СвекторДБ бессерверная векторная база данных, созданная для AWS, предназначенная для экономически эффективного поиска векторов. Он предназначен для упрощения масштабирования от 1 вектора до 1 миллиона векторов с минимальными эксплуатационными накладными расходами. Платформа предоставляет клиентам официальные языки, спецификацию OpenAPI, встроенные векторизаторы и бесшовную интеграцию с CloudFormation.
Как работает SvectorDB Работы
- Создание или обновление элементов путем указания идентификатора базы данных, ключа, значения и вектора.
- Запрос по вектору для извлечения ближайших соседей или по ключу, чтобы найти ближайший существующий вектор.
- Предлагает как векторный, так и ключевой запрос для гибких стратегий поиска.
- Нативная архитектура без сервера означает мгновенные обновления и удаления без проблем с резервированием или масштабированием.
- Встроенные векторизаторы для текста и изображений или принести свои собственные вложения.
Как использовать
- Используйте клиент JavaScript или Python для установки или обновления элемента с вектором:
- setItem: { databaseId, key: ‘abc’, value: Buffer.from(‘Hello world!’), vector: [0.1, 0.1, 0.1, 0.1] }
- Запрос по вектору:
- {база данныхId, запрос: { вектор: [0.5, 0.5, 0.5, 0.5] } }
- Или запрос по ключу (ближе к существующему вектору):
- query: { databaseId, query: { key: ‘abc’ } }
Случаи использования
- Рекомендательные механизмы: представление элементов и пользователей в качестве векторов для предложения соответствующих элементов.
- Поиск документов / изображений: семантический и визуальный поиск на основе сходства.
- Дополненное поколение: улучшение генеративных моделей в контексте.
Особенности
- Цена без сервера, плата за запрос без предоставления
- Встроенные векторизаторы для текста и изображений, или встраиваемые сами
- Гибридный поиск с фильтрацией ключей и векторов
- Мгновенные обновления (вставки и удаления) без каких-либо проблем с согласованностью
- Интеграция CloudFormation для бесшовного управления инфраструктурой AWS
- Официальные клиенты JavaScript и Python, а также спецификация OpenAPI для любого языка
- Поддерживает ограничения по снимкам и 1 миллион записей по умолчанию в базе данных
- Четкая структура ценообразования (запросы, записи, хранение) с бесплатными опциями уровня
Основные способности
- Гибридный поиск: результаты фильтрации с использованием ключевых запросов наряду с векторным сходством
- Мгновенные обновления: Усиления и удаления отражаются немедленно
- Serverless: оплата за запрос без предоставления или масштабирования
- Поддержка облачных форм: интеграция в существующие шаблоны инфраструктуры AWS
- Встроенные векторизаторы: используйте встроенные модели для встраивания или принесите свои собственные встраивания
- Поддержка клиентов Cross-Lamily: использование JavaScript, Python и OpenAPI
Цена Snapshot (как описано)
- Хранение: $0,25 / ГБ / месяц
- Запросы: $5/миллион
- Написано: $20/миллион
- Бесплатный уровень: 5k записи; создать до 10 бесплатных индексов уровня до 5k записи, без ограничения по времени
- Сравнение примеров показывает, что SvectorDB обычно предлагает более низкие текущие затраты по сравнению с некоторыми конкурентами в аналогичных векторных масштабах
Ограничения и соображения
- Снимки: существуют внутренние резервные копии, но нет явной функции для создания снимков базы данных
- Лимит по умолчанию составляет 1 миллион записей на базу данных; увеличение требует поддержки контактов
- Размер компании: микро-стартап с адаптивным подходом; подумайте, соответствует ли небольшая команда вашим потребностям
Поддерживаемые встраивания и встраивание рабочих процессов
- Встраивание текста с поддерживаемыми моделями (например, упомянутые вставки Википедии)
- Встраивание изображений с использованием встроенных векторизаторов (например, пути на основе CLIP)
- Bring-your-own-embeddings для продвинутых вариантов использования
Язык и клиентские ресурсы
- Примеры использования клиента JavaScript для set item и запроса
- Примеры использования клиента Python для встраивания и запроса
- Спецификация OpenAPI для языковой интеграции
Краткое содержание Quick Start
- Создать или обновить элемент с вектором
- Запрос по вектору или по ключу для получения ближайших результатов
- Используйте встроенные векторизаторы или поставьте свои собственные вложения
- Преимущества бессерверного ценообразования с оплатой за запрос и интеграции AWS
Почему стоит выбрать SvectorDB
- Эффективность затрат за счет ценообразования с оплатой за использование и безсерверной архитектуры
- Интеграция AWS с поддержкой CloudFormation
- Гибкий запрос с гибридными возможностями поиска
- Легкая работа с официальными клиентами и всеобъемлющие документы
Как начать работу
Посетите официальные документы, установите клиент JavaScript или Python и следуйте руководству по быстрому запуску, чтобы создать свою первую базу данных, добавить элементы с векторами и выполнить векторный поиск.
