സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളെയും ഡെവലപ്പർമാരെയും പണം ലാഭിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ടൂളുകൾ, ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ, API-കൾ എന്നിവയിലെ എക്സ്ക്ലൂസീവ് കിഴിവുകൾ, ക്രെഡിറ്റുകൾ, ഡീലുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് AI Perks ആക്സസ് നൽകുന്നു.
സൗജന്യ Qdrant ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് എത്രത്തോളം മൂല്യമുണ്ട്?
Qdrant, സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കായി $2,000 സൗജന്യ ക്രെഡിറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് Qdrant Cloud-ന് എതിരായി പ്രയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിന്റെ മാനേജ്ഡ് പതിപ്പാണ്.
ഈ വിഭാഗത്തിലെ മറ്റ് ആറ് അക്ക ഗ്രാന്റുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഈ സംഖ്യ വിനയപൂർണ്ണമാണ്, കൂടാതെ ഇത് തെറ്റായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് പകരം ശരിയായി വായിക്കേണ്ടത് അനിവാര്യമാണ്. Qdrant Apache 2.0 ലൈസൻസുള്ളതും സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതുമാണ്, അതിനാൽ പെയ്ഡ് ഉൽപ്പന്നം എൻജിനല്ല, മറിച്ച് മാനേജ്ഡ് ഹോസ്റ്റിംഗ് ആണ്. ക്രെഡിറ്റ് എന്നത് ഹോസ്റ്റിംഗ് ബഡ്ജറ്റാണ്, ആക്സസ് കീ അല്ല.
യോഗ്യത സ്റ്റേജിനെയും ഫണ്ടിംഗിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്രോഗ്രാം നിബന്ധനകൾ മോഡൽ പ്രോഗ്രാം നിബന്ധനകളെ അപേക്ഷിച്ച് കൂടുതൽ മാറുന്നു. AI Perks നിലവിലെ പതിപ്പ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ 194 കമ്പനികൾക്ക് $7.7M ക്രെഡിറ്റുകൾ നൽകുന്നു.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Qdrant യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്തു ചെയ്യുന്നു
Qdrant, സ്ട്രക്ചേർഡ് മെറ്റാഡാറ്റയോടൊപ്പം എംബെഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കുകയും ക്വറി വെക്റ്ററിന് ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള ഫലങ്ങൾ മില്ലിസെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് Rust-ൽ എഴുതിയിരിക്കുന്നു, ഒരു സിംഗിൾ ബൈനറിയായി ഷിപ്പ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ലാപ്ടോപ്പിലും പ്രൊഡക്ഷനിലും ഒരേപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
സ്വകാര്യ ഡോക്യുമെന്റുകളിലെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്ന, കീവേഡുകൾക്ക് പകരം അർത്ഥം അനുസരിച്ച് തിരയുന്ന, സമാന ഇനങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന, റെക്കോർഡുകൾ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യുന്ന, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഏജന്റിന് ദീർഘകാല മെമ്മറി ആവശ്യമുള്ള ഏത് ഉൽപ്പന്നത്തിനും ഈ ലെയർ ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങൾ ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയോ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുകയോ ചെയ്യാം.
മൂന്ന് സവിശേഷതകൾ Qdrant-നെ ഈ വിഭാഗത്തിലെ മറ്റുള്ളവയിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നു:
പേലോഡ് ഒരു ഫസ്റ്റ് ക്ലാസ്സ് പൗരനാണ്. മെറ്റാഡാറ്റ വെക്റ്ററിനോടൊപ്പം ജീവിക്കുന്നു, ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതാണ്, അതിനാൽ ഫിൽട്ടറുകൾ ഫലങ്ങളുടെ രണ്ടാമത്തെ പാസ്സിന് പകരം ക്വറിയുടെ ഭാഗമാണ്. എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രധാനമാണ് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് താഴെ കൂടുതൽ.
