Açık kaynak vektör veritabanları
ŞUNLAR IÇIN GEÇERLIDIR: 
MongoDB sanal çekirdeği
Geliştiriciler vektör veritabanlarını seçtiğinde, açık kaynak seçenekleri birçok avantaj sağlar. "Açık kaynak", yazılımın kaynak kodunun serbestçe kullanılabilir olduğu anlamına gelir ve kullanıcıların veritabanını kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirmesine olanak tanır. Bu esneklik, finansal hizmetler sektöründeki şirketler gibi veriler üzerinde benzersiz mevzuat gereksinimlerine tabi olan kuruluşlar için faydalıdır.
Açık kaynak vektör veritabanlarının bir diğer avantajı da, yararlandıkları güçlü topluluk desteğidir. Etkin kullanıcı toplulukları genellikle bu veritabanlarının geliştirilmesine katkıda bulunur, destek sağlar ve en iyi uygulamaları paylaşarak yenilikleri teşvik eder.
Bazı kişiler açık kaynak vektör veritabanlarını tercih eder, çünkü "ücretsizdir", yani yazılımı edinme veya kullanma maliyeti yoktur. Alternatif olarak yönetilen vektör veritabanı hizmetleri tarafından sunulan ücretsiz katmanları kullanabilirsiniz. Bu yönetilen hizmetler yalnızca belirli bir kullanım sınırına kadar ücretsiz erişim sağlamakla kalmaz, aynı zamanda bakım, güncelleştirme ve ölçeklenebilirlik işlemlerini gerçekleştirerek operasyonel yükü de basitleştirir. Bu nedenle, yönetilen vektör veritabanı hizmetlerinin ücretsiz katmanını kullanarak kullanıcılar maliyet tasarrufu sağlarken yönetim ek yükünü azaltabilir. Bu yaklaşım, kullanıcıların veritabanı yönetimi yerine temel etkinliklerine odaklanmasını sağlar.
Vektör veritabanlarının çalışma mekanizması
Vektör veritabanları, yüksek boyutlu bir alanda verilerin matematiksel temsilleri olan vektör eklemelerini depolamak ve yönetmek için tasarlanmıştır. Bu alanda, her boyut verilerin bir özelliğine karşılık gelir ve gelişmiş verileri temsil etmek için on binlerce boyut kullanılabilir. Vektörlerin bu boşluktaki konumu, özelliklerini temsil eder. Sözcükler, tümcecikler veya belgelerin tamamı, görüntüler, ses ve diğer veri türlerinin tümü vektörleştirilebilir. Bu vektör eklemeleri benzerlik aramasında, çok kalıcı aramada, öneri altyapılarında, büyük dil modellerinde (LLM) vb. kullanılır.
Bu veritabanlarının mimarisi genellikle bir depolama altyapısı ve dizin oluşturma mekanizması içerir. Depolama altyapısı verimli alma ve işleme için vektör verilerinin depolanmasını iyileştirirken, dizin oluşturma mekanizması hızlı arama ve alma işlemleri için verileri düzenler.
Vektör veritabanında eklemeler vektör uzaklığına veya benzerliğine göre vektör arama algoritmaları aracılığıyla dizinlenir ve sorgulanır. En uygun verileri tanımlamak için sağlam bir mekanizma gereklidir. Bazı iyi bilinen vektör arama algoritmaları Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW), Ters Dosya (IVF) vb. içerir.
Vektör veritabanları, doğal dil işleme, video ve görüntü tanıma, öneri sistemi, arama vb. dahil olmak üzere analitik ve üretken yapay zeka genelinde çok sayıda etki alanında ve durumda kullanılır. Örneğin, vektör veritabanını kullanarak şunları yapabilirsiniz:
- İçeriklerine, temalarına, yaklaşımlarına ve stillerine göre benzer görüntüleri, belgeleri ve şarkıları tanımlama
- Benzer ürünleri özelliklerine, özelliklerine ve kullanıcı gruplarına göre tanımlama
- Kişilerin tercihlerine göre içerik, ürün veya hizmet önerme
- Kullanıcı gruplarının benzerliklerine göre içerik, ürün veya hizmet önerme
- Karmaşık gereksinimleri karşılamak için büyük bir seçenek havuzundan en uygun olası seçenekleri belirleme
- Baskın veya normal desenlerden farklı veri anomalilerini veya sahte etkinlikleri tanımlama
- Yapay zeka aracıları için kalıcı bellek uygulama
- Alma artırılmış nesli etkinleştirme (RAG)
Tümleşik vektör veritabanı ile saf vektör veritabanı karşılaştırması
İki yaygın vektör veritabanı uygulaması türü vardır: saf vektör veritabanı ve NoSQL veya ilişkisel veritabanındaki tümleşik vektör veritabanı.
Saf vektör veritabanı, az miktarda meta verinin yanı sıra vektör eklemelerini verimli bir şekilde depolamak ve yönetmek için tasarlanmıştır; eklemelerin türetildiği veri kaynağından ayrıdır.
Yüksek performanslı bir NoSQL veya ilişkisel veritabanıyla tümleştirilmiş bir vektör veritabanı ek özellikler sağlar. NoSQL veya ilişkisel veritabanındaki tümleşik vektör veritabanı, ilgili özgün verilerin yanı sıra eklemeleri depolayabilir, dizinleyebilir ve sorgulayabilir. Bu yaklaşım, verileri ayrı bir saf vektör veritabanında çoğaltmanın ek maliyetini ortadan kaldırır. Ayrıca, vektör eklemelerini ve özgün verileri bir arada tutmak, çok modalı veri işlemlerini daha iyi kolaylaştırır ve daha fazla veri tutarlılığı, ölçeklendirme ve performans sağlar.
