AI Perks ให้การเข้าถึงส่วนลด เครดิต และดีลพิเศษสำหรับเครื่องมือ AI บริการคลาวด์ และ API เพื่อช่วยสตาร์ทอัพและนักพัฒนาประหยัดเงิน
เครดิตฟรีของ Weaviate มีมูลค่าเท่าใด?
Weaviate เสนอเครดิตฟรีสูงสุด 100,000 ดอลลาร์สหรัฐสำหรับสตาร์ทอัพ ซึ่งเป็นหนึ่งในทุนสนับสนุนที่ใหญ่ที่สุดที่มีให้ในหมวดฐานข้อมูลเวกเตอร์
ตัวเลขดังกล่าวเป็นเรื่องผิดปกติสำหรับเลเยอร์นี้ของสแต็ก เครดิตโมเดลมักจะถึงหลักแสนเนื่องจากการอนุมานมีค่าใช้จ่ายสูง ทุนสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานการเรียกค้นตามปกติจะมีค่าน้อยกว่าหนึ่งในสิบเท่า ดังนั้น เพดาน 100,000 ดอลลาร์สหรัฐที่นี่จึงครอบคลุมค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่ของใบเรียกเก็บเงินการเรียกค้นทั่วไปมากกว่าที่ตัวเลขเดียวกันจะครอบคลุมค่าใช้จ่ายการอนุมาน
คุณสมบัติขึ้นอยู่กับระยะและเงินทุนของคุณ และข้อกำหนดมีการเปลี่ยนแปลง AI Perks ติดตามเวอร์ชันปัจจุบันควบคู่ไปกับ เครดิต 7.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐใน 194 บริษัท
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Weaviate $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Weaviate ทำอะไรได้บ้าง
ฐานข้อมูลเวกเตอร์จัดเก็บการแสดงตัวเลขของเนื้อหาของคุณและค้นหารายการที่ตรงกับคำค้นหาได้เร็ว Weaviate เป็นฐานข้อมูลโอเพนซอร์สพร้อมบริการคลาวด์ที่มีการจัดการอยู่ด้านบน
เหตุผลที่สิ่งนี้มีความสำคัญต่อผู้ก่อตั้งมากกว่าวิศวกรโครงสร้างพื้นฐาน: ทุกผลิตภัณฑ์ที่ตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลส่วนตัว ค้นหาเชิงความหมาย แนะนำรายการที่คล้ายกัน หรือให้หน่วยความจำระยะยาวแก่เอเจนต์ จำเป็นต้องมีเลเยอร์นี้ คุณจะรันมันเองหรือเช่ามัน
รูปร่างเฉพาะของ Weaviate คุ้มค่าที่จะเข้าใจก่อนที่คุณจะตัดสินใจ:
เป็นโอเพนซอร์ส เอ็นจิ้นสามารถโฮสต์ได้ด้วยตนเองภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส ซึ่งหมายความว่าบริการที่มีการจัดการเป็นการซื้อเพื่อความสะดวกมากกว่าการถูกล็อคอิน นั่นคือความแตกต่างเชิงกลยุทธ์ที่แท้จริงจากทางเลือกแบบปิด และเป็นเหตุผลหลักที่ควรเลือกเมื่อคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายระยะยาว
เก็บอ็อบเจกต์ ไม่ใช่แค่เวกเตอร์ คุณเก็บข้อมูลต้นฉบับและการฝังไว้ในที่เดียวกัน ซึ่งช่วยขจัดปัญหาการซิงโครไนซ์ที่ทีมที่ใช้ดัชนีเวกเตอร์เปล่าต้องแก้ไขด้วยตนเอง
รองรับ multi-tenancy โดยธรรมชาติ หากคุณกำลังสร้างซอฟต์แวร์ B2B โดยที่ลูกค้าแต่ละรายมีคลังข้อมูลของตนเอง การแยกเทเนนต์เป็นแนวคิดระดับเฟิร์สคลาส แทนที่จะเป็นตัวกรองที่คุณจำต้องใช้ นี่คือคุณสมบัติที่ถูกประเมินต่ำที่สุดเพียงอย่างเดียวสำหรับทุกคนที่ขายให้กับธุรกิจ