ഇതൊരു ബൈനറിയാണ്. ലോക്കൽ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് സമാനത യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തനപരമായ ഒരു നേട്ടമാണ്. നിങ്ങളുടെ മെഷീനിലെ ഒരു ഡോക്കർ കണ്ടെയ്‌നറിലും മാനേജ്ഡ് ക്ലസ്റ്ററിലും ഒരേ എഞ്ചിൻ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും, ഇത് "ലോക്കലിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു" എന്ന വിഭാഗത്തിലെ ആശ്ചര്യങ്ങളെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
ലൈസൻസ് അനുവദിനീയമാണ്. Apache 2.0 എന്നാൽ സ്വയം ഹോസ്റ്റിംഗ് എന്നെന്നേക്കുമായി ലഭ്യമാകും. അത് ഒരു പ്ലാനല്ല, വിലപേശൽ ശക്തിയാണ്: നിങ്ങൾക്ക് മാറാൻ കഴിയും എന്ന് അറിയുന്നത് മാനേജ്ഡ് ബിൽ സത്യസന്ധമാക്കുന്നു.
ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത തിരയൽ ആണ് റിട്രീവൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തകർന്നുപോകുന്നിടം
ഏതാണ്ട് ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ക്വറിയും "സമാനമായത് കണ്ടെത്തുക" എന്നതല്ല. അത് "ഇന്നത്തെ കസ്റ്റമറുടെ ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ, കഴിഞ്ഞ 90 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ, ഈ തരത്തിലുള്ള സമാനമായത് കണ്ടെത്തുക" എന്നതാണ്. ഈ കോമ്പിനേഷനാണ്, അല്ലാതെ റോ സിമിലാരിറ്റി അല്ല, മിക്ക വെക്റ്റർ തിരയലുകളും നിശ്ശബ്ദമായി പരാജയപ്പെടുന്നത്.
പരാജയത്തിന് ഒരു പ്രത്യേക രൂപമുണ്ട്. നാടോടി നടപ്പാക്കലുകൾ പോസ്റ്റ്-ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു: ടോപ്പ് 100 അടുത്ത വെക്റ്ററുകൾ വീണ്ടെടുക്കുക, തുടർന്ന് ഫിൽട്ടറുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്തവ ഉപേക്ഷിക്കുക. ഫിൽട്ടർ സെലക്ടീവ് ആണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് മൂന്ന് ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കും, അല്ലെങ്കിൽ പൂജ്യം, കൂടാതെ ഇൻഡെക്സ് ശരിയാണെങ്കിലും ഉൽപ്പന്നം തകരാറിലാണെന്ന് തോന്നുന്നു.
മറ്റൊരു മാർഗ്ഗം, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന സബ്സെറ്റിൻ്റെ ബ്രൂട്ട് ഫോഴ്സ് വഴി പ്രീ-ഫിൽട്ടറിംഗ്, ശരിയാണ് പക്ഷെ സബ്സെറ്റ് വലുതാകുമ്പോൾ വേഗത കുറവാണ്. Qdrant-ൻ്റെ ഉത്തരം, ഗ്രാഫ് ട്രാവേഴ്സലിൻ്റെ സമയത്ത് ഫിൽട്ടർ നിബന്ധനകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും സെർച്ച് ഗ്രാഫ് ഫിൽട്ടറിംഗിന് കീഴിൽ കണക്ട് ചെയ്തു നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്, നിങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്ന ഫീൽഡുകളിലെ പേലോഡ് ഇൻഡെക്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. എഞ്ചിനീയറിംഗ് വിശദാംശങ്ങൾ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കാൾ കുറവാണ്: ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത ക്വറികൾ വേഗതയും പൂർണ്ണതയും നിലനിർത്തുന്നു.
