AI Perks suteikia prieigą prie išskirtinių nuolaidų, kreditų ir pasiūlymų AI įrankiams, debesų paslaugoms ir API, kad padėtų startuoliams ir kūrėjams sutaupyti pinigų.
Kiek verti nemokami vektorinių duomenų bazių kreditai?
Nemokami vektorinių duomenų bazių kreditai svyruoja nuo 300 USD vertės bandomųjų versijų iki 100 000 USD dotacijų, o kadangi šią kategoriją užplūdo gerai finansuoti konkurentai, pasiūlymai yra neįprastai dosnūs, palyginti su faktinėmis infrastruktūros išlaidomis.
Vektorinė paieška yra vienas iš nedaugelio AI infrastruktūros sąskaitų, kurias startuolis pirmaisiais metais gali beveik visiškai padengti kreditais. Daugiau pardavėjų vejasi tuos pačius pirkėjus nei gali išlaikyti rinka, ir ta konkurencija pasireiškia nemokamais kreditais.
AI Perks atnaujina dabartines sąlygas visoje kategorijoje kartu su 194 įmonių suteiktais 7,7 mln. USD vertės kreditais.
| Teikėjas | Nemokami kreditai | Ką galima įsigyti su kreditais |
|---|---|---|
| Weaviate | Iki 100 000 USD | Tvarkoma vektorinė ir hibridinė paieška Weaviate Cloud |
| Neon | Iki 100 000 USD | Serverless Postgres, vektorinė paieška per pgvector |
| MongoDB Atlas | Iki 25 000 USD | Dokumentų saugykla plius vektorinė ir pilno teksto paieška |
| Redis Cloud | Iki 10 000 USD | In-memory saugykla su integruota vektorine paieška |
| Elastic Cloud | Iki 5 000 USD | Paieška, žurnalų analizė ir vektorinis paėmimas |
| Qdrant Cloud | 2 000 USD | Tvarkomas atvirojo kodo Qdrant variklio hostingas |
| Pinecone | 300 USD | Visų funkcijų bandomoji versija |
| Supabase | 300 USD | Postgres su pgvector, taip pat autentifikavimas ir saugykla |
Antraštės suma visoje kategorijoje: daugiau nei 240 000 USD.
Šių skaičių negalima tiesiogiai lyginti. Didelė dotacija iš teikėjo, kurio vieši kainų sąrašai yra aukšti, gali nusipirkti mažiau saugomų vektorių nei mažesnė dotacija pigesnėje vietoje. Skaitykite šiuos skaičius kaip veiklos tęstinumo mėnesius, o ne kaip vertę.
Geriausi AI kreditai startuoliams
Taikykite tiesiogiai per šias patvirtintas programas.
Claude (via program) $100,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
OpenAI (via program) $2,500
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Anthropic $20,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
AWS $300,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Google Cloud $350,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Lovable Up to $150
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Kam iš tikrųjų naudojama vektorinė duomenų bazė
Vektorių duomenų bazė saugo įterpimus (embeddings) ir greitai atsako į vieną klausimą: kas mano korpuse yra panauniausia į šį? Tai yra kiekvienos RAG sistemos, semantinės paieškos funkcijos ir rekomendacijų variklio paėmimo (retrieval) dalis.
Kalbos modelis nieko nežino apie jūsų dokumentus, bilietus ar produktų katalogą. Paėmimas yra mechanizmas, kuris pateikia jūsų duomenis modeliui užklausos metu, o vektorinė duomenų bazė yra vieta, kur vyksta tas paėmimas.
Trys darbo krūviai sudaro didžiąją dalį realaus naudojimo:
Paėmimu papildyta generacija (Retrieval augmented generation). Jūs suskaidote dokumentus į dalis, juos įterpiate (embed) ir užklausos metu paimate kelias dalis, labiausiai susijusias su vartotojo klausimu, kad modelis atsakytų iš jūsų duomenų, o ne spėliotų.
Semantinė ir hibridinė paieška. Vartotojai ieško pagal reikšmę, o ne pagal tikslius raktinius žodžius. Hibridinė paieška derina tai su tradiciniu raktinių žodžių atitikimu, kuris yra svarbesnis, nei dauguma komandų tikisi, kai realūs vartotojai įveda produktų kodus ir tikrinius pavadinimus.
