സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളെയും ഡെവലപ്പർമാരെയും പണം ലാഭിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ടൂളുകൾ, ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ, API-കൾ എന്നിവയിലെ എക്സ്ക്ലൂസീവ് കിഴിവുകൾ, ക്രെഡിറ്റുകൾ, ഡീലുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് AI Perks ആക്സസ് നൽകുന്നു.
സൗജന്യ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് എത്രത്തോളം മൂല്യമുണ്ട്?
സൗജന്യ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾ $300 മൂല്യനിർണ്ണയ ട്രയലുകൾ മുതൽ $100,000 വരെയുള്ള ഗ്രാന്റുകൾ വരെയാണ്, കൂടാതെ ഈ വിഭാഗം നന്നായി ധനസഹായം ലഭിച്ച എതിരാളികളാൽ തിരക്കേറിയതായതിനാൽ, അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ചെലവാകുന്നതിനെ അപേക്ഷിച്ച് വാഗ്ദാനങ്ങൾ അസാധാരണമാംവിധം ഉദാരമാണ്.
വെക്റ്റർ സെർച്ച് എന്നത് ഒരു സ്റ്റാർട്ടപ്പിന് അതിൻ്റെ ആദ്യ വർഷത്തിൽ തന്നെ ക്രെഡിറ്റുകൾ കൊണ്ട് ഏറെക്കുറെ പൂർണ്ണമായും മറികടക്കാൻ കഴിയുന്ന ഏതാനും AI അടിസ്ഥാന സൗകര്യ ബില്ലുകളിൽ ഒന്നാണ്. വിപണിക്ക് താങ്ങാൻ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വിൽപനക്കാരെ ഒരേ വാങ്ങുന്നവരെ പിന്തുടരുന്നു, ഈ മത്സരമാണ് സൗജന്യ ക്രെഡിറ്റുകളായി പ്രകടമാകുന്നത്.
AI Perks ഈ വിഭാഗത്തിലെ നിലവിലെ നിബന്ധനകൾ $7.7M ക്രെഡിറ്റുകളുമായി 194 കമ്പനികളിൽ നിന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
| പ്രൊവൈഡർ | സൗജന്യ ക്രെഡിറ്റുകൾ | ക്രെഡിറ്റുകൾ എന്തിന് വാങ്ങാം |
|---|---|---|
| Weaviate | $100,000 വരെ | Weaviate Cloud-ൽ മാനേജ്ഡ് വെക്റ്റർ, ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ച് |
| Neon | $100,000 വരെ | സെർവർലെസ് Postgres, pgvector വഴിയുള്ള വെക്റ്റർ സെർച്ച് |
| MongoDB Atlas | $25,000 വരെ | ഡോക്യുമെൻ്റ് സ്റ്റോറിനൊപ്പം വെക്റ്റർ, ഫുൾ ടെക്സ്റ്റ് സെർച്ച് |
| Redis Cloud | $10,000 വരെ | ഇൻ-മെമ്മറി സ്റ്റോറിനൊപ്പം വെക്റ്റർ സെർച്ച് |
| Elastic Cloud | $5,000 വരെ | സെർച്ച്, ലോഗ് അനലിറ്റിക്സ്, വെക്റ്റർ റിട്രീവൽ |
| Qdrant Cloud | $2,000 | ഓപ്പൺ സോഴ്സ് Qdrant എഞ്ചിനായുള്ള മാനേജ്ഡ് ഹോസ്റ്റിംഗ് |
| Pinecone | $300 | ഫുൾ ഫീച്ചർ മൂല്യനിർണ്ണയ ട്രയൽ |
| Supabase | $300 | pgvector ഉള്ള Postgres, കൂടാതെ പ്രാമാണീകരണം, സംഭരണം |
ഈ വിഭാഗത്തിലെ മൊത്തം തലക്കെട്ട്: $240,000-ൽ കൂടുതൽ.
ആ സംഖ്യകൾ നേരിട്ട് താരതമ്യപ്പെടുത്താനാവില്ല. ഉയർന്ന ലിസ്റ്റ് വിലകളുള്ള ഒരു പ്രൊവൈഡറുടെ വലിയ ഗ്രാന്റുപയോഗിച്ച് കുറഞ്ഞ വിലയുള്ള മറ്റൊരിടത്ത് ലഭിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കുറഞ്ഞ വെക്റ്ററുകൾ മാത്രമേ സംഭരിക്കാൻ കഴിയൂ. റൺവേയുടെ മാസങ്ങളായി കണക്കാക്കുക, മൂല്യമായി കണക്കാക്കരുത്.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
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
Lovable Up to $150
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്
ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കുകയും ഒരു ചോദ്യത്തിന് വേഗത്തിൽ ഉത്തരം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു: എൻ്റെ കോർപ്പസിലുള്ള ഇതിനോട് ഏറ്റവും സാമ്യമുള്ളത് ഏതാണ്? എല്ലാ RAG സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും, സെമാൻ്റിക് സെർച്ച് ഫീച്ചറുകളുടെയും, റെക്കമെൻ്റേഷൻ എഞ്ചിനുകളുടെയും റിട്രീവൽ ഭാഗമാണിത്.
ഒരു ഭാഷാ മോഡലിന് നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകളെക്കുറിച്ചോ, ടിക്കറ്റുകളെക്കുറിച്ചോ, ഉൽപ്പന്ന കാറ്റലോഗിനെക്കുറിച്ചോ ഒന്നും അറിയില്ല. ക്വറി സമയത്ത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ മോഡലിന് മുന്നിൽ എത്തിക്കുന്ന സംവിധാനമാണ് റിട്രീവൽ, ആ റിട്രീവൽ നടക്കുന്ന സ്ഥലമാണ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ്.
മൂന്ന് വർക്ക്ലോഡുകൾ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
റിട്രീവൽ ഓഗ്മെൻ്റഡ് ജനറേഷൻ. നിങ്ങൾ ഡോക്യുമെന്റുകൾ ഭാഗങ്ങളാക്കി, അവ എംബെഡ് ചെയ്ത്, ക്വറി സമയത്ത് ഉപയോക്താവിൻ്റെ ചോദ്യവുമായി ഏറ്റവും ബന്ധമുള്ള ഭാഗങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം എടുത്ത് മോഡൽ ഊഹിക്കുന്നതിന് പകരം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉത്തരം നൽകുന്നു.
സെമാൻ്റിക്, ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ച്. ഉപയോക്താക്കൾ കൃത്യമായ കീവേഡുകൾക്ക് പകരം അർത്ഥം വെച്ച് തിരയുന്നു. ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ച് യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കൾ ഉൽപ്പന്ന കോഡുകളും ശരിയായ നാമങ്ങളും ടൈപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമുള്ള പരമ്പരാഗത കീവേഡ് മാച്ചിംഗുമായി ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, റെക്കമെൻ്റേഷനുകൾ. ഒരു ചോദ്യം ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റുമായോ ഒരു ഉപയോക്താവിനെ ഒരു ഉൽപ്പന്നവുമായോ താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നതുപോലെ സാമ്യമുള്ള സെർച്ച് ഒരേ പ്രാഥമിക കാര്യമാണ്.
അസൗകര്യകരമായ സത്യം എന്തെന്നാൽ, ഇതിന് ചെറുതും വലുതുമായ തലങ്ങളിൽ ഒരു സമർപ്പിത വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ആവശ്യമില്ല. ആയിരക്കണക്കിന് വെക്റ്ററുകൾ മെമ്മറിയിൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ബ്രൂട്ട് ഫോഴ്സ് സാമ്യം വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്. ആ പരിധിക്ക് അപ്പുറമാണ് ഡാറ്റാബേസ് അതിൻ്റെ ചെലവ് നേടുന്നത്.
