کند. با استفاده از معماری بومی ابری، فضای ذخیرهسازی را از محاسبات جدا میکند ساخته شده بر روی Kubernetes برای مقیاس بندی و پشتیبانی انعطاف پذیر چندین نوع شاخص از جمله HNSW، IVF، DiskANNو موارد دیگر برای موارد استفاده مختلف و استراتژی های بهینه سازی. ابر زیلیز یک سرویس کاملاً مدیریت شده بر اساس Milvus برای استقرار تولید ارائه می دهد.
این منابع آموزشی Milvus ممکن است برای شما مفید باشد:
نتیجه گیری
انتخاب پایگاه داده برداری مناسب به نیازهای خاص شما بستگی دارد. با محدودیت های خود شروع کنید: آیا به تاخیر زیر 10 میلی ثانیه نیاز دارید؟ جستجوی چندوجهی؟ داده هایی در مقیاس یک میلیارد؟ خود میزبانی یا مدیریت شده؟
انتخاب صحیح عملکرد، پیچیدگی عملیاتی و هزینه برنامه شما را متعادل می کند. مهمتر از آن، این پایگاههای داده به اندازه کافی بالغ هستند تا تولید شوند. تصمیم واقعی این است که قابلیت ها را متناسب با نیازهای خود تنظیم کنید.
اگر قبلاً از PostgreSQL استفاده میکنید و میخواهید یک پسوند جستجوی برداری را بررسی کنید، ممکن است در نظر بگیرید pgvector. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه عملکرد پایگاه داده های برداری، بخوانید راهنمای کامل پایگاههای داده برداری برای یادگیری ماشین.
درباره بالا پریا سی
Bala Priya C یک توسعه دهنده و نویسنده فنی هندی است. او از کار در تقاطع ریاضیات، برنامه نویسی، علم داده و تولید محتوا لذت می برد. زمینه های مورد علاقه و تخصص او شامل DevOps، علم داده و پردازش زبان طبیعی است. او عاشق خواندن، نوشتن، کدنویسی و قهوه است! در حال حاضر، او در حال کار بر روی یادگیری و به اشتراک گذاری دانش خود با جامعه توسعه دهندگان با ایجاد آموزش ها، راهنماهای نحوه انجام، نظرات و موارد دیگر است. Bala همچنین مروری بر منابع جذاب و آموزش های کدنویسی ایجاد می کند.