Hybrid Search: คุณสมบัติที่ทีมส่วนใหญ่ใช้งานน้อยเกินไป
การค้นหาเวกเตอร์แบบบริสุทธิ์นั้นแย่กว่าที่ผู้ก่อตั้งส่วนใหญ่คาดหวังในแง่ของคำที่แน่นอน รหัสผลิตภัณฑ์ ชื่อ และตัวย่อ Hybrid Search ผสมผสานการจับคู่คำหลักเข้ากับการวัดความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ และแก้ไขปัญหาเหล่านั้นได้เกือบทั้งหมด
นี่คือความล้มเหลวด้านคุณภาพที่พบบ่อยที่สุดในผลิตภัณฑ์การเรียกค้น การค้นหาเชิงความหมายนั้นยอดเยี่ยมในเรื่อง "เอกสารเกี่ยวกับการยกเลิกการสมัครสมาชิก" และไม่น่าเชื่อถือในเรื่อง "ใบแจ้งหนี้ INV-4471" การฝังข้อมูลจะบีบอัดความหมาย และตัวระบุที่แน่นอนคือข้อมูลที่การบีบอัดทิ้งไป
Weaviate รองรับการค้นหาคำหลักและการค้นหาเวกเตอร์ในคิวรีเดียวพร้อมการปรับสมดุลที่ปรับได้ การเปิดใช้งานนี้มักจะปรับปรุงคุณภาพได้มากกว่าการเปลี่ยนโมเดลการฝัง และไม่มีค่าใช้จ่าย
หากคุณภาพการเรียกค้นของคุณน่าผิดหวัง ตรวจสอบสิ่งนี้ก่อนที่คุณจะมองหาโมเดลที่ดีกว่า ทีมส่วนใหญ่จะเลือกโมเดลการฝังที่ใหญ่ขึ้นเมื่อปัญหาที่แท้จริงคือครึ่งหนึ่งของคิวรีมีสตริงที่แน่นอน
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Weaviate $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
พฤติกรรมต้นทุนฐานข้อมูลเวกเตอร์เมื่อขยายขนาด
ต้นทุนการค้นหาเวกเตอร์ถูกขับเคลื่อนโดยหน่วยความจำ ไม่ใช่ปริมาณการค้นหา ดัชนีเริ่มต้นจะเก็บเวกเตอร์ไว้ใน RAM ดังนั้นการกำหนดราคา Weaviate Cloud และการกำหนดราคาฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่มีการจัดการทั้งหมดจะขยายตามจำนวนเวกเตอร์ที่คุณจัดเก็บคูณด้วยมิติของมัน
ซึ่งตรงกันข้ามกับวิธีที่ API โมเดลเรียกเก็บเงินคุณ และเป็นเหตุผลที่ผู้ก่อตั้งคาดการณ์รายการนี้ผิด ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ไม่ได้ใช้งานซึ่งมีคลังข้อมูลขนาดใหญ่จะมีราคาสูง ตัวที่ใช้งานมากซึ่งมีคลังข้อมูลขนาดเล็กจะมีราคาถูก
นี่คือการคำนวณสำหรับเวกเตอร์ 32 บิตที่ไม่ได้บีบอัด ก่อนต้นทุนโอเวอร์เฮดของดัชนี:
| ขนาดคลังข้อมูล | 768 มิติ | 1,536 มิติ |
|---|---|---|
| 100,000 เวกเตอร์ | ~0.3 GB | ~0.6 GB |
| 1 ล้านเวกเตอร์ | ~3 GB | ~6 GB |
| 10 ล้านเวกเตอร์ | ~31 GB | ~61 GB |
| 100 ล้านเวกเตอร์ | ~307 GB | ~614 GB |
เพิ่มต้นทุนโอเวอร์เฮดของกราฟเข้าไปในตัวเลขเหล่านี้ และถือว่าเป็นค่าต่ำสุดมากกว่าใบเสนอราคา