ഇത് B2B സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വിൽക്കുന്ന ആർക്കും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സ്വഭാവമാണ്, കാരണം ഒരു മൾട്ടി-ടെനൻ്റ് ഉൽപ്പന്നത്തിലെ ഓരോ ക്വറിയും ടെനൻ്റ് അനുസരിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. നിങ്ങളുടെ റിട്രീവൽ ഫിൽട്ടറുകൾക്ക് കീഴിൽ മോശമാണെങ്കിൽ, അത് എല്ലാ കസ്റ്റമർമാർക്കും ഒരേ സമയം മോശമാകും.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ചെലവ് സ്കെയിലിൽ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നു
വെക്റ്റർ തിരയൽ ചെലവ് നിങ്ങൾ എത്ര വെക്റ്ററുകൾ സംഭരിക്കുന്നു എന്നതിൻ്റെ ഗുണിതമാണ്, നിങ്ങളുടെ ക്വറികളുടെ എണ്ണത്തിനല്ല. ഒരു വലിയ കോർപ്പസിൻ്റെ നിഷ്ക്രിയ സൂചിക ചെലവേറിയതാണ്. ഒരു ചെറിയ കോർപ്പസിൻ്റെ തിരക്കുള്ള സൂചിക ചെലവ് കുറഞ്ഞതാണ്.
ഇത് മോഡൽ API-കൾ നിങ്ങളെ ബിൽ ചെയ്യുന്നതിന് വിപരീതമാണ്, അതുകൊണ്ടാണ് സ്ഥാപകർ ഈ ലൈൻ ഇനം സ്ഥിരമായി തെറ്റായി പ്രവചിക്കുന്നത്. ഒരു മില്യൺ വെക്റ്ററുകൾക്കായുള്ള കണക്കുകൾ ഇതാ, സൂചിക ഓവർഹെഡിന് മുമ്പ്:
| സ്റ്റോറേജ് മോഡ് | ഒരു ഡൈമെൻഷന് ബിറ്റുകൾ | 1M വെക്റ്ററുകൾ 768 ഡൈമെൻഷനിൽ | 1M വെക്റ്ററുകൾ 1,536 ഡൈമെൻഷനിൽ |
|---|---|---|---|
| float32 മെമ്മറിയിൽ | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| സ്കാലാർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| ബൈനറി ക്വാണ്ടൈസേഷൻ | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| ഡിസ്കിൽ മെമ്മറി-മാപ്പ് ചെയ്തത് | 32, പേജ് ചെയ്തത് | RAM സൂചിക സൂക്ഷിക്കുന്നു | RAM സൂചിക സൂക്ഷിക്കുന്നു |
ഇവയെ ഒരു അടിത്തട്ടായി പരിഗണിക്കുക. ഗ്രാഫ് ഓവർഹെഡും പേലോഡും ഇതിന് മുകളിൽ വരുന്നു.
രണ്ട് ലിവറുകൾ നിങ്ങളുടെ കോഡിനെ നിങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ മാറ്റുന്നു. ക്വാണ്ടൈസേഷൻ സംഭരിച്ച വെക്റ്ററുകൾ കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ Qdrant നഷ്ടപ്പെട്ട റീകോളിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും വീണ്ടെടുക്കാൻ പൂർണ്ണ പ്രിസിഷൻ വെക്റ്ററുകൾക്കെതിരെ ഷോർട്ട് ലിസ്റ്റ് വീണ്ടും സ്കോർ ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് കേൾക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഒരു ഡൗൺഗ്രേഡ് ആയി തോന്നുന്നില്ല. ഡൈമെൻഷൻ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് മറ്റൊന്നാണ്: പല എംബെഡിംഗ് മോഡലുകളും ഇപ്പോൾ ചുരുക്കിയ ഔട്ട്പുട്ടുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡൈമെൻഷൻ ഇരട്ടിയാക്കുന്നത് മുഴുവൻ ടേബിളും ഇരട്ടിയാക്കുന്നു.
