ApertureDB의 주요 기능은 무엇입니까?

ApertureDB는 세 가지 주요 기능을 제공합니다. 1) 특수 목적 멀티모달 데이터 세트 관리, 2) 효율적인 임베딩 인덱싱 및 검색을 위한 고성능 벡터 저장소, 3) 복잡한 스키마 업데이트 없이 지식 그래프를 구축하고 업데이트하기 위한 고급 그래프 필터링 기능.

ApertureDB는 어떤 성능 이점을 제공합니까?

ApertureDB는 2~4배 더 빠른 벡터 검색을 제공하고, AI 애플리케이션 배포를 6~9개월 더 빠르게 지원하며, 13억 개 이상의 메타데이터 항목을 처리할 수 있고, 생성적 AI 애플리케이션에 대해 2~3배 더 빠른 컨텍스트 인식 응답 시간을 달성합니다.

ApertureDB의 주요 사용 사례는 무엇입니까?

주요 애플리케이션에는 다음이 포함됩니다. 1) 수십억 개의 객체에 대한 검색 및 검색, 2) 최신 Gen AI 앱 및 RAG 워크플로 구축, 3) AI/ML 데이터 관리를 위한 교육 및 분류, 4) AI 워크플로에서 이상 및 오류를 감지하기 위한 시각적 디버깅.

ApertureDB는 AI 개발에 어떻게 도움이 됩니까?

ApertureDB는 멀티모달 데이터 세트 관리를 위한 사전 구축된 워크플로를 제공하고, 복잡한 데이터를 쉽게 수집하고, 임베딩을 생성하고, 객체를 감지하고, 설정 요구 사항 없이 빠른 애플리케이션 개발을 위한 클라우드 기반 Jupyter 노트북을 제공하여 AI 개발을 간소화합니다.

ApertureDB

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ApertureDB는 엔터프라이즈 규모에서 AI 애플리케이션 개발 및 배포를 가속화하기 위한 단일 솔루션으로 멀티모달 데이터 관리, 지식 그래프 및 벡터 검색 기능을 통합하는 특수 데이터베이스입니다.

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개요
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제품 정보

업데이트됨:Mar 16, 2025

ApertureDB 월간 트래픽 동향

ApertureDB은(는) 지난달 675.0회 방문을 기록했으며, 이는 -60.3%의 큰 폭의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

ApertureDB이란?

ApertureDB는 이미지, 비디오, 문서, 특징 벡터(임베딩) 및 관련 메타데이터를 포함한 멀티모달 AI 데이터를 관리하도록 특별히 설계된 목적 기반 데이터베이스입니다. 다양한 데이터 유형 처리를 간소화하는 동시에 고급 검색 및 검색 기능을 제공하는 통합 데이터 레이어 역할을 합니다. 이 데이터베이스는 데이터 수집 및 전처리부터 학습, 유효성 검사, 추론 및 쿼리에 이르기까지 전체 머신 러닝 파이프라인을 지원하도록 설계되었습니다.

ApertureDB의 주요 기능

ApertureDB는 단일 플랫폼에서 멀티모달 데이터 관리, 지식 그래프 및 벡터 검색 기능을 통합하는 특수 목적의 데이터베이스 솔루션입니다. 텍스트, 이미지, 비디오 및 문서를 포함한 다양한 데이터 유형을 처리하도록 설계되었으며 임베딩 생성, 객체 감지 및 그래프 필터링과 같은 고급 기능을 제공합니다. 이 데이터베이스는 AI 워크플로를 간소화하고 애플리케이션 배포를 가속화하며 기존 AI 기술 스택과의 원활한 통합을 제공하여 엔터프라이즈 규모의 AI 배포에 특히 유용합니다.

통합 멀티모달 데이터 관리: 데이터 증강 및 전처리를 위한 기본 제공 기능을 통해 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 비디오, 문서) 관리를 기본적으로 지원합니다.

고성능 벡터 저장소: 사용자 정의 가능한 엔진 및 거리 메트릭을 사용하여 고차원 멀티모달 임베딩의 효율적인 인덱싱 및 검색을 제공합니다.

고급 그래프 필터링: 유연한 메타데이터 관리 및 스키마 없는 업데이트를 통해 동적 지식 그래프 기능을 제공합니다.

클라우드 독립적 아키텍처: 클라우드, 가상 사설 클라우드, GCP, AWS, Docker 컨테이너 및 온프레미스 설치를 포함한 다양한 배포 옵션을 지원합니다.

ApertureDB의 사용 사례

소매 자동화: Badger Technologies에서 입증한 바와 같이 벡터 유사성 검색을 통해 제품 배치 확인 및 재고 관리를 지원합니다.

생성적 AI 애플리케이션: 자체 데이터를 사용하여 2~3배 더 빠른 상황 인식 응답 시간으로 RAG 워크플로 및 AI 에이전트를 강화합니다.

시각적 디버깅: AI 워크플로에서 이상, 오류 및 잘못된 관계를 신속하게 감지할 수 있습니다.

ML 학습 및 분류: 인프라 비용을 절감하면서 머신 러닝 애플리케이션을 위한 데이터 세트 준비 및 관리를 중앙 집중화합니다.

장점

멀티모달 데이터 세트를 동원하는 데 기존 솔루션보다 35배 빠릅니다.

AI 애플리케이션 배포 시간을 6~9개월 단축합니다.

기존 AI 기술 스택과의 원활한 통합을 제공합니다.

13억 개 이상의 메타데이터 항목을 처리하도록 확장 가능합니다.

단점

시장에서 비교적 새로운 제품입니다.

제한된 공개 사례 연구 및 사용자 피드백을 사용할 수 있습니다.

문서가 여전히 빠르게 진화하고 있습니다.

ApertureDB 사용 방법

1. ApertureDB 클라이언트 설치: Python SDK 리포지토리를 복제하고 클라이언트를 설치합니다: git clone https://github.com/aperture-data/aperturedb-python.git && cd aperturedb-python && pip install -e .[dev]

2. ApertureDB 클라이언트 구성: 명령줄 옵션 또는 JSON 구성 파일을 통해 연결 세부 정보(호스트, 포트, 사용자 이름, 비밀번호)로 클라이언트 구성을 설정합니다.

3. 연결 초기화: 구성된 클라이언트 설정을 사용하여 ApertureDB 서버에 연결을 생성하여 데이터베이스와의 상호 작용을 시작합니다.

4. 데이터 스키마 정의: ApertureDB의 그래프 데이터베이스 기능을 사용하여 멀티모달 데이터(이미지, 비디오, 문서) 및 메타데이터를 저장하기 위한 데이터 스키마를 만듭니다.

5. 데이터 수집: Python SDK를 사용하여 멀티모달 데이터를 ApertureDB로 로드합니다. 대규모 데이터 세트의 경우 ParallelLoader를 사용하여 수집 속도를 최적화합니다.

6. 임베딩 생성: 유사성 검색 기능을 활성화할 데이터에 대한 벡터 임베딩을 만듭니다. ApertureDB는 널리 사용되는 임베딩 모델과 통합됩니다.

7. 지식 그래프 구축: ApertureDB의 그래프 데이터베이스 기능을 사용하여 데이터에 메타데이터 및 관계를 추가하여 연결된 지식 그래프를 만듭니다.

8. 쿼리 수행: ApertureDB의 통합 쿼리 인터페이스를 사용하여 관련 멀티모달 데이터를 검색하기 위해 결합된 벡터 유사성 검색 및 그래프 쿼리를 실행합니다.

9. ML 파이프라인과 통합: Python SDK 또는 REST API 통합을 사용하여 ApertureDB를 ML 학습 파이프라인 및 애플리케이션에 연결합니다.

10. 모니터링 및 확장: Grafana 대시보드를 통해 ApertureDB의 모니터링 기능을 사용하여 성능을 추적하고 필요에 따라 리소스를 확장합니다.

ApertureDB 자주 묻는 질문

ApertureDB는 엔터프라이즈 규모에서 빠른 AI 배포를 위해 멀티모달 데이터, 지식 그래프 및 벡터 검색을 통합하는 특수 목적 데이터베이스 솔루션입니다. 텍스트, 문서, 이미지 및 비디오를 기본적으로 관리하는 동시에 AI 애플리케이션을 위한 데이터 관리를 간소화합니다.