สองตัวเลือกจะเปลี่ยนภาพนี้อย่างมาก Quantization บีบอัดเวกเตอร์ที่จัดเก็บไว้ โดย binary quantization จะลดแต่ละมิติจาก 32 บิตเป็น 1 และนั่นเป็นการลดหน่วยความจำจำนวนมากโดยมีผลกระทบต่อการเรียกคืนที่เล็กน้อยและวัดผลได้ การเลือกมิติ เป็นอีกตัวเลือกหนึ่ง: โมเดลการฝังจำนวนมากรองรับเอาต์พุตที่สั้นลง และการลดมิติลงครึ่งหนึ่งจะลดตารางนี้ลงครึ่งหนึ่ง
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติคือ กลยุทธ์การแบ่งส่วน (chunking) เป็นการตัดสินใจด้านต้นทุน ไม่ใช่แค่การตัดสินใจด้านคุณภาพ การแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนเล็กๆ จะเพิ่มจำนวนเวกเตอร์ของคุณ และเพิ่มค่าใช้จ่ายหน่วยความจำตามไปด้วย AI Perks ติดตามเครดิตในเลเยอร์ทั้งหมดนี้ เพื่อให้คุณสามารถทดสอบในขนาดจริงก่อนที่ใบเรียกเก็บเงินจะมาถึง
เครดิต Weaviate ซ้อนทับกับอะไรได้บ้าง
การเรียกค้นมีใบเรียกเก็บเงินสามรายการแยกกัน: การฝังข้อมูล การจัดเก็บ และการสร้าง เครดิตในส่วนใดส่วนหนึ่งยังคงทำให้คุณต้องจ่ายอีกสองส่วน
| เลเยอร์ | ค่าใช้จ่ายของคุณ | ผู้ให้บริการเครดิต |
|---|---|---|
| การฝังข้อมูล | ครั้งเดียวต่อเอกสาร, อีกครั้งเมื่อเปลี่ยนโมเดล | OpenAI, Cohere, Voyage, Mistral |
| การจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ | ต่อเนื่อง, ขับเคลื่อนโดยหน่วยความจำ | Weaviate, Pinecone, Qdrant |
| การสร้าง | ต่อคำตอบ, ต่อผู้ใช้ | Anthropic, OpenAI, Google, xAI |
| การประมวลผลและโฮสติ้ง | ต่อเนื่อง | AWS, Google Cloud, Azure, Modal |
แถวการฝังข้อมูลเป็นสิ่งที่ทำให้ผู้คนประหลาดใจ คุณฝังคลังข้อมูลของคุณหนึ่งครั้งเพื่อจัดทำดัชนี จากนั้นฝังใหม่ทั้งหมดทุกครั้งที่คุณเปลี่ยนโมเดล การอัปเกรดการฝังข้อมูลคือการจัดทำดัชนีใหม่ทั้งหมด และบนคลังข้อมูลขนาดใหญ่ นั่นคือใบแจ้งหนี้จริงแทนที่จะเป็นงานเบื้องหลัง
การถือครองเครดิตในหลายแถวเหล่านี้ช่วยให้ทีมสามารถเปลี่ยนใจได้โดยไม่ต้องประชุมงบประมาณ นั่นคือข้อโต้แย้งที่แท้จริงสำหรับการซ้อนทับ และนั่นคือสิ่งที่ AI Perks สร้างขึ้นเพื่อแสดงให้คุณเห็น
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Weaviate $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
สิ่งที่ผู้ก่อตั้งเข้าใจผิดเกี่ยวกับเรื่องนี้
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ก่อนที่ผลิตภัณฑ์จะต้องการ และสิ่งที่พบบ่อยรองลงมาคือการมองว่าคุณภาพการเรียกค้นเป็นปัญหาของโมเดล
สี่ความล้มเหลวที่ควรหลีกเลี่ยง:
การเริ่มต้นเร็วเกินไป Postgres ที่มี pgvector ก็เพียงพอสำหรับเวกเตอร์หลายแสนรายการและคำค้นหาที่ไม่ซับซ้อน และช่วยลดบริการออกจากสแต็กของคุณ ฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางจะสร้างคุณค่าเมื่อขยายขนาด, ปริมาณการค้นหาที่สม่ำเสมอ, หรือเมื่อการค้นหาแบบกรองเริ่มเสื่อมโทรม
