Cơ sở dữ liệu vector

Một cơ sở dữ liệu vector được quản lý chỉ đơn giản là PostgreSQL

Lưu trữ các embedding và tìm kiếm theo ý nghĩa trên pgvector do chúng tôi vận hành và sao lưu cho bạn. Không cần học kho dữ liệu mới, không cần định cỡ cụm máy chủ — hãy tạo một chỉ mục, ghi các vector của bạn và truy vấn bằng khóa API bạn đang sẵn có.

Cơ sở dữ liệu mà bạn đã tin dùng, với thêm một loại cột duy nhất

Một cơ sở dữ liệu véc-tơ thường là một hệ thống thứ hai chạy song song với hệ thống đầu tiên: một cụm khác, một câu chuyện sao lưu khác, một thứ nữa để phải thức dậy xử lý. Đây là pgvector bên trong PostgreSQL — cùng một công cụ, cùng độ bền, cùng tính năng sao lưu cơ sở hàng đêm và lưu trữ bản ghi giao dịch ghi trước (write-ahead log) liên tục mà mọi thứ khác ở đây đều nhận được. Chỉ mục của bạn là một bảng thông thường với một chỉ mục HNSW trên đó, vì vậy nó chạy nhanh đối với việc tìm kiếm láng giềng gần nhất xấp xỉ và hoàn toàn bình thường ở mọi khía cạnh khác, đó là đặc tính mà bạn mong muốn vào lúc ba giờ sáng.

Chiều rộng của mô hình của bạn, không phải chiều rộng chúng tôi chọn

Hầu hết các dịch vụ vector được quản lý đều bắt buộc bạn phải chọn từ một danh sách ngắn các chiều dữ liệu. Của bạn không bắt buộc phải là một con số tròn: bất kỳ giá trị nào từ 1 đến 3072 đều được chấp nhận và lưu giữ chính xác, bởi vì một vector hẹp hơn sẽ được đệm thêm các số không cho đến chiều rộng vật lý tiếp theo — điều này hoàn toàn không làm thay đổi khoảng cách cosin, Euclid và tích vô hướng. Mô hình 1408 chiều xếp hạng giống hệt như mô hình có kích thước gốc cho nó, và các thao tác đọc trả lại cho bạn đúng 1408 giá trị mà bạn đã lưu trữ, tuyệt đối không bao gồm phần đệm.

Bao gồm trong mọi gói vector

  • Mọi chiều nhúng lên đến 3072, cùng với khoảng cách côsin, Euclid hoặc tích vô hướng
  • Siêu dữ liệu được lưu trữ cùng với mọi vectơ và được lọc tại thời điểm truy vấn
  • Sao lưu hàng đêm với thời gian lưu giữ 30 ngày và khôi phục về thời điểm cụ thể
  • Bảo mật cấp độ hàng ngàn, do đó các vector của một tổ chức không thể truy cập được từ tổ chức khác

Các gói dịch vụ và bảng giá

Ba cấp độ, có giá dựa trên hai yếu tố thực sự tốn kém đối với chúng tôi: dung lượng bạn lưu trữ và số lượng tìm kiếm của bạn.

Định giá dựa trên cấu hình của bạn

Chi phí phụ thuộc vào khu vực, kích thước máy chủ, băng thông và dung lượng lưu trữ bạn chọn, vì vậy không có một con số hàng tháng cố định nào mà chúng tôi có thể đưa ra đây một cách chính xác. Hãy cho chúng tôi biết khối lượng công việc của bạn và chúng tôi sẽ báo giá.

Được cung cấp năng lượng bằng 100% năng lượng tái tạo

Mọi máy chủ chúng tôi vận hành, trên mọi sản phẩm, đều chạy bằng điện tái tạo. Không phải bù đắp sau đó — mà được cung cấp hoàn toàn theo cách đó.

