ஸ்டார்ட்அப்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு பணம் சேமிக்க உதவ AI கருவிகள், கிளவுட் சேவைகள் மற்றும் API-களில் பிரத்யேக தள்ளுபடிகள், கிரெடிட்கள் மற்றும் டீல்களுக்கான அணுகலை AI Perks வழங்குகிறது.
இலவச Qdrant வரவுகள் எவ்வளவு மதிப்புடையவை?
Qdrant, அதன் திறந்த மூல வெக்டர் தரவுத்தளத்தின் நிர்வகிக்கப்பட்ட பதிப்பான Qdrant Cloud-க்கு பயன்படுத்த, ஸ்டார்ட்அப்களுக்கு $2,000 இலவச வரவுகளை வழங்குகிறது.
இந்த வகை பிரிவில் உள்ள மற்ற ஆறு இலக்க மானியங்களுடன் ஒப்பிடும்போது இந்த எண்ணிக்கை மிகவும் குறைவு, மேலும் அதை நிராகரிப்பதற்குப் பதிலாக சரியாகப் படிப்பது மதிப்புக்குரியது. Qdrant Apache 2.0 உரிமம் பெற்றது மற்றும் சுய-ஹோஸ்ட் செய்யக்கூடியது, எனவே கட்டண தயாரிப்பு என்பது இயந்திரம் அல்ல, நிர்வகிக்கப்பட்ட ஹோஸ்டிங் ஆகும். வரவு என்பது ஒரு ஹோஸ்டிங் பட்ஜெட், அணுகல் சாவி அல்ல.
தகுதி நிலை மற்றும் நிதியைப் பொறுத்தது, மேலும் உள்கட்டமைப்பு திட்ட விதிமுறைகள் மாதிரி திட்ட விதிமுறைகளை விட அதிகம் நகரும். AI Perks தற்போதைய பதிப்பை 194 நிறுவனங்களில் $7.7M வரவுகளுடன் கண்காணிக்கிறது.
தொடக்க நிறுவனங்களுக்கான சிறந்த AI கிரெடிட்கள்
இந்த சரிபார்க்கப்பட்ட திட்டங்கள் மூலம் நேரடியாக விண்ணப்பிக்கவும்.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Claude (via program) $100,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
OpenAI (via program) $2,500
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Anthropic $20,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
AWS $300,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Google Cloud $350,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Qdrant உண்மையில் என்ன செய்கிறது
Qdrant, கட்டமைக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டாவுடன் எம்பெட்டிங்க்களைச் சேமித்து, வினவல் வெக்டருக்கு மிக நெருக்கமான பொருத்தங்களை மில்லி விநாடிகளில் வழங்குகிறது. இது Rust-ல் எழுதப்பட்டுள்ளது, ஒற்றை பைனரியாக விநியோகிக்கப்படுகிறது, மேலும் லேப்டாப்பில் எப்படிச் செயல்படுகிறதோ அதேபோல புரொடக்ஷனிலும் செயல்படுகிறது.
தனியார் ஆவணங்களில் கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்கும், முக்கிய வார்த்தையை விட அர்த்தத்தின் அடிப்படையில் தேடும், ஒத்த உருப்படிகளைப் பரிந்துரைக்கும், பதிவுகளை நகல் எடுக்கும், அல்லது ஒரு முகவருக்கு நீண்டகால நினைவகத்தை வழங்கும் எந்தவொரு தயாரிப்புக்கும் இந்த லேயர் தேவைப்படுகிறது. நீங்கள் இதை இயக்க வேண்டும் அல்லது வாடகைக்கு எடுக்க வேண்டும்.
மூன்று பண்புகள் Qdrant-ஐ இந்தப் பிரிவில் உள்ள மற்றவற்றிலிருந்து வேறுபடுத்துகின்றன:
Payload ஒரு முதல்-வகுப்பு குடிமகன். மெட்டாடேட்டா வெக்டருடன் வாழ்கிறது மற்றும் இன்டெக்ஸ் செய்யக்கூடியது, எனவே வடிகட்டிகள் முடிவுகளின் மேல் இரண்டாவது பாஸை விட, வினவலின் ஒரு பகுதியாகும். அது ஏன் முக்கியம் என்பது பற்றி மேலும் கீழே.
இது ஒரு பைனரி. உள்ளூர் மேம்பாட்டு சமநிலை என்பது ஒரு உண்மையான செயல்பாட்டு நன்மை. உங்கள் இயந்திரத்தில் உள்ள ஒரு Docker கொள்கலனில் மற்றும் ஒரு நிர்வகிக்கப்பட்ட கிளஸ்டரில் நீங்கள் ஒரே மாதிரியான இயந்திரத்தை இயக்கலாம், இது "உள்ளூரில் வேலை செய்கிறது" என்ற ஆச்சரியங்களை நீக்குகிறது.
உரிமம் அனுமதிக்கும். Apache 2.0 என்றால் சுய-ஹோஸ்டிங் நிரந்தரமாக கிடைக்கும். அது பேச்சுவார்த்தைக்கான ஒரு பேரம், ஒரு திட்டம் அல்ல: நீங்கள் நகர முடியும் என்பதை அறிந்திருப்பது நிர்வகிக்கப்பட்ட கட்டணத்தை நேர்மையாக வைத்திருக்கும்.
வடிகட்டப்பட்ட தேடல் என்பது மீட்டெடுப்பு தயாரிப்புகள் உடைந்து போகும் இடம்
ஏறக்குறைய எந்த புரொடக்ஷன் வினவலும் "ஒத்ததைக் கண்டுபிடி" என்று இல்லை. அது "இந்த வாடிக்கையாளரின் ஆவணங்களில், கடந்த 90 நாட்களில், இந்த வகையிலிருந்து, ஒத்ததைக் கண்டுபிடி" என்பதாகும். அந்த சேர்க்கை, மூல ஒத்த தன்மை அல்ல, பெரும்பாலான வெக்டர் தேடல்கள் அமைதியாக தோல்வியடையும் இடம்.
தோல்வி ஒரு குறிப்பிட்ட வடிவத்தைக் கொண்டுள்ளது. பழங்கால செயலாக்கங்கள் பின்னரே வடிகட்டும்: முதல் 100 நெருக்கமான வெக்டர்களை மீட்டெடுத்து, பின்னர் வடிகட்டியில் பொருந்தாதவற்றை நிராகரிக்கும். வடிகட்டி தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டதாக இருந்தால், நீங்கள் மூன்று முடிவுகளைப் பெறுவீர்கள், அல்லது பூஜ்ஜியத்தை, மேலும் இன்டெக்ஸ் நன்றாக இருந்தாலும் தயாரிப்பு உடைந்ததாகத் தோன்றும்.
மாற்று, பொருந்தும் துணைக்குழுவின் மீது brute force மூலம் முன்-வடிகட்டுதல், சரியானது ஆனால் துணைக்குழு பெரியதாகிவிட்டால் மெதுவாக இருக்கும். Qdrant-இன் பதில், கிராப் பரிமாற்றத்தின் போது வடிகட்டி நிபந்தனைகளைப் பயன்படுத்துவதாகும், மேலும் நீங்கள் வடிகட்டும் புலங்களில் உள்ள payload இன்டெக்ஸ்கள் மூலம் ஆதரிக்கப்படும் வடிகட்டுதலின் கீழ் தேடல் கிராஃபைத் தொடர்ந்து இணைப்பது. பொறியியல் விவரம் விளைவை விட குறைவான முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது: வடிகட்டப்பட்ட வினவல்கள் வேகமாகவும் முழுமையாகவும் இருக்கும்.
B2B மென்பொருளை விற்பனை செய்யும் எவருக்கும் இது மிகவும் முக்கியமான பண்பு, ஏனெனில் பல-குத்தகைதாரர் தயாரிப்பில் ஒவ்வொரு வினவலும் குத்தகைதாரரால் வடிகட்டப்படுகிறது. உங்கள் மீட்டெடுப்பு வடிகட்டிகளின் கீழ் சீரழிந்தால், அது உடனடியாக ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் சீரழியும்.
தொடக்க நிறுவனங்களுக்கான சிறந்த AI கிரெடிட்கள்
இந்த சரிபார்க்கப்பட்ட திட்டங்கள் மூலம் நேரடியாக விண்ணப்பிக்கவும்.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Claude (via program) $100,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
OpenAI (via program) $2,500
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Anthropic $20,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
AWS $300,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Google Cloud $350,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
வெக்டர் தரவுத்தள செலவு எப்படி அளவுகோலில் செயல்படுகிறது
வெக்டர் தேடல் செலவு, நீங்கள் எவ்வளவு வெக்டர்களைச் சேமிக்கிறீர்களோ அதன் பரிமாணங்களால் இயக்கப்படுகிறது, நீங்கள் எவ்வளவு வினவல்களை இயக்குகிறீர்களோ அதனால் அல்ல. ஒரு பெரிய கார்பஸின் மீது செயலற்ற இன்டெக்ஸ் விலை உயர்ந்தது. ஒரு சிறிய கார்பஸின் மீது சுறுசுறுப்பான இன்டெக்ஸ் மலிவானது.
மாதிரி API-கள் உங்களுக்கு எப்படி கட்டணம் வசூலிக்கின்றன என்பதற்கு இது தலைகீழானது, இதனால்தான் நிறுவனர்கள் இந்த உருப்படியை ஏன் தொடர்ந்து தவறாகக் கணிக்கிறார்கள். இன்டெக்ஸ் மேலதிகச் செலவுக்கு முன், ஒரு மில்லியன் வெக்டர்களுக்கான கணக்கீடு இங்கே:
| சேமிப்பு முறை | ஒரு பரிமாணத்திற்கான பிட்கள் | 768 பரிமாணங்களில் 1M வெக்டர்கள் | 1,536 பரிமாணங்களில் 1M வெக்டர்கள் |
|---|---|---|---|
| float32 நினைவகத்தில் | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| ஸ்கேலார் குவாண்டிசேஷன் (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| பைனரி குவாண்டிசேஷன் | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| வட்டில் நினைவக-மேப் செய்யப்பட்டது | 32, பக்கம்களாகப் பிரிக்கப்பட்டது | RAM இன்டெக்ஸை வைத்திருக்கிறது | RAM இன்டெக்ஸை வைத்திருக்கிறது |
அவற்றை ஒரு அடித்தளமாக கருதுங்கள். கிராப் மேலதிகச் செலவு மற்றும் payload மேலே அமர்கிறது.
இரண்டு நெம்புகோல்கள் எதையும் விட படத்தை மாற்றுகின்றன. குவாண்டிசேஷன் சேமிக்கப்பட்ட வெக்டர்களை சுருக்குகிறது, மேலும் Qdrant இழந்த நினைவகத்தின் பெரும்பகுதியை மீட்டெடுக்க முழு துல்லிய வெக்டர்களுக்கு எதிராக குறுகிய பட்டியலை மீண்டும் மதிப்பிட முடியும், இது இது ஒலிப்பதை விட குறைவான தரக்குறைவாக ஆக்குகிறது. பரிமாண தேர்வு மற்றொன்று: பல எம்பெட்டிங் மாதிரிகள் இப்போது சுருக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை ஆதரிக்கின்றன, மேலும் பரிமாணங்களை பாதியாகக் குறைப்பது முழு அட்டவணையையும் பாதியாகக் குறைக்கிறது.
நடைமுறை எடுத்துரைப்பு என்னவென்றால், துண்டு துண்டாக்கும் உத்தி என்பது ஒரு செலவு முடிவு, ஒரு தர முடிவு மட்டுமல்ல. ஆவணங்களை சிறிய துண்டுகளாகப் பிரிப்பது உங்கள் வெக்டர் எண்ணிக்கையையும் அதனுடன் உங்கள் நினைவக கட்டணத்தையும் பெருக்குகிறது. AI Perks இந்த லேயரில் உள்ள வரவுகளைக் கண்காணிக்கிறது, இதனால் விலை உங்களுக்குக் கற்பிக்கும் முன் நீங்கள் உண்மையான அளவில் சோதிக்க முடியும்.
$2,000 வரவு உண்மையில் எதற்கு
$2,000 மானியம் ஒரு வருட ஓட்ட நேரம் அல்ல. உங்கள் உண்மையான கார்பஸை உண்மையான அளவில் நீண்ட நேரம் இயக்க போதுமானது, புரொடக்ஷன் எவ்வளவு செலவாகும் என்பதை அறிய, அது பணத்தை விட மதிப்புமிக்கது.
10,000 வரி மாதிரியிலிருந்து ஒரு வெக்டர் கட்டணத்தை அளவிடும் குழுக்கள் வழக்கமாக ஒரு அளவிலான அளவிற்கு தவறாக இருக்கும். நினைவு கூறுதல், வடிகட்டி செயல்திறன், மற்றும் குவாண்டிசேஷனால் ஏற்படும் தர இழப்பு ஆகியவை கார்பஸ் அளவுடன் மாறுகின்றன, மேலும் அவற்றில் எதுவுமே ஒரு பொம்மை இன்டெக்ஸிலிருந்து சுத்தமாக எக்ஸ்ட்ராபோலேட் ஆகாது.
எனவே வரவை ஒரு தள்ளுபடியாக அல்ல, ஒரு அளவீடாக செலவிடுங்கள்:
மாதிரி அல்ல, எல்லாவற்றையும் ஏற்றவும். சிறிய அளவில் காண முடியாத நடத்தையைக் காண்பதே இதன் நோக்கம்.
வடிகட்டிகளுடன் வினவுங்கள். உங்கள் தயாரிப்பு உண்மையில் கொடுக்கும் வினவல் வடிவம், குத்தகைதாரர் வடிகட்டி உட்பட, சோதிக்கவும்.
உங்கள் குவாண்டிசேஷன் அமைப்பில் நினைவு கூர்தலை அளவிடவும். விருப்பத்திற்கு பதிலாக ஒரு எண்ணுடன் நினைவக வர்த்தகத்தை முடிவு செய்யுங்கள்.
பின்னர் சுய-ஹோஸ்டிங்கை நிர்வகிக்கப்பட்டதாக விலை நிர்ணயம் செய்யுங்கள். ஒரு உண்மையான இன்டெக்ஸ் அளவுடன், அது ஒரு வாதமாக இருப்பதை விட கணக்கீடாக மாறும்.
நேரம் என்பது தொகையைப் போலவே முக்கியமானது. வரவுகள் காலக்கெடு கொண்டவை, எனவே நீங்கள் இன்னும் துண்டு அளவைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது மானியத்தை செயல்படுத்துவது ஒரு வெற்று இன்டெக்ஸில் அதன் பெரும்பகுதியை எரித்துவிடும். கடிகாரத்தை கார்பஸ் மற்றும் ட்ராஃபிக் இரண்டையும் நீங்கள் கொண்டிருக்கும் தருணத்துடன் சீரமைக்கவும். தற்போதைய திட்டங்கள் மற்றும் அவற்றின் விதிமுறைகள் AI Perks இல் உள்ளன.
தொடக்க நிறுவனங்களுக்கான சிறந்த AI கிரெடிட்கள்
இந்த சரிபார்க்கப்பட்ட திட்டங்கள் மூலம் நேரடியாக விண்ணப்பிக்கவும்.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Claude (via program) $100,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
OpenAI (via program) $2,500
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Anthropic $20,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
AWS $300,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Google Cloud $350,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Qdrant வரவுகள் எதனுடன் அடுக்குகின்றன
மீட்டெடுப்பு மூன்று இடங்களில் கட்டணம் வசூலிக்கிறது: எம்பெட்டிங்க்களை உருவாக்குதல், அவற்றைச் சேமித்தல் மற்றும் தேடுதல், மற்றும் பதிலை உருவாக்குதல். ஒரு வெக்டர் தரவுத்தள மானியம் மூன்றில் ஒன்றை ஈடுசெய்கிறது.
| லேயர் | எப்படி கட்டணம் வசூலிக்கிறது | வரவுகள் எங்கு உள்ளன |
|---|---|---|
| எம்பெட்டிங்குகள் | ஒரு ஆவணத்திற்கு ஒரு முறை, ஒவ்வொரு மாதிரி மாற்றத்திலும் மீண்டும் | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| வெக்டர் சேமிப்பு மற்றும் தேடல் | தொடர்ச்சியாக, நினைவகத்தால் இயக்கப்படுகிறது | Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| உருவாக்கம் | பதில் ஒன்று, பயனர் ஒன்று | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| கணினி மற்றும் ஹோஸ்டிங் | தொடர்ச்சியாக, இயக்க நேரத்தால் இயக்கப்படுகிறது | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
எம்பெட்டிங் வரிசை மக்களைப் பிடிப்பது. நீங்கள் கார்பஸை ஒரு முறை இன்டெக்ஸ் செய்ய எம்பெட்டிங் செய்கிறீர்கள், பின்னர் ஒவ்வொரு முறையும் மாதிரியை மாற்றும்போது அனைத்தையும் மீண்டும் எம்பெட்டிங் செய்கிறீர்கள். ஒரு எம்பெட்டிங் மேம்படுத்தல் ஒரு முழுமையான மறு-இன்டெக்ஸ் ஆகும், மேலும் ஒரு பெரிய கார்பஸில் அது ஒரு பின்னணி வேலைக்கு பதிலாக ஒரு உண்மையான விலை பட்டியல்.
பல வரிசைகளில் வரவுகளை வைத்திருப்பது ஒரு குழுவை பட்ஜெட் கூட்டமில்லாமல் தங்கள் மனதை மாற்றிக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. அதுதான் அடுக்கும் உண்மையான வாதம்.
நிறுவனர்கள் வெக்டர் தரவுத்தளங்களைப் பற்றி என்ன தவறாகப் புரிந்துகொள்கிறார்கள்
மிகவும் பொதுவான இரண்டு தவறுகள், தயாரிப்புக்குத் தேவைப்படும் முன் ஒன்றை ஏற்றுக்கொள்வது, மற்றும் மீட்டெடுப்பு தரத்தை ஒரு மாதிரிப் பிரச்சனையாகக் கருதுவது, அது பொதுவாக வடிகட்டுதல் அல்லது துண்டு துண்டாக்கும் பிரச்சனை.
தவிர்க்க வேண்டிய ஐந்து தோல்விகள்:
மிக சீக்கிரம் தொடங்குதல். pgvector உடன் Postgres சில நூறாயிரம் வெக்டர்கள் மற்றும் நேரடியான வினவல்களை கையாளுகிறது, மேலும் இது உங்கள் ஸ்டாக்கில் இருந்து ஒரு சேவையை நீக்குகிறது. ஒரு பிரத்யேக வெக்டர் தரவுத்தளம் அளவுகோலில், நிலையான வினவல் அளவுடன், அல்லது வடிகட்டப்பட்ட தேடல் மிகக் குறைவாகத் திரும்பத் தொடங்கும்போது அதன் இடத்தைப் பெறுகிறது.
பல-குத்தகைதாரர் வரும் வரை வடிகட்டிகளைப் புறக்கணித்தல். அப்போது வினவல் வடிவங்கள் பேக் செய்யப்படும் மற்றும் திருத்தம் ஒரு இடம்பெயர்வு ஆகும்.
குவாண்டிசேஷனை ஒரு தரக்குறைவாகக் கருதுதல். இது 6 GB இன்டெக்ஸ் மற்றும் 1.5 GB இன்டெக்ஸ் இடையே உள்ள வேறுபாடு, மற்றும் மறு-மதிப்பீட்டுடன் நினைவு கூர்தல் செலவு பெரும்பாலும் மிகக் குறைவாக இருக்கும். ஊகிப்பதற்குப் பதிலாக அதை அளவிடவும்.
திறந்த மூலத்தை இலவசத்துடன் குழப்புதல். சுய-ஹோஸ்டிங் உரிம கட்டணத்தை நீக்குகிறது, நினைவக கட்டணத்தை அல்லது ஆன்-கால் சுழற்சியை அல்ல.
எம்பெட்டிங் பக்கத்தை மறந்துவிடுதல். சேமிப்பு வரவுகள் மீட்டெடுப்பு கட்டணத்தில் பாதியை ஈடுசெய்கிறது. ஒரே நேரத்தில் இரண்டையும் தேடும் நிறுவனர்கள் ஒரு வருடத்திற்கு நிதியளிக்கிறார்கள். மீதமுள்ளவை ஒரு காலாண்டிற்கு நிதியளிக்கின்றன. இருபுறமும் AI Perks இல் பட்டியலிடப்பட்டுள்ளன.
தொடக்க நிறுவனங்களுக்கான சிறந்த AI கிரெடிட்கள்
இந்த சரிபார்க்கப்பட்ட திட்டங்கள் மூலம் நேரடியாக விண்ணப்பிக்கவும்.
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Claude (via program) $100,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
OpenAI (via program) $2,500
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Anthropic $20,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
AWS $300,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
Google Cloud $350,000
ஆரம்ப நிலை தொடக்க நிறுவனங்களுக்கு தகுதியானது
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
Qdrant வரவுகள் எவ்வளவு மதிப்புடையவை?
Qdrant, ஸ்டார்ட்அப்களுக்கு $2,000 இலவச வரவுகளை வழங்குகிறது, இது Qdrant Cloud-க்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, திறந்த மூல இயந்திரத்திற்கு அல்ல, அது எப்படியும் இலவசம். இது எவ்வளவு தூரம் செல்லும் என்பது கார்பஸ் அளவு மற்றும் வெக்டர் பரிமாணங்களைப் பொறுத்தது, வினவல் அளவைப் பொறுத்தது அல்ல, ஏனெனில் செலவு நினைவகத்தால் இயக்கப்படுகிறது. தற்போதைய விதிமுறைகள் மற்றும் தகுதி getaiperks.com இல் கண்காணிக்கப்படுகிறது.
Qdrant பயன்படுத்த இலவசமா?
ஆம், இது முக்கியம் என்ற அர்த்தத்தில்: Qdrant Apache 2.0 உரிமம் பெற்றது மற்றும் நீங்கள் உரிம கட்டணம் இல்லாமல் உங்கள் சொந்த ஹார்டுவேரில் அதை இயக்கலாம். பணம் எடுப்பது Qdrant Cloud, நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவை, மேலும் உங்கள் இன்டெக்ஸ் எங்கு இருந்தாலும் அது பயன்படுத்தும் நினைவகம். சுய-ஹோஸ்டிங் பணத்தை செயல்பாட்டு வேலைக்கு வர்த்தகம் செய்கிறது.
எனக்கு வெக்டர் தரவுத்தளம் தேவையா, அல்லது pgvector போதுமா?
சில நூறாயிரம் வெக்டர்கள் மற்றும் எளிய வினவல்களுக்கு, pgvector உடன் Postgres வழக்கமாக போதுமானது மற்றும் உங்கள் ஸ்டாக்கில் இருந்து ஒரு சேவையை நீக்குகிறது. ஒரு பிரத்யேக வெக்டர் தரவுத்தளம் பத்து மில்லியன் கணக்கான வெக்டர்கள், நிலையான வினவல் சுமை, அல்லது கனமான வடிகட்டப்பட்ட மற்றும் பல-குத்தகைதாரர் தேடல் ஆகியவற்றில் அதன் இடத்தைப் பெறுகிறது, அங்கு பழங்கால செயலாக்கங்கள் கடுமையாக சீரழிகின்றன.
Qdrant-க்கு எவ்வளவு RAM தேவை?
பெரும்பாலான குழுக்கள் பட்ஜெட் செய்வதை விட அதிகம். அமுக்கப்படாத 32-பிட் வெக்டர்களுக்கு வெக்டர் ஒன்றுக்கு ஒரு பரிமாணத்திற்கு சுமார் 4 பைட்டுகள் தேவைப்படுகிறது, எனவே ஒரு மில்லியன் 1,536-பரிமாண வெக்டர்கள் இன்டெக்ஸ் மேலதிகச் செலவுக்கு முன் சுமார் 6 GB ஆகும். ஸ்கேலார் குவாண்டிசேஷன் அதை நான்கில் ஒன்றாகக் குறைக்கிறது மற்றும் பைனரி குவாண்டிசேஷன் மேலும் குறைக்கிறது, இது குவாண்டிசேஷனை ஒரு உகப்பாக்குதலை விட ஒரு திட்டமிடல் முடிவாக ஆக்குகிறது.
நான் Qdrant வரவுகளை OpenAI அல்லது Anthropic வரவுகளுடன் இணைக்க முடியுமா?
ஆம், மேலும் அவை வெவ்வேறு கட்டணங்களை ஈடுசெய்கின்றன. Qdrant உங்கள் வெக்டர்களைச் சேமிப்பதற்கும் தேடுவதற்கும், எம்பெட்டிங் வழங்குநர்கள் அவற்றை உருவாக்குவதற்கும், மாதிரி வழங்குநர்கள் பதிலை உருவாக்குவதற்கும் கட்டணம் வசூலிக்கின்றன. மூன்று இடங்களிலும் வரவுகளை வைத்திருக்கும் குழுக்கள் ஒரு மீட்டெடுப்பு தயாரிப்பின் யதார்த்தமான முதல் வருடத்தை ஈடுசெய்கின்றன. எந்த சேர்க்கைகள் உள்ளன என்பதை getaiperks.com இல் பார்க்கவும்.
முக்கிய Qdrant மாற்றுகள் என்ன?
Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, மற்றும் pgvector உடன் Postgres. Qdrant-இன் தனித்துவமான புள்ளிகள் அதன் Rust இயந்திரம், அதன் வடிகட்டி மாதிரி, மற்றும் சுய-ஹோஸ்டிங்கை ஒரு உண்மையான வெளியேற்றமாக வைத்திருக்க அனுமதிக்கும் ஒரு அனுமதிக்கும் உரிமம் ஆகும். AI Perks getaiperks.com இல் முழு வகையிலும் உள்ள கடன் திட்டங்களைக் கண்காணிக்கிறது.
வெக்டர்களைச் சேமிக்கவும். நினைவகத்திற்காக மற்றவர்களைப் பணம் செலுத்த விடுங்கள்.
