AI Perks স্টার্টআপ এবং ডেভেলপারদের অর্থ সাশ্রয়ে সাহায্য করতে AI টুল, ক্লাউড সার্ভিস এবং API-তে একচেটিয়া ছাড়, ক্রেডিট এবং ডিলে অ্যাক্সেস প্রদান করে।
বিনামূল্যে ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট কত মূল্যবান?
বিনামূল্যে ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট $300 মূল্যায়ন ট্রায়াল থেকে শুরু করে $100,000 অনুদান পর্যন্ত হতে পারে, এবং এই বিভাগে সুপ্রতিষ্ঠিত প্রতিদ্বন্দ্বীদের ভিড় থাকার কারণে, অফারগুলি অবকাঠামোর প্রকৃত খরচের তুলনায় অস্বাভাবিকভাবে উদার।
ভেক্টর সার্চ হল কয়েকটি এআই অবকাঠামো বিলের মধ্যে একটি যা একটি স্টার্টআপ তার প্রথম বছরে প্রায় সম্পূর্ণরূপে ক্রেডিট দিয়ে পূরণ করতে পারে। বাজারের সমর্থনের চেয়ে বেশি বিক্রেতা একই ক্রেতাদের পেছনে ছুটছে, এবং সেই প্রতিযোগিতা বিনামূল্যে ক্রেডিট হিসাবে দেখা যায়।
AI Perks 194টি কোম্পানি থেকে $7.7M ক্রেডিট সহ এই বিভাগের বর্তমান শর্তাবলী ট্র্যাক করে।
| সরবরাহকারী | বিনামূল্যে ক্রেডিট | ক্রেডিট দিয়ে কী কেনা যায় |
|---|---|---|
| Weaviate | $100,000 পর্যন্ত | Weaviate Cloud-এ পরিচালিত ভেক্টর এবং হাইব্রিড সার্চ |
| Neon | $100,000 পর্যন্ত | সার্ভারবিহীন Postgres, pgvector এর মাধ্যমে ভেক্টর সার্চ |
| MongoDB Atlas | $25,000 পর্যন্ত | ডকুমেন্ট স্টোর সহ ভেক্টর এবং ফুল টেক্সট সার্চ |
| Redis Cloud | $10,000 পর্যন্ত | ইন-মেমরি স্টোর, যার মধ্যে ভেক্টর সার্চ বিল্ট-ইন |
| Elastic Cloud | $5,000 পর্যন্ত | সার্চ, লগ অ্যানালিটিক্স এবং ভেক্টর রিট্রিভাল |
| Qdrant Cloud | $2,000 | ওপেন সোর্স Qdrant ইঞ্জিনের জন্য পরিচালিত হোস্টিং |
| Pinecone | $300 | পূর্ণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত মূল্যায়ন ট্রায়াল |
| Supabase | $300 | pgvector সহ Postgres, সাথে অথ এবং স্টোরেজ |
বিভাগ জুড়ে মোট শিরোনাম: $240,000 এর বেশি।
এই সংখ্যাগুলি সরাসরি তুলনীয় নয়। উচ্চ তালিকা মূল্যের একজন সরবরাহকারীর কাছ থেকে একটি বড় অনুদান সস্তা কোথাও ছোট অনুদানের চেয়ে কম ভেক্টর সংরক্ষণ করতে পারে। সংখ্যাগুলিকে মানের পরিবর্তে "রানওয়ে" (কাজের সময়কাল)-এর মাস হিসাবে দেখুন।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Lovable Up to $150
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
একটি ভেক্টর ডেটাবেস আসলে কীসের জন্য ব্যবহৃত হয়
