Giá trị của tín dụng cơ sở dữ liệu vector miễn phí là bao nhiêu?
Tín dụng cơ sở dữ liệu vector miễn phí dao động từ các bản dùng thử đánh giá $300 đến các khoản tài trợ lên tới $100.000 và vì danh mục này có sự cạnh tranh gay gắt với các đối thủ được tài trợ tốt, các ưu đãi này hào phóng một cách bất thường so với chi phí thực tế của cơ sở hạ tầng.
Tìm kiếm vector là một trong số ít các hóa đơn cơ sở hạ tầng AI mà một startup có thể chi trả gần như toàn bộ bằng tín dụng trong năm đầu tiên. Có nhiều nhà cung cấp đang theo đuổi cùng một lượng khách hàng hơn mức thị trường có thể hỗ trợ, và sự cạnh tranh đó thể hiện qua các khoản tín dụng miễn phí.
AI Perks theo dõi các điều khoản hiện tại trên toàn danh mục cùng với 7,7 triệu đô la tín dụng từ 194 công ty.
| Nhà cung cấp | Tín dụng miễn phí | Tín dụng mua được gì |
|---|---|---|
| Weaviate | Lên đến $100.000 | Tìm kiếm vector và kết hợp được quản lý trên Weaviate Cloud |
| Neon | Lên đến $100.000 | Postgres không máy chủ, tìm kiếm vector qua pgvector |
| MongoDB Atlas | Lên đến $25.000 | Kho lưu trữ tài liệu cộng với tìm kiếm vector và tìm kiếm toàn văn |
| Redis Cloud | Lên đến $10.000 | Kho lưu trữ trong bộ nhớ với tính năng tìm kiếm vector tích hợp |
| Elastic Cloud | Lên đến $5.000 | Tìm kiếm, phân tích nhật ký và truy xuất vector |
| Qdrant Cloud | $2.000 | Lưu trữ được quản lý cho engine Qdrant mã nguồn mở |
| Pinecone | $300 | Bản dùng thử đánh giá đầy đủ tính năng |
| Supabase | $300 | Postgres với pgvector, cộng với xác thực và lưu trữ |
Tổng cộng tiêu đề trên toàn danh mục: hơn 240.000 đô la.
Các con số đó không thể so sánh trực tiếp. Một khoản tài trợ lớn với nhà cung cấp có giá niêm yết cao có thể mua được ít vector được lưu trữ hơn một khoản tài trợ nhỏ hơn ở nơi rẻ hơn. Hãy coi các số liệu là thời gian hoạt động, không phải là giá trị.
Cơ sở dữ liệu Vector Thực sự dùng để làm gì
Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ các embedding và trả lời nhanh một câu hỏi: trong kho dữ liệu của tôi, cái gì giống nhất với cái này? Đó là một nửa truy xuất của mọi hệ thống RAG, tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa và công cụ đề xuất.
Một mô hình ngôn ngữ không biết gì về tài liệu, phiếu yêu cầu hoặc danh mục sản phẩm của bạn. Truy xuất là cơ chế đưa dữ liệu của bạn đến trước mô hình tại thời điểm truy vấn, và cơ sở dữ liệu vector là nơi việc truy xuất đó diễn ra.
Ba khối lượng công việc chiếm phần lớn việc sử dụng thực tế:
Tạo sinh tăng cường truy xuất. Bạn chia nhỏ các tài liệu, nhúng chúng và tại thời điểm truy vấn, lấy ra một vài đoạn liên quan nhất đến câu hỏi của người dùng để mô hình trả lời dựa trên dữ liệu của bạn thay vì đoán.
Tìm kiếm ngữ nghĩa và kết hợp. Người dùng tìm kiếm theo ý nghĩa thay vì từ khóa chính xác. Tìm kiếm kết hợp pha trộn điều đó với việc khớp từ khóa truyền thống, điều này quan trọng hơn hầu hết các nhóm mong đợi khi người dùng thực nhập mã sản phẩm và tên riêng.
Loại bỏ trùng lặp, phân cụm và đề xuất. Tìm kiếm sự tương đồng là nguyên tắc giống nhau cho dù bạn đang khớp một câu hỏi với một tài liệu hay một người dùng với một sản phẩm.
Sự thật khó chịu là không có trường hợp nào trong số này cần một cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng ở quy mô nhỏ. Vài nghìn vector có thể nằm trong bộ nhớ và tìm kiếm sự tương đồng bằng sức mạnh thô là đủ nhanh. Cơ sở dữ liệu sẽ kiếm được chi phí của nó ở điểm vượt qua đó.
Chi phí Cơ sở dữ liệu Vector hoạt động như thế nào ở quy mô lớn
Định giá cơ sở dữ liệu vector chủ yếu được thúc đẩy bởi lượng chỉ mục được lưu trữ trong bộ nhớ, chứ không phải bởi số lượng truy vấn bạn chạy, điều này làm cho hóa đơn trở thành một mức sàn hàng tháng cố định thay vì một đường cong sử dụng theo lưu lượng truy cập của bạn.
Đây là điểm khác biệt lớn nhất so với hóa đơn API mô hình, nơi một tuần yên tĩnh không tốn kém gì bạn. Một chỉ mục vector có cùng chi phí vào một tuần yên tĩnh.
Ba biến số thúc đẩy mức sàn:
Vector nhân với số chiều. Đây là kích thước thô của chỉ mục. Mười triệu vector ở số chiều 1536 lớn gấp khoảng bốn lần dấu chân của cùng một kho dữ liệu ở số chiều 384.
Bản sao và tính khả dụng. Sản xuất thường có nghĩa là ít nhất hai bản sao, điều này làm tăng gấp đôi dấu chân lưu trữ trước khi bạn phục vụ một truy vấn bổ sung nào.
Loại chỉ mục. Các chỉ mục gần đúng đánh đổi khả năng thu hồi lấy bộ nhớ và tốc độ. Các mặc định hiếm khi là cấu hình rẻ nhất cho mục tiêu thu hồi của bạn.
Cạm bẫy khiến các nhóm gặp khó khăn là số chiều của embedding. Chọn mô hình có số chiều 3072 thay vì mô hình 768 sẽ làm tăng gấp bốn lần hóa đơn lưu trữ của bạn vĩnh viễn, cho sự cải thiện khả năng thu hồi thường là không đáng kể trên các kho dữ liệu dành riêng cho lĩnh vực. Một số mô hình embedding hiện đại hỗ trợ cắt bớt xuống các số chiều nhỏ hơn với tổn thất chất lượng vừa phải và kiểm tra điều đó trước khi bạn tải mười triệu vector là giờ có đòn bẩy cao nhất trong toàn bộ dự án.
Cách chọn giữa Pinecone, Weaviate, Qdrant và pgvector
Dưới khoảng một triệu vector với Postgres đã có trong sản xuất, pgvector thường là câu trả lời đúng. Một cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng sẽ có được chi phí của nó vượt quá quy mô đó, hoặc sớm hơn nếu bạn cần lọc siêu dữ liệu nghiêm túc hoặc tìm kiếm kết hợp.
Một hướng dẫn quyết định ngắn gọn:
Đã sử dụng Postgres, dưới khoảng một triệu vector. Sử dụng pgvector trên Neon hoặc Supabase. Một cơ sở dữ liệu, một câu chuyện sao lưu, và bạn có thể kết hợp kết quả vector với dữ liệu quan hệ trong một truy vấn duy nhất. Điểm cuối cùng đó đáng giá hơn hầu hết các điểm chuẩn.
Lọc siêu dữ liệu nặng. Nếu hầu hết các truy vấn là "tương tự như thế này, nhưng chỉ từ người thuê này, bằng ngôn ngữ này, được cập nhật năm nay", các engine được xây dựng riêng như Qdrant và Weaviate xử lý tìm kiếm được lọc tốt hơn nhiều so với một chỉ mục được gắn thêm. Việc lọc thông thường sẽ phá hủy khả năng thu hồi, và đây là nơi các cơ sở dữ liệu đa dụng gặp khó khăn đầu tiên.
Tìm kiếm kết hợp là trung tâm của sản phẩm. Weaviate, Elastic và MongoDB Atlas đều kết hợp tìm kiếm từ khóa và vector một cách tự nhiên, giúp bạn không phải xây dựng và điều chỉnh lớp hợp nhất của riêng mình.
