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Vektordatenbank
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Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank ist eine spezielle Art von Datenbank, die für die Verarbeitung, Indizierung und Suche unstrukturierter Daten mithilfe von Einbetten aus Machine-Learning-Modellen entwickelt wurde. Anstatt Daten in einem herkömmlichen Tabellenformat zu organisieren, werden Daten als hochdimensionale Vektoren, auch als Vektoreinbetten bezeichnet, angeordnet. Diese einzigartige Struktur ermöglicht es der Datenbank, komplexe, mehrdimensionale Daten effizienter und genauer zu verarbeiten.
Eine der Schlüsselfunktionen einer Vektordatenbank ist die Verwendung generativer KI zur Durchführung von Analysen. Dazu gehören Ähnlichkeitssuchen, bei denen die Datenbank Datenpunkte identifiziert, die wie eine bestimmte Eingabe sind, und Anomalieerkennung, bei der es Datenpunkte erkennen kann, die erheblich von der Norm abweichen.
Darüber hinaus sind Vektordatenbanken gut geeignet, um zeitliche Daten oder zeitgestempelte Daten zu verarbeiten. Diese Art von Daten liefert Informationen über ‘was’ passiert ist und wann es passiert ist, in der Reihenfolge und in Bezug auf alle anderen Ereignisse innerhalb eines gegebenen IT-Systems. Diese Fähigkeit, zeitliche Daten zu verarbeiten und zu analysieren, macht Vektordatenbanken besonders nützlich für Anwendungen, die ein Verständnis von Ereignissen im Laufe der Zeit erfordern.
Vorteile der Vektordatenbank für ML und KI:
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High-Dimensional Search: Vektordatenbanken zeichnen sich durch ihre hervorragende Leistung bei der Verwaltung und dem Abruf von hochdimensionalen Daten aus, die häufig in KI- und ML-Applikationen generiert werden.
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Skalierbarkeit: Effiziente Skalierung zur Verarbeitung großer Datenmengen, um das Wachstum und die Erweiterung von KI- und ML-Projekten zu unterstützen
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Flexibilität: Vector Datenbanken bieten ein hohes Maß an Flexibilität und ermöglichen die Unterbringung unterschiedlicher Datentypen und Strukturen.
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Performance: Sie ermöglichen hochperformantes Datenmanagement und -Abruf, der für die Geschwindigkeit und Effizienz von KI- und ML-Operationen entscheidend ist.
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Anpassbare Indizierung: Vector-Datenbanken bieten anpassbare Indizierungsoptionen, die eine optimierte Datenorganisation und optimierte Datenabfrage je nach Bedarf ermöglichen.
Vektordatenbanken und Anwendungsfälle.
In diesem Abschnitt werden unterschiedliche Vektordatenbanken und deren Anwendungsfalldetails beschrieben.
Faiss und scann
Sie sind Bibliotheken, die als wichtige Werkzeuge im Bereich der Vektorsuche dienen. Diese Bibliotheken bieten Funktionen, die entscheidend für das Management und die Suche durch Vektordaten sind und so wertvolle Ressourcen in diesem speziellen Bereich des Datenmanagements machen.
Elasticsearch
Es ist eine weit verbreitete Such-und Analytics-Engine, hat vor kurzem integriert Vektor-Suchfunktionen. Diese neue Funktion verbessert die Funktionalität, sodass Vektordaten effektiver verarbeitet und durchsucht werden können.
Pinecon
Es handelt sich um eine robuste Vektordatenbank mit einzigartigen Funktionen. Es unterstützt sowohl dichte als auch spärliche Vektoren in seiner Indexierungsfunktionalität, was seine Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erhöht. Eine seiner Stärken liegt in der Kombination herkömmlicher Suchmethoden mit KI-basierter Dense-Vector-Suche – so entsteht ein hybrider Suchansatz, der das Beste aus beiden Welten vereint.
Pinecone basiert hauptsächlich auf der Cloud und wurde für Applikationen für Machine Learning entwickelt. Es lässt sich gut in eine Vielzahl von Plattformen wie GCP, AWS, Open AI, GPT-3 integrieren. GPT-3.5, GPT-4, Catgut Plus, Elasticsearch, Haystack, und vieles mehr. Beachten Sie, dass Pinecone eine geschlossene Plattform ist und als Software-als-Service-Angebot (SaaS) erhältlich ist.
Aufgrund seiner fortschrittlichen Fähigkeiten ist Pinecon besonders gut für die Cybersecurity-Branche geeignet, wo seine hochdimensionalen Such- und Hybridsuchfunktionen effektiv genutzt werden können, um Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Chroma
Es ist eine Vektor-Datenbank, die eine Core-API mit vier primären Funktionen hat, von denen eine einen in-Memory-Dokument-Vektor-Speicher enthält. Darüber hinaus nutzt es die Face Transformers-Bibliothek, um Dokumente zu vektorisieren und damit seine Funktionalität und Vielseitigkeit zu verbessern.
Chroma ist sowohl für den Betrieb in der Cloud als auch vor Ort konzipiert und bietet Flexibilität basierend auf den Benutzeranforderungen. Insbesondere bei Audio-bezogenen Anwendungen ist es eine hervorragende Wahl für Audio-basierte Suchmaschinen, Musikempfehlungen und andere Audio-bezogene Anwendungsfälle.
Weaviate
Es ist eine vielseitige Vektor-Datenbank, die es Benutzern ermöglicht, ihre Inhalte mit Hilfe der integrierten Module oder benutzerdefinierten Module zu vektorisieren und bietet Flexibilität auf der Grundlage spezifischer Anforderungen. Es bietet sowohl vollständig gemanagte als auch selbst gehostete Lösungen, die eine Vielzahl von Implementierungseinstellungen berücksichtigen.