การเพิกเฉยต่อ hybrid search กล่าวถึงข้างต้น และยังคงเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดสำหรับผลิตภัณฑ์การเรียกค้นส่วนใหญ่
การแบ่งส่วนแบบสุ่มสี่สุ่มห้า ขนาดส่วน (chunk size) ขับเคลื่อนการเรียกคืน ต้นทุน และความหน่วงพร้อมกัน ทีมส่วนใหญ่เลือกตัวเลขครั้งเดียวและไม่เคยกลับมาพิจารณาใหม่
การใช้เครดิตในช่วงเวลาที่ไม่เหมาะสม เครดิตมีกำหนดเวลา การเปิดใช้งานทุนสนับสนุนขนาดใหญ่ก่อนที่คุณจะมีคลังข้อมูลและการเข้าชมจริงจะทำให้เครดิตส่วนใหญ่หมดไปกับดัชนีที่ว่างเปล่า จัดเวลาให้ตรงกับช่วงที่คุณมีภาระงานจริง
ผู้ก่อตั้งที่ทำสิ่งเหล่านี้ถูกต้องจะใช้เครดิตเป็นเครื่องมือทดสอบการขยายขนาดที่พวกเขาไม่สามารถจ่ายได้หากไม่มีส่วนอื่น ๆ จะใช้มันเป็นส่วนลดสำหรับค่าใช้จ่ายที่พวกเขาไม่ได้วัดไว้ โปรแกรมและข้อกำหนดปัจจุบันอยู่ที่ AI Perks
สถานที่แสดงรายการเครดิต Weaviate และเครดิตเวกเตอร์อื่นๆ
โปรแกรมต่างๆ ในเลเยอร์นี้ถูกรวบรวมไว้ที่ getaiperks.com ซึ่งข้อกำหนดปัจจุบันและกฎเกณฑ์คุณสมบัติจะแสดงแยกตามบริษัท แทนที่จะเป็นโพสต์บล็อกที่ล้าสมัย
มีสองสิ่งที่ควรจำไว้ขณะที่คุณดู สิ่งแรกคือเครดิตพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะครอบคลุมเพียงครึ่งหนึ่งของใบเรียกเก็บเงินการเรียกค้น ดังนั้นส่วนการฝังข้อมูลจึงควรอยู่ในส่วนการค้นหาเดียวกัน แทนที่จะเป็นส่วนที่ล่าช้ากว่า ประการที่สองคือเครดิตมีกำหนดเวลา ซึ่งทำให้การตั้งเวลาเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจ: ทุนสนับสนุนที่เริ่มนับถอยหลังในขณะที่คุณยังเลือกขนาดส่วน จะหมดไปส่วนใหญ่กับดัชนีที่ว่างเปล่า
ข้อกำหนดในโปรแกรมโครงสร้างพื้นฐานมีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าโปรแกรมโมเดล รายการที่คุณตรวจสอบครั้งเดียวไม่ใช่รายการที่คุณสามารถพึ่งพาได้ในภายหลัง ซึ่งเป็นเหตุผลทั้งหมดที่สิ่งนี้ได้รับการดูแลให้เป็นแคตตาล็อกที่ติดตาม
AI เครดิตชั้นนำสำหรับสตาร์ทอัพ
สมัครโดยตรงผ่านโปรแกรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเหล่านี้
Weaviate $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Claude (via program) $100,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
OpenAI (via program) $2,500
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Anthropic $20,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
AWS $300,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
Google Cloud $350,000
สำหรับสตาร์ทอัพระยะเริ่มต้น
คำถามที่พบบ่อย
เครดิต Weaviate มีมูลค่าเท่าใด?
