2025 yılında Vektör Gömütlerini Depolama için en iyi 3 araç
Makine öğrenimi modelleri, anlamsal arama ve yapay zeka uygulamaları için vektör gömme verilerini verimli bir şekilde depolayın ve yönetin.
Qdrant
Qdrant
Qdrant, gelişmiş teknoloji kullanarak yüksek boyutlu verileri depolayan ve arayan bir vektör veritabanıdır. Kesin metin veya sayılar depolayan geleneksel veritabanlarının aksine, Qdrant karmaşık bilgilerin matematiksel temsilleri olan vektörlerle çalışır. Bu da onu tam eşleşmeler yerine anlam bazlı benzer öğeleri bulmak için mükemmel kılar.
Weaviate
Weaviate
Weaviate, verinin ardındaki anlamı anlaması gereken yapay zeka uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir veritabanıdır. Sadece tam kelimeleri eşleştiren geleneksel veritabanlarının aksine, Weaviate yazdıklarınız değil, ne demek istediğinize göre bilgi bulabilir.
Milvus
Milvus
Milvus, vektör gömme verilerini depolamak ve aramak için özel olarak oluşturulmuş bir veritabanıdır. AI modellerini metin, resim veya diğer verileri işlemek için kullandığınızda, bu verilerin anlamını temsil eden sayısal vektörler oluştururlar. Milvus, bu vektörleri düzenleyerek benzer öğeleri hızlıca bulmanızı sağlar.