Apa Itu Database Vektor dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Database vektor adalah jenis database yang dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan melakukan kueri vektor berdimensi tinggi yang merepresentasikan data kompleks seperti gambar, teks, atau informasi lainnya.

Database vektor merupakan pusat kekuatan yang dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan melakukan kueri data kompleks seperti gambar, teks, dan bahkan konsep-konsep abstrak. Tetapi kekuatan super yang sebenarnya terletak pada kemampuannya untuk melakukan pencarian kemiripan secepat kilat, menemukan jarum dalam tumpukan jerami digital dalam sekejap mata.

Di dunia di mana memahami konteks dan menemukan hubungan yang tidak kentara bisa mencitpakan maupun menghancurkan pengalaman pengguna, database vektor menjadi sangat diperlukan. Ini adalah mesin yang menggerakkan aplikasi mutakhir dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan sistem rekomendasi.

Panduan ini akan membahas cara kerja database vektor dalam menyimpan dan mengambil berbagai jenis data.

Anda akan mengetahui cara database vektor menyimpan dan mengambil berbagai jenis data, menjelajahi pengaplikasian praktisnya, dan mempelajari bagaimana database vektor dapat meningkatkan perfroma bisnis Anda - sambil mengurangi beban kerja Anda.

Menurut sumber data dari tahun 2023, 42% perusahaan skala enterprise yang disurvei melaporkan penggunaan AI dalam bisnis mereka dan 40% responden lainnya mengatakan bahwa mereka sedang menjajaki AI. Teknologi ini merupakan terobosan dengan kemampuannya menemukan pola yang berguna dalam data dan menghemat waktu bisnis untuk membuat koneksi yang menguntungkan. Namun, ia tidak dapat melakukan semua pekerjaannya sendiri.

Di sinilah fungsi database vektor. Database vektor merupakan pusat kekuatan di balik berbagai algoritma pembelajaran mesin, yang memainkan peran penting dalam segala hal, mulai dari AI tradisional hingga model generatif yang canggih. Dengan menambahkan konten ke database vektor, Anda tidak hanya menyimpan data - Anda mendorong sistem yang belajar dan berkembang bersama bisnis Anda. Keindahan database vektor tidak hanya terbatas pada pembelajaran mesin saja. Ia membuka berbagai kemungkinan, mulai dari kemampuan pencarian yang sangat cepat hingga memungkinkan pengalaman pelanggan yang sangat personal.

Sederhananya, database vektor adalah kumpulan data yang dikonversi dan disimpan dalam kumpulan angka (vektor). Hal ini memudahkan untuk memanipulasi konten ini secara matematis. Karena mesin tidak berinteraksi dengan dunia seperti kita, mereka melihat data sebagai sekumpulan angka.

Algoritma yang diaktifkan oleh database vektor memberi program AI kemampuan untuk menemukan pola dalam konten. Pola-pola ini merupakan dasar dari pembelajaran kontekstual yang Anda alami jika Anda berinteraksi dengan sistem AI. Dengan lebih banyak konten berkualitas dari waktu ke waktu, program AI dapat menemukan korelasi tersembunyi, membuat prediksi, dan menghasilkan atau meringkas konten dengan cara yang luar biasa.

Dalam aplikasi pengenalan gambar berbasis AI, gambar dapat dikodekan sebagai vektor dimensi tinggi. Databse vektor dapat membantu menemukan gambar yang secara visual mirip dengan gambar kueri dengan cepat dengan cara membandingkan vektor yang mewakili gambar-gambar ini. Hal ini jauh lebih cepat dan lebih akurat daripada membandingkan gambar piksel demi piksel.

Dalam NLP, vektor dapat merepresentasikan kata, kalimat, atau bahkan seluruh dokumen. Database vektor kemudian dapat digunakan untuk menemukan teks yang secara semantik mirip, meskipun tidak mengandung kata-kata yang sama persis. Kemampuan ini sangat penting untuk aplikasi seperti mesin pencari, chatbot, dan sistem rekomendasi, di mana memahami makna di balik kata-kata lebih penting daripada sekadar mencocokkan kata kunci. Hal ini juga penting untuk penggunaan AI generatif yang efektif di banyak sistem.

Database vektor juga memungkinkan teknik pencarian canggih seperti pencarian hibrida dan dukungan untuk pola Retrieval-Augmented Generation (RAG). Pencarian hibrida menggabungkan pencarian berbasis kata kunci tradisional dengan pencarian kemiripan vektor, yang menawarkan cara ampuh untuk meningkatkan relevansi dan akurasi pencarian.

Pola RAG, di sisi lain, menggunakan database vektor untuk meningkatkan kemampuan large language model dengan memberikan informasi yang relevan dan terkini dari sumber data Anda sendiri.

Baik database vektor maupun database relasional memiliki struktur yang serupa. Keduanya merupakan komponen penting dalam manajemen database, namun memiliki tujuan akhir yang berbeda.

Database relasional berfokus pada pendekatan yang konsisten dan terstruktur terhadap data. Fungsinya mirip dengan spreadsheet dan membantu menjaga data tetap teratur dengan baris dan kolom yang mudah. Setiap baris bertindak sebagai catatannya sendiri, sementara setiap kolom akan memberikan atribut tambahan. Sebagai contoh, sebuah baris dalam database relasional dapat digunakan untuk "pakaian pria". Sebuah kolom akan memberikan informasi yang lebih spesifik seperti "jaket" atau "kaus kaki".

Database vektor sederhana - menyimpan deretan angka yang panjang - tetapi perilaku dalam sistem lebih abstrak. Karena koding vektor dapat merepresentasikan makna, vektor memberikan nuansa emosional dan kontekstual.

Jika database relasional lebih mirip spreadsheet, akan lebih baik jika kita membayangkan databse vektor sebagai sebuah web. Sistem manajemen data yang berusaha menemukan hubungan yang menarik dan halus antara data akan mendapat manfaat dari koding data sebagai vektor dan menggunakan database vektor.

Pertimbangkan contoh di atas. Database relasional dapat menyimpan informasi tentang pakaian pria dan mempertahankan hubungan seperti jaket dan celana dengan warna yang sama, tetapi tidak akan menemukan hubungan ini kecuali secara eksplisit di dalam data. Database vektor memungkinkan adanya konteks, misalnya memahami bahwa blus dan kemeja saling terkait, atau bahwa orang yang membeli sepatu mungkin juga ingin membeli kaus kaki.

Selain itu, database vektor dapat menyimpulkan hubungan yang lebih bernuansa. Misalnya, sistem dapat mengenali bahwa pelanggan yang sering membeli pakaian formal mungkin tertarik dengan tas kerja kulit atau jam tangan kelas atas, meskipun barang-barang ini tidak secara eksplisit dikategorikan sebagai pakaian formal.

Sistem ini juga dapat memahami tren musiman, menyarankan jaket tipis di musim semi kepada seseorang yang membeli mantel tebal di musim dingin, tanpa memerlukan aturan eksplisit untuk setiap kombinasi item musiman. Pemahaman kontekstual ini memungkinkan sistem rekomendasi dan fungsi pencarian yang lebih canggih, sehingga memungkinkan bisnis untuk memberikan pengalaman berbelanja yang lebih personal dan intuitif.

Database vektor dapat mendorong program pembelajaran mesin untuk memberikan pengalaman online yang lebih baik. Mereka dapat merekomendasikan pakaian tertentu atau menyarankan diskon tepat waktu yang terinspirasi oleh aktivitas pelanggan.

Database tradisional tidak hanya bersifat relasional. Sebagai contoh, ada kelas database "NoSQL", yang pada dasarnya non-relasional. Database vektor dan database NoSQL sekilas sangat mirip. Keduanya menggunakan fondasi non-relasional dan memberikan skalabilitas yang tak tertandingi untuk bisnis.

Namun, database NoSQL diatur untuk bekerja dengan dokumen dan struktur seperti JSON, dan database vektor diatur untuk bekerja dengan rangkaian angka yang panjang dalam kombinasi. Memanipulasi dan membandingkan vektor secara matematis sangat intensif, dan bukan sesuatu yang baik dilakukan oleh database NoSQL tradisional.