Deduplikavimas, klasterizavimas ir rekomendacijos. Panašumo paieška yra tas pats pagrindas, nesvarbu, ar lyginate klausimą su dokumentu, ar vartotoją su produktu.
Nemalonus tiesa yra ta, kad mažame mastelyje nė vienam iš šių nereikia specializuotos vektorinės duomenų bazės. Keletas tūkstančių vektorių telpa atmintyje, o brutalaus panašumo paieška yra pakankamai greita. Duomenų bazė atsiperka praėjus šiam taškui.
Kaip elgiasi vektorinių duomenų bazių išlaidos dideliu mastu
Vektorinių duomenų bazių kainas daugiausia lemia tai, kiek indekso lieka rezidentiškai atmintyje, o ne tai, kiek užklausų paleidžiate, todėl sąskaita tampa pastoviu mėnesiniu minimaliu tarifu, o ne naudojimo kreivė, sekanti jūsų srautą.
Tai vienintelis didžiausias skirtumas nuo modelių API apmokestinimo, kai tyli savaitė nieko nekainuoja. Vektorių indeksas kainuoja tą patį ir tylios savaitės metu.
Trys kintamieji lemia minimalų tarifą:
Vektoriai padauginti iš matmenų. Tai yra žalia indekso dydžio forma. Dešimt milijonų vektorių su 1536 matmenimis yra maždaug keturis kartus didesnis atspaudas nei tas pats korpusas su 384 matmenimis.
Replikos ir prieinamumas. Gamyba paprastai reiškia bent dvi replikas, o tai padvigubina rezidentišką atspaudą, prieš aptarnaujant bet kokią papildomą užklausą.
Indekso tipas. Apytiksliai indeksai mainais už atmintį ir greitį gauna atšaukimą (recall). Numatytieji nustatymai retai kada yra pigiausia konfigūracija jūsų atšaukimo tikslui.
Spąstai, kurie pagauna komandas, yra įterpimo matmuo. Pasirinkus 3072 matmenų modelį vietoj 768 matmenų modelio, jūsų saugyklos sąskaita padidėja keturis kartus visam laikui, o atšaukimo pagerėjimas dažnai yra marginalus specifiniuose domenų korpusuose. Keletas modernių įterpimo modelių palaiko trumpos iki mažesnių matmenų su nedideliu kokybės praradimu, ir tai išbandžius prieš įkeliant dešimt milijonų vektorių yra didžiausios įtakos turinti valanda visame projekte.
Geriausi AI kreditai startuoliams
Taikykite tiesiogiai per šias patvirtintas programas.
Claude (via program) $100,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
OpenAI (via program) $2,500
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Anthropic $20,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
AWS $300,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Google Cloud $350,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Lovable Up to $150
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Kaip pasirinkti tarp Pinecone, Weaviate, Qdrant ir pgvector
Maždaug iki milijono vektorių turint jau naudojamą Postgres, pgvector paprastai yra teisingas atsakymas. Specializuota vektorinė duomenų bazė atsiperka virš šio masto, arba anksčiau, jei jums reikia rimto metaduomenų filtravimo ar hibridinės paieškos.
Trumpas sprendimų vadovas:
Jau naudojate Postgres, turite apie milijoną vektorių. Naudokite pgvector Neon arba Supabase. Viena duomenų bazė, viena atsarginės kopijos istorija, ir jūs galite sujungti vektorinius rezultatus su relaciniais duomenimis vienoje užklausoje. Pastarasis punktas yra vertingesnis nei dauguma etaloninių testų.
Intensyvus metaduomenų filtravimas. Jei dauguma užklausų yra „panašios į šią, bet tik iš šio kliento, šia kalba, atnaujintos šiais metais“, specialiai sukurtos programos, tokios kaip Qdrant ir Weaviate, geriau tvarko filtruojamą paiešką nei papildomas indeksas. Neteisingas filtravimas naikina atšaukimą, ir čia bendros paskirties duomenų bazės pirmosios susiduria su sunkumais.