Bạn đã trả tiền cho Redis hoặc MongoDB. Cả hai hiện đều hỗ trợ tìm kiếm vector. Thêm vector vào cơ sở hạ tầng bạn đã chạy và đã có nhân viên rẻ hơn là thêm dịch vụ thứ chín vào kiến trúc của bạn.
Bạn muốn bề mặt hoạt động bằng không. Pinecone là tùy chọn được quản lý nhiều nhất trong danh mục, đó chính xác là lý do tại sao ưu đãi miễn phí của nó là một bản dùng thử đánh giá ngắn hạn thay vì một khoản tài trợ lớn.
AI Perks liệt kê những nhà cung cấp nào hiện có các chương trình mở và yêu cầu của mỗi nhà cung cấp.
Thứ tự đăng ký
Đăng ký trước cho cơ sở dữ liệu bạn đã sử dụng, sau đó là các khoản tài trợ lớn của danh mục, và cuối cùng là các bản dùng thử ngắn hạn, vì các bản dùng thử bắt đầu hoạt động ngay khi bạn chấp nhận chúng, bất kể bạn đã sẵn sàng sử dụng chúng hay chưa.
Đầu tiên, cơ sở dữ liệu bạn đã sử dụng. Nếu bạn đang sử dụng Supabase, Neon, MongoDB hoặc Redis, các khoản tín dụng sẽ được gắn vào hóa đơn bạn đã thanh toán và không yêu cầu di chuyển. Đây là tiền miễn phí mà không có chi phí kiến trúc kèm theo. Bắt đầu tại getaiperks.com và lọc theo danh mục cơ sở dữ liệu.
Thứ hai, các khoản tài trợ lớn của danh mục. Weaviate và Neon nằm ở đầu phạm vi. Chúng đáng để đăng ký ngay cả khi bạn chưa cam kết với chúng, vì tỷ lệ phê duyệt thay đổi và việc có một khoản tài trợ đã được phê duyệt trong tay là một đầu vào hợp lệ cho quyết định kiến trúc.
Thứ ba, cơ sở hạ tầng liền kề. MongoDB Atlas, Redis Cloud và Elastic Cloud đều tính phí riêng biệt với nhà cung cấp đám mây của bạn, điều đó có nghĩa là các khoản tín dụng này sẽ cộng dồn với các khoản tài trợ của AWS, Google Cloud hoặc Azure thay vì trùng lặp chúng.
Cuối cùng, các bản dùng thử. 300 đô la của Pinecone được thiết kế cho một điểm chuẩn phù hợp với dữ liệu của riêng bạn, không phải để chạy sản xuất. Kích hoạt nó vào tuần bạn thực sự dự định chạy điểm chuẩn đó.
Điều kiện đủ tư cách phụ thuộc vào giai đoạn và nguồn vốn và khác nhau đối với mỗi chương trình trong bảng trên. Các yêu cầu hiện tại cho mỗi chương trình được liệt kê tại getaiperks.com.
Điều mà người sáng lập thường sai về Tín dụng Cơ sở dữ liệu Vector
Sai lầm tốn kém nhất là chọn cơ sở dữ liệu vector trước và mô hình embedding sau. Mô hình embedding xác định kích thước chỉ mục của bạn, giới hạn khả năng thu hồi và chi phí di chuyển của bạn, và cơ sở dữ liệu là phần dễ thay đổi hơn.
Bốn mẫu hình khác đáng tránh:
Coi tín dụng là lý do để lựa chọn. Một khoản tài trợ 100.000 đô la đưa bạn đến cơ sở hạ tầng không phù hợp với khối lượng công việc của bạn sẽ tốn nhiều thời gian kỹ thuật hơn là tiết kiệm chi phí lưu trữ. Hãy chọn dựa trên sự phù hợp, sau đó tài trợ cho lựa chọn đó.
Quên hóa đơn embedding. Tín dụng cơ sở dữ liệu vector bao gồm lưu trữ và tìm kiếm. Chúng không bao gồm việc tạo embedding, đó là hóa đơn API mô hình và cần tín dụng riêng.
Đánh giá thấp việc nhúng lại. Di chuyển giữa các cơ sở dữ liệu vector là dễ dàng. Di chuyển giữa các mô hình embedding có nghĩa là tạo lại mọi vector trong kho dữ liệu của bạn, đó mới là khóa thực sự.