Secara praktis, ada penggunaan penting untuk penyimpanan dan manipulasi relasional, dokumen, dan vektor dalam database, dan sistem cenderung menggunakan lebih dari satu model ini, serta menggunakannya secara bersamaan.

Database vektor adalah aplikasi digital yang menyimpan berbagai bentuk informasi dalam rangkaian angka panjang yang dikenal sebagai "vektor" (ingatlah kembali pelajaran aljabar di sekolah menengah atas). Setiap objek data memiliki representasi numerik yang disebut "penyematan vektor."

Di bawah ini adalah pertanyaan-pertanyaan umum seputar basis data vektor dan pencarian vektoruntuk memberi Anda gambaran yang lebih jelas.

Penyematan vektor adalah representasi numerik dari data, seperti kata, gambar, atau entitas lain, dalam bentuk vektor dimensi tinggi. Sebagian besar vektor yang digunakan dengan penyematan memiliki ratusan hingga ribuan dimensi, dengan setiap dimensi memiliki nomor.

Penyematan ini menangkap informasi semantik atau struktural dari data, memungkinkan perbandingan yang efisien dan pencarian kemiripan, dan biasanya digunakan dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk mengubah data yang kompleks menjadi format yang dapat dengan mudah diproses dan dianalisis oleh komputer.

Bayangkan Anda memiliki tiga kata: "raja", "ratu", dan "manusia". Penyematan vektor mengubah kata-kata ini menjadi daftar angka (vektor) yang menangkap maknanya dengan cara yang dapat dimengerti oleh komputer. Sebagai contoh:

• "raja" dapat direpresentasikan sebagai [0.8, 0.6, 0.9, .....]
• "ratu" dapat direpresentasikan sebagai [0,8, 0,6, 0,8, .....]
• "suami" dapat direpresentasikan sebagai [0.7, 0.4, 0.9, ......]

Dalam vektor ini, cara penghitungan angka-angka mencerminkan kesamaan dan perbedaan makna. Di sini, "raja" dan "ratu" memiliki vektor yang sama karena keduanya merupakan kata yang berhubungan, sedangkan "suami" memiliki vektor yang sedikit berbeda yang lebih dekat dengan "raja" daripada "ratu".

Hal ini membantu komputer untuk melakukan tugas-tugas seperti menemukan kata dan frasa yang memiliki arti yang sama atau memahami hubungan antar kata. Penyematan vektor sangat penting untuk menelusuri kumpulan data yang sangat besar dan tidak terstruktur dan semi-terstruktur. Jarak antara setiap vektor membantu mesin memahami seberapa mirip - atau tidak mirip - data satu sama lain.

Semakin banyak dimensi dalam penyematan vektor, semakin banyak nuansa yang dapat diperoleh mesin dari data yang dikodekan. Segala sesuatu mulai dari satu kata hingga halaman web yang panjang diubah menjadi vektor untuk disimpan dalam database vektor dan digunakan dalam algoritma berbasis vektor. Banyak alat bantu AI didasarkan pada vektor dan penyematan vektor, dan tidak dapat bekerja tanpanya. Mengatur semua penyematan vektor ini dilakukan melalui bantuan "vektor dimensi tinggi."

Pelajari Lebih Lanjut Tentang Penyematan Vektor

Vektor dimensi tinggi adalah daftar angka yang memiliki banyak elemen, masing-masing mewakili fitur atau karakteristik yang berbeda dari data yang mereka gambarkan. Vektor-vektor ini ada dalam ruang berdimensi tinggi, yang berarti vektor-vektor ini dapat memiliki puluhan, ratusan, atau bahkan ribuan dimensi, tergantung pada kerumitan datanya. Sebagai contoh, vektor dimensi tinggi dapat merepresentasikan berbagai atribut gambar, seperti warna, tekstur, dan bentuk, dengan setiap dimensi menangkap aspek yang berbeda dari atribut-atribut tersebut.

Dalam pembelajaran mesin dan analisis data, vektor dimensi tinggi digunakan untuk merangkum informasi yang kompleks dengan cara terstruktur yang memungkinkan perhitungan dan analisis yang efisien. Atribut kecil juga lebih mudah ditangkap dengan vektor berdimensi tinggi, menambah kompleksitas di luar fakta sederhana.

Meskipun database vektor dan pencarian vektor adalah istilah yang mirip, perbedaan utama keduanya terletak pada fungsi dan proses masing-masing. Database vektor adalah solusi manajemen data secara keseluruhan , sedangkan pencarian vektor adalah jenis alat pencarian semantik.

Ketika Anda melakukan pencarian vektor, vektor kueri Anda akan dibandingkan dengan kumpulan vektor yang besar untuk mencari kemiripan. Tindakan ini kadang-kadang dijuluki sebagai pencarian kemiripan. Tidak seperti database tradisional, tujuannya di sini adalah untuk menemukan kecocokan yang serupa dalam waktu singkat. Database Anda adalah tempat Anda melakukan pencarian vektor. Dengan menggunakan pengindeksan, Anda akan menikmati pencarian kemiripan secepat kilat untuk mengurangi kerja keras dalam menganalisis data Anda.

Pengindeksan dalam database vektor adalah proses pengorganisasian dan penataan vektor yang tersimpan untuk memungkinkan pengambilan data secara efisien dan cepat selama pencarian kemiripan.

Pengindeksan pada dasarnya menyediakan cara yang jauh lebih cepat untuk mengambil dan membandingkan informasi dibandingkan dengan mengulang semua vektor yang berbeda. Ketika Anda memiliki miliaran vektor, hal ini sangat penting.

Database vektor dibuat dalam berbagai jenis indeks dan sering kali memiliki fasilitas bagi pengembang untuk menambahkan indeks baru. Karena penggunaan utama database vektor adalah untuk memulai dengan sebuah vektor dan menemukan vektor lain yang paling dekat dengannya, indeks dan algoritma yang digunakan penting untuk dipahami dan diperiksa ketika Anda memilih database vektor.

Model jarak yang paling umum yang akan Anda dengar adalah Jarak Euclideandan Kesamaan kosinus. Anda dapat menganggap jarak Euclidean sebagai jarak garis lurus antara dua titik dalam ruang multi-dimensi. Ini adalah metrik yang sederhana dan mudah dipahami. Kesamaan kosinus didasarkan pada sudut antara dua vektor. Secara matematis, ini membandingkan orientasi vektor daripada besarnya, dan sangat berguna dalam analisis teks di mana jumlah dimensinya tinggi. Salah satu kelemahan dari metrik ini adalah metrik ini membutuhkan banyak komputasi dan bisa jadi lambat.

Ternyata menemukan tetangga terdekat bisa jauh lebih cepat dan hampir sama baiknya. Jika database vektor Anda mencakup Approximate Nearest Neighbor(ANNS), itu tandanya ANNS akan bekerja dengan baik pada skala yang sangat besar dengan hampir tidak ada perubahan kualitas dari hasil kemiripan Kosinus.

Apakah Anda khawatir tentang kemampuan merek Anda untuk mengimbangi dunia? Menurut sebuah penelitian terbaru, sekitar 43% pengambil keputusan TIkhawatir infrastruktur mereka tidak akan mampu menangani permintaan data di masa depan.

Mari kita pelajari lebih jauh tentang keuntungan yang akan dinikmati bisnis Anda ketika beralih ke database vektor.

Karena database vektor secara inheren dibuat untuk menangani kumpulan data yang besar, Anda dapat menskalakan dengan lebih mudah. Bisnis yang menggunakan aplikasi pembelajaran mesin yang lebih besar akan menikmati kemampuan untuk berkembang tanpa harus beralih ke database baru.

Bisnis bergerak dengan kecepatan cahaya (begitu juga dengan data Anda). Database vektor memungkinkan Anda melakukan pemrosesan secara real-time sehingga Anda dapat menikmati waktu respons kueri yang lebih cepat. Sistem pemrosesan data yang efisien ini memudahkan pengambilan keputusan yang cepat setiap hari. Hal ini sangat berguna untuk industri yang membutuhkan waktu respons yang lebih cepat seperti layanan kesehatan atau pengiriman.

