2024년의 4가지 주요 내용: 벡터 데이터베이스 에디션

2024년에도 권장 사항이 여전히 비슷하다면 (정중하게) 잘못하신 것입니다.

다음은 2024년 벡터 데이터베이스 세계의 안팎에 대한 요약입니다.

1. 한 가지 유형의 추천이 나왔습니다. 균형 잡힌 세트가 있습니다

❌ 밖 : 탑케이와 마찬가지로 1가지 유형의 검색만 제공합니다. 오해하지 마십시오. top-K는 벡터 검색의 핵심이지만 때로는 너무 유사한 항목을 추천하여 추천 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 누군가가 슬픈 날에 Adele의 노래를 듣는다고 해서 그들이 항상 그녀의 노래를 듣고 싶어한다는 의미는 아닙니다.

✅ 포함: 범위 검색 벡터 유사성에 대한 거리 범위를 정의할 수 있도록 하여 더욱 ✨균형잡힌✨ 결과 집합을 보장합니다. 균형 잡힌 추천은 너무 유사하거나 너무 다른 추천을 방지하는 데 도움이 됩니다.

2. 코사인 유사성을 사용하여 벡터를 정규화하는 추가 단계가 없습니다.

❌ Out: 측정할 벡터를 정규화하기 위해 추가 단계 👎를 수행합니다. 유사성 (서로 유사한 의미를 전달하는 문장이나 구 식별) 또는 다양한 영역에서의 관련성.

✅ 다음에서: 코사인 유사성 한 단계로 벡터를 쉽게 정규화할 수 있습니다 👍

3. 여러 단계의 데이터 업데이트가 중단되었습니다. Upsert를 사용하여 원활하게 수행하는 방법

❌ 아웃: 실망스러운 😡2단계 프로세스(삭제 후 삽입)로 데이터베이스의 데이터를 비효율적으로 업데이트합니다. 이는 데이터 원자성과 운영 편의성을 보장할 수 없습니다.

✅ 다음에서: Upsert 업데이트 프로세스를 단순화합니다. 시스템에 데이터가 없으면 이를 삽입합니다. 존재하는 경우 업데이트합니다. 😀

4. 클라우드 제공업체의 3대 요소(AWS, GCP, Azure)가 등장했습니다.

❌ 밖: AWS, GCP, Azure 등 클라우드 공급자 3인조에서 벡터 데이터베이스를 사용할 수 없습니다.

✅ In: 3개의 주요 클라우드 제공업체 🌟(GCP Marketplace 포함)와 북미, 유럽, 아시아의 8개 지역에서 사용할 수 있는 벡터 데이터베이스 GW AKA 질리즈 클라우드 .

3가지 클라우드 플랫폼 모두에서 벡터 데이터베이스를 사용할 수 있는 세상은 더 이상 상상이 되지 않습니다. Zilliz Cloud의 경우에도 마찬가지입니다.

범위 검색, upsert 및 코사인 유사성(3개 클라우드 플랫폼 중 하나에서)을 시도하는 데 관심이 있다면 시작하세요. 여기 .

2월 1일에는 이러한 기능 등을 다루는 라이브 웹 세미나도 있습니다. 등록하다 여기 .

Discord에서 실시간 Q&A도 진행됩니다. 우리와 함께하세요 여기 .