Какие существуют архитектуры хранения векторных данных в крупных корпоративных системах?

Некоторые архитектуры хранения векторных данных в крупных корпоративных системах:

• Чистая векторная база данных. learn.microsoft.com Эффективно хранит векторные внедрения и управляет ими с небольшим количеством метаданных. learn.microsoft.com Отделена от источника данных, от которого производны векторные внедрения. learn.microsoft.com
• Интегрированная векторная база данных в NoSQL или реляционную базу данных. learn.microsoft.com Позволяет хранить, индексировать и выполнять запросы к векторным представлениям вместе с соответствующими исходными данными. learn.microsoft.com Такой подход упрощает операции с многомодальными данными и обеспечивает более высокую согласованность данных, масштабирование и производительность. learn.microsoft.com

Обычно производственная векторная база данных состоит из четырёх основных архитектурных уровней: milvus.io

1. Уровень хранения. milvus.io Управляет постоянным хранением векторных данных и метаданных, реализует специализированные стратегии кодирования и сжатия, а также оптимизирует схемы ввода-вывода для доступа к векторам. milvus.io
2. Индексный уровень. milvus.io Поддерживает несколько алгоритмов индексирования, управляет их созданием и обновлением, а также реализует специфические для аппаратного обеспечения оптимизации для повышения производительности. milvus.io
3. Уровень запросов. milvus.io Обрабатывает входящие запросы, определяет стратегии выполнения, обрабатывает результаты и реализует кэширование для повторных запросов. milvus.io
4. Уровень сервисов. milvus.io Управляет клиентскими соединениями, обрабатывает маршрутизацию запросов, обеспечивает мониторинг и ведение журналов, а также реализует безопасность и многопользовательский режим. milvus.io

Некоторые векторные базы данных, которые используются в крупных корпоративных системах: Milvus, Weaviate, Qdrant и другие. timeweb.cloud www.geeksforgeeks.org