Ketika data Anda memiliki beberapa bentuk, Anda memerlukan database yang cukup mudah beradaptasi untuk menyortir semuanya. Database vektor mampu menangani data multimedia dan data tidak terstruktur untuk bisnis Anda. Untuk memperjelas: data tidak terstruktur adalah sejumlah data yang tidak terorganisir dan disimpan dalam format database. Dengan kata lain, istilah ini mengacu pada segala kumpulan file teks, gambar, atau video yang perlu diubah menjadi kumpulan data yang berguna..

Mesin pencari tradisional akan mencoba menemukan hasil yang sama persis dengan apa yang Anda tanyakan. Database vektor menawarkan pendekatan yang lebih halus dan bernuansa untuk memberikan hasil yang serupa - tetapi tidak sama persis. Pendekatan ini menawarkan tingkat akurasi yang berbeda . Dengan bantuan databse vektor, Anda akan mendapatkan hasil kueri berdasarkan metrik kemiripan. Metrik kemiripan menawarkan tingkat wawasan yang lebih dalam mengenai koneksi dan pola dalam set data Anda.

Tingkat kecanggihan ini adalah salah satu dari beberapa detail yang memisahkan pencarian vektordari database relasional tradisional.

Pendekatan yang dipersonalisasi sangat penting untuk operasi bisnis Anda yang unik. Database vektor adalah salah satu alat yang paling praktis untuk pengalaman pencarian yang dipersonalisasi berkat pendekatannya yang halus. Tidak hanya bisnis Anda yang bisa menikmati alat ini, pelanggan Anda pun akan menikmatinya. Sistem personalisasi dan rekomendasi adalah tambahan yang populer untuk pengalaman online pelanggan. Sebagai contoh, e-commerce rutin menggunakan database vektor untuk memberikan rekomendasi cerdas kepada pengunjung situs.

Database ini beradaptasi dengan perilaku mereka untuk menyesuaikan rekomendasi berdasarkan aktivitas harian atau pembelian sebelumnya.

Meskipun database vektor sangat berguna untuk bisnis yang perlu meningkatkan skala, database ini tetap tidak untuk semua orang. Sebelum Anda beralih, pertimbangkan terlebih dahulu rintangan berikut ini.

Database tradisional mungkin lebih terbatas dalam cakupannya, tetapi juga lebih mudah untuk diimplementasikan. Salah satu hambatan terbesar dari database vektor adalah kerumitan dalam menerapkan dan memeliharanya dalam jangka panjang.

Anda tidak hanya perlu menemukan server yang optimal untuk database vektor Anda, tetapi juga harus melalui proses mengimpor data Anda. Anda juga perlu mencari tahu edisi database vektor mana yang paling sesuai dengan bisnis Anda.

Entah Anda memutuskan untuk menggunakan layanan database vektor atau model open-source, Anda akan memiliki kurva pembelajaran yang lebih tinggi. Database vektor merupakan sistem manajemen databasekompleks yang terus berkembang.

Sebagian bisnis mungkin khawatir dengan kemampuan mereka untuk mengikuti perubahan dan penambahan database vektor. Demikian juga, bisnis lain mungkin tidak ingin berinvestasi dalam biaya operasional yang lebih tinggi untuk masuk ke dunia database vektor.

Sekarang setelah Anda memiliki perspektif yang lebih luas tentang database vektor, mari kita lihat aplikasi yang paling umum digunakan. Anda sudah mengetahui manfaatnya untuk pembelajaran mesin, tetapi itu hanyalah salah satu dari sekian banyak hasil akhirnya.

Apakah bisnis Anda rutin menangani gambar, .gif, dan video dalam jumlah besar? Ketika Anda kewalahan dengan pekerjaan yang harus dilakukan untuk mengatur semuanya, database vektor dapat membantu. Anda dapat memilih model database vektor berdasarkan jenis data yang paling sering Anda tangani, atau teknik pengindeksan yang Anda sukai. Sebagai contoh, Anda dapat memilih database vektor gambar jika Anda biasanya menangani gambar statis. Jika Anda melakukan campuran audio, gambar, dan video, Anda dapat menggunakan database vektor multimedia.

