MyScale Tính năng
MyScale là một cơ sở dữ liệu vector SQL trên đám mây được tối ưu hóa cho các ứng dụng AI, kết hợp khả năng tìm kiếm vector với hỗ trợ SQL đầy đủ để quản lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
Xem thêmCác tính năng chính của MyScale
MyScale là một cơ sở dữ liệu vector SQL hiệu suất cao được tối ưu hóa cho các ứng dụng AI, kết hợp khả năng tìm kiếm vector với hỗ trợ đầy đủ SQL. Nó cung cấp tìm kiếm vector, tìm kiếm văn bản, tìm kiếm lọc và các truy vấn kết hợp SQL-vector phức tạp nhanh chóng và hiệu quả. MyScale được xây dựng trên ClickHouse, cung cấp hiệu quả RAG được tăng cường, hiệu quả về chi phí và tích hợp liền mạch với các công cụ và khung phát triển AI phổ biến.
Cơ sở dữ liệu Vector Tương thích SQL: Cho phép người dùng thực hiện tìm kiếm vector, tìm kiếm văn bản và các truy vấn phức tạp bằng cú pháp SQL quen thuộc, làm cho nó truy cập được với các nhà phát triển có kiến thức về SQL.
Động cơ Vector MSTG Hiệu suất cao: Sử dụng thuật toán MSTG độc quyền cho tìm kiếm vector, cung cấp hiệu suất nhanh hơn 3 lần và tiết kiệm chi phí hơn 3 lần so với các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng.
Khả năng RAG Nâng cao: Kết hợp tìm kiếm vector và văn bản đầy đủ với lọc siêu dữ liệu để tăng cường hiệu quả tạo nội dung tăng cường truy xuất (RAG) cho các ứng dụng AI.
Tìm kiếm Văn bản Đầy đủ Mạnh mẽ: Kết hợp BM25 cho xếp hạng liên quan, các bộ tách từ cấu hình cho các ngôn ngữ khác nhau và một ngôn ngữ truy vấn đơn giản nhưng mạnh mẽ.
Tích hợp Với AI Stack: Tích hợp liền mạch với các ngôn ngữ, khung phát triển AI phổ biến và cung cấp khả năng quan sát ứng dụng LLM thông qua MyScale Telemetry.
Các trường hợp sử dụng của MyScale
Phát triển Chatbot: Xây dựng các chatbot hỗ trợ RAG với MyScale là nguồn dữ liệu chính cho tìm kiếm vector và quản lý lịch sử trò chuyện.
Hệ thống Tìm kiếm AI: Thực hiện các chức năng tìm kiếm nâng cao trong các ứng dụng yêu cầu truy vấn cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
Phân tích Dữ liệu Quy mô lớn: Phân tích và truy vấn các tập dữ liệu vector đa phương thức khổng lồ cho việc thông tin kinh doanh và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Động cơ Đề xuất Nội dung: Phát triển các hệ thống đề xuất cá nhân hóa tận dụng cả độ tương đồng vector và lọc siêu dữ liệu.
Ưu điểm
Kết hợp khả năng tìm kiếm vector với hỗ trợ SQL đầy đủ, làm cho nó truy cập được với các nhà phát triển thành thạo SQL
Hiệu suất cao và hiệu quả về chi phí so với các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng
Tích hợp liền mạch với các công cụ và khung phát triển AI phổ biến
Nhược điểm
Có thể yêu cầu một số đường học tập cho các nhà phát triển không quen thuộc với cơ sở dữ liệu vector
Là một sản phẩm tương đối mới, có thể có cộng đồng nhỏ hơn so với các cơ sở dữ liệu đã được thiết lập
Bài viết phổ biến
Apple Ra Mắt Final Cut Pro 11: Chỉnh Sửa Video Bằng AI cho Mac, iPad và iPhone
Nov 14, 2024
AI Perplexity Giới Thiệu Quảng Cáo để Cách Mạng Hóa Nền Tảng của Mình
Nov 13, 2024
X Lên Kế Hoạch Ra Mắt Phiên Bản Miễn Phí Chatbot AI Grok Để Cạnh Tranh Với