4 pros y contras de 2024: edición de base de datos vectorial

Si tus recomendaciones siguen siendo similares en 2024, lo estás haciendo mal (con respeto).

Aquí hay un resumen de lo que entra y sale en el mundo de las bases de datos vectoriales en 2024.

1. Un tipo de recomendación está descartado; un conjunto equilibrado está en

❌ Fuera: ofrece solo 1 tipo de búsqueda como Top-K. No me malinterpretes, top-K es fundamental para la búsqueda de vectores, pero a veces ofrece recomendaciones de elementos que son demasiado similares, lo que afecta la calidad de las recomendaciones. El hecho de que alguien escuche a Adele en los días tristes no significa que quiera escucharla todo el tiempo.

✅ En: La inclusión de búsqueda de rango garantiza un conjunto de resultados más ✨equilibrado✨ al permitirle definir un rango de distancia para la similitud de vectores. Las recomendaciones equilibradas ayudan a evitar recomendar cosas que sean demasiado similares o demasiado dispares.

2. Los pasos adicionales para normalizar vectores ya no existen, el uso de la similitud del coseno está de moda

❌ Fuera: dar un paso adicional 👎 para normalizar un vector a medida semejanza (identificar oraciones o frases que transmiten significados similares entre sí) o relación en varios dominios.

✅ En: Similitud del coseno permitiéndole normalizar fácilmente un vector en un solo paso 👍

3. La actualización de datos en varios pasos ya no existe; Usar Upsert para hacerlo sin problemas está de moda

❌ Fuera: Actualizar datos de manera ineficiente en una base de datos en un proceso frustrante de dos pasos: eliminar y luego insertar. Esto no puede garantizar la atomicidad de los datos y la conveniencia operativa.

✅ En: insertar simplifica el proceso de actualización: si los datos no existen en el sistema, los inserta; si existe, lo actualiza. 😀

4. La tríada de proveedores de la nube (AWS, GCP y Azure) está de moda

❌ Fuera: las bases de datos vectoriales no están disponibles en la tríada de proveedores de la nube: AWS, GCP y Azure.

✅ En: Bases de datos vectoriales que están disponibles en 3 principales proveedores de nube 🌟 (incluido GCP Marketplace) y 8 regiones en América del Norte, Europa y Asia 👀 También conocido como Nube Zilliz .

Un mundo con una base de datos vectorial disponible en las 3 plataformas en la nube ya no es imaginativo. Es cierto con Zilliz Cloud.

Si está interesado en probar la búsqueda de rango, la inserción vertical y la similitud de coseno (en cualquiera de las 3 plataformas en la nube), comience aquí .

También habrá un seminario web en vivo que cubrirá estas funciones y más el 1 de febrero. Registro aquí .

También habrá una sesión de preguntas y respuestas en vivo en Discord. Únete a nosotros aquí .