397 subscribers
228 photos
47 videos
11 files
307 links
Data Engineering Technologies.
SQL, Python, Kafka, Spark, Pandas, Airflow, Clickhouse, Greenplum, Postgres, dbt

Буст канала тут - https://t.me/boost/data_engi
Download Telegram
🖼️ Выбор векторной БД

Векторные БД - это особый тип баз данных, предназначенный для организации данных на основе сходства. Для этого они преобразуют необработанные данные, такие как изображения, текст, видео или аудио, в математические представления, известные как многомерные векторы. Каждый вектор может иметь от десятков до тысяч измерений, в зависимости от сложности исходных данных. На данный момент существуют следующие векторные базы данных:

Chroma - это векторная база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для предоставления разработчикам и организациям любого размера ресурсов, необходимых для создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Она предоставляет разработчикам масштабируемое и эффективное решение для хранения, поиска и извлечения многомерных векторов.
Одной из причин популярности Chroma является её гибкость.

Pinecone - это облачная управляемая векторная база данных. Широкая поддержка многомерных векторов делает Pinecone подходящим для различных областей применения, включая поиск по сходству, рекомендательные системы, персонализацию и семантический поиск. Он также поддерживает одноступенчатую фильтрацию. А её способность анализировать данные в режиме реального времени делает её отличным выбором для обнаружения угроз и мониторинга атак на систему кибербезопасности.

Weviate - примечательной особенностью этой базы данных является то, что её можно использовать для хранения как векторов, так и объектов. Это делает её подходящей для приложений, сочетающих в себе несколько методов поиска, таких как векторный поиск и поиск по ключевым словам.

Milvus - использует самые современные алгоритмы для ускорения процесса поиска, что позволяет быстро находить похожие векторы даже при работе с большими объемами данных.

#db #vector
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥8