أفضل 5 قواعد بيانات متجهة لتجربتها في عام 2024

تشكل قواعد بيانات المتجهات ، التي يشار إليها أيضا باسم قواعد البيانات المتجهة أو مخازن المتجهات ، فئة قواعد بيانات متخصصة تم إنشاؤها لتخزين واسترجاع المتجهات عالية الأبعاد بكفاءة.

في سياق قاعدة البيانات ، يشير المتجه إلى سلسلة منظمة من القيم العددية التي تشير إلى موضع داخل مساحة متعددة الأبعاد. يتوافق كل مكون من مكونات المتجه مع ميزة أو بعد مميز.

تثبت قواعد البيانات هذه أنها بارعة بشكل خاص في التعامل مع التطبيقات التي تتعامل مع مجموعات بيانات واسعة ومعقدة ، وتشمل مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصور والبحث عن التشابه.

قد تواجه قواعد البيانات العلائقية التقليدية تحديات عند إدارة البيانات عالية الأبعاد وتنفيذ عمليات البحث عن التشابه بكفاءة مثالية. ونتيجة لذلك، تبرز قواعد بيانات المتجهات كبديل قيم في مثل هذه السيناريوهات.

ما هي السمات الرئيسية لقواعد بيانات المتجهات؟

تشمل السمات الرئيسية لقواعد بيانات المتجهات ما يلي:

التخزين المتجه الأمثل

تخضع قواعد بيانات المتجهات للتحسين لتخزين واسترجاع المتجهات عالية الأبعاد ، وغالبا ما تنفذ هياكل وخوارزميات بيانات متخصصة.

يتقن البحث عن التشابه

تتفوق قواعد البيانات هذه في إجراء عمليات بحث التشابه ، مما يمكن المستخدمين من تحديد موقع المتجهات القريبة أو المشابهة لمتجه الاستعلام المقدم بناء على مقاييس محددة مسبقا مثل تشابه جيب التمام أو المسافة الإقليدية.

قابلية التوسع

تم تصميم قواعد بيانات المتجهات معماريا للتوسع أفقيا ، مما يسهل المعالجة الفعالة لأحجام البيانات الكبيرة والاستعلامات من خلال توزيع الحمل الحسابي عبر عقد متعددة.

دعم التضمين

تستخدم قواعد بيانات المتجهات بشكل متكرر لتخزين عمليات تضمين المتجهات التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج التعلم الآلي ، وتلعب دورا مهما في تمثيل البيانات داخل مساحة كثيفة مستمرة. تجد عمليات التضمين هذه تطبيقات شائعة في مهام مثل معالجة اللغة الطبيعية وتحليل الصور.

المعالجة في الوقت الحقيقي

تخضع العديد من قواعد بيانات المتجهات للتحسين للمعالجة في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبا ، مما يجعلها مناسبة تماما للتطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة وأداء منخفض الكمون.

ما هي قاعدة بيانات المتجهات؟

قاعدة بيانات المتجهات هي قاعدة بيانات متخصصة مصممة لتخزين البيانات كمتجهات متعددة الأبعاد تمثل سمات أو صفات مختلفة. تتحول كل معلومة ، مثل الكلمات أو الصور أو الأصوات أو مقاطع الفيديو ، إلى ما يسمى المتجهات.

تخضع جميع المعلومات للتحويل إلى هذه المتجهات باستخدام طرق مثل نماذج التعلم الآلي أو تضمين الكلمات أو تقنيات استخراج الميزات.

تكمن الميزة الرئيسية لقاعدة البيانات هذه في قدرتها على تحديد موقع البيانات واسترجاعها بسرعة ودقة بناء على قرب أو تشابه المتجهات.

يتيح هذا النهج عمليات البحث بناء على الصلة الدلالية أو السياقية بدلا من الاعتماد فقط على التطابقات الدقيقة أو معايير محددة ، كما هو موضح في قواعد البيانات التقليدية.

