ভেক্টর ডেটাবেস
একটি ম্যানেজড ভেক্টর ডেটাবেস যা কেবল PostgreSQL
এম্বেডিং সংরক্ষণ করুন এবং অর্থ দিয়ে তা অনুসন্ধান করুন, pgvector-এ যা আমরা আপনার জন্য পরিচালনা ও ব্যাকআপ করি। শেখার মতো নতুন কোনো ডেটাস্টোর নেই, সাইজ নির্ধারণ করার মতো কোনো ক্লাস্টার নেই — একটি ইনডেক্স তৈরি করুন, আপনার ভেক্টরগুলো লিখুন এবং আপনার কাছে থাকা এপিআই কি দিয়ে এটি কুয়েরি করুন।
যে ডাটাবেজটিকে আপনি ইতিমধ্যেই বিশ্বাস করেন, তাতে রয়েছে অতিরিক্ত একটি কলাম টাইপ
একটি ভেক্টর ডেটাবেস সাধারণত প্রধান সিস্টেমের পাশাপাশি চালানোর জন্য দ্বিতীয় একটি সিস্টেম: আরেকটি ক্লাস্টার, আরেকটি ব্যাকআপ স্টরি, মাঝরাতে ঘুম ভাঙানোর আরেকটি কারণ। এটিই PostgreSQL-এর ভেতরে pgvector — একই ইঞ্জিন, একই স্থায়িত্ব, এবং একই প্রতিদিনের বেস ব্যাকআপ ও কন্টিনিউয়াস রাইট-এহেড লগ আর্কাইভ যা এখানে থাকা অন্য সবকিছু পেয়ে থাকে। আপনার ইনডেক্সটি একটি সাধারণ টেবিল যার ওপর একটি HNSW ইনডেক্স রয়েছে, তাই এটি আনুমানিক নিকটতম-প্রতিবেশী অনুসন্ধানের জন্য দ্রুত এবং অন্য সব দিক দিয়ে সাধারণ, যা রাত তিনটার সময় আপনি সবচেয়ে বেশি চান।
আপনার মডেলের প্রস্থ, আমাদের বেছে নেওয়া কোনো প্রস্থ নয়
বেশিরভাগ পরিচালিত ভেক্টর পরিষেবা আপনাকে মাত্র কয়েকটি মাত্রার একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা থেকে বেছে নিতে বাধ্য করে। আপনারটির ক্ষেত্রে কোনো নির্দিষ্ট গোল সংখ্যা হওয়ার বাধ্যবাধকতা নেই: ১ থেকে ৩০৭২ পর্যন্ত যেকোনো মান গ্রহণ করা হয় এবং হুবহু সংরক্ষণ করা হয়, কারণ একটি ছোট ভেক্টরকে শূন্য দিয়ে পরবর্তী ফিজিক্যাল প্রস্থে প্যাড করা হয়—যা কোসাইন, ইউক্লিডিয়ান এবং ইনার-প্রোডাক্ট দূরত্বকে বিন্দুমাত্র পরিবর্তন করে না। একটি ১৪০৮-মাত্রার মডেল এর জন্য তৈরি করা নেটিভ মডেলের মতোই নিখুঁতভাবে র্যাংক করে, এবং রিড অপারেশন আপনাকে প্যাডিং বাদ দিয়ে আপনার জমা রাখা সেই ১৪০৮টি মানই ফিরিয়ে দেয়।
প্রতিটি ভেক্টর প্ল্যানে অন্তর্ভুক্ত
- ৩০০৭ পর্যন্ত যেকোনো এম্বেডিং প্রস্থ এবং কোসাইন, ইউক্লিডীয় বা অভ্যন্তরীণ-উৎপাদ দূরত্ব
- প্রতিটি ভেক্টরের সাথে মেটাডেটা সংরক্ষিত হয় এবং কুয়েরির সময় ফিল্টার করা হয়
- ৩০ দিনের সংরক্ষণ এবং পয়েন্ট-ইন-টাইম রিকভারি সহ রাতের ব্যাকআপ
- র-স্তরের নিরাপত্তা, যার ফলে এক সংগঠনের ভেক্টর অন্য সংগঠনের নাগালের বাইরে থাকে
পরিকল্পনা এবং মূল্য নির্ধারণ
তিনটি স্তর, দাম নির্ধারণ করা হয়েছে কেবল সেই দুটি বিষয়ের উপর যা আসলেই আমাদের খরচ বাড়ায়: আপনি কতটুকু সংরক্ষণ করেন এবং কতটুকু খোঁজ করেন।
আপনার কনফিগারেশনের ওপর ভিত্তি করে মূল্য নির্ধারিত
খরচ নির্ভর করে অঞ্চল, মেশিনের আকার, ব্যান্ডউইথ এবং আপনার বেছে নেওয়া স্টোরেজের ওপর, তাই এখানে সততার সাথে উল্লেখ করার মতো কোনো নির্দিষ্ট মাসিক অঙ্ক নেই। আমাদের কাজের লোড সম্পর্কে বলুন এবং আমরা এর একটি কোটেশন দেব।
১০০% নবায়নযোগ্য শক্তিতে চালিত
আমাদের প্রতিটি পণ্যের প্রতিটি সার্ভার নবায়নযোগ্য বিদ্যুৎ দ্বারা চালিত। পরে ক্ষতিপূরণ দেওয়া হয় না — শুরু থেকেই সেভাবেই সংগ্রহ করা হয়।
- আমাদের সমস্ত হোস্টিংয়ে ১০০% নবায়নযোগ্য বিদ্যুৎ
- ১.১ থেকে ১.২ পিইউই (PUE)-তে চালিত ডাটা সেন্টার
- আমাদের শেয়ার্ড প্ল্যাটফর্মের সাইটগুলি গ্রিন ওয়েব ফাউন্ডেশনের (Green Web Foundation) পরীক্ষা সফলভাবে উত্তীর্ণ হয় — এটি এমন একটি তৃতীয় পক্ষ যা আপনি নিজে যাচাই করতে পারেন
যে প্রশ্নগুলো মানুষ কেনার আগে করে
এটি কোন এমবেডিং মডেলের সাথে কাজ করে?
