Bazat e të dhënave vektoriale

Një bazë të dhënash vektoriale e menaxhuar që është vetëm PostgreSQL

Ruani embedding-ët dhe kërkoni në to sipas kuptimit, në pgvector që e menaxhojmë dhe e mbështesim me kopje rezervë për ju. Asnjë ruajtëse të re të të dhënave për të mësuar, asnjë grup për të përmasuar — krijoni një indeks, shkruani vektorët tuaj dhe bëni pyetje në të me çelësin e API-së që keni tashmë.

Fillo

Baza e të dhënave që tashmë i besoni, me një lloj shtesë kolone

Një bazë të dhënash vektoriale zakonisht është një sistem i dytë që ekzekutohet përkrah të parit: një tjetër cluster, një tjetër histori rezervimi (backup), një tjetër gjë për të cilën duhet të zgjohesh natën. Ky është pgvector brenda PostgreSQL — i njëjti motor, e njëjta qëndrueshmëri, i njëjti rezervim bazë i natës dhe arkivim i vazhdueshëm i regjistrit të shkrimit paraprak (write-ahead log) që merr çdo gjë tjetër këtu. Indeksi juaj është një tabelë e zakonshme me një indeks HNSW mbi të, kështu që është i shpejtë për kërkimin e përafërt të fqinjit më të afërt dhe i mërzitshëm në çdo aspekt tjetër, gjë që është veçoria që dëshironi në orën tre të mëngjesit.

Gjerësia e modelit tuaj, jo një gjerësi që zgjodhëm ne

Shumë shërbime vektoriale të menaxhuara ju detyrojnë të zgjidhni nga një listë e shkurtër dimensionesh. I juaji nuk ka pse të jetë një numër i rrumbullakët: çdo vlerë nga 1 deri në 3072 pranohet dhe ruhet saktësisht, sepse një vektor më i ngushtë mbushet në gjerësinë e radhës fizike me zero — gjë që nuk ndryshon aspak distancën e kosinusit, Euklidiane dhe të prodhimit të brendshëm. Një model me 1408 dimensione renditet identikisht me një model të madhësisë origjinale për të, dhe leximet ju kthejnë 1408 vlerat që keni ruajtur, kurrë mbushjen.

Përfshihet në çdo plan vektorial

Çdo gjerësi e ngulitur deri në 3072, dhe largësi kosinusi, Euklidiane ose e prodhimit të brendshëm
Metadatat ruhen me çdo vektor dhe filtrohen në kohën e pyetjes
Rezervimet e natës me ruajtje 30-ditore dhe rikuperim në pikë-në-kohë
Siguria në nivel rreshti, kështu që vektorët e një organizate janë të paarritshëm nga një organizatë tjetër

Planet dhe çmimet

Tri nivele, me çmime të bazuara në dy gjërat që na kushtojnë realisht: sa ruani dhe sa kërkoni.

Çmimi sipas konfigurimit tuaj

Kostoja varet nga rajoni, madhësia e makinës, gjerësia e brezit dhe hapësirë ruajtëse që zgjidhni, ndaj nuk ka një shifër të vetme mujore që mund të shpallim sinqerisht këtu. Na tregoni ngarkesën e punës dhe ne do t'ju japim një preventiv.

Mundësuar nga 100% energji e rinovueshme

Çdo server që ne përdorim, në çdo produkt, furnizohet me energji elektrike të rinovueshme. Jo të kompensuar më pas – të siguruar që në burim.

100% energji elektrike e rinovueshme në të gjithë pritjen tonë web
Qendrat e të dhënave që funksionojnë me një PUE prej 1.1 deri në 1.2
Faqet në platformën tonë të përbashkët kalojnë kontrollet e Green Web Foundation — një palë e tretë që mund ta verifikoni vetë

Lexoni se si e menaxhojmë platformën

Pyetjet që bëjnë njerëzit para se të blejnë

Me cilët modele embedding funksionon kjo?

Cilido prej tyre. Ju na dërgoni numrat që ka prodhuar modeli juaj, kështu që OpenAI, Cohere, Voyage, një model Sentence-Transformers në makinën tuaj dhe çdo gjë tjetër janë të gjitha njëlloj për ne. Ju na tregoni gjerësinë kur krijoni indeksin — 384, 768, 1024, 1536 dhe 3072 janë të gjitha të zakonshme, si dhe çdo vlerë tjetër mes tyre.

A mund të ndryshoj gjerësinë ose funksionin e distancës së një indeksi më vonë?

Jo, dhe preferojmë ta themë këtë hapur sesa t'ju lëmë ta zbuloni vetë. Të dyja përcaktojnë se ku ruhen fizikisht vektorët tuaj dhe se si renditen ata, kështu që ndryshimi i njërës prej tyre do të zhvlerësonte heshturazi çdo gjë që është tashmë në indeks. Nëse kaloni në një model tjetër shënjimi (embedding), krijoni një indeks të dytë dhe shkruani në të — e njëjta gjë që ju kërkon çdo bazë të dhenash vektoriale dhe për të njëjtën arsye.

A ka ndonjë ndryshim për vektorët shumë të gjerë?

Po, dhe ia vlen të dihet. Mbi 2,000 dimensione vlerat ruhen me saktësi të përgjysmuar, sepse indeksi HNSW i PostgreSQL nuk pranon një kolonë me saktësi të plotë më të gjerë se kaq. Për modelet me 3072 dimensione kjo është qasja që vetë pgvector rekomandon dhe ndikimi në renditje është i papërfillshëm – por ky është një kompromis real dhe duhet ta dëgjoni nga ne sesa ta nxirrni vetë si përfundim.

A a marr një varg lidhjeje me bazën e të dhënave?

Jo sot. Ju arrini në indeksin tuaj përmes HTTPS me çelësin tuaj API të Zinn®, të kufizuar në mënyrë që një çelës që mund të kërkojë të mos mund të bëjë asgjë tjetër në llogarinë tuaj. Kjo është ajo që na lejon të matim pyetjet në mënyrë të ndershme dhe të mbajmë rreshtat e një qiramarrësi të paarritshëm nga të një qiramarrësi tjetër. Nëse një lidhje e drejtpërdrejtë është ajo që ju nevojitet, na tregoni — ne do të preferonim ta ndërtonim atë sepse dikush e kërkoi sesa të qëllonim në errësirë.

Si matet dhe a mund t'i kontrolloj vetë shifrat?

Në dy metrikë: sa ruani dhe sa kërkime kryeni në një muaj kalendarik. Të dyja shfaqen në panelin tuaj të kontrollit ndërkohë që ndodhin. Magazinimi është një formulë e publikuar dhe jo një madhësi fizike e tabelës — mbingarkesa e rreshtave, plus gjerësia e ruajtur, plus gjatësia e ID-ve tuaja dhe e metadatave — pikërisht në mënyrë që të mund të riprodhoni shifrën për të cilën po ju faturojmë, në vend që të na besoni në fjalë.