Asiantuntevaa vektoritietokannan toteutusta tekoälysovelluksiin. Suunnittelemme ja otamme käyttöön vektorihakuinfrastruktuurin hyödyntäen Pinecone, Weaviate, pgvector ja Qdrant -teknologioita.
Aloita
Vektoritietokannat ovat modernien AI-sovellusten selkäranka – ne mahdollistavat RAG-järjestelmät, semanttisen haun, suositukset ja poikkeamien tunnistuksen. Suunnittelemme vektoroinnin infrastruktuurin, joka tasapainottaa tarkkuuden, latenssin ja kustannukset samalla kun se käsittelee suuriulotteisen datan ainutlaatuisia haasteita mittakaavassa.
Työskentelemme kaikkien tärkeimpien vektoritietokantojen kanssa – Pinecone hallitun yksinkertaisuuden vuoksi, Weaviate hybridihakuun, pgvector PostgreSQL-natiiveihin työkuormiin ja Qdrant itse isännöityyn hallintaan. Upotusputkemme käyttävät OpenAI, Cohere tai avoimen lähdekoodin malleja tarkkuus- ja kustannusvaatimuksista riippuen.
Tiimit, jotka rakentavat AI-sovelluksia, jotka vaativat semanttista ymmärrystä – RAG chatbotteja, hakukoneita, suositusjärjestelmiä, sisällön löytämistä ja samankaltaisuuden vastaavuutta. Olitpa sitten valitsemassa ensimmäistä vektoritietokantaasi tai skaalaamassa olemassa olevaa käyttöönottoa, tarjoamme asiantuntemuksen varmistaaksemme oikean ratkaisun.
Analysoi datatyypit, kyselykuviot, skaalautuvuusvaatimukset ja viiveen rajoitukset optimaalisen vektoritietokannan valitsemiseksi.
Suunnittele indeksointistrategia, upotusputki, hakuarkkitehtuuri ja integrointikohdat sovelluksesi kanssa.
Ota käyttöön vektoritietokanta, rakenna upotusputket, toteuta haku-API ja integroi sovelluskerrokseen.
Virittää indeksointiparametreja, optimoi palakokoja, toteuta re-ranking ja vertaile kyselysuorituskykyä.
Ota käyttöön tuotannossa, asenna valvontanäkymät, toteuta vaiheittaiset päivitykset ja vahvista SLA:t.
Rakennetaan vektoroinnin infrastruktuuri, joka mahdollistaa tarkan ja nopean AI-haun sovelluksellesi.
Toteutamme ja optimoimme Pineconen, Weaviaten, Qdrantin, Milvusin, Chroman ja pgvectorin. Autamme sinua valitsemaan skaalavaatimustesi, kyselykuvioidesi, suodatustarpeidesi sekä sen perusteella, tarvitsetko hallittuja vai itse ylläpidettyjä ratkaisuja.
Vektoritietokannan käyttöönotto MicrocosmWorksin kautta maksaa 25-50 dollaria tunnilta, ja se kattaa tietokannan valinnan, skeemojen suunnittelun, upotusputkistojen kehittämisen, indeksoinnin optimoinnin ja integroinnin AI-sovellukseesi.
Kyllä, optimoimme vektorihakua käyttämällä HNSW-indeksin viritystä, kvantisointitekniikoita, metatietojen suodatusstrategioita ja segmentointikonfiguraatioita ylläpitääksemme alle 100 ms:n kyselyaikoja jopa kymmenien miljoonien korkeaulotteisten upotusten kanssa.
Rakennamme automatisoituja upotusputkistoja käyttäen change data capturea tai ajastettuja töitä, jotka havaitsevat lähdedatan muutokset, luovat upotukset uudelleen ja päivittävät vektoritietokannan inkrementaalisesti varmistaen, että hakutulokset heijastavat aina uusinta sisältöä.
Arvioimme ja vertailemme OpenAI text-embedding-3:a, Cohere Embediä, BGE:tä ja avoimen lähdekoodin malleja, kuten E5 ja GTE, toimialasi, kielivaatimustesi ja kustannusrajoitustesi perusteella. Hienosäädämme usein upotuksia datallasi paremman relevanssin saavuttamiseksi.