لذلك ، لنفترض أنك تبحث عن شيء ما. باستخدام قاعدة بيانات متجهة، يمكنك:

• ابحث عن الأغاني التي تبدو متشابهة في لحنها أو إيقاعها.
• اكتشف المقالات التي تتحدث عن أفكار أو مواضيع مماثلة.
• حدد الأدوات التي تبدو متشابهة بناء على خصائصها ومراجعاتها.

كيف تعمل قواعد بيانات المتجهات؟

تخيل قواعد البيانات التقليدية كجداول تخزن بدقة أشياء بسيطة مثل الكلمات أو الأرقام.

الآن ، فكر في قواعد بيانات المتجهات على أنها أنظمة فائقة الذكاء تتعامل مع المعلومات المعقدة المعروفة باسم المتجهات باستخدام طرق بحث فريدة.

على عكس قواعد البيانات العادية التي تبحث عن التطابقات التامة ، تتخذ قواعد بيانات المتجهات نهجا مختلفا. كل شيء يتعلق بإيجاد أقرب تطابق باستخدام مقاييس خاصة للتشابه.

تعتمد قواعد البيانات هذه على تقنية بحث رائعة تسمى البحث التقريبي لأقرب جار (ANN).

الآن ، تكمن الصلصة السرية وراء كيفية عمل قواعد البيانات هذه في شيء يسمى “التضمين”.

صور البيانات غير المهيكلة مثل النص أو الصور أو الصوت – لا تتناسب بدقة مع الجداول.

لذلك ، لفهم هذه البيانات في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ، يتم تحويلها إلى تمثيلات قائمة على الأرقام باستخدام التضمينات.

تقوم الشبكات العصبية الخاصة بالرفع الثقيل لعملية التضمين هذه. على سبيل المثال ، تقوم عمليات تضمين الكلمات بتحويل الكلمات إلى متجهات بطريقة تنتهي بها الكلمات المتشابهة أقرب إلى بعضها البعض في الفضاء المتجه.

يعمل هذا التحول كمترجم سحري ، مما يسمح للخوارزميات بفهم الروابط والتشابهات بين العناصر المختلفة.

لذا ، فكر في التضمين كنوع من المترجم الذي يحول البيانات غير المستندة إلى الأرقام إلى لغة يمكن لنماذج التعلم الآلي فهمها.

يساعد هذا التحول هذه النماذج على تحديد الأنماط والروابط في البيانات بشكل أكثر كفاءة.

ما هي أفضل قواعد بيانات المتجهات لعام 2024؟

لقد أعددنا قائمة بأفضل 5 قواعد بيانات متجهة لعام 2024:

1. صنوبر

أول الأشياء أولا ، الصنوبر ليس مفتوح المصدر.

إنها قاعدة بيانات متجهة قائمة على السحابة يديرها المستخدمون عبر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ، ولا تتطلب أي إعداد للبنية التحتية.

يسمح Pinecone للمستخدمين ببدء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وإدارتها وتحسينها دون متاعب التعامل مع صيانة البنية التحتية أو خدمات المراقبة أو إصلاح مشكلات الخوارزمية.

يعالج هذا الحل البيانات بسرعة ويسمح للمستخدمين باستخدام عوامل تصفية البيانات الوصفية ودعم الفهارس ذات الكثافة المتفرقة ، مما يضمن نتائج دقيقة وسريعة عبر متطلبات البحث المختلفة.

تشمل ميزاته الرئيسية ما يلي:

1. تحديد الإدخالات المكررة.

1. تتبع التصنيفات.
2. إجراء عمليات البحث عن البيانات.
3. تصنيف البيانات.
4. القضاء على الإدخالات المكررة.

للحصول على رؤى إضافية حول Pinecone ، استكشف البرنامج التعليمي “إتقان قواعد بيانات المتجهات باستخدام Pinecone”

بقلم معز علي المتاح على Data Camp.

2. صفاء

Chroma هي قاعدة بيانات تضمين مفتوحة المصدر مصممة لتبسيط تطوير تطبيقات LLM (نموذج اللغة الكبيرة).