Eine der wichtigsten Funktionen von Weaviate ist die Möglichkeit, sowohl Vektoren als auch Objekte zu speichern und so die Funktionen zur Datenverarbeitung zu verbessern. Es wird häufig für eine Reihe von Anwendungen verwendet, einschließlich semantischer Suche und Datenklassifizierung in ERP-Systemen. Im E-Commerce-Bereich werden die Suchmaschinen von IT-Abteilungen unterstützt. Weaviate wird auch für die Bildsuche, Anomalieerkennung, automatisierte Datenharmonisierung und Cybersecurity Threat Analysis verwendet und zeigt seine Vielseitigkeit in mehreren Domänen.
Redis
Redis ist eine leistungsstarke Vektordatenbank, die für ihren schnellen in-Memory-Speicher bekannt ist und eine niedrige Latenz für Lese- und Schreibvorgänge bietet. Dies macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Empfehlungssysteme, Suchmaschinen und Datenanalyseanwendungen, die einen schnellen Datenzugriff benötigen.
Redis unterstützt verschiedene Datenstrukturen für Vektoren, einschließlich Listen, Sets und sortierte Sätze. Es bietet auch Vektoroperationen wie das Berechnen von Abständen zwischen Vektoren oder das Suchen von Kreuzungen und Verbindungen. Diese Funktionen sind besonders nützlich für Systeme zur Ähnlichkeitssuche, für Clustering und für inhaltsbasierte Empfehlungssysteme.
Redis zeichnet sich durch Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bei Workloads mit hohem Durchsatz aus und bietet Datenreplikation. Sie lässt sich auch gut in andere Datentypen integrieren, darunter herkömmliche relationale Datenbanken (RDBMS).
Redis enthält eine Funktion zum Veröffentlichen/Abonnieren (Pub/Sub) für Echtzeit-Updates, die für die Verwaltung von Echtzeit-Vektoren von Vorteil ist. Darüber hinaus ist Redis leicht und einfach zu bedienen, was es zu einer benutzerfreundlichen Lösung für die Verwaltung von Vektordaten macht.
Milvus
Diese vielseitige Vektordatenbank bietet eine API wie ein Dokumentspeicher, ähnlich wie MongoDB. Sie zeichnet sich insbesondere durch die Unterstützung einer Vielzahl von Datentypen aus und wird damit zu einer beliebten Wahl in den Bereichen Data Science und Machine Learning.
Eine der einzigartigen Funktionen von Milvus ist seine Multi-Vektorisierung, 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 sitzt, um die Kommunikation zwischen Abfragen und den Vektorsuchalgorithmen zu verwalten.
Dank seiner Kompatibilität mit PyTorch und TensorFlow bietet Milvus auch eine nahtlose Integration in Workflows für maschinelles Lernen. Dies macht es zu einem hervorragenden Werkzeug für eine Reihe von Anwendungen, einschließlich E-Commerce, Bild-und Videoanalyse, Objekterkennung, Bildähnlichkeitssuche und Content-basierte Bildabfrage. Im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung wird Milvus für die Dokumentenclustering-, semantische Suche- und Question-Answering-Systeme eingesetzt.
Für diese Lösung haben wir uns bei der Lösungsvalidierung für milvus entschieden. Für die Performance haben wir sowohl milvus als auch postgres(pgvecto.rs) verwendet.
Warum haben wir uns bei dieser Lösung für milvus entschieden?
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Open-Source: Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die die Entwicklung und Verbesserungen durch die Community fördert.
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KI-Integration: Die Einbindung von Ähnlichkeitssuche und KI-Anwendungen optimiert die Funktionalität der Vektordatenbank.
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Handhabung großer Volumen: Milvus kann mehr als eine Milliarde Embedding-Vektoren speichern, indizieren und verwalten, die von Deep Neural Networks (DNN)- und Machine Learning (ML)-Modellen generiert werden.
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Benutzerfreundlich: Die Einrichtung dauert weniger als eine Minute. Milvus bietet auch SDKs für verschiedene Programmiersprachen an.
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Geschwindigkeit: Es bietet extrem schnelle Abrufgeschwindigkeiten, bis zu 10-mal schneller als einige Alternativen.
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Skalierbarkeit und Verfügbarkeit: Milvus ist äußerst skalierbar und bietet Optionen für eine bedarfsgerechte Skalierung.
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Funktionsreich: Es unterstützt verschiedene Datentypen, Attributfilter, UDF-Unterstützung (User-Defined Function), konfigurierbare Konsistenzstufen und Reisezeiten und ist damit ein vielseitiges Werkzeug für verschiedene Anwendungen.
Überblick über die Architektur von Milvus
In diesem Abschnitt finden Sie höhere Hebelkomponenten und Dienste, die in der Milvus-Architektur verwendet werden.
* Zugriffsebene – Es besteht aus einer Gruppe von zustandslosen Proxys und dient als die Front-Schicht des Systems und Endpunkt für Benutzer.
* Koordinatorendienst – es ordnet die Aufgaben den Arbeiterknoten zu und fungiert als Gehirn eines Systems. Es hat drei Koordinatortypen: Root-Koord, Data-Coord und Query-Coord.
* Worker Nodes : Es folgt der Anweisung vom Coordinator Service und Execute User getriggert DML/DDL commands.it hat drei Arten von Worker-Knoten wie Abfrage-Knoten, Daten-Knoten und Index-Knoten.
* Storage: Sie ist für die Datenpersistenz verantwortlich. Sie umfasst Meta-Storage, Log-Broker und Objekt-Storage. NetApp-Storage wie ONTAP und StorageGRID bietet Milvus Objekt-Storage und dateibasierten Storage für Kundendaten sowie Vektordatenbankdaten.