একটি ভেক্টর ডেটাবেস এম্বেডিংগুলি সংরক্ষণ করে এবং একটি প্রশ্নের দ্রুত উত্তর দেয়: আমার কর্পাসের মধ্যে কোনটি এটির সাথে সবচেয়ে বেশি সাদৃশ্যপূর্ণ? এটি প্রতিটি RAG সিস্টেমের রিট্রিভাল অংশ, সিমেন্টিক সার্চ বৈশিষ্ট্য এবং সুপারিশ ইঞ্জিন।
একটি ভাষা মডেল আপনার নথি, আপনার টিকিট বা আপনার পণ্যের ক্যাটালগ সম্পর্কে কিছুই জানে না। রিট্রিভাল হল সেই প্রক্রিয়া যা কোয়েরির সময় আপনার ডেটা মডেলের সামনে রাখে, এবং ভেক্টর ডেটাবেস হল যেখানে সেই রিট্রিভাল ঘটে।
তিনটি ওয়ার্কলোড বেশিরভাগ বাস্তব ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত করে:
রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন। আপনি নথিগুলিকে খণ্ড খণ্ড করে, এম্বেড করেন এবং কোয়েরির সময় ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক খণ্ডগুলির কয়েকটি পুনরুদ্ধার করেন যাতে মডেলটি অনুমান করার পরিবর্তে আপনার ডেটা থেকে উত্তর দেয়।
সিমেন্টিক এবং হাইব্রিড সার্চ। ব্যবহারকারীরা সঠিক কীওয়ার্ডের পরিবর্তে অর্থ অনুসারে অনুসন্ধান করে। হাইব্রিড সার্চ এটিকে ঐতিহ্যবাহী কীওয়ার্ড ম্যাচিংয়ের সাথে মিশ্রিত করে, যা বাস্তব ব্যবহারকারীরা পণ্যের কোড এবং সঠিক নাম টাইপ করার পরে বেশিরভাগ দল আশা করে তার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
ডিডুপ্লিকেশন, ক্লাস্টারিং এবং সুপারিশ। সাদৃশ্য অনুসন্ধান একই আদিম, আপনি একটি নথি বা ব্যবহারকারীর সাথে একটি পণ্যের মিল খুঁজছেন কিনা তা নির্বিশেষে।
অস্বস্তিকর সত্য হল যে এগুলির কোনওটিরই ছোট স্কেলে একটি ডেডিকেটেড ভেক্টর ডেটাবেসের প্রয়োজন হয় না। কয়েক হাজার ভেক্টর মেমরিতে ফিট করে এবং ব্রুট ফোর্স সাদৃশ্য যথেষ্ট দ্রুত। ডেটাবেস সেই বিন্দুর পরে তার খরচ অর্জন করে।
স্কেলে ভেক্টর ডেটাবেসের খরচ কেমন আচরণ করে
ভেক্টর ডেটাবেসের মূল্য নির্ধারণ মূলত মেমরিতে থাকা ইনডেক্সের পরিমাণের উপর নির্ভর করে, আপনি কতগুলি কোয়েরি চালান তার উপর নয়, যা বিলটিকে একটি স্থির মাসিক ফ্লোর (ভিত্তি) করে তোলে, ব্যবহারের বক্ররেখা নয় যা আপনার ট্র্যাফিক অনুসরণ করে।
মডেল API বিলিং থেকে এটিই সবচেয়ে বড় পার্থক্য, যেখানে একটি শান্ত সপ্তাহে আপনার কোনো খরচ হয় না। ভেক্টর ইনডেক্সের খরচ একটি শান্ত সপ্তাহেও একই থাকে।
তিনটি ভেরিয়েবল ফ্লোরকে চালিত করে:
ভেক্টর এবং মাত্রা গুণিত। এটি ইনডেক্সের কাঁচা আকার। 1536 মাত্রা সহ দশ মিলিয়ন ভেক্টর 384 মাত্রার একই কর্পাসের আকারের প্রায় চার গুণ।
