Es handelt sich um Bibliotheken, die als wichtige Werkzeuge im Bereich der Vektorsuche dienen. Diese Bibliotheken bieten Funktionen, die für die Verwaltung und Suche in Vektordaten von entscheidender Bedeutung sind, und stellen somit unschätzbare Ressourcen in diesem speziellen Bereich der Datenverwaltung dar.

Es handelt sich um eine weit verbreitete Such- und Analyse-Engine, die seit kurzem auch über eine Vektorsuchfunktion verfügt. Diese neue Funktion erweitert die Funktionalität und ermöglicht eine effektivere Verarbeitung und Suche in Vektordaten.

Es handelt sich um eine robuste Vektordatenbank mit einem einzigartigen Funktionsumfang. Es unterstützt in seiner Indexierungsfunktionalität sowohl dichte als auch spärliche Vektoren, was seine Flexibilität und Anpassungsfähigkeit verbessert. Eine seiner Hauptstärken liegt in der Fähigkeit, traditionelle Suchmethoden mit KI-basierter dichter Vektorsuche zu kombinieren und so einen hybriden Suchansatz zu schaffen, der das Beste aus beiden Welten nutzt.

Pinecone ist hauptsächlich cloudbasiert, für Anwendungen des maschinellen Lernens konzipiert und lässt sich gut in eine Vielzahl von Plattformen integrieren, darunter GCP, AWS, Open AI, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, Catgut Plus, Elasticsearch, Haystack und mehr. Es ist wichtig zu beachten, dass Pinecone eine Closed-Source-Plattform ist und als Software-as-a-Service-Angebot (SaaS) verfügbar ist.

Aufgrund seiner erweiterten Funktionen eignet sich Pinecone besonders gut für die Cybersicherheitsbranche, wo seine hochdimensionalen Such- und Hybridsuchfunktionen effektiv genutzt werden können, um Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

Es handelt sich um eine Vektordatenbank mit einer Core-API mit vier Hauptfunktionen, von denen eine einen In-Memory-Dokumentenvektorspeicher umfasst. Es nutzt außerdem die Face Transformers-Bibliothek zum Vektorisieren von Dokumenten und verbessert so seine Funktionalität und Vielseitigkeit. Chroma ist für den Betrieb sowohl in der Cloud als auch vor Ort konzipiert und bietet Flexibilität basierend auf den Benutzeranforderungen. Es zeichnet sich insbesondere bei Audioanwendungen aus und ist daher eine ausgezeichnete Wahl für audiobasierte Suchmaschinen, Musikempfehlungssysteme und andere audiobezogene Anwendungsfälle.

Es handelt sich um eine vielseitige Vektordatenbank, die es Benutzern ermöglicht, ihre Inhalte entweder mithilfe der integrierten oder benutzerdefinierten Module zu vektorisieren und so Flexibilität basierend auf spezifischen Anforderungen zu bieten. Es bietet sowohl vollständig verwaltete als auch selbst gehostete Lösungen und berücksichtigt dabei eine Vielzahl von Bereitstellungspräferenzen.

Eine der Hauptfunktionen von Weaviate ist die Fähigkeit, sowohl Vektoren als auch Objekte zu speichern, wodurch die Datenverarbeitungsfunktionen verbessert werden. Es wird häufig für eine Reihe von Anwendungen verwendet, darunter semantische Suche und Datenklassifizierung in ERP-Systemen. Im E-Commerce-Sektor treibt es Such- und Empfehlungsmaschinen an. Weaviate wird auch für die Bildsuche, Anomalieerkennung, automatisierte Datenharmonisierung und Cybersicherheitsbedrohungsanalyse verwendet und zeigt damit seine Vielseitigkeit in mehreren Bereichen.