സ്കെയിലിൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ചെലവുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് പ്രൈസിംഗ് പ്രധാനമായും എത്ര ഇൻഡെക്സ് മെമ്മറിയിൽ നിലനിൽക്കുന്നു എന്നതിനെയാണ് ആശ്രയിക്കുന്നത്, നിങ്ങൾ എത്ര ക്വറികൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല. ഇത് നിങ്ങളുടെ ട്രാഫിക് അനുസരിച്ച് ഉപയോഗത്തെ പിന്തുടരുന്ന ഒരു കർവ് എന്നതിനേക്കാൾ ഒരു സ്ഥിരമായ പ്രതിമാസ ഫ്ലോർ ആക്കുന്നു.
മോഡൽ API ബില്ലിംഗിൽ നിന്നുള്ള ഏറ്റവും വലിയ വ്യത്യാസം ഇതാണ്, അവിടെ തിരക്കില്ലാത്ത ആഴ്ചയ്ക്ക് നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നും ചെലവാകില്ല. തിരക്കില്ലാത്ത ആഴ്ചയിലും വെക്റ്റർ ഇൻഡെക്സിന് അതേ ചെലവ് വരും.
ഈ ഫ്ലോർ നിർണ്ണയിക്കുന്ന മൂന്ന് വേരിയബിളുകൾ ഇവയാണ്:
വെക്റ്ററുകൾ ഗുണം ഡൈമെൻഷനുകൾ. ഇത് ഇൻഡെക്സിൻ്റെ യഥാർത്ഥ വലുപ്പമാണ്. 1536 ഡൈമെൻഷനിലുള്ള ഒരു കോർപ്പസിൻ്റെ 10 ദശലക്ഷം വെക്റ്ററുകൾക്ക് 384 ഡൈമെൻഷനിലുള്ള അതേ കോർപ്പസിൻ്റെ നാല് ഇരട്ടി വലുപ്പമുണ്ടാകും.
റെപ്ലിക്കകളും ലഭ്യതയും. പ്രൊഡക്ഷന് സാധാരണയായി കുറഞ്ഞത് രണ്ട് റെപ്ലിക്കകൾ ആവശ്യമാണ്, ഇത് ഒരു അധിക ക്വറി പോലും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മെമ്മറിയിലെ കാൽപ്പാടുകൾ ഇരട്ടിയാക്കുന്നു.
ഇൻഡെക്സ് തരം. ഏകദേശ ഇൻഡെക്സുകൾ മെമ്മറി, വേഗത എന്നിവയ്ക്കായി റിക്കോൾ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ റിക്കോൾ ലക്ഷ്യത്തിനായുള്ള ഏറ്റവും ചെലവ് കുറഞ്ഞ കോൺഫിഗറേഷൻ സാധാരണയായി ഡീഫോൾട്ടുകൾ ആയിരിക്കില്ല.
ടീമുകളെ കുടുക്കുന്ന കെണി എംബെഡ്ഡിംഗ് ഡൈമെൻഷൻ ആണ്. 768 ഡൈമെൻഷൻ മോഡലിന് പകരം 3072 ഡൈമെൻഷൻ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ സ്റ്റോറേജ് ബിൽ എന്നെന്നേക്കുമായി നാല് മടങ്ങ് വർദ്ധിപ്പിക്കും, പലപ്പോഴും ഡൊമെയ്ൻ സ്പെസിഫിക് കോർപ്പറകളിൽ ഇത് നാമമാത്രമായ റിക്കോൾ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ മാത്രമാണ് നൽകുന്നത്. നിരവധി ആധുനിക എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡലുകൾ മിതമായ നിലവാര നഷ്ടത്തോടെ ചെറിയ ഡൈമെൻഷനുകളിലേക്ക് ട്രംകേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ പതിനായിരം വെക്റ്ററുകൾ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് അത് പരീക്ഷിക്കുന്നത് മുഴുവൻ പ്രോജക്റ്റിലെയും ഏറ്റവും ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള മണിക്കൂറാണ്.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
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
Lovable Up to $150
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം
ഏകദേശം ഒരു ദശലക്ഷം വെക്റ്ററുകൾക്ക് താഴെയും Postgres ഇതിനകം പ്രവർത്തനക്ഷമമാണെങ്കിൽ, pgvector സാധാരണയായി ശരിയായ ഉത്തരം നൽകും. ഒരു സമർപ്പിത വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ആ സ്കെയിലിന് അപ്പുറം അതിൻ്റെ ചെലവ് നേടും, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഗൗരവമായ മെറ്റാഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ച് ആവശ്യമാണെങ്കിൽ അതിലും നേരത്തെ.
ഒരു ചെറിയ തീരുമാന ഗൈഡ്:
ഇതിനകം Postgres-ൽ, ഏകദേശം ഒരു ദശലക്ഷം വെക്റ്ററുകൾക്ക് താഴെ. Neon അല്ലെങ്കിൽ Supabase-ൽ pgvector ഉപയോഗിക്കുക. ഒരു ഡാറ്റാബേസ്, ഒരു ബാക്കപ്പ് സ്റ്റോറി, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ക്വറിയിൽ തന്നെ റിലേഷണൽ ഡാറ്റയുമായി വെക്റ്റർ ഫലങ്ങൾ ജോയിൻ ചെയ്യാൻ കഴിയും. അവസാനത്തെ പോയിൻ്റിന് മിക്ക ബെഞ്ച്മാർക്കുകളേക്കാളും മൂല്യമുണ്ട്.
കനത്ത മെറ്റാഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ്. മിക്ക ക്വറികളും "ഇതിന് സമാനമായത്, എന്നാൽ ഈ ടെനൻ്റിൽ നിന്ന് മാത്രം, ഈ ഭാഷയിൽ, ഈ വർഷം പുതുക്കിയത്" എന്നാണെങ്കിൽ, Qdrant, Weaviate പോലുള്ള സമർപ്പിത എഞ്ചിനുകൾ ഒരു ബോൾട്ട്-ഓൺ ഇൻഡെക്സിനേക്കാൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത തിരയൽ വളരെ മികച്ച രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. നാടൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് റിക്കോൾ നശിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് സാധാരണ ഉദ്ദേശ്യ ഡാറ്റാബേസുകൾ ആദ്യം ബുദ്ധിമുട്ടുന്നത് ഇവിടെയാണ്.
ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ച് ഉൽപ്പന്നത്തിന് കേന്ദ്രമാണ്. Weaviate, Elastic, MongoDB Atlas എന്നിവയെല്ലാം കീവേഡും വെക്റ്റർ റിട്രീവലും നേറ്റീവായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഫ്യൂഷൻ ലെയർ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനും പകരം നിങ്ങളെ സംരക്ഷിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ Redis അല്ലെങ്കിൽ MongoDB-ക്ക് ഇതിനകം പണം നൽകുന്നു. രണ്ടും ഇപ്പോൾ വെക്റ്റർ സെർച്ച് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. നിങ്ങൾ ഇതിനകം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും സ്റ്റാഫ് ഉള്ളതിനും വെക്റ്ററുകൾ ചേർക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചറിൽ ഒൻപതാമത്തെ സേവനം ചേർക്കുന്നതിനേക്കാൾ ചെലവ് കുറഞ്ഞതാണ്.
നിങ്ങൾക്ക് ഓപ്പറേഷണൽ ഉപരിതലം പൂജ്യം വേണം. Pinecone ഈ വിഭാഗത്തിലെ ഏറ്റവും മാനേജ്ഡ് ഓപ്ഷനാണ്, അതിനാലാണ് അതിൻ്റെ സൗജന്യ ഓഫർ ഒരു വലിയ ഗ്രാന്റിനേക്കാൾ ഒരു ചെറിയ മൂല്യനിർണ്ണയ ട്രയൽ ആയത്.
AI Perks ഇവയിൽ ഏതിനാണ് നിലവിൽ ഓപ്പൺ പ്രോഗ്രാമുകൾ ഉള്ളതെന്നും ഓരോന്നിനും എന്ത് ആവശ്യമുണ്ടെന്നും ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു.
എപ്പോൾ അപേക്ഷിക്കണം
നിങ്ങൾ ഇതിനകം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസിന് ആദ്യം അപേക്ഷിക്കുക, രണ്ടാമതായി വലിയ വിഭാഗ ഗ്രാന്റുകൾക്ക്, അവസാനമായി ചെറിയ മൂല്യനിർണ്ണയ ട്രയലുകൾക്ക്, കാരണം ട്രയലുകൾ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറാണോ അല്ലയോ എന്നതിനെ ആശ്രയിക്കാതെ സ്വീകരിക്കുന്ന നിമിഷം മുതൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങും.
ഒന്നാമത്, നിങ്ങൾ ഇതിനകം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസ്. നിങ്ങൾ Supabase, Neon, MongoDB, അല്ലെങ്കിൽ Redis എന്നിവയിലാണെങ്കിൽ, ക്രെഡിറ്റുകൾ നിങ്ങൾ ഇതിനകം അടയ്ക്കുന്ന ബില്ലുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുകയും മൈഗ്രേഷൻ ആവശ്യമില്ലാതിരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഇത് യാതൊരു ആർക്കിടെക്ചറൽ ചെലവുമില്ലാത്ത സൗജന്യ പണമാണ്. getaiperks.com ൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് ഡാറ്റാബേസ് വിഭാഗത്തിനായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.
രണ്ടാമതായി, വലിയ വിഭാഗ ഗ്രാന്റുകൾ. Weaviate, Neon എന്നിവ റേഞ്ചിൽ മുന്നിൽ നിൽക്കുന്നു. ഇവയ്ക്ക് അപേക്ഷിക്കുന്നത് മൂല്യവത്താണ്, നിങ്ങൾ അവയിലേക്ക് പ്രതിജ്ഞയെടുത്തിട്ടില്ലെങ്കിലും, അംഗീകാര നിരക്കുകൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നതിനാലും അംഗീകൃത ഗ്രാന്റ് കയ്യിലുണ്ടെങ്കിൽ അത് ആർക്കിടെക്ചർ തീരുമാനത്തിൽ ഒരു നിയമപരമായ ഇൻപുട്ടാണ് എന്നതിനാലും.
മൂന്നാമതായി, അനുബന്ധ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ. MongoDB Atlas, Redis Cloud, Elastic Cloud എന്നിവയെല്ലാം നിങ്ങളുടെ ക്ലൗഡ് പ്രൊവൈഡറിൽ നിന്ന് വേറിട്ട് ബിൽ ചെയ്യുന്നു, അതായത് ഈ ക്രെഡിറ്റുകൾ AWS, Google Cloud, അല്ലെങ്കിൽ Azure ഗ്രാന്റുകളുമായി ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനു പകരം അവയോടൊപ്പം സ്റ്റാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
അവസാനമായി, മൂല്യനിർണ്ണയ ട്രയലുകൾ. Pinecone-ൻ്റെ $300 നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയിൽ ഒരു ശരിയായ ബെഞ്ച്മാർക്ക് നടത്തുന്നതിനാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്, പ്രൊഡക്ഷൻ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനല്ല. നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആ ബെഞ്ച്മാർക്ക് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന ആഴ്ചയിൽ ഇത് ട്രിഗർ ചെയ്യുക.
യോഗ്യത സ്റ്റേജിനെയും ഫണ്ടിംഗിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ മുകളിലെ പട്ടികയിലെ ഓരോ പ്രോഗ്രാമിനും ഇത് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഓരോന്നിനുമുള്ള നിലവിലെ ആവശ്യകതകൾ getaiperks.com ൽ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
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
Lovable Up to $150
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
സ്ഥാപകർ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകളെക്കുറിച്ച് തെറ്റ് ചെയ്യുന്നതെന്താണ്
ഏറ്റവും ചെലവേറിയ തെറ്റ് ആദ്യം വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും രണ്ടാമത് എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും എന്നതാണ്. എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡൽ നിങ്ങളുടെ ഇൻഡെക്സ് വലുപ്പം, നിങ്ങളുടെ റിക്കോൾ സീലിംഗ്, നിങ്ങളുടെ മൈഗ്രേഷൻ ചെലവ് എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഡാറ്റാബേസ് മാറ്റാൻ എളുപ്പമുള്ള ഭാഗമാണ്.
ഒഴിവാക്കേണ്ട മറ്റ് നാല് പാറ്റേണുകൾ ഇവയാണ്:
തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള കാരണമായി ക്രെഡിറ്റുകളെ കണക്കാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ലോഡിന് മോശമായി യോജിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളിലേക്ക് നിങ്ങളെ നയിക്കുന്ന $100,000 ഗ്രാന്റുപയോഗിച്ച് ഹോസ്റ്റിംഗിൽ നിന്ന് ലാഭിക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ് സമയം ചെലവാകും. ഫിറ്റ് അനുസരിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുക, തുടർന്ന് ആ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഫണ്ട് ചെയ്യുക.
എംബെഡ്ഡിംഗ് ബിൽ മറക്കുന്നു. വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾ സംഭരണത്തിനും തിരയലിനും വേണ്ടിയുള്ളതാണ്. അവ എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വേണ്ടിയുള്ളതല്ല, അത് ഒരു മോഡൽ API ബില്ലാണ്, അതിന് അതിൻ്റേതായ ക്രെഡിറ്റുകൾ ആവശ്യമുണ്ട്.
റീ-എംബെഡ്ഡിംഗ് കുറച്ചുകാണുന്നു. വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്കിടയിൽ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാണ്. എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡലുകൾക്കിടയിൽ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ കോർപ്പസിലുള്ള എല്ലാ വെക്റ്ററുകളും വീണ്ടും സൃഷ്ടിക്കേണ്ടി വരും, അതാണ് യഥാർത്ഥ ലോക്ക്-ഇൻ.
വർക്ക്ലോഡ് വരുന്നതിന് മുമ്പ് ക്ലോക്ക് ആരംഭിക്കുന്നു. ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യാൻ ഡാറ്റ വരുന്നതിന് മുമ്പ് നൽകിയ സമയപരിധിയുള്ള ക്രെഡിറ്റുകൾ ഒഴിഞ്ഞ ഇൻഡെക്സിൽ അവയുടെ മൂല്യത്തിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും പാഴാക്കുന്നു.
ഒരു ലെയറിന് പകരം ഒരു പൂർണ്ണ സ്റ്റാക്ക് ഫണ്ട് ചെയ്യുന്ന സ്ഥാപകർ ഏറ്റവും മുന്നിലെത്തുന്നു. AI Perks 194 കമ്പനികളിൽ നിന്നായി $7.7M ക്രെഡിറ്റുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ ഡാറ്റാബേസ്, കമ്പ്യൂട്ട്, മോഡൽ കോളുകൾ എന്നിവയെല്ലാം ഒരുമിച്ച് കവർ ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
ഏത് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ആണ് സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് ഏറ്റവും കൂടുതൽ സൗജന്യ ക്രെഡിറ്റുകൾ നൽകുന്നത്?
Weaviate ഈ വിഭാഗത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ സമർപ്പിത വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ഗ്രാന്റ് $100,000 വരെ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, Neon Postgres, pgvector എന്നിവയ്ക്കും ഇതേ സംഖ്യ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. MongoDB Atlas $25,000 വരെയാണ് പിന്നാലെ വരുന്നത്. ശരിയായ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ലോഡിനെ തലക്കെട്ട് നമ്പറിനേക്കാൾ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. നിലവിലെ നിബന്ധനകൾ getaiperks.com ൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
എനിക്ക് ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ആവശ്യമുണ്ടോ, അതോ pgvector മതിയോ?
ഏകദേശം ഒരു ദശലക്ഷം വെക്റ്ററുകൾക്ക് താഴെയുള്ള മിക്ക സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്കും, നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള Postgres-നുള്ളിലെ pgvector മതിയാകും, കൂടാതെ ഇത് വളരെ ലളിതവുമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് പകരം ഒരു ബാക്കപ്പ് സ്റ്റോറി ലഭിക്കുകയും വെക്റ്റർ ഫലങ്ങൾ നേരിട്ട് റിലേഷണൽ ഡാറ്റയുമായി ജോയിൻ ചെയ്യാനും കഴിയും. സമർപ്പിത എഞ്ചിനുകൾ കനത്ത മെറ്റാഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ച്, ആ സ്കെയിലിന് അപ്പുറമുള്ളവ എന്നിവയിൽ വിജയിക്കുന്നു.
