एम्बेडिंग सिस्टम्स के लिए वेक्टर डेटाबेस

OpenAI API के साथ Embeddings परिचय

Emmanuel Pire

Senior Software Engineer, DataCamp

वर्तमान तरीके की सीमाएँ

सभी एम्बेडिंग्स को मेमोरी में लोड करना (1536 floats ~ 13kB/embedding)
हर नई क्वेरी पर एम्बेडिंग्स फिर से निकालना
हर एम्बेडिंग के लिए cosine दूरी निकालना और sort करना धीमा है और रैखिक रूप से स्केल करता है

एक डायग्राम जो दिखाता है कि बिना स्टोरेज समाधान के हर क्वेरी पर डॉक्यूमेंट और क्वेरी को एम्बेड किया जाता है।

एक डायग्राम जो दिखाता है कि वेक्टर डेटाबेस में डॉक्यूमेंट एम्बेडिंग्स स्टोर होती हैं और एम्बेडेड क्वेरी के आधार पर यूज़र को परिणाम लौटते हैं।

NoSQL डेटाबेस स्कीमा के उदाहरण: key:value, डॉक्यूमेंट, और ग्राफ डेटाबेस।

SQL या रिलेशनल डेटाबेस में कॉलम्स और रोज़ वाली टेबल्स।

Top tip: सोर्स टेक्स्ट को मेटाडेटा में स्टोर न करें!

वेक्टर डेटाबेस का आइकन।

सबसे लोकप्रिय वेक्टर डेटाबेस सॉल्यूशन्स, इस आधार पर सॉर्टेड कि वे closed source हैं या open source, और क्या वे समर्पित वेक्टर डेटाबेस हैं या नहीं।

¹ Image Credit: Yingjun Wu

डेटाबेस मैनेजमेंट:
- Managed → महँगा, पर काम कम करता है
- Self-managed → सस्ता, पर समय और विशेषज्ञता चाहिए
ओपन सोर्स या कमर्शियल?
- ओपन सोर्स → लचीला और किफायती
- कमर्शियल → बेहतर सपोर्ट, उन्नत फीचर्स, और कंप्लायंस

डेटा मॉडल्स: क्या आपका डेटा किसी विशेष डेटाबेस टाइप के लिए उपयुक्त है?
स्पेसिफिक फीचर्स: क्या आपका यूज़ केस मल्टी-मोडल स्टोरेज जैसे फीचर्स पर निर्भर है?

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