Database vektor juga dapat merekomendasikan gambar atau video tertentu berdasarkan vektor kueri Anda. Fungsi ini bisa sangat membantu untuk tugas-tugas seperti pengenalan wajah atau kampanye pemasaran konten.

Salah satu sumber daya paling efektif yang dibutuhkan bisnis dalam gudang senjata mereka adalah alat pemrosesan bahasa alami (NLP). Tidaklah cukup hanya dengan mencocokkan kueri: Anda harus memahami semantik dan sentimen.

Database vektor sangat cocok untuk tugas-tugas NLP untuk program AI. Mereka memudahkan bisnis dan AI untuk menemukan hubungan yang logis dan halus di antara data. Dengan bantuan pengindeksan dan pengambilan cepat, database ini memberikan wawasan yang tajam dalam waktu singkat. Sebagai contoh, jika Anda pernah mempertimbangkan untuk mengimplementasikan chatbot untuk bisnis Anda, database vektor adalah tambahan yang harus dimiliki. Chatbot berkinerja paling baik ketika dibantu oleh large language model.

Kapan pun Anda perlu memetakan kemajuan bisnis Anda, database vektor akan mempercepat hasil Anda. Sistem database ini berguna untuk analisis grafik dengan fitur-fitur seperti pengenalan komunitas dan prediksi koneksi.

Salah satu manfaat yang kurang dikenal dari database vektor adalah mengurangi risiko penipuan. Karena database vektor sangat berguna untuk menemukan hubungan dalam data, database ini juga dapat menemukan kontradiksi.

Fungsi ini sangat penting untuk menemukan aktivitas yang tidak biasa dengan cepat dan mengambil tindakan segera. Database vektor Anda juga bisa membantu dengan detail seperti analisis lalu lintas jaringan dan langkah-langkah keamanan siber Anda saat ini.

Pencarian hibrida adalah teknik canggih yang menggabungkan kekuatan pencarian berbasis kata kunci tradisional dengan pemahaman semantik yang disediakan oleh pencarian vektor. Pendekatan ini menawarkan beberapa manfaat:

1. Relevansi yang lebih baik: Dengan mempertimbangkan kecocokan kata kunci yang tepat dan kemiripan semantik, pencarian hibrida dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual.
2. Penanganan kasus tepi: Secara efektif dapat menangani situasi di mana pencarian kata kunci atau pencarian vektor saja mungkin gagal.
3. Fleksibilitas: Pencarian hibrida memungkinkan untuk menyempurnakan keseimbangan antara pencocokan kata kunci dan semantik berdasarkan kasus penggunaan tertentu.

Menerapkan pencarian hibrida dengan database vektor biasanya melibatkan:

• Melakukan pencarian kata kunci dan pencarian kemiripan vektor
• Menggabungkan dan memberi peringkat hasil menggunakan algoritma penilaian khusus
• Menyesuaikan bobot hasil pencarian kata kunci vs vektor berdasarkan kebutuhan spesifik aplikasi Anda

RAG adalah arsitektur AI yang meningkatkanlarge language models (LLM) dengan menyediakan informasi relevan yang diambil dari basis pengetahuan, yang biasanya disimpan dalam database vektor.

Pendekatan ini mengatasi beberapa keterbatasan LLM tradisional:

1. Informasi terkini: RAG memungkinkan LLM untuk mengakses informasi terkini, mengatasi keterbatasan model yang dilatih dengan set data statis.
2. Pengetahuan spesifik domain: Dengan mengambil informasi dari sumber data Anda sendiri, RAG memungkinkan LLM untuk memanfaatkan pengetahuan spesifik domain.
3. Mengurangi halusinasi: Memberikan konteks yang relevan membantu meminimalkan kemungkinan model menghasilkan informasi yang salah atau tidak konsisten.