പ്രായോഗികമായ ടേക്ക്എവേ ഇതാണ്, ചങ്കിംഗ് സ്ട്രാറ്റജി ഒരു ഗുണനിലവാര തീരുമാനം മാത്രമല്ല, ചെലവ് തീരുമാനവും കൂടിയാണ്. ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ ചെറിയ കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ വെക്റ്റർ എണ്ണം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അതിനോടൊപ്പം നിങ്ങളുടെ മെമ്മറി ബില്ലും വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. AI Perks ഈ ലെയറിലുടനീളം ക്രെഡിറ്റുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ ഇൻവോയിസ് നിങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് യഥാർത്ഥ സ്കെയിലിൽ നിങ്ങൾക്ക് ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
$2,000 ക്രെഡിറ്റ് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്തിനുള്ളതാണ്
$2,000 ഗ്രാന്റ് ഒരു വർഷത്തെ റൺവേ അല്ല. നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ കോർപ്പസ് യഥാർത്ഥ സ്കെയിലിൽ പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് പ്രൊഡക്ഷൻ്റെ ചെലവ് എന്തായിരിക്കുമെന്ന് പഠിക്കാൻ ഇത് ധാരാളമാണ്, ഇത് പണത്തേക്കാൾ വിലപ്പെട്ടതാണ്.
10,000 റോ സാമ്പിളിൽ നിന്ന് ഒരു വെക്റ്റർ ബിൽ വലുതാക്കുന്ന ടീമുകൾ സാധാരണയായി ഒരു ഓർഡർ ഓഫ് മാഗ്നിറ്റ്യൂഡ് തെറ്റാണ്. റീകോൾ, ഫിൽട്ടർ പ്രകടനം, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം കോർപ്പസ് വലുപ്പത്തിനനുസരിച്ച് മാറുന്നു, അവയൊന്നും ഒരു കളിപ്പാട്ട ഇൻഡെക്സിൽ നിന്ന് വൃത്തിയായി എക്സ്ട്രാപോലേറ്റ് ചെയ്യുന്നില്ല.
അതുകൊണ്ട് ക്രെഡിറ്റ് ഒരു ഡിസ്കൗണ്ട് എന്ന നിലയിൽ അല്ല, മറിച്ച് ഒരു അളവുകോൽ എന്ന നിലയിൽ ചെലവഴിക്കുക:
ഒരു സാമ്പിളല്ല, എല്ലാം ലോഡ് ചെയ്യുക. ചെറിയ സ്കെയിലിൽ കാണാൻ കഴിയാത്ത പെരുമാറ്റം കാണുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
ഫിൽട്ടറുകൾ ഓൺ ചെയ്ത് ക്വറി ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം യഥാർത്ഥത്തിൽ നൽകുന്ന ക്വറി ആകൃതി, ടെനൻ്റ് ഫിൽട്ടർ ഉൾപ്പെടെ പരിശോധിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ക്രമീകരണത്തിൽ റീകോൾ അളക്കുക. ഒരു മുൻഗണനയല്ല, ഒരു സംഖ്യ ഉപയോഗിച്ച് മെമ്മറി ട്രേഡ്ഓഫ് തീരുമാനിക്കുക.
തുടർന്ന് സ്വയം ഹോസ്റ്റിംഗ് മാനേജ്ഡിന് എതിരെ വിലയിരുത്തുക. യഥാർത്ഥ ഇൻഡെക്സ് വലുപ്പത്തിൽ, അത് ഒരു തർക്കത്തേക്കാൾ കണക്കുകൂട്ടലായി മാറും.
തുകയെപ്പോലെ തന്നെ സമയത്തിനും പ്രാധാന്യമുണ്ട്. ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് സമയ പരിധിയുണ്ട്, അതിനാൽ നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും ഒരു ചങ്ക് വലുപ്പം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന സമയത്ത് ഒരു ഗ്രാന്റ് ആക്ടിവേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ശൂന്യമായ സൂചികയിൽ ഭൂരിഭാഗവും കത്തിച്ചുകളയും. ക്ലോക്ക് ഒരു കോർപ്പസും ട്രാഫിക്കും ഉള്ള നിമിഷവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക. നിലവിലെ പ്രോഗ്രാമുകളും അവയുടെ നിബന്ധനകളും AI Perks-ൽ ലഭ്യമാണ്.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Qdrant ക്രെഡിറ്റുകൾ എന്തിനോടൊപ്പമാണ് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നത്
റിട്രീവൽ മൂന്ന് സ്ഥലങ്ങളിൽ ബിൽ ചെയ്യുന്നു: എംബെഡിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, അവ സംഭരിക്കുകയും തിരയുകയും ചെയ്യുക, ഉത്തരം സൃഷ്ടിക്കുക. ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ഗ്രാന്റ് ഇതിൽ ഒന്ന് മാത്രം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
| ലെയർ | എങ്ങനെ ബിൽ ചെയ്യുന്നു | ക്രെഡിറ്റുകൾ എവിടെയുണ്ട് |
|---|---|---|
| എംബെഡിംഗുകൾ | ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റിന് ഒരിക്കൽ, ഓരോ മോഡൽ മാറ്റത്തിലും വീണ്ടും | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| വെക്റ്റർ സ്റ്റോറേജ് & സെർച്ച് | തുടർച്ചയായി, മെമ്മറിയിൽ നിന്ന് നയിക്കപ്പെടുന്നു | Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| ജനറേഷൻ | ഒരു ഉത്തരത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവിന് | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| കമ്പ്യൂട്ട് & ഹോസ്റ്റിംഗ് | തുടർച്ചയായി, അപ് ടൈം അനുസരിച്ച് നയിക്കപ്പെടുന്നു | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
എംബെഡിംഗ് റോ ആളുകളെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു. സൂചിക നൽകുന്നതിനായി കോർപ്പസ് ഒരിക്കൽ എംബെഡ് ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് മോഡൽ മാറ്റുന്ന ഓരോ തവണയും അവയെല്ലാം വീണ്ടും എംബെഡ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു എംബെഡിംഗ് അപ്ഗ്രേഡ് ഒരു പൂർണ്ണ റീഇൻഡെക്സ് ആണ്, കൂടാതെ ഒരു വലിയ കോർപ്പസിൽ അത് ഒരു പശ്ചാത്തല ജോലിയല്ല, യഥാർത്ഥ ഇൻവോയിസ് ആണ്.
നിരവധി വരികളിലുടനീളം ക്രെഡിറ്റുകൾ കൈവശം വെക്കുന്നത് ഒരു ബഡ്ജറ്റ് മീറ്റിംഗില്ലാതെ ഒരു ടീമിനെ അവരുടെ മനസ്സ് മാറ്റാൻ അനുവദിക്കുന്നു. അതാണ് സ്റ്റാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ വാദം.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളെക്കുറിച്ച് സ്ഥാപകർക്ക് തെറ്റുപറ്റുന്നത്
രണ്ട് സാധാരണ തെറ്റുകൾ ഉൽപ്പന്നത്തിന് അത് ആവശ്യമുള്ളതിന് മുമ്പ് ഒരെണ്ണം സ്വീകരിക്കുക എന്നതാണ്, കൂടാതെ റിട്രീവൽ ഗുണമേന്മയെ ഒരു മോഡൽ പ്രശ്നമായി പരിഗണിക്കുക എന്നതാണ്, യഥാർത്ഥത്തിൽ അത് സാധാരണയായി ഒരു ഫിൽട്ടറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ചങ്കിംഗ് പ്രശ്നമാണ്.
ഒഴിവാക്കേണ്ട അഞ്ച് പരാജയങ്ങൾ:
വളരെ നേരത്തെ ആരംഭിക്കുന്നത്. പ്രോഗ്രാം വെക്റ്ററുകൾക്ക് pgvector-ഉം നേരായ ക്വറികളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ അത് നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കിൽ നിന്ന് ഒരു സേവനം നീക്കം ചെയ്യുന്നു. ഒരു സമർപ്പിത വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് അതിൻ്റെ സ്ഥാനം നേടുന്നത് സ്കെയിലിൽ, സ്ഥിരമായ ക്വറി വോളിയത്തിൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത തിരയൽ വളരെ കുറച്ച് ഫലങ്ങൾ നൽകിത്തുടങ്ങുമ്പോൾ ആണ്.