Hibridinė paieška yra produkto pagrindas. Weaviate, Elastic ir MongoDB Atlas natyviai derina raktinių žodžių ir vektorinį paėmimą, o tai leidžia jums nereikėti kurti ir derinimo savo sujungimo sluoksnio.
Jūs jau mokate už Redis arba MongoDB. Abi dabar palaiko vektorinę paiešką. Pridėti vektorius prie infrastruktūros, kurią jau naudojate ir turite personalą, yra pigiau nei pridėti devintą paslaugą prie jūsų architektūros.
Norite nulio operacinio paviršiaus. Pinecone yra labiausiai valdoma parinktis šioje kategorijoje, todėl jos nemokamas pasiūlymas yra trumpa bandomoji versija, o ne didelė dotacija.
AI Perks pateikia sąrašą, kurie iš šių dabar turi atviras programas ir ko kiekvienas reikalauja.
Kokią tvarką taikyti
Pirmiausia kreipkitės dėl duomenų bazės, kurią jau naudojate, antra – dėl didelių kategorijos dotacijų, trečia – dėl trumpų bandomųjų versijų, nes bandomosios versijos pradeda degti nuo to momento, kai jas priimate, nepriklausomai nuo to, ar esate pasirengę jas naudoti.
Pirma, duomenų bazė, kurią jau naudojate. Jei naudojate Supabase, Neon, MongoDB arba Redis, kreditai pridedami prie sąskaitos, kurią jau mokate, ir nereikia migruoti. Tai nemokami pinigai be architektūrinių išlaidų. Pradėkite nuo getaiperks.com ir filtruokite pagal duomenų bazės kategoriją.
Antra, didelės kategorijos dotacijos. Weaviate ir Neon yra viršutinėje diapazono dalyje. Verta kreiptis dėl jų, net jei dar nepasirinkote, nes patvirtinimo koeficientai skiriasi, o turint patvirtintą dotaciją rankose yra teisėtas architektūros sprendimo įvedimo parametras.
Trečia, gretimos infrastruktūros. MongoDB Atlas, Redis Cloud ir Elastic Cloud apmokestina atskirai nuo jūsų debesų paslaugų teikėjo, o tai reiškia, kad šie kreditai kaupiasi su AWS, Google Cloud arba Azure dotacijomis, o ne persidengia su jomis.
Paskutinė, bandomosios versijos. Pinecone 300 USD vertės pasiūlymas skirtas tinkamam jūsų duomenų palyginimui, o ne gamybai. Paleiskite jį savaitę, kai planuojate atlikti tą palyginimą.
Tinkamumas priklauso nuo etapo ir finansavimo, ir skiriasi kiekvienai programai aukščiau pateiktoje lentelėje. Dabartiniai reikalavimai kiekvienai programai išvardyti getaiperks.com.
Geriausi AI kreditai startuoliams
Taikykite tiesiogiai per šias patvirtintas programas.
Claude (via program) $100,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
OpenAI (via program) $2,500
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Anthropic $20,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
AWS $300,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Google Cloud $350,000
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Lovable Up to $150
Tinka pradinės stadijos startuoliams
Ką steigėjai daro neteisingai su vektorinių duomenų bazių kreditais
Brangiausia klaida yra pasirinkti vektorinę duomenų bazę pirmą, o įterpimo modelį antrą. Įterpimo modelis lemia jūsų indekso dydį, jūsų atšaukimo ribą ir migracijos išlaidas, o duomenų bazę yra lengviau pakeisti.
Kiti keturi modeliai, kurių verta vengti:
Kreditų laikymas priežastimi pasirinkti. 100 000 USD dotacija, kuri paskatina jus naudoti infrastruktūrą, kuri blogai tinka jūsų darbo krūviui, kainuoja brangiau inžinerijos laiku nei sutaupo hostingui. Pasirinkite pagal tinkamumą, tada finansuokite pasirinkimą.
Įterpimo sąskaitos pamiršimas. Vektorinių duomenų bazių kreditai padengia saugyklą ir paiešką. Jie nepadengia įterpimų generavimo, o tai yra modelio API sąskaita ir jai reikia savo kreditų.
