4 tenants et aboutissants de 2024 : édition de la base de données vectorielles

Si vos recommandations sont toujours similaires en 2024, vous vous trompez (respectueusement).

Voici un résumé de ce qui se passe dans le monde des bases de données vectorielles en 2024.

1. Un type de recommandation est sorti ; un ensemble équilibré est présent

❌ Out : proposant un seul type de recherche comme Top-K. Ne vous méprenez pas, top-K est au cœur de la recherche vectorielle, mais parfois, il donne des recommandations d'éléments trop similaires, affectant la qualité des recommandations. Ce n’est pas parce que quelqu’un écoute Adèle dans les jours tristes qu’il veut l’écouter tout le temps.

✅ Dans : L'inclusion de recherche de plage garantit un ensemble de résultats plus ✨équilibré✨ en vous permettant de définir une plage de distance pour la similarité des vecteurs. Des recommandations équilibrées permettent d’éviter de recommander des éléments trop similaires ou trop disparates.

2. Les étapes supplémentaires pour normaliser les vecteurs sont terminées, l'utilisation de la similarité cosinus est présente

❌ Out : Faire un pas supplémentaire 👎pour normaliser un vecteur à mesurer similarité (identifier des phrases ou des expressions qui transmettent des significations similaires les unes aux autres) ou des relations dans divers domaines.

✅Dans : Similitude cosinus vous permettant de normaliser facilement un vecteur en une seule étape 👍

3. La mise à jour des données en plusieurs étapes est terminée ; Utiliser Upsert pour le faire de manière transparente est désormais disponible

❌ Out : Mise à jour inefficace des données dans une base de données dans un processus frustrant 😡en deux étapes : supprimer, puis insérer. Cela ne peut pas garantir l’atomicité des données et la commodité opérationnelle.

✅Dans : Insérer simplifie le processus de mise à jour : si les données n'existent pas dans le système, il les insère ; s'il existe, il le met à jour. 😀

4. La triade des fournisseurs de cloud (AWS, GCP et Azure) est lancée

❌ Out : les bases de données vectorielles ne sont pas disponibles sur la triade des fournisseurs de cloud : AWS, GCP et Azure.

✅ Dans : Bases de données vectorielles disponibles sur 3 principaux fournisseurs de cloud 🌟 (y compris GCP Marketplace) et 8 régions d'Amérique du Nord, d'Europe et d'Asie 👀 AKA Nuage de Zilliz .

Un monde avec une base de données vectorielles disponible sur les 3 plateformes cloud n'est plus imaginatif. C'est vrai avec Zilliz Cloud.

Si vous souhaitez essayer la recherche par plage, l'upsert et la similarité cosinus (sur l'une des 3 plates-formes cloud), commencez ici .

Il y aura également un webinaire en direct couvrant ces fonctionnalités et bien plus encore le 1er février. Registre ici .

Il y aura également une séance de questions-réponses en direct sur Discord. Rejoignez-nous ici .