Zinn® Vector Start
฿427.99/เดือน
หรือ ฿4,276.99 ต่อปี
- พื้นที่เก็บข้อมูล NVMe
- 10 GB
เวกเตอร์ดาต้าเบส
จัดเก็บข้อมูลเวกเตอร์และค้นหาตามความหมาย บน pgvector ที่เราดูแลจัดการและสำรองข้อมูลให้คุณ ไม่ต้องเรียนรู้ระบบจัดเก็บข้อมูลใหม่ ไม่ต้องกำหนดขนาดคลัสเตอร์ — สร้างดัชนี เขียนเวกเตอร์ของคุณ และค้นหาด้วยคีย์ API ที่คุณมีอยู่แล้ว
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มักจะเป็นระบบที่สองที่ต้องรันควบคู่ไปกับระบบแรก ได้แก่ คลัสเตอร์อื่น เรื่องราวการสำรองข้อมูลอื่น สิ่งอื่นที่ต้องตื่นขึ้นมาดูแล นี่คือ pgvector ภายใน PostgreSQL ซึ่งใช้เอนจิ้นเดียวกัน ความทนทานเดียวกัน การสำรองข้อมูลพื้นฐานประจำคืนและการเก็บถาวรบันทึกการเขียนล่วงหน้าแบบต่อเนื่องเช่นเดียวกับทุกสิ่งทุกอย่างที่นี่ ดัชนีของคุณคือตารางธรรมดาที่มีดัชนี HNSW อยู่ จึงรวดเร็วสำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงโดยประมาณและน่าเบื่อในทุกๆ ด้าน ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่คุณต้องการตอนตีสาม
บริการเวกเตอร์แบบจัดการส่วนใหญ่จะบังคับให้ท่านเลือกจากรายการขนาดมิติที่มีจำกัด แต่มิติของท่านไม่จำเป็นต้องเป็นเลขลงตัว โดยสามารถใช้จำนวนใดก็ได้ตั้งแต่ 1 ถึง 3072 และจะถูกจัดเก็บไว้อย่างแม่นยำ เนื่องจากเวกเตอร์ที่มีขนาดแคบกว่าจะถูกเติมเต็มด้วยเลขศูนย์จนเท่ากับความกว้างทางกายภาพถัดไป ซึ่งส่งผลให้ระยะห่างแบบโคไซน์ (cosine), ยูคลิด (Euclidean) และผลคูณภายใน (inner-product) ไม่มีความเปลี่ยนแปลงเลยแม้แต่น้อย โมเดลขนาด 1408 มิติจะจัดลำดับได้เหมือนกับโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับขนาดนั้นโดยเฉพาะ และเมื่ออ่านข้อมูล ท่านจะได้รับค่า 1408 ค่าเดิมที่เคยจัดเก็บไว้กลับคืนมาเสมอ โดยไม่มีส่วนที่เติมเต็มติดมาด้วย
สามระดับ คิดราคาตามสองสิ่งที่มีต้นทุนสำหรับเราจริงๆ คือ ปริมาณที่คุณจัดเก็บและปริมาณที่คุณค้นหา
฿427.99/เดือน
หรือ ฿4,276.99 ต่อปี
฿657.99/เดือน
หรือ ฿6,580.99 ต่อปี
฿1,842.99/เดือน
หรือ ฿18,432.99 ต่อปี
ทุกเซิร์ฟเวอร์ที่เราใช้งาน ในทุกผลิตภัณฑ์ ขับเคลื่อนด้วยไฟฟ้าหมุนเวียน ไม่ใช่การชดเชยคาร์บอนย้อนหลัง แต่เราจัดหามาด้วยวิธีนั้นตั้งแต่ต้น