يكمن تركيزها الأساسي في تمكين التكامل السهل للمعرفة والحقائق والمهارات ل LLMs.

يسلط استكشافنا ل Chroma DB الضوء على قدرته على التعامل مع المستندات النصية دون عناء ، وتحويل النص إلى تضمينات ، وإجراء عمليات بحث عن التشابه.

دلائل الميزات:

• مزود بوظائف مختلفة مثل الاستعلامات والتصفية وتقديرات الكثافة والمزيد.
• دعم LangChain (بايثون وجافا سكريبت) و LlamaIndex.
• يستخدم نفس واجهة برمجة التطبيقات التي تعمل في دفاتر ملاحظات Python ويتوسع بكفاءة إلى مجموعة الإنتاج

اقرأ المزيد: ما هو إطار عمل واجهة برمجة تطبيقات RAG و LLMs؟

3. نسج

على عكس Pinecone ، Weaviate هي قاعدة بيانات متجهة مفتوحة المصدر تبسط تخزين كائنات البيانات وتضمين المتجهات من نماذج ML المفضلة لديك.

تتوسع هذه الأداة متعددة الاستخدامات بسلاسة لإدارة مليارات كائنات البيانات دون متاعب.

يقوم بسرعة بإجراء بحث 10-NN (أقرب 10 جيران) في غضون أجزاء من الثانية عبر ملايين العناصر.

يجد المهندسون أنه مفيد لتوجيه البيانات أثناء استيراد أو توفير المتجهات الخاصة بهم ، وصياغة أنظمة لمهام مثل استخراج الأسئلة والأجوبة والتلخيص والتصنيف.

دلائل الميزات:

• وحدات متكاملة لعمليات البحث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، ووظائف Q&A ، ودمج LLMs مع بياناتك ، والتصنيف الآلي.
• قدرات CRUD الشاملة (إنشاء ، قراءة ، تحديث ، حذف).
• سحابة أصلية، وموزعة، وقادرة على التوسع مع أحمال العمل المتطورة، ومتوافقة مع Kubernetes للتشغيل السلس.
• يسهل الانتقال السلس لنماذج ML إلى MLOps باستخدام قاعدة البيانات هذه.

4. كدرانت

يعمل Qdrant كقاعدة بيانات متجهة ، يخدم غرض إجراء عمليات بحث عن تشابه المتجهات بسهولة.

يعمل من خلال خدمة API ، مما يسهل البحث عن المتجهات عالية الأبعاد الأكثر ارتباطا.

يتيح استخدام Qdrant تحويل عمليات التضمين أو مشفر الشبكة العصبية إلى تطبيقات قوية لمهام مختلفة مثل المطابقة والبحث وتقديم التوصيات. تتضمن بعض الميزات الرئيسية ل Qdrant ما يلي:

• واجهة برمجة تطبيقات مرنة: توفر مواصفات OpenAPI v3 جنبا إلى جنب مع العملاء المبنية مسبقا للغات برمجة متعددة.
• السرعة والدقة: ينفذ خوارزمية HNSW مخصصة لعمليات بحث سريعة ودقيقة.
• التصفية المتقدمة: تسمح بتصفية النتائج بناء على الحمولات المتجهة المرتبطة ، مما يعزز دقة النتائج.
• دعم بيانات متنوع: يستوعب أنواع البيانات المتنوعة ، بما في ذلك مطابقة السلسلة والنطاقات الرقمية والمواقع الجغرافية والمزيد.
• قابلية التوسع: تصميم سحابي أصلي مع إمكانات للتحجيم الأفقي للتعامل مع أحمال البيانات المتزايدة.
• الكفاءة: تم تطويره في Rust ، مما أدى إلى تحسين استخدام الموارد من خلال تخطيط الاستعلام الديناميكي لتحسين الكفاءة.

5. فايس

المصدر المفتوح: نعم

نجوم GitHub: 23k

تم تطوير Faiss بواسطة Facebook الذكاء الاصطناعي Research ، وهو بمثابة مكتبة مفتوحة المصدر تحل التحدي المتمثل في عمليات البحث والتجميع السريعة والكثيفة عن تشابه المتجهات.

