Prime 5 Vektordatenbanken für leistungsstarke LLM-Anwendungen

Prime 5 Vektordatenbanken für leistungsstarke LLM-Anwendungen
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Einführung

Die Entwicklung von KI-Anwendungen erfordert häufig das Durchsuchen von Millionen von Dokumenten, das Auffinden ähnlicher Elemente in umfangreichen Katalogen oder das Abrufen relevanter Kontexte für Ihr LLM. Herkömmliche Datenbanken funktionieren hier nicht, da sie auf exakte Übereinstimmungen und nicht auf semantische Ähnlichkeit ausgelegt sind. Wenn Sie herausfinden müssen, „was dasselbe bedeutet oder ist“. ähnlichAnstelle von „was genau passt“ benötigen Sie eine Infrastruktur, die für hochdimensionale Vektorsuchen ausgelegt ist. Vektordatenbanken Lösen Sie dieses Drawback, indem Sie Einbettungen speichern und superschnelle Ähnlichkeitssuchen über Milliarden von Vektoren hinweg ermöglichen.

Dieser Artikel behandelt die fünf wichtigsten Vektordatenbanken für LLM-Produktionsanwendungen. Wir erläutern, was die einzelnen Modelle einzigartig macht, welche Hauptmerkmale sie haben und welche praktischen Lernressourcen Sie bei der Auswahl des richtigen Produkts unterstützen.

1. Tannenzapfen

Tannenzapfen ist eine serverlose Vektordatenbank, die Infrastrukturprobleme beseitigt. Sie erhalten eine API, pushen Vektoren und die Skalierung erfolgt automatisch. Es ist die erste Wahl für Groups, die schnell liefern möchten, ohne sich Gedanken über den Verwaltungsaufwand machen zu müssen.

Tannenzapfen sorgt dafür serverlos Automatische Skalierung, bei der sich die Infrastruktur in Echtzeit an die Nachfrage anpasst, ohne dass eine manuelle Kapazitätsplanung erforderlich ist. Es kombiniert dichte Vektoreinbettungen mit spärlichen Vektoren für den Key phrase-Matching im BM25-Stil Hybride SuchfunktionenEs auch indiziert Vektoren beim Upsert ohne Verzögerungen bei der Stapelverarbeitung und ermöglicht Echtzeit-Updates für Ihre Anwendungen.

Hier sind einige Lernressourcen für Pinecone:

2. Qdrant

Qdrant ist eine in Rust geschriebene Open-Supply-Vektordatenbank, die sowohl Geschwindigkeit als auch Speichereffizienz bietet. Es ist für Entwickler konzipiert, die Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen und gleichzeitig eine hohe Leistung im großen Maßstab aufrechterhalten müssen.

Qdrant bietet durch seine Rust-Implementierung speichersichere Leistung mit effizienter Ressourcennutzung und außergewöhnlicher Geschwindigkeit. Es unterstützt Nutzlastindizierung und andere Indizierungstypen für eine effiziente Filterung strukturierter Daten neben der Vektorsuche und reduziert den Speicherbedarf durch die Verwendung Skalar- und Produktquantisierungstechniken für groß angelegte Einsätze. Qdrant unterstützt beides In-Reminiscence- und On-Disk-Nutzlastspeicherungund ermöglicht horizontale Skalierung mit Sharding und Replikation für hohe Verfügbarkeit im verteilten Modus.

Erfahren Sie mehr über Qdrant mit diesen Ressourcen:

3. Weben

Weben ist eine Open-Supply-Vektordatenbank, die sich intestine zur Kombination der Vektorsuche mit herkömmlichen Datenbankfunktionen eignet. Es wurde für komplexe Abfragen entwickelt, die sowohl semantisches Verständnis als auch Filterung strukturierter Daten erfordern.

Weaviate kombiniert die Schlüsselwortsuche mit der Vektorähnlichkeit in einer einzigen einheitlichen Abfrage native Hybridsuche. Es unterstützt GraphQL für effizientes Suchen, Filtern und Abrufen und lässt sich direkt in OpenAI-, Cohere- und Hugging Face-Modelle integrieren, um eine automatische Einbettung durch integrierte Vektorisierung zu ermöglichen. Es bietet außerdem multimodale Unterstützung, die die gleichzeitige Suche in Textual content, Bildern und anderen Datentypen ermöglicht. Qdrants modulare Architektur bietet ein Plugin-System für benutzerdefinierte Module und Integrationen von Drittanbietern.

Weitere Informationen finden Sie in diesen Weaviate-Ressourcen:

4. Chroma

Chroma ist eine leichte, einbettbare Vektordatenbank, die auf Einfachheit ausgelegt ist. Es eignet sich intestine für Prototyping, lokale Entwicklung und Anwendungen, die keine große Skalierung erfordern, aber keinen Betriebsaufwand erfordern.

Chroma läuft parallel zu Ihrer Anwendung, ohne dass ein separater Server erforderlich ist eingebetteter Modus. Es verfügt über eine einfache Einrichtung mit minimalen Abhängigkeiten und ist eine großartige Possibility für schnelles Prototyping. Chroma speichert und lädt Daten lokal mit minimalem Konfigurationsaufwand Beharrlichkeit.

Diese Chroma-Lernressourcen können hilfreich sein:

5. Milvus

Milvus ist eine Open-Supply-Vektordatenbank, die für milliardenschwere Bereitstellungen entwickelt wurde. Wenn Sie riesige Datensätze mit verteilter Architektur verarbeiten müssen, bietet Milvus die Skalierbarkeit und Leistung, die für Unternehmensanwendungen erforderlich sind.

Milvus ist in der Lage, Milliarden von Vektoren mit einer Suchlatenz von Millisekunden für Leistungsanforderungen im Unternehmensmaßstab zu verarbeiten. Es trennt Speicher und Rechenleistung durch eine cloudnative Architektur auf Kubernetes aufgebaut für versatile Skalierung und Unterstützung mehrere Indextypen einschließlich HNSW, IVF, DiskANNund mehr für verschiedene Anwendungsfälle und Optimierungsstrategien. Zilliz-Wolke bietet einen vollständig verwalteten Service auf Foundation von Milvus für Produktionsbereitstellungen.

Diese Milvus-Lernressourcen könnten für Sie hilfreich sein:

Zusammenfassung

Die Auswahl der richtigen Vektordatenbank hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Beginnen Sie mit Ihren Einschränkungen: Benötigen Sie eine Latenz von weniger als 10 ms? Multimodale Suche? Daten im Milliardenmaßstab? Selbst gehostet oder verwaltet?

Die richtige Wahl sorgt für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung, betrieblicher Komplexität und Kosten für Ihre Anwendung. Am wichtigsten ist, dass diese Datenbanken ausgereift genug für die Produktion sind; Die eigentliche Entscheidung besteht darin, die Fähigkeiten Ihren Anforderungen anzupassen.

Wenn Sie PostgreSQL bereits verwenden und eine Vektorsucherweiterung ausprobieren möchten, können Sie dies ebenfalls in Betracht ziehen pgvector. Weitere Informationen zur Funktionsweise von Vektordatenbanken finden Sie unter Der vollständige Leitfaden zu Vektordatenbanken für maschinelles Lernen.