เครดิตฟรีสูงสุด 100,000 ดอลลาร์สหรัฐสำหรับสตาร์ทอัพ ซึ่งเป็นหนึ่งในทุนสนับสนุนที่ใหญ่ที่สุดในหมวดฐานข้อมูลเวกเตอร์ มูลค่าที่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดคลังข้อมูลและมิติของเวกเตอร์ มากกว่าปริมาณการค้นหา เนื่องจากต้นทุนถูกขับเคลื่อนด้วยหน่วยความจำ ข้อกำหนดและคุณสมบัติปัจจุบันจะติดตามได้ที่ getaiperks.com
Weaviate ใช้งานฟรีหรือไม่?
Weaviate เป็นโอเพนซอร์สและสามารถโฮสต์ได้ด้วยตนเองโดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์ ดังนั้นคุณสามารถรันบนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเองและจ่ายเฉพาะค่าเครื่องจักรเท่านั้น บริการคลาวด์ที่มีการจัดการเป็นผลิตภัณฑ์แบบชำระเงิน และเครดิตสำหรับสตาร์ทอัพจะใช้กับบริการนั้น การโฮสต์ด้วยตนเองแลกเปลี่ยนเงินด้วยงานปฏิบัติการ
ฉันต้องการฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือไม่ หรือ pgvector เพียงพอหรือไม่?
สำหรับเวกเตอร์หลายแสนรายการและคำค้นหาที่ไม่ซับซ้อน Postgres ที่มี pgvector มักจะเพียงพอและช่วยลดการพึ่งพา ฐานข้อมูลเวกเตอร์เฉพาะทางจะชนะเมื่อมีเวกเตอร์หลายสิบล้านรายการ, อัตราการค้นหาสูงอย่างต่อเนื่อง, หรือการค้นหาแบบกรองหนักและแบบ multi-tenant ที่การนำไปใช้แบบธรรมดาเสื่อมโทรม
Hybrid Search คืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ?
Hybrid Search รันการจับคู่คำหลักและการวัดความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ในคิวรีเดียวและผสมผสานผลลัพธ์ ช่วยแก้ไขจุดอ่อนที่ใหญ่ที่สุดของการค้นหาเชิงความหมายแบบบริสุทธิ์ ซึ่งก็คือคำที่แน่นอนเช่น รหัสผลิตภัณฑ์ ชื่อ และตัวย่อ การเปิดใช้งานมักจะปรับปรุงคุณภาพได้มากกว่าการอัปเกรดโมเดลการฝังของคุณ
ฉันสามารถรวมเครดิต Weaviate กับเครดิต OpenAI หรือ Anthropic ได้หรือไม่?
ได้ และพวกมันครอบคลุมใบเรียกเก็บเงินที่แตกต่างกัน Weaviate ครอบคลุมการจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ของคุณ ผู้ให้บริการการฝังข้อมูลครอบคลุมการสร้างเวกเตอร์ และผู้ให้บริการโมลครอบคลุมการสร้างคำตอบ ทีมที่ถือครองเครดิตทั้งสามส่วนจะครอบคลุมปีแรกที่สมจริง ดูว่ามีการผสมผสานอะไรบ้างที่ getaiperks.com
ทางเลือกหลักของ Weaviate คืออะไร?
Pinecone, Qdrant, Milvus และ Postgres ที่มี pgvector ซึ่งแต่ละอันจะแลกเปลี่ยนระหว่างภาระงานปฏิบัติการ, เพดานการขยายขนาด และความยืดหยุ่นในการโฮสติ้ง จุดเด่นของ Weaviate คือใบอนุญาตโอเพนซอร์ส ซึ่งยังคงการโฮสต์ด้วยตนเองเป็นทางเลือกในการออกจากระบบ และ multi-tenancy โดยธรรมชาติ AI Perks ติดตามโปรแกรมเครดิตในหมวดหมู่ทั้งหมดที่ getaiperks.com
สมัครสมาชิกที่ getaiperks.com →
จัดทำดัชนีคลังข้อมูล ให้คนอื่นจ่ายค่าหน่วยความจำ