  • 100% điện tái tạo trên toàn bộ hệ thống lưu trữ của chúng tôi
  • Trung tâm dữ liệu hoạt động với chỉ số PUE từ 1,1 đến 1,2
  • Các trang web trên nền tảng chia sẻ của chúng tôi đều vượt qua các bài kiểm tra của Green Web Foundation — một bên thứ ba mà bạn có thể tự mình xác minh

Đọc cách chúng tôi vận hành nền tảng

Các câu hỏi thường gặp trước khi mua

Nó hoạt động với các mô hình embedding nào?

Bất kỳ mô hình nào cũng được. Bạn gửi cho chúng tôi các con số mà mô hình của bạn tạo ra, vì vậy OpenAI, Cohere, Voyage, một mô hình Sentence-Transformers trên máy của chính bạn và bất kỳ mô hình nào khác đều giống nhau đối với chúng tôi. Bạn cho chúng tôi biết độ rộng khi bạn tạo chỉ mục — 384, 768, 1024, 1536 và 3072 đều là các giá trị phổ biến, và các giá trị ở giữa cũng vậy.

Tôi có thể thay đổi chiều rộng hoặc hàm khoảng cách của một chỉ mục sau đó không?

Không, và chúng tôi thà nói thẳng điều đó còn hơn để bạn tự phát hiện ra. Cả hai đều quyết định vị trí lưu trữ vật lý của các vector và cách chúng được xếp hạng, vì vậy việc thay đổi bất kỳ yếu tố nào sẽ âm thầm làm vô hiệu hóa mọi thứ đã có trong chỉ mục. Nếu bạn chuyển sang một mô hình embedding khác, hãy tạo chỉ mục thứ hai và ghi dữ liệu vào đó — điều mà mọi cơ sở dữ liệu vector đều yêu cầu bạn làm, và vì cùng một lý do.

Có điều gì khác biệt đối với các vectơ rất rộng không?

Vâng, và điều đó rất đáng để lưu ý. Trên 2.000 chiều, các giá trị được lưu trữ ở độ chính xác một nửa, bởi vì chỉ mục HNSW của PostgreSQL không chấp nhận cột có độ chính xác đầy đủ rộng hơn thế. Đối với các mô hình 3072 chiều, đây là phương pháp mà bản thân pgvector khuyến nghị và ảnh hưởng đến việc xếp hạng không đáng kể — nhưng đây là một sự đánh đổi thực sự và bạn nên nghe điều đó từ chúng tôi hơn là tự suy ra.

Tôi có nhận được chuỗi kết nối cơ sở dữ liệu không?

Không phải hôm nay. Bạn truy cập chỉ mục của mình qua HTTPS bằng khóa API Zinn® của bạn, được giới hạn phạm vi để khóa có thể tìm kiếm không thể làm gì khác trong tài khoản của bạn. Đó là điều cho phép chúng tôi đo lường số lượng truy vấn một cách trung thực và giữ cho các hàng của một khách thuê không thể truy cập được từ khách thuê khác. Nếu kết nối trực tiếp là thứ bạn cần, hãy cho chúng tôi biết — chúng tôi thà xây dựng nó vì có người yêu cầu còn hơn là đoán mò.

Dịch vụ này được đo lường như thế nào và tôi có thể tự kiểm tra các con số không?

Trên hai chỉ số: dung lượng bạn lưu trữ và số lượng tìm kiếm bạn thực hiện trong một tháng dương lịch. Cả hai đều có trên bảng điều khiển của bạn khi chúng diễn ra. Dung lượng lưu trữ là một công thức đã công bố thay vì kích thước bảng vật lý — chi phí chung của hàng, cộng với chiều rộng được lưu trữ, cộng với độ dài của các id và siêu dữ liệu của riêng bạn — chính xác là để bạn có thể tái tạo con số mà chúng tôi đang lập hóa đơn cho bạn thay vì chỉ tin vào lời nói của chúng tôi.