En iyi açık kaynak vektör veritabanını seçme
En iyi açık kaynak vektör veritabanının seçilmesi için çeşitli faktörlerin dikkate alınması gerekir. Veritabanının belirli iş yükü gereksinimlerinizi karşılayıp işleyemeyeceğini etkileyebileceğinden, veritabanının performansı ve ölçeklenebilirliği çok önemlidir. Verimli dizin oluşturma ve sorgulama özelliklerine sahip veritabanları genellikle en iyi performansı sunar. Bir diğer faktör de veritabanı için sağlanan topluluk desteği ve belgeleridir. Sağlam bir topluluk ve geniş belgeler değerli yardım sağlayabilir. Bazı popüler açık kaynak vektör veritabanları şunlardır:
- Chroma
- Milvus
- Qdrant
- Ağırlaştır
Ancak, en popüler seçenek sizin için en iyi seçenek olmayabilir. Bu nedenle özelliklere, desteklenen veri türlerine, kullandığınız mevcut araçlar ve çerçevelerle uyumluluğa göre farklı seçenekleri karşılaştırmanız gerekir. Ayrıca açık kaynak vektör veritabanlarının zorluklarını da göz önünde bulundurmalısınız (aşağıda).
Açık kaynak vektör veritabanlarının zorlukları
Yukarıda listelenenler de dahil olmak üzere çoğu açık kaynak vektör veritabanı saf vektör veritabanlarıdır. Başka bir deyişle, yalnızca vektör eklemelerini ve az miktarda meta verileri depolamak ve yönetmek için tasarlanmıştır. Eklemelerin türetildiği veri kaynağından bağımsız olduklarından, bunları kullanmak için verilerinizin hizmet tümleştirmeleri arasında gönderilmesi gerekir ve bu da üretim iş yükleriniz için ek maliyet, karmaşıklık ve performans sorunları ekler.
Bunlar aynı zamanda açık kaynak veritabanlarında tipik olarak karşılaşılan güçlükleri de oluşturur:
- Kurulum: Kullanıcıların, özellikle karmaşık dağıtımlarda yüklemek, yapılandırmak ve çalıştırmak için ayrıntılı bilgiye ihtiyacı vardır. Ölçeği artırma işlemi sırasında kaynakları ve yapılandırmayı iyileştirmek için yakın izleme ve ayarlamalar gerekir.
- Bakım: Kullanıcıların kendi güncelleştirmelerini, düzeltme eklerini ve bakımlarını yönetmesi gerekir. Bu nedenle ML uzmanlığı yeterli olmaz; kullanıcıların veritabanı yönetimi konusunda da kapsamlı deneyime sahip olması gerekir.
- Destek: Resmi destek, yönetilen hizmetlerle karşılaştırıldığında sınırlı olabilir ve topluluk yardımına daha fazla güvenilebilir.
Bu nedenle, başlangıçta ücretsiz olsa da, ölçeği artırma sırasında açık kaynak vektör veritabanları önemli maliyetler doğurabilir. Operasyonların genişletilmesi daha fazla donanım, becerikli BT personeli ve gelişmiş altyapı yönetimi gerektirir ve bu da donanım, personel ve operasyonel maliyetlerde daha yüksek giderlere yol açar. Lisanslama ücretlerinin olmamasına rağmen açık kaynak vektör veritabanlarının ölçeklendirilmesi finansal açıdan zor olabilir.
Açık kaynak vektör veritabanlarının zorluklarını giderme
Yüksek performanslı bir NoSQL veya ilişkisel veritabanıyla tümleştirilmiş tam olarak yönetilen vektör veritabanı, açık kaynak vektör veritabanlarının ek maliyetini ve karmaşıklığını önler. Böyle bir veritabanı ilgili özgün verilerle birlikte eklemeleri depolar, dizinler ve sorgular. Bu yaklaşım, verileri ayrı bir saf vektör veritabanında çoğaltmanın ek maliyetini ortadan kaldırır. Ayrıca, vektör eklemelerini ve özgün verileri bir arada tutmak, çok modalı veri işlemlerini daha iyi kolaylaştırır ve daha fazla veri tutarlılığı, ölçeklendirme ve performans sağlar. Bu arada, tam olarak yönetilen hizmet geliştiricilerin açık kaynak vektör veritabanı için topluluk yardımı ayarlama, koruma ve bu veritabanına güvenme zahmetlerinden kaçınmasına yardımcı olur. Ayrıca, bazı yönetilen vektör veritabanı hizmetleri yaşam süresi ücretsiz katmanı sunar.
MongoDB için Azure Cosmos DB'deki Tümleşik Vektör Veritabanı buna bir örnektir. Geliştiricilerin açık kaynak vektör veritabanlarıyla ilişkili finansal avantajlardan yararlanmasına olanak tanırken, hizmet sağlayıcısı bakım, güncelleştirme ve ölçeklenebilirlik işlemlerini üstlenebilir. İşlemlerin ölçeğini artırma zamanı geldiğinde, yükseltme hızlı ve kolay olur ve düşük toplam sahip olma maliyetini (TCO) tutar. Bu hizmet, zaten üretimde olan MongoDB uygulamalarını kolayca ölçeklendirmek için de kullanılabilir.