Menerapkan RAG dengan database vektor biasanya melibatkan:

1. Mengindekskan basis pengetahuan Anda dalam database vektor
2. Untuk setiap kueri pengguna:
   
   • Menghasilkan penyematan vektor dari kueri
   • Menggunakan database vektor untuk mengambil informasi yang relevan
   • Memberikan informasi ini sebagai konteks pada LLM bersama dengan kueri pengguna
3. LLM kemudian menghasilkan respons berdasarkan pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya dan konteks yang diambil

Database vektor memainkan peran penting dalam pola RAG dengan memungkinkan pengambilan informasi yang relevan secara cepat dan akurat, yang sangat penting untuk mempertahankan kinerja secara real-time yang diharapkan di sebagian besar aplikasi.

Dengan memanfaatkan teknik-teknik canggih ini, perusahaan dapat membuat aplikasi AI yang lebih cerdas, akurat, dan sadar akan konteks, yang selanjutnya memperluas kemampuan implementasi database vektor mereka.

Ketika mengimplementasikan basis data vektor, Anda memiliki pilihan antara open-source dan komersial. Tidak ada solusi yang lebih unggul dari yang lain - hanya berbeda untuk kebutuhan bisnis Anda.

Di bawah ini adalah langkah-langkah dasar untuk menyiapkan dan mengonfigurasi database vektor Anda sendiri.

Sebelum Anda memilih model database vektor, Anda perlu menentukan tujuan akhir Anda. Apakah Anda mencoba melatih model pembelajaran mesin atau apakah Anda perlu mengatur set data Anda dengan lebih efektif?

Bisnis yang cocok dengan database vektor adalah bisnis yang menangani data yang kompleks, menggunakan kecerdasan buatan, atau beroperasi dengan titik data yang terus berubah.

Langkah pertama Anda adalah mencari tahu model mana yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda. Beberapa model database vektor ramah pengembang dengan antarmuka yang intuitif. Yang lainnya memberikan dukungan yang lebih luas dalam penyaringan dan pengindeksan. Luangkan waktu Anda untuk meninjau detail database yang akan Anda gunakan - detail-detail kecil akan membuat perbedaan besar dalam operasi bisnis Anda.

Setelah Anda memilih database vektor yang ingin Anda gunakan, lakukan penelitian lebih lanjut pada setiap edisi. Karena database ini pada dasarnya fleksibel, setiap versi dilengkapi dengan berbagai edisi untuk menyesuaikan dengan kebutuhan Anda.

Setelah Anda memilih database vektor dan edisi yang Anda inginkan, sekarang saatnya untuk mengonfigurasinya. Database Anda akan dilengkapi dengan serangkaian instruksi untuk instalasi dan transfer data Anda. Anda akan dapat memodifikasi database Anda sesuai dengan kebutuhan Anda, seperti memilih solusi pengindeksan yang Anda inginkan.

Setelah Anda selesai menginstal database dan mentransfer data Anda, Anda perlu melakukan kueri. Fungsi ini memungkinkan Anda untuk menemukan vektor yang serupa dalam database Anda dan mulai menggunakan program Anda dengan lebih efisien. Tergantung pada database yang Anda pilih, langkah ini dapat diotomatiskan atau dilakukan secara manual.

Uji coba adalah kunci untuk mendapatkan hasil maksimal dari solusi database baru Anda. Setelah semuanya siap dan berjalan, pantau basis data vektor Anda untuk melihat apa yang berfungsi (dan apa yang tidak). Anda akan mempelajari banyak detail menarik selama proses ini. Anda mungkin akan membutuhkan penskalaan yang lebih banyak lagi untuk menangani volume data yang Anda terima. Anda mungkin menyadari bahwa metode kueri tertentu tidak memberikan wawasan tambahan yang Anda cari.

Kemampuan database vektor Anda hanya sekuat visi Anda. Selama Anda tetap berpikiran terbuka dan tetap berdedikasi pada pertumbuhan, bisnis Anda akan mendapatkan keuntungan dari peralihan ini.

Menurut penelitian terbaru, pasar database vektor globaldiperkirakan akan melampaui $4 miliar pada tahun 2028. Dari industri perawatan kesehatan hingga hiburan, masa depan terlihat sangat cerah untuk teknologi database yang canggih.