প্রতিলিপি এবং প্রাপ্যতা। প্রোডাকশনের জন্য সাধারণত কমপক্ষে দুটি প্রতিলিপি প্রয়োজন, যা একটি অতিরিক্ত কোয়েরি পরিবেশন করার আগে থাকা মেমরির পরিমাণ দ্বিগুণ করে।
ইনডেক্স প্রকার। আনুমানিক ইনডেক্সগুলি মেমরি এবং গতির জন্য রিকল (পুনরুদ্ধার) ট্রেড করে। আপনার রিকল লক্ষ্যের জন্য ডিফল্টগুলি কদাচিৎ সবচেয়ে সস্তা কনফিগারেশন।
দলগুলিকে ফাঁদে ফেলে এম্বেডিং মাত্রা। 768 মাত্রার একটির পরিবর্তে 3072 মাত্রার একটি মডেল বেছে নেওয়া আপনার স্টোরেজ বিলকে স্থায়ীভাবে চারগুণ করে দেয়, যেখানে প্রায়শই ডোমেইন-নির্দিষ্ট কর্পোরার উপর রিকল উন্নতি প্রান্তিক হয়। বেশ কয়েকটি আধুনিক এম্বেডিং মডেল পরিমিত মানের ক্ষতি সহ ছোট মাত্রায় ট্রাঙ্ককেশন সমর্থন করে, এবং দশ মিলিয়ন ভেক্টর লোড করার আগে এটি পরীক্ষা করা পুরো প্রকল্পের সবচেয়ে উচ্চ-লিভারেজ ঘন্টা।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Lovable Up to $150
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Pinecone, Weaviate, Qdrant এবং pgvector এর মধ্যে কোনটি বেছে নেবেন
Postgres ইতিমধ্যেই প্রোডাকশনে আছে এবং প্রায় এক মিলিয়ন ভেক্টরের নিচে, pgvector সাধারণত সঠিক উত্তর। একটি ডেডিকেটেড ভেক্টর ডেটাবেস সেই স্কেলের বাইরে তার খরচ অর্জন করে, অথবা যদি আপনার গুরুতর মেটাডেটা ফিল্টারিং বা হাইব্রিড সার্চের প্রয়োজন হয় তবে তার আগেও।
একটি সংক্ষিপ্ত সিদ্ধান্ত নির্দেশিকা:
ইতিমধ্যে Postgres-এ আছেন, প্রায় এক মিলিয়ন ভেক্টরের নিচে। Neon বা Supabase-এ pgvector ব্যবহার করুন। একটি ডেটাবেস, একটি ব্যাকআপ গল্প, এবং আপনি একটি একক কোয়েরিতে ভেক্টর ফলাফলগুলি রিলেশনাল ডেটার সাথে যুক্ত করতে পারেন। এই শেষ বিন্দুটি বেশিরভাগ বেঞ্চমার্কের চেয়ে বেশি মূল্যবান।
ভারী মেটাডেটা ফিল্টারিং। যদি বেশিরভাগ কোয়েরি "এইটির মতো, কিন্তু শুধুমাত্র এই টেন্যান্ট থেকে, এই ভাষায়, এই বছর আপডেট করা", তবে Qdrant এবং Weaviate-এর মতো উদ্দেশ্য-নির্মিত ইঞ্জিনগুলি ফিল্টার করা অনুসন্ধানগুলি একটি বল্ট-অন ইনডেক্সের চেয়ে অনেক ভাল পরিচালনা করে। সাধারণ ফিল্টারিং রিকল ধ্বংস করে, এবং এখানেই সাধারণ-উদ্দেশ্য ডেটাবেসগুলি প্রথমে সংগ্রাম করে।
হাইব্রিড সার্চ পণ্যের কেন্দ্রবিন্দু। Weaviate, Elastic এবং MongoDB Atlas উভয়ই নেটিভভাবে কীওয়ার্ড এবং ভেক্টর রিট্রিভালকে একত্রিত করে, যা আপনাকে আপনার নিজস্ব ফিউশন লেয়ার তৈরি এবং টিউন করা থেকে বাঁচায়।