Redis ist eine leistungsstarke Vektordatenbank, die für ihre schnelle In-Memory-Speicherung bekannt ist und eine geringe Latenz für Lese-/Schreibvorgänge bietet. Dies macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Empfehlungssysteme, Suchmaschinen und Datenanalyseanwendungen, die einen schnellen Datenzugriff erfordern.

Redis unterstützt verschiedene Datenstrukturen für Vektoren, einschließlich Listen, Mengen und sortierte Mengen. Es bietet auch Vektoroperationen wie das Berechnen von Abständen zwischen Vektoren oder das Finden von Schnittpunkten und Vereinigungen. Diese Funktionen sind besonders nützlich für die Ähnlichkeitssuche, Clustering und inhaltsbasierte Empfehlungssysteme.

In Bezug auf Skalierbarkeit und Verfügbarkeit zeichnet sich Redis durch die Verarbeitung von Workloads mit hohem Durchsatz aus und bietet Datenreplikation. Es lässt sich auch gut in andere Datentypen integrieren, einschließlich herkömmlicher relationaler Datenbanken (RDBMS). Redis enthält eine Publish/Subscribe-Funktion (Pub/Sub) für Echtzeit-Updates, die für die Verwaltung von Echtzeit-Vektoren von Vorteil ist. Darüber hinaus ist Redis leichtgewichtig und einfach zu verwenden, was es zu einer benutzerfreundlichen Lösung für die Verwaltung von Vektordaten macht.

Es handelt sich um eine vielseitige Vektordatenbank, die eine API wie einen Dokumentenspeicher bietet, ähnlich wie MongoDB. Es zeichnet sich durch die Unterstützung einer Vielzahl von Datentypen aus und ist daher eine beliebte Wahl in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Eine der einzigartigen Funktionen von Milvus ist die Multivektorisierungsfunktion, die es Benutzern ermöglicht, zur Laufzeit den für die Suche zu verwendenden Vektortyp anzugeben. Darüber hinaus nutzt es Knowwhere, eine Bibliothek, die auf anderen Bibliotheken wie Faiss aufbaut, um die Kommunikation zwischen Abfragen und den Vektorsuchalgorithmen zu verwalten.

Dank seiner Kompatibilität mit PyTorch und TensorFlow bietet Milvus außerdem eine nahtlose Integration in Machine-Learning-Workflows. Dies macht es zu einem hervorragenden Tool für eine Reihe von Anwendungen, darunter E-Commerce, Bild- und Videoanalyse, Objekterkennung, Bildähnlichkeitssuche und inhaltsbasierte Bildabfrage. Im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung wird Milvus für die Dokumentenclusterung, semantische Suche und Frage-Antwort-Systeme verwendet.

Für diese Lösung haben wir Milvus zur Lösungsvalidierung ausgewählt. Aus Leistungsgründen haben wir sowohl Milvus als auch Postgres (pgvecto.rs) verwendet.

Dieser Abschnitt stellt Komponenten und Dienste höherer Ebene bereit, die in der Milvus-Architektur verwendet werden. * Zugriffsebene – Sie besteht aus einer Gruppe zustandsloser Proxys und dient als Frontebene des Systems und Endpunkt für Benutzer. * Koordinatordienst – er weist die Aufgaben den Arbeitsknoten zu und fungiert als Gehirn des Systems. Es gibt drei Koordinatortypen: Stammkoordinate, Datenkoordinate und Abfragekoordinate. * Worker-Knoten: Es folgt den Anweisungen des Koordinatordienstes und führt vom Benutzer ausgelöste DML/DDL-Befehle aus. Es gibt drei Arten von Worker-Knoten, nämlich Abfrageknoten, Datenknoten und Indexknoten. * Speicher: Er ist für die Datenpersistenz verantwortlich. Es umfasst Metaspeicher, Log Broker und Objektspeicher. NetApp Speicher wie ONTAP und StorageGRID bieten Milvus Objektspeicher und dateibasierten Speicher sowohl für Kundendaten als auch für Vektordatenbankdaten.