Per mažai įvertinant pakartotinį įterpimą. Migracija tarp vektorinių duomenų bazių yra lengva. Migracija tarp įterpimo modelių reiškia kiekvieno jūsų korpuso vektoriaus regeneravimą, o tai yra tikrasis fiksavimas.
Laikrodžio paleidimas prieš darbo krūvį. Laiko apribojimai, suteikti prieš turint duomenų indeksavimui, daug vertės eikvoja tuščiam indeksui.
Steigėjai, kurie finansuoja visą steką, o ne vieną sluoksnį, galiausiai atsiduria toliausiai į priekį. AI Perks seka 7,7 mln. USD kreditus 194 įmonėse, todėl duomenų bazė, skaičiavimas ir modelių skambučiai gali būti padengti vienu metu.
Dažniausiai užduodami klausimai
Kuri vektorinė duomenų bazė suteikia startuoliams daugiausiai nemokamų kreditų?
Weaviate siūlo didžiausią specializuotos vektorinės duomenų bazės dotaciją šioje kategorijoje – iki 100 000 USD, o Neon atitinka šią sumą „Postgres“ ir „pgvector“. „MongoDB Atlas“ seka su iki 25 000 USD. Tinkamas pasirinkimas priklauso nuo jūsų darbo krūvio, o ne nuo pagrindinio skaičiaus. Dabartinės sąlygos sekamos adresu getaiperks.com.
Ar man reikia vektorinės duomenų bazės, ar pakanka pgvector?
Daugumai startuolių, turinčių maždaug iki milijono vektorių, „pgvector“ jūsų esamame „Postgres“ yra pakankamai ir žymiai paprasčiau. Jūs gaunate vieną atsarginės kopijos istoriją, o ne dvi, ir galite tiesiogiai sujungti vektorinius rezultatus su relaciniais duomenimis. Specializuotos programos laimi esant intensyviam metaduomenų filtravimui, hibridinei paieškai ir mastui virš šio taško.
Ar galiu kaupti vektorinės duomenų bazės kreditus su OpenAI ar Anthropic kreditais?
Taip, ir turėtumėte. Jie padengia skirtingas sąskaitas. Vektorinių duomenų bazių kreditai apmoka įterpimų saugojimą ir paiešką, o modelių kreditai apmoka tų įterpimų generavimą ir atsakymus, kurie remiasi paėmimu. Turėti abu yra tai, kaip komandos padengia visus metus getaiperks.com.
Kiek iš tikrųjų kainuoja vektorinė duomenų bazė be kreditų?
Mažas indeksas paprastai kainuoja dešimtis dolerių per mėnesį, o padidėja iki šimtų ar tūkstančių, kai laikote dešimtis milijonų vektorių su replikomis prieinamumui užtikrinti. Vieši kainoraščiai plačiai skiriasi pagal teikėją ir dažnai keičiasi, todėl palyginkite savo korpusą, o ne pasitikėkite kainų puslapių palyginimu.
Ar vektorinių duomenų bazių kreditai padengia įterpimų kainą?
Ne. Įterpimų generavimas yra modelio API skambutis, apmokestinamas jūsų modelio teikėjo, o ne vektorinės duomenų bazės. Komanda, turinti tik duomenų bazės kreditus, vis tiek moka už savo korpuso įterpimą, o pakartotinis įterpimas po modelio pakeitimo dažnai yra didesnė sąskaita. Finansuokite abu sluoksnius adresu getaiperks.com.
Ar vėliau sunku migruoti tarp vektorinių duomenų bazių?
Duomenų bazių migracija yra paprasta, nes perkeliate jau turimus vektorius. Sunkioji migracija yra įterpimo modelių keitimas, kuris anuliuoja kiekvieną saugomą vektorių ir reikalauja visos korpuso regeneracijos. Atsargiai pasirinkite įterpimo modelį ir laikykite duomenų bazę kaip grįžtamą sprendimą.
Užsiprenumeruokite getaiperks.com →
Saugokite vektorius. Tegul kas nors kitas moka už indeksą.