এগুলোর যেকোনো একটি। আপনার মডেল তৈরি করা সংখ্যাগুলো আপনি আমাদের পাঠান, তাই OpenAI, Cohere, Voyage, আপনার নিজের মেশিনের একটি Sentence-Transformers মডেল এবং অন্য যেকোনো কিছু আমাদের কাছে একই রকম। আপনি সূচক তৈরি করার সময় প্রস্থ আমাদের জানান — ৩৮৪, ৭৬৮, ১০২৪, ১৫৩৬ এবং ৩০৭২ সবই সাধারণ, এবং এর মধ্যবর্তী যেকোনো সংখ্যাও তাই।
আমি কি পরে ইনডেক্সের প্রস্থ বা দূরত্ব ফাংশন পরিবর্তন করতে পারি?
না, এবং আমরা এটি কোনো রাখঢাক না রেখে স্পষ্টভাবে বলে দিতে পছন্দ করি, যাতে আপনাকে পরে তা নিজে আবিষ্কার করতে না হয়। উভয়টিই নির্ধারণ করে যে আপনার ভেক্টরগুলো শারীরিকভাবে কোথায় সংরক্ষিত আছে এবং সেগুলোকে কীভাবে র্যাঙ্ক করা হয়, তাই দুটির যেকোনো একটি পরিবর্তন করলে সূচকে থাকা সবকিছু নীরবে অকার্যকর হয়ে যাবে। আপনি যদি অন্য কোনো এমবেডিং মডেলে স্যুইচ করেন, তবে দ্বিতীয় একটি সূচক তৈরি করুন এবং তাতে ডেটা লিখুন—যেকোনো ভেক্টর ডেটাবেস আপনার কাছে ঠিক একই কাজই চায় এবং একই কারণে।
খুব চওড়া ভেক্টরের ক্ষেত্রে কি কোনো পার্থক্য আছে?
হ্যাঁ, এবং এটি জেনে রাখা মূল্যবান। ২,০০০ মাত্রার উপরে মানগুলো হাফ-প্রেসিশনে সংরক্ষণ করা হয়, কারণ PostgreSQL-এর HNSW ইনডেক্স এর চেয়ে চওড়া ফুল-প্রেসিশন কলাম গ্রহণ করে না। ৩০৭২-মাত্রার মডেলগুলোর জন্য এটি এমন একটি পদ্ধতি যা pgvector নিজেই সুপারিশ করে এবং র্যাঙ্কিংয়ের উপর এর প্রভাব নগণ্য—তবে এটি একটি বাস্তব ট্রেড-অফ এবং আপনার অন্য কোথাও থেকে অনুমান করার চেয়ে আমাদের কাছ থেকেই এটি জানা উচিত।
আমি কি একটি ডাটাবেস কানেকশন স্ট্রিং পাব?
আজ নয়। আপনার Zinn® API কি (API key) ব্যবহার করে HTTPS-এর মাধ্যমে আপনার ইনডেক্সে পৌঁছান, যা এমনভাবে স্কোপ করা হয়েছে যেন একটি সার্চ করতে সক্ষম কি (key) আপনার অ্যাকাউন্টে অন্য কিছু করতে না পারে। এটিই আমাদের কুয়েরিগুলো সততার সাথে মিটার করতে এবং এক টেন্যান্টের সারিগুলোকে অন্য টেন্যান্টের নাগালের বাইরে রাখতে সাহায্য করে। আপনার যদি সরাসরি সংযোগের প্রয়োজন হয়, আমাদের জানান—কেউ অনুরোধ করার কারণে সেটি তৈরি করা আমাদের অনুমানের চেয়ে অনেক বেশি পছন্দের।
এটি কীভাবে মাপা হয় এবং আমি কি নিজে নম্বরগুলো পরীক্ষা করতে পারি?
দুটি মিটারে: ক্যালেন্ডার মাসে আপনি কতটা সংরক্ষণ করেন এবং কতটি অনুসন্ধান চালান। উভয়ই আপনার ড্যাশবোর্ডে রিয়েল-টাইমে দেখা যায়। স্টোরেজ বা সংরক্ষণ ক্ষমতা কোনো শারীরিক টেবিলের আকারের চেয়ে একটি প্রকাশিত সূত্রের ওপর ভিত্তি করে তৈরি—রো ওভারহেড, সংরক্ষিত প্রস্থ এবং আপনার নিজস্ব আইডি ও মেটাডেটার দৈর্ঘ্য—যাতে আপনি আমাদের কথার ওপর অন্ধ বিশ্বাস না করে আমরা আপনার কাছ থেকে ঠিক কত বিল নিচ্ছি তা নিজেই হিসাব করে বের করতে পারেন।