മൾട്ടി-ടെനൻസി വരുന്നതുവരെ ഫിൽട്ടറുകൾ അവഗണിക്കുന്നത്. അപ്പോഴേക്കും ക്വറി പാറ്റേണുകൾ രൂപപ്പെട്ടു കഴിഞ്ഞു, പരിഹാരം ഒരു മൈഗ്രേഷൻ ആണ്.
ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ഒരു ഡൗൺഗ്രേഡ് ആയി പരിഗണിക്കുന്നത്. ഇത് 6 GB സൂചികയും 1.5 GB സൂചികയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസമാണ്, കൂടാതെ റീസ്‌കോറിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് റീകോൾ ചെലവ് പലപ്പോഴും നിസ്സാരമാണ്. അനുമാനിക്കുന്നതിന് പകരം ഇത് അളക്കുക.
ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സൗജന്യമാണെന്ന് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നത്. സ്വയം ഹോസ്റ്റിംഗ് ലൈസൻസ് ഫീസ് നീക്കം ചെയ്യുന്നു, മെമ്മറി ബിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഓൺ-കോളിൽ ഉണ്ടാകേണ്ട ജോലി എന്നിവയല്ല.
എംബെഡിംഗ് ഭാഗം മറന്നുപോകുന്നത്. സ്റ്റോറേജ് ക്രെഡിറ്റുകൾ റിട്രീവൽ ബില്ലിൻ്റെ പകുതി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഒരേ സമയം രണ്ടും തിരയുന്ന സ്ഥാപകർ ഒരു വർഷം ഫണ്ട് ചെയ്യുന്നു. ബാക്കിയുള്ളവർ കാൽ ഭാഗം ഫണ്ട് ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് വശങ്ങളും AI Perks-ൽ കാറ്റലോഗ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
Qdrant ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് എത്ര വിലയുണ്ട്?
Qdrant, സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കായി $2,000 സൗജന്യ ക്രെഡിറ്റുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് Qdrant Cloud-ന് എതിരായി പ്രയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് എഞ്ചിന് സൗജന്യമായതിനാൽ. ഇത് എത്രത്തോളം പോകുന്നു എന്നത് ക്വറി വോളിയത്തിനല്ല, കോർപ്പസ് വലുപ്പത്തെയും വെക്റ്റർ ഡൈമെൻഷനുകളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, കാരണം ചെലവ് മെമ്മറി നയിക്കപ്പെടുന്നു. നിലവിലെ നിബന്ധനകളും യോഗ്യതയും getaiperks.com-ൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
Qdrant ഉപയോഗിക്കാൻ സൗജന്യമാണോ?
അതെ, അർത്ഥവത്തായ രീതിയിൽ: Qdrant Apache 2.0 ലൈസൻസുള്ളതാണ്, നിങ്ങൾക്ക് ലൈസൻസ് ഫീസ് കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഹാർഡ്‌വെയറിൽ ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. പണം ആവശ്യമുള്ളത് Qdrant Cloud, മാനേജ്ഡ് സേവനം, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ സൂചിക എവിടെയാണെങ്കിലും അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന മെമ്മറിയും ആണ്. സ്വയം ഹോസ്റ്റിംഗ് പ്രവർത്തനപരമായ ജോലികൾക്ക് പണമായി നൽകുന്നു.
എനിക്ക് ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ആവശ്യമുണ്ടോ, അതോ pgvector മതിയോ?
ചില ലക്ഷം വെക്റ്ററുകൾക്കും ലളിതമായ ക്വറികൾക്കും, pgvector-ഉള്ള Postgres സാധാരണയായി മതിയാകും, കൂടാതെ ഇത് നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കിൽ നിന്ന് ഒരു സേവനം നീക്കം ചെയ്യുന്നു. ഒരു സമർപ്പിത വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വെക്റ്ററുകൾ, സ്ഥിരമായ ക്വറി ലോഡ്, അല്ലെങ്കിൽ ഹെവി ഫിൽട്ടർ ചെയ്തതും മൾട്ടി-ടെനൻ്റ് സെർച്ച് എന്നിവയ്ക്ക് അതിൻ്റെ സ്ഥാനം നേടുന്നു, അവിടെ നാടോടി നടപ്പാക്കലുകൾ പെട്ടെന്ന് മോശമാകുന്നു.
Qdrant-ന് എത്ര RAM ആവശ്യമുണ്ട്?
പല ടീമുകളും ബഡ്ജറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ. കംപ്രസ് ചെയ്യാത്ത 32-ബിറ്റ് വെക്റ്ററുകൾക്ക് ഒരു വെക്റ്ററിന് ഒരു ഡൈമെൻഷന് ഏകദേശം 4 ബൈറ്റ്സ് ആവശ്യമാണ്, അതിനാൽ ഒരു മില്യൺ 1,536-ഡൈമെൻഷൻ വെക്റ്ററുകൾക്ക് സൂചിക ഓവർഹെഡിന് മുമ്പ് ഏകദേശം 6 GB ആവശ്യമാണ്. സ്കാലാർ ക്വാണ്ടൈസേഷൻ അത് ഏകദേശം നാലിലൊന്നായി കുറയ്ക്കുകയും ബൈനറി ക്വാണ്ടൈസേഷൻ അതിലും കൂടുതൽ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ക്വാണ്ടൈസേഷൻ ഒരു ഓപ്റ്റിമൈസേഷനേക്കാൾ ഒരു ആസൂത്രണ തീരുമാനമാക്കി മാറ്റുന്നു.
എനിക്ക് Qdrant ക്രെഡിറ്റുകൾ OpenAI അല്ലെങ്കിൽ Anthropic ക്രെഡിറ്റുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, അവ വ്യത്യസ്ത ബില്ലുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. Qdrant നിങ്ങളുടെ വെക്റ്ററുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും തിരയുന്നതിനും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, എംബെഡിംഗ് ദാതാക്കൾ അവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും, മോഡൽ ദാതാക്കൾ ഉത്തരം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. മൂന്നിൽ ഉടനീളം ക്രെഡിറ്റുകൾ കൈവശം വെക്കുന്ന ടീമുകൾ ഒരു റിട്രീവൽ ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ആദ്യ വർഷം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഏത് കോമ്പിനേഷനുകൾ നിലവിലുണ്ടെന്ന് getaiperks.com-ൽ കാണുക.
പ്രധാന Qdrant ബദലുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, കൂടാതെ pgvector ഉള്ള Postgres. Qdrant-ൻ്റെ വ്യത്യാസപ്പെടുത്തുന്ന ഘടകങ്ങൾ അതിൻ്റെ Rust എഞ്ചിൻ, അതിൻ്റെ ഫിൽട്ടറിംഗ് മോഡൽ, കൂടാതെ സ്വയം ഹോസ്റ്റിംഗ് ഒരു യഥാർത്ഥ എക്സിറ്റായി നിലനിർത്തുന്ന അനുവദിനീയമായ ലൈസൻസ് എന്നിവയാണ്, അല്ലാതെ ഒരു ഭീഷണി എന്നതിലുപരി. AI Perks ഈ വിഭാഗം മുഴുവൻ ക്രെഡിറ്റ് പ്രോഗ്രാമുകൾ getaiperks.com-ൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
getaiperks.com-ൽ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക →
വെക്റ്ററുകൾ സംഭരിക്കുക. മെമ്മറിയ്ക്ക് മറ്റൊരാളെ പണം നൽകാൻ അനുവദിക്കുക.