আপনি ইতিমধ্যে Redis বা MongoDB-এর জন্য অর্থ প্রদান করছেন। উভয়ই এখন ভেক্টর সার্চ বহন করে। আপনি ইতিমধ্যে চালাচ্ছেন এবং ইতিমধ্যে স্টাফিং করছেন এমন পরিকাঠামোতে ভেক্টর যুক্ত করা আপনার আর্কিটেকচারে নবম পরিষেবা যুক্ত করার চেয়ে সস্তা।
আপনি শূন্য অপারেশনাল সারফেস চান। Pinecone এই বিভাগের সবচেয়ে পরিচালিত বিকল্প, ঠিক এই কারণেই এর বিনামূল্যে অফারটি একটি দীর্ঘ মূল্যায়ন ট্রায়াল না হয়ে একটি বড় অনুদান।
AI Perks তালিকাভুক্ত করে যে এর মধ্যে কোনটি বর্তমানে খোলা প্রোগ্রাম আছে এবং প্রতিটির জন্য কী প্রয়োজন।
কোন ক্রমে আবেদন করতে হবে
প্রথমে, যে ডেটাবেসটি আপনি ইতিমধ্যেই চালান তার জন্য আবেদন করুন, তারপরে বড় বিভাগীয় অনুদান, এবং শেষে ছোট মূল্যায়ন ট্রায়াল, কারণ আপনি সেগুলি গ্রহণ করার মুহূর্ত থেকে ট্রায়াল শুরু হয়ে যায়, আপনি সেগুলি ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত থাকুন বা না থাকুন।
প্রথমত, আপনি যে ডেটাবেসটি ইতিমধ্যে ব্যবহার করছেন। যদি আপনি Supabase, Neon, MongoDB বা Redis ব্যবহার করেন, তবে ক্রেডিটগুলি আপনি ইতিমধ্যেই পরিশোধ করছেন এমন বিলের সাথে সংযুক্ত হয় এবং কোনও মাইগ্রেশনের প্রয়োজন হয় না। এটি কোনও স্থাপত্যগত খরচ ছাড়াই বিনামূল্যে অর্থ। getaiperks.com থেকে শুরু করুন এবং ডেটাবেস বিভাগে ফিল্টার করুন।
দ্বিতীয়ত, বড় বিভাগীয় অনুদান। Weaviate এবং Neon রেঞ্জের শীর্ষে রয়েছে। এগুলির জন্য আবেদন করা মূল্যবান, এমনকি যদি আপনি এখনও সেগুলিতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ না হন, কারণ অনুমোদনের হার পরিবর্তিত হয় এবং হাতে একটি অনুমোদিত অনুদান থাকা স্থাপত্য সিদ্ধান্তের একটি বৈধ ইনপুট।
তৃতীয়ত, সংলগ্ন পরিকাঠামো। MongoDB Atlas, Redis Cloud এবং Elastic Cloud উভয়ই আপনার ক্লাউড সরবরাহকারী থেকে আলাদাভাবে বিল করে, যার অর্থ এই ক্রেডিটগুলি AWS, Google Cloud বা Azure অনুদানের সাথে স্ট্যাক করে, তাদের সাথে ওভারল্যাপ করার পরিবর্তে।
সর্বশেষে, মূল্যায়ন ট্রায়াল। Pinecone-এর $300 আপনার নিজের ডেটার বিরুদ্ধে একটি সঠিক বেঞ্চমার্কের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, প্রোডাকশন চালানোর জন্য নয়। আপনি যখন সেই বেঞ্চমার্ক চালানোর পরিকল্পনা করেন সেই সপ্তাহে এটি ট্রিগার করুন।
যোগ্যতা পর্যায় এবং তহবিলের উপর নির্ভর করে এবং উপরের টেবিলে প্রতিটি প্রোগ্রামের জন্য ভিন্ন। প্রতিটির বর্তমান প্রয়োজনীয়তাগুলি getaiperks.com এ তালিকাভুক্ত করা হয়েছে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Lovable Up to $150
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
ফাউন্ডাররা ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট সম্পর্কে কী ভুল করেন
সবচেয়ে ব্যয়বহুল ভুল হল প্রথমে ভেক্টর ডেটাবেস এবং দ্বিতীয় এম্বেডিং মডেল নির্বাচন করা। এম্বেডিং মডেল আপনার ইনডেক্সের আকার, আপনার রিকল সিলিং এবং আপনার মাইগ্রেশন খরচ নির্ধারণ করে, এবং ডেটাবেস পরিবর্তন করা সহজ অংশ।
এড়ানোর মতো আরও চারটি প্যাটার্ন:
ক্রেডিটকে পছন্দের কারণ হিসেবে বিবেচনা করা। একটি $100,000 অনুদান যা আপনাকে এমন পরিকাঠামোতে ঠেলে দেয় যা আপনার ওয়ার্কলোডের সাথে খারাপভাবে ফিট করে, হোস্টিং-এ যা সাশ্রয় করে তার চেয়ে বেশি ইঞ্জিনিয়ারিং সময় নষ্ট করে। ফিট-এর উপর ভিত্তি করে চয়ন করুন, তারপর সেই পছন্দটি তহবিল করুন।
এম্বেডিং বিল ভুলে যাওয়া। ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট স্টোরেজ এবং সার্চ কভার করে। এগুলি এম্বেডিং তৈরি করার খরচ বহন করে না, যা একটি মডেল API বিল এবং এর নিজস্ব ক্রেডিট প্রয়োজন।
পুনঃ-এম্বেডিং অবমূল্যায়ন করা। ভেক্টর ডেটাবেসের মধ্যে মাইগ্রেশন সহজ। এম্বেডিং মডেলগুলির মধ্যে মাইগ্রেশন মানে আপনার কর্পাসের প্রতিটি ভেক্টর পুনরায় তৈরি করা, যা আসল লক-ইন।
কোনো ওয়ার্কলোড না থাকা অবস্থায় ঘড়ি শুরু করা। আপনার কাছে ইনডেক্স করার ডেটা না থাকা অবস্থায় প্রদত্ত সময়-সীমিত ক্রেডিটগুলি একটি খালি ইনডেক্সে তাদের বেশিরভাগ মূল্য নষ্ট করে।
যেসব ফাউন্ডার একটি স্তরের পরিবর্তে একটি সম্পূর্ণ স্ট্যাকের জন্য তহবিল করেন তারা শেষ পর্যন্ত সবচেয়ে বেশি উপকৃত হন। AI Perks 194টি কোম্পানিতে $7.7M ক্রেডিট ট্র্যাক করে যাতে ডেটাবেস, কম্পিউট এবং মডেল কলগুলি একই সাথে কভার করা যায়।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
কোন ভেক্টর ডেটাবেস স্টার্টআপগুলির জন্য সবচেয়ে বেশি বিনামূল্যে ক্রেডিট দেয়?
Weaviate এই বিভাগে সবচেয়ে বড় ডেডিকেটেড ভেক্টর ডেটাবেস অনুদান সরবরাহ করে, যা $100,000 পর্যন্ত, এবং Neon Postgres এবং pgvector-এর জন্য একই চিত্র অর্জন করে। MongoDB Atlas $25,000 পর্যন্ত সহ অনুসরণ করে। সঠিক পছন্দটি শিরোনাম সংখ্যার পরিবর্তে আপনার ওয়ার্কলোডের উপর নির্ভর করে। বর্তমান শর্তাবলী getaiperks.com এ ট্র্যাক করা হয়।
আমার কি একটি ভেক্টর ডেটাবেস প্রয়োজন, নাকি pgvector যথেষ্ট?
প্রায় এক মিলিয়ন ভেক্টরের নিচে বেশিরভাগ স্টার্টআপের জন্য, আপনার বিদ্যমান Postgres-এর ভিতরে pgvector যথেষ্ট এবং উল্লেখযোগ্যভাবে সহজ। আপনি দুটিয়ের পরিবর্তে একটি ব্যাকআপ গল্প পান এবং সরাসরি রিলেশনাল ডেটার বিরুদ্ধে ভেক্টর ফলাফলগুলি যুক্ত করতে পারেন। ডেডিকেটেড ইঞ্জিনগুলি ভারী মেটাডেটা ফিল্টারিং, হাইব্রিড সার্চ এবং তার বাইরে স্কেলে জয়লাভ করে।
আমি কি OpenAI বা Anthropic ক্রেডিটগুলির সাথে ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট স্ট্যাক করতে পারি?
হ্যাঁ, এবং আপনার করা উচিত। তারা বিভিন্ন বিল কভার করে। ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট এম্বেডিং সংরক্ষণ এবং সার্চের জন্য অর্থ প্রদান করে, যখন মডেল ক্রেডিট সেই এম্বেডিংগুলি তৈরি করার জন্য এবং রিট্রিভালের উপর নির্মিত উত্তরগুলির জন্য অর্থ প্রদান করে। উভয়ই ধরে রাখা হল কিভাবে দলগুলি getaiperks.com এ একটি সম্পূর্ণ বছর কভার করে।
ক্রেডিট ছাড়া একটি ভেক্টর ডেটাবেসের আসল খরচ কত?
একটি ছোট ইনডেক্সের সাধারণত প্রতি মাসে কয়েক দশক ডলার খরচ হয়, যা প্রাপ্যতা জন্য প্রতিলিপি সহ কয়েক মিলিয়ন ভেক্টর ধারণ করার পরে শত শত বা কম হাজার পর্যন্ত বৃদ্ধি পায়। তালিকা মূল্য সরবরাহকারী দ্বারা ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয় এবং প্রায়শই পরিবর্তিত হয়, তাই একটি মূল্য পৃষ্ঠার তুলনা বিশ্বাস করার পরিবর্তে আপনার নিজের কর্পাসে বেঞ্চমার্ক করুন।
ভেক্টর ডেটাবেস ক্রেডিট কি এম্বেডিংয়ের খরচ কভার করে?
না। এম্বেডিং তৈরি করা একটি মডেল API কল যা আপনার মডেল সরবরাহকারী দ্বারা বিল করা হয়, ভেক্টর ডেটাবেস দ্বারা নয়। শুধুমাত্র ডেটাবেস ক্রেডিট সহ একটি দল এখনও তাদের কর্পাস এম্বেড করার জন্য অর্থ প্রদান করে, এবং একটি মডেল পরিবর্তনের পরে পুনরায় এম্বেডিং প্রায়শই বড় বিল হয়। getaiperks.com এ উভয় স্তরকে তহবিল করুন।
পরে ভেক্টর ডেটাবেসগুলির মধ্যে মাইগ্রেট করা কি কঠিন?
ডেটাবেস মাইগ্রেট করা সহজ, কারণ আপনি ইতিমধ্যে থাকা ভেক্টরগুলি সরাচ্ছেন। কঠিন মাইগ্রেশন হল এম্বেডিং মডেল পরিবর্তন করা, যা প্রতিটি সংরক্ষিত ভেক্টরকে অবৈধ করে এবং পুরো কর্পাসটি পুনরায় তৈরি করার প্রয়োজন হয়। এম্বেডিং মডেলটি সাবধানে চয়ন করুন এবং ডেটাবেসটিকে রিভার্সিবল সিদ্ধান্ত হিসাবে বিবেচনা করুন।
getaiperks.com এ সাবস্ক্রাইব করুন →
ভেক্টরগুলি সংরক্ষণ করুন। ইনডেক্সের জন্য অন্য কাউকে অর্থ প্রদান করতে দিন।