يوفر طرقا للبحث من خلال مجموعات من المتجهات ذات الأحجام المختلفة ، بما في ذلك تلك التي قد تتجاوز قدرات ذاكرة الوصول العشوائي.

يقدم Faiss أيضا رمز التقييم ودعم تعديل المعلمات.

دلائل الميزات:

• لا يسترجع أقرب جار فحسب ، بل يسترد أيضا أقرب الجيران الثاني والثالث و k-th.
• يتيح البحث عن متجهات متعددة في وقت واحد ، ولا يقتصر على واحد فقط.
• يستخدم أكبر بحث داخلي عن المنتج بدلا من الحد الأدنى من البحث.
• يدعم مسافات أخرى مثل L1 و Linf وما إلى ذلك ، وإن كان بدرجة أقل.
• إرجاع كافة العناصر ضمن نصف قطر محدد لموقع الاستعلام.
• يوفر خيار حفظ الفهرس على القرص بدلا من تخزينه في ذاكرة الوصول العشوائي.

يعمل Faiss كأداة قوية لتسريع عمليات البحث عن تشابه المتجهات الكثيفة ، حيث يقدم مجموعة من الوظائف والتحسينات لعمليات البحث الفعالة والفعالة.

في المخص:

في عصر اليوم القائم على البيانات ، تسلط التطورات المتزايدة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الضوء على الدور الحاسم الذي تلعبه قواعد بيانات المتجهات.

أصبحت قدرتها الاستثنائية على تخزين واستكشاف وتفسير متجهات البيانات متعددة الأبعاد جزءا لا يتجزأ من تغذية مجموعة من التطبيقات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي.

من محركات التوصية إلى التحليل الجينومي ، تقف قواعد البيانات هذه كأدوات أساسية ، تقود الابتكار والفعالية عبر مختلف المجالات.

الأسئلة الشائعة

1. ما هي الميزات الرئيسية التي يجب أن أبحث عنها في قواعد بيانات المتجهات؟

عند التفكير في قاعدة بيانات متجهة ، حدد أولويات ميزات مثل:

• قدرات بحث فعالة
• قابلية التوسع والأداء
• المرونة في أنواع البيانات
• خيارات التصفية المتقدمة
• واجهة برمجة التطبيقات ودعم التكامل

2. كيف تختلف قواعد البيانات المتجهة عن قواعد البيانات التقليدية؟

تتميز قواعد بيانات المتجهات عن قواعد البيانات التقليدية بسبب نهجها المتخصص في إدارة البيانات ومعالجتها. إليك كيف تختلف:

• بنية البيانات: تنظم قواعد البيانات التقليدية البيانات في صفوف وأعمدة ، بينما تركز قواعد بيانات المتجهات على تخزين ومعالجة المتجهات عالية الأبعاد ، وهي مناسبة بشكل خاص للبيانات المعقدة مثل الصور والنصوص والتضمين.
• آليات البحث: تستخدم قواعد البيانات التقليدية في المقام الأول التطابقات التامة أو تضع معايير لعمليات البحث ، بينما تستخدم قواعد بيانات المتجهات عمليات البحث القائمة على التشابه ، مما يسمح بنتائج أكثر صلة بالسياق.
• وظائف متخصصة: توفر قواعد بيانات المتجهات وظائف فريدة مثل عمليات البحث عن أقرب الجيران وعمليات البحث في النطاق والمعالجة الفعالة للبيانات متعددة الأبعاد ، مما يلبي متطلبات التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
• الأداء وقابلية التوسع: تم تحسين قواعد بيانات المتجهات للتعامل مع البيانات عالية الأبعاد بكفاءة، مما يتيح عمليات بحث أسرع وقابلية التوسع للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات مقارنة بقواعد البيانات التقليدية.

يمكن أن يساعد فهم هذه الاختلافات في اختيار النوع الصحيح من قاعدة البيانات اعتمادا على طبيعة البيانات والتطبيقات المقصودة.