എനിക്ക് OpenAI അല്ലെങ്കിൽ Anthropic ക്രെഡിറ്റുകൾക്കൊപ്പം വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾ സ്റ്റാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, നിങ്ങൾ ചെയ്യണം. അവ വ്യത്യസ്ത ബില്ലുകൾ കവർ ചെയ്യുന്നു. വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾ എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും തിരയുന്നതിനും വേണ്ടിയാണ്, അതേസമയം മോഡൽ ക്രെഡിറ്റുകൾ ആ എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും റിട്രീവലിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉത്തരങ്ങൾക്കും വേണ്ടിയാണ്. ഇവ രണ്ടും സൂക്ഷിക്കുന്നത് എങ്ങനെ ടീമുകൾ getaiperks.com ൽ ഒരു മുഴുവൻ വർഷവും കവർ ചെയ്യുന്നു.
ക്രെഡിറ്റുകൾ ഇല്ലാതെ ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ എത്രയാണ് ചെലവ്?
ഒരു ചെറിയ ഇൻഡെക്സിന് സാധാരണയായി പ്രതിമാസം പదుനഞ്ചു ഡോളർ വരെയാണ് ചെലവ്, റീപ്ലിക്കകളോടെ പത്ത് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വെക്റ്ററുകൾ കൈവശം വെക്കുമ്പോൾ നൂറുകണക്കിനോ ആയിരക്കണക്കിനോ ആയി ഇത് വർദ്ധിക്കുന്നു. ലിസ്റ്റ് വിലകൾ പ്രൊവൈഡർ അനുസരിച്ച് വളരെ വ്യത്യാസപ്പെടുകയും പതിവായി മാറുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ ഒരു പ്രൈസിംഗ് പേജ് താരതമ്യത്തെ വിശ്വസിക്കുന്നതിനേക്കാൾ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കോർപ്പസിൽ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾ എംബെഡ്ഡിംഗുകളുടെ ചെലവ് കവർ ചെയ്യുമോ?
ഇല്ല. എംബെഡ്ഡിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ മോഡൽ പ്രൊവൈഡർ ബിൽ ചെയ്യുന്ന ഒരു മോഡൽ API കോളാണ്, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് അല്ല. ഡാറ്റാബേസ് ക്രെഡിറ്റുകൾ മാത്രം ഉള്ള ഒരു ടീം അതിൻ്റെ കോർപ്പസ് എംബെഡ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇപ്പോഴും പണം നൽകേണ്ടതുണ്ട്, ഒരു മോഡൽ മാറ്റത്തിന് ശേഷം റീ-എംബെഡ്ഡിംഗ് പലപ്പോഴും വലിയ ബില്ലായിരിക്കും. getaiperks.com ൽ രണ്ട് ലെയറുകൾക്കും ഫണ്ട് ചെയ്യുക.
പിന്നീട് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്കിടയിൽ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണോ?
ഡാറ്റാബേസുകൾ മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാണ്, കാരണം നിങ്ങൾ ഇതിനകം ഉള്ള വെക്റ്ററുകളാണ് നീക്കുന്നത്. കഠിനമായ മൈഗ്രേഷൻ എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡലുകൾ മാറ്റുന്നതാണ്, അത് സംഭരിച്ചിട്ടുള്ള ഓരോ വെക്റ്ററിനെയും അസാധുവാക്കുകയും മുഴുവൻ കോർപ്പസും വീണ്ടും സൃഷ്ടിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യും. എംബെഡ്ഡിംഗ് മോഡൽ ശ്രദ്ധയോടെ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ഡാറ്റാബേസിനെ റിവേഴ്സിബിൾ തീരുമാനമായി കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുക.
getaiperks.com ൽ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക →
വെക്റ്ററുകൾ സ്റ്റോർ ചെയ്യുക. ഇൻഡെക്സിനായി മറ്റൊരാളെ പണം നൽകാൻ അനുവദിക്കുക.