ไม่ว่าตัวใดก็ได้ คุณส่งตัวเลขที่โมเดลของคุณสร้างขึ้นมาให้เรา ดังนั้น OpenAI, Cohere, Voyage, โมเดล Sentence-Transformers บนเครื่องของคุณเอง และอื่น ๆ จึงเหมือนกันสำหรับเราทั้งหมด คุณระบุความกว้างเมื่อสร้างดัชนี ซึ่งขนาด 384, 768, 1024, 1536 และ 3072 เป็นขนาดทั่วไป รวมถึงค่าอื่น ๆ ที่อยู่ระหว่างนี้ด้วย
ไม่ใช่ และเราขอแจ้งให้ทราบอย่างตรงไปตรงมาดีกว่าปล่อยให้คุณต้องรู้เอง ทั้งสองอย่างเป็นตัวกำหนดว่าเวกเตอร์ของคุณถูกจัดเก็บไว้ที่ใดทางกายภาพและมีการจัดลำดับอย่างไร ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงอย่างใดอย่างหนึ่งจะทำให้ข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่แล้วในดัชนีใช้งานไม่ได้โดยปริยาย หากคุณเปลี่ยนไปใช้โมเดลการฝังที่แตกต่างกัน ให้สร้างดัชนีที่สองและเขียนข้อมูลลงไป ซึ่งเป็นสิ่งเดียวกันกับที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทุกแห่งขอให้คุณทำ และด้วยเหตุผลเดียวกัน
ใช่ และเป็นเรื่องที่ควรรู้ เหนือกว่า 2,000 มิติ ค่าต่างๆ จะถูกจัดเก็บที่ความแม่นยำระดับครึ่งหนึ่ง (half precision) เนื่องจากดัชนี HNSW ของ PostgreSQL ไม่รองรับคอลัมน์ที่มีความแม่นยำเต็มรูปแบบที่กว้างกว่านั้น สำหรับโมเดล 3072 มิติ นี่คือแนวทางที่ตัว pgvector แนะนำเอง และผลกระทบต่อการจัดอันดับนั้นมีน้อยมาก แต่นี่คือการแลกเปลี่ยนที่แท้จริงและคุณควรทราบจากเราโดยตรงดีกว่าที่จะคาดเดาเอาเอง
ไม่ใช่ในวันนี้ คุณเรียกใช้งานดัชนีของคุณผ่าน HTTPS ด้วยคีย์ API ของ Zinn® ของคุณ ซึ่งจำกัดขอบเขตไว้เพื่อให้คีย์ที่สามารถค้นหาได้ไม่สามารถทำอย่างอื่นในบัญชีของคุณได้ นั่นคือสิ่งที่ช่วยให้เราวัดปริมาณการค้นหาได้อย่างซื่อตรงและป้องกันไม่ให้แถวข้อมูลของผู้ใช้รายหนึ่งเข้าถึงได้จากรายอื่น หากคุณต้องการการเชื่อมต่อโดยตรง โปรดแจ้งให้เราทราบ เพราะเรายินดีที่จะสร้างมันขึ้นมาจากการที่มีคนขอร้องมากกว่าที่จะคาดเดาเอาเอง
ในส่วนของโควตาการใช้งานสองส่วน ได้แก่ ปริมาณข้อมูลที่คุณจัดเก็บและจำนวนการค้นหาที่คุณดำเนินการภายในหนึ่งเดือนตามปฏิทิน ทั้งสองส่วนจะแสดงบนแดชบอร์ดของคุณแบบเรียลไทม์ การจัดเก็บข้อมูลใช้สูตรคำนวณที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนแทนที่จะอิงตามขนาดตารางจริง ซึ่งประกอบด้วย ค่าใช้จ่ายส่วนเกินของแถว, ความกว้างที่จัดเก็บ, รวมถึงความยาวของ ID และเมทาเดตข้อมูลของคุณเอง ทั้งนี้เพื่อให้คุณสามารถคำนวณตัวเลขที่เราใช้เรียกเก็บเงินด้วยตนเองได้อย่างแม่นยำ แทนที่จะต้องเชื่อถือเพียงแค่คำกล่าวอ้างของเราเท่านั้น