Bắt đầu tính giờ trước khi có khối lượng công việc. Các khoản tín dụng có giới hạn thời gian được cấp trước khi bạn có dữ liệu để lập chỉ mục sẽ lãng phí phần lớn giá trị của chúng vào một chỉ mục trống.
Những người sáng lập tài trợ cho một ngăn xếp đầy đủ thay vì một lớp sẽ tiến xa nhất. AI Perks theo dõi 7,7 triệu đô la tín dụng từ 194 công ty để cơ sở dữ liệu, tính toán và các lệnh gọi mô hình đều có thể được bao gồm cùng một lúc.
Câu hỏi thường gặp
Cơ sở dữ liệu vector nào cung cấp nhiều tín dụng miễn phí nhất cho các startup?
Weaviate cung cấp khoản tài trợ cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng lớn nhất trong danh mục với giá lên tới 100.000 đô la, với Neon tương đương con số đó cho Postgres và pgvector. MongoDB Atlas theo sau với giá lên tới 25.000 đô la. Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào khối lượng công việc của bạn thay vì con số tiêu đề. Các điều khoản hiện tại được theo dõi tại getaiperks.com.
Tôi có cần cơ sở dữ liệu vector không, hay pgvector là đủ?
Đối với hầu hết các startup dưới khoảng một triệu vector, pgvector bên trong Postgres hiện có của bạn là đủ và đơn giản hơn đáng kể. Bạn có một câu chuyện sao lưu thay vì hai và có thể kết hợp kết quả vector trực tiếp với dữ liệu quan hệ. Các engine chuyên dụng sẽ thắng thế về lọc siêu dữ liệu nặng, tìm kiếm kết hợp và quy mô vượt quá điểm đó.
Tôi có thể cộng dồn tín dụng cơ sở dữ liệu vector với tín dụng OpenAI hoặc Anthropic không?
Có, và bạn nên làm vậy. Chúng bao phủ các hóa đơn khác nhau. Tín dụng cơ sở dữ liệu vector thanh toán cho việc lưu trữ và tìm kiếm embedding, trong khi tín dụng mô hình thanh toán cho việc tạo embedding đó và cho các câu trả lời được xây dựng dựa trên truy xuất. Giữ cả hai là cách các nhóm bao trả một năm đầy đủ tại getaiperks.com.
Cơ sở dữ liệu vector thực sự tốn bao nhiêu mà không có tín dụng?
Một chỉ mục nhỏ thường có giá vài chục đô la mỗi tháng, tăng lên hàng trăm hoặc vài nghìn đô la khi bạn giữ hàng chục triệu vector với các bản sao để đảm bảo tính khả dụng. Giá niêm yết khác nhau đáng kể tùy theo nhà cung cấp và thay đổi thường xuyên, vì vậy hãy thực hiện điểm chuẩn trên kho dữ liệu của riêng bạn thay vì tin vào so sánh trang giá.
Tín dụng cơ sở dữ liệu vector có chi trả chi phí cho embedding không?
Không. Việc tạo embedding là một lệnh gọi API mô hình được thanh toán bởi nhà cung cấp mô hình của bạn, chứ không phải bởi cơ sở dữ liệu vector. Một nhóm chỉ có tín dụng cơ sở dữ liệu vẫn phải trả tiền để nhúng kho dữ liệu của mình, và việc nhúng lại sau khi thay đổi mô hình thường là hóa đơn lớn hơn. Tài trợ cho cả hai lớp tại getaiperks.com.
Việc di chuyển giữa các cơ sở dữ liệu vector sau này có khó không?
Di chuyển cơ sở dữ liệu rất đơn giản, vì bạn đang di chuyển các vector mà bạn đã có. Việc di chuyển khó khăn là thay đổi mô hình embedding, điều này làm mất hiệu lực của mọi vector được lưu trữ và yêu cầu tạo lại toàn bộ kho dữ liệu. Chọn mô hình embedding cẩn thận và coi cơ sở dữ liệu là quyết định có thể đảo ngược.
Lưu trữ các vector. Hãy để người khác trả tiền cho chỉ mục.