Teknologi database vektor telah mempermudah untuk mengikuti perkembangan data dalam jumlah besar dan mendapatkan wawasan yang berguna. Bisnis tidak lagi harus memilah-milah gambar, video, dan teks secara manual untuk memahami apa yang dibutuhkan oleh audiens target mereka. Sifat otomatis dan fleksibel yang ditawarknan oleh sistem databse ini membebaskan waktu agar fokus pada tuntutan sehari-hari dalam menjalankan bisnis.

Setidaknya 57% bisnissecara aktif mengandalkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Meskipun pembelajaran mesin hanyalah salah satu dari sekian banyak aplikasi penggunaan kasus, namun pembelajaran mesin adalah pemain utama. Secara keseluruhan, peran database vektor dalam manajemen data di masa depan akan terus berkembang. Bisnis yang ingin meningkatkan skala dan tetap kompetitif perlu mengambil beberapa pekerjaan manajemen data dari tangan mereka. Di InterSystems, kami siap membantu Anda mengimplementasikan teknologi database vektor agar Anda tidak ketinggalan.

Perhatikan bahwa jumlah kasus penggunaan semakin meningkat dan penting untuk memilih sesuatu yang fleksibel.

Seperti yang telah kita lihat, aplikasi untuk database vektor berkembang dengan cepat di seluruh industri. Ledakan kasus penggunaan ini menyoroti poin penting bagi bisnis: ketika memilih solusi database vektor, fleksibilitas adalah yang terpenting.

Evolusi manajemen data dan AI yang serba cepat menuntut solusi yang dapat beradaptasi dengan kebutuhan dan peluang yang muncul. Aspek-aspek kunci dari fleksibilitas yang perlu dipertimbangkan meliputi:

1. Skalabilitas untuk menangani volume data yang terus bertambah
2. Interoperabilitas dengan sistem yang ada dan yang akan datang
3. Kemampuan kustomisasi untuk kasus penggunaan tertentu
4. Dukungan untuk berbagai tipe data dan metode kueri
5. Kemampuan beradaptasi dengan model dan teknologi AI baru

Dengan memprioritaskan fleksibilitas, Anda tidak hanya menyelesaikan tantangan hari ini - Anda juga memastikan infrastruktur data Anda untuk masa depan. Solusi yang fleksibel memberdayakan organisasi Anda untuk berputar dengan cepat, bereksperimen dengan aplikasi baru, dan tetap kompetitif di dunia yang semakin digerakkan oleh data.

Di InterSystems, kami memahami pentingnya fleksibilitas dalam solusi database vektor. Teknologi kami dirancang untuk mewujudkan prinsip-prinsip ini, menawarkan platform yang kuat, terukur, dan mudah beradaptasi yang dapat berevolusi dengan kebutuhan Anda.

Dari model pembelajaran mesin hingga pencarian kemiripan yang efisien, ada solusi database yang siap mengembangkan bisnis Anda. Di InterSystems, kami menyediakan sarana bagi bisnis di berbagai industri untuk memanfaatkan alat bantu ini tanpa hambatan.

Database vektor menyediakan metode yang lebih efisien untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengambil data Anda. Tidak seperti database tradisional yang lebih berfokus pada akurasi, pencarian vektor memberikan wawasan yang berharga. Anda akan mendapatkan detail baru dan menarik seputar sentimen, kesamaan, dan bahkan masalah keselamatan.

Kami membantu salah satu klien kami sebelumnya, Les Voies Navigables de Francemembuat pusat data yang lebih andal untuk sistem informasi berbasis daratnya. Salah satu klien kami sebelumnya, Mondial Tissuemendapatkan manfaat dari keahlian kami dalam menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Apa pun tujuan akhir Anda, kami siap mencocokkan Anda dengan solusi database yang efektif.

Solusi kami menjangkau berbagai industri seperti ilmu kesehatan dan kehidupan, manufaktur digital, operasi pertambangan, dan rantai pasok. Jika Anda bertanya-tanya bagaimana pencarian vektor dapat membantu skala bisnis Anda, hubungi kami hari ini.

Kami siap membantu model bisnis Anda menikmati manfaat yang didapat dari data vektor, large language model, dan banyak lagi.