
ApertureDB
ApertureDB est une base de données spécialisée qui unifie la gestion des données multimodales, les graphes de connaissances et les capacités de recherche vectorielle en une seule solution pour accélérer le développement et le déploiement d'applications d'IA à l'échelle de l'entreprise.
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Informations sur le produit
Mis à jour:Mar 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de ApertureDB
ApertureDB a reçu 675.0 visites le mois dernier, démontrant une Baisse significative de -60.3%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
Voir l'historique du traficQu'est-ce que ApertureDB
ApertureDB est une base de données spécialement conçue pour gérer les données d'IA multimodales, notamment les images, les vidéos, les documents, les vecteurs de caractéristiques (intégrations) et les métadonnées associées. Elle sert de couche de données unifiée qui simplifie les complexités de la gestion de divers types de données tout en offrant des capacités avancées de recherche et de récupération. La base de données est conçue pour prendre en charge l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, de la collecte et du prétraitement des données à l'entraînement, à la validation, à l'inférence et à l'interrogation.
Caractéristiques principales de ApertureDB
ApertureDB est une solution de base de données spécialement conçue qui unifie la gestion des données multimodales, les graphes de connaissances et les capacités de recherche vectorielle dans une seule plateforme. Elle est conçue pour gérer divers types de données, notamment le texte, les images, les vidéos et les documents, tout en offrant des fonctionnalités avancées telles que la génération d'intégrations, la détection d'objets et le filtrage de graphes. La base de données rationalise les flux de travail d'IA, accélère le déploiement des applications et offre une intégration transparente avec les piles technologiques d'IA existantes, ce qui la rend particulièrement précieuse pour les déploiements d'IA à l'échelle de l'entreprise.
Gestion unifiée des données multimodales: Prise en charge native de la gestion de différents types de données (texte, images, vidéos, documents) avec des capacités intégrées pour l'augmentation et le prétraitement des données
Magasin de vecteurs haute performance: Indexation et recherche efficaces d'intégrations multimodales de haute dimension avec des moteurs personnalisables et des métriques de distance
Filtrage avancé des graphes: Capacités dynamiques de graphes de connaissances avec une gestion flexible des métadonnées et des mises à jour sans schéma
Architecture agnostique du cloud: Prend en charge plusieurs options de déploiement, notamment le cloud, le cloud privé virtuel, GCP, AWS, les conteneurs Docker et les installations sur site
Cas d'utilisation de ApertureDB
Automatisation du commerce de détail: Permet la vérification du placement des produits et la gestion des stocks grâce à la recherche de similarité vectorielle, comme le démontre Badger Technologies
Applications d'IA générative: Alimente les flux de travail RAG et les agents d'IA avec des temps de réponse contextuels 2 à 3 fois plus rapides en utilisant des données propriétaires
Débogage visuel: Facilite la détection rapide des anomalies, des erreurs et des relations incorrectes dans les flux de travail d'IA
Formation et classification ML: Centralise la préparation et la gestion des ensembles de données pour les applications d'apprentissage automatique tout en réduisant les coûts d'infrastructure
Avantages
35 fois plus rapide que les solutions existantes pour mobiliser des ensembles de données multimodales
Réduit le temps de déploiement des applications d'IA de 6 à 9 mois
Intégration transparente avec les piles technologiques d'IA existantes
Évolutif pour gérer plus de 1,3 milliard d'entrées de métadonnées
Inconvénients
Produit relativement nouveau sur le marché
Disponibilité limitée d'études de cas publiques et de commentaires d'utilisateurs
La documentation est encore en évolution rapide
Comment utiliser ApertureDB
1. Installer le client ApertureDB: Clonez le référentiel Python SDK et installez le client : git clone https://github.com/aperture-data/aperturedb-python.git && cd aperturedb-python && pip install -e .[dev]
2. Configurer le client ApertureDB: Configurez la configuration du client avec les détails de connexion (hôte, port, nom d'utilisateur, mot de passe) via les options de ligne de commande ou le fichier de configuration JSON
3. Initialiser la connexion: Créez une connexion au serveur ApertureDB à l'aide des paramètres client configurés pour commencer à interagir avec la base de données
4. Définir le schéma de données: Créez votre schéma de données pour stocker les données multimodales (images, vidéos, documents) et les métadonnées à l'aide des capacités de base de données de graphes d'ApertureDB
5. Ingérer les données: Chargez vos données multimodales dans ApertureDB à l'aide du SDK Python. Pour les grands ensembles de données, utilisez ParallelLoader pour optimiser la vitesse d'ingestion
6. Générer des intégrations: Créez des intégrations vectorielles pour vos données qui activeront la fonctionnalité de recherche de similarité. ApertureDB s'intègre aux modèles d'intégration populaires
7. Construire un graphe de connaissances: Ajoutez des métadonnées et des relations à vos données à l'aide des capacités de base de données de graphes d'ApertureDB pour créer un graphe de connaissances connecté
8. Effectuer des requêtes: Exécutez des recherches de similarité vectorielle combinées et des requêtes de graphes pour récupérer des données multimodales pertinentes à l'aide de l'interface de requête unifiée d'ApertureDB
9. Intégrer au pipeline ML: Connectez ApertureDB à vos pipelines et applications d'entraînement ML à l'aide du SDK Python ou des intégrations d'API REST
10. Surveiller et mettre à l'échelle: Utilisez les capacités de surveillance d'ApertureDB via les tableaux de bord Grafana pour suivre les performances et mettre à l'échelle les ressources selon les besoins
FAQ de ApertureDB
ApertureDB est une solution de base de données spécialement conçue qui unifie les données multimodales, les graphes de connaissances et la recherche vectorielle pour des déploiements d'IA rapides à l'échelle de l'entreprise. Elle aide à gérer nativement le texte, les documents, les images et les vidéos tout en rationalisant la gestion des données pour les applications d'IA.
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Analyses du site web de ApertureDB
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