Zinn® Vector Start
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或每年 ¥874.99
- NVMe 存储
- 10 GB
向量数据库
存储嵌入并按含义搜索,使用由我们为您运行和备份的 pgvector。无需学习新的数据存储,无需调整集群规模——只需创建索引、写入向量,并使用您现有的 API 密钥进行查询。
向量数据库通常是运行在主系统旁边的第二个系统:另一个集群、另一套备份方案、另一个需要在半夜把你叫醒的问题。这就是 PostgreSQL 中的 pgvector——相同的引擎、相同的持久性、与这里其他所有组件完全相同的每晚基础备份以及连续预写日志归档。你的索引是一个带有 HNSW 索引的普通表,因此它在进行近似最近邻搜索时速度极快,而在其他所有方面都表现平平——这正是你在凌晨三点所期望的特性。
大多数托管向量服务都要求您从有限的维度列表中进行选择。您的向量不必是整数:1 到 3072 之间的任何数字都可以被接受并精确保存,因为较窄的向量会用零填充到下一个物理宽度——这完全不会改变余弦距离、欧几里得距离和内积距离。1408 维模型的排名与原生该大小的模型完全相同,并且读取操作会返回您存储的 1408 个值,绝不会返回填充值。
我们运行的每一台服务器、涉及的每一款产品,均采用可再生电力驱动。绝非事后进行碳抵消——而是从源头如此。
任选其一。您只需将模型生成的数字发送给我们,因此对于我们而言,无论使用的是 OpenAI、Cohere、Voyage、您自己的机器上的 Sentence-Transformers 模型还是其他任何模型,都是一样的。您可以在创建索引时指定维度——384、768、1024、1536 和 3072 都很常见,介于其间的其他数值也可以。
不行,我们宁愿直言不讳,也不愿让您自己发现这一点。两者都决定了您的向量物理存储的位置以及它们的排序方式,因此更改其中任何一个都会默默使索引中已有的所有内容失效。如果您切换到不同的嵌入模型,请创建一个第二个索引并写入数据——这是每个向量数据库都要求您做的事情,原因也完全相同。
是的,而且这很值得了解。对于超过 2,000 维的值,系统会以半精度存储,因为 PostgreSQL 的 HNSW 索引不接受超过该宽度的全精度列。对于 3072 维的模型,这是 pgvector 本身推荐的方法,对排名的影响微乎其微——但这确实是一个需要权衡的问题,我们希望由我们向您说明,而不是让您自行推断。
今天不行。您可以通过 HTTPS 使用您的 Zinn® API 密钥访问您的索引,该密钥经过范围限定,因此能够搜索的密钥无法在您的账户中执行任何其他操作。这使我们能够准确计量查询,并确保一个租户的数据行无法被另一个租户访问。如果您需要直接连接,请告诉我们——我们宁愿因为有人提出需求而构建它,也不愿凭空猜测。
关于两项指标:您在一个自然月内存储的数据量以及运行的搜索次数。这两项指标都会在您的仪表板上实时显示。存储空间采用公开的计算公式,而不是实际的物理表大小——即行开销、存储宽度加上您自己的 ID 和元数据的长度——这正是为了让您能够自行核算出我们向您计费的金额,而无需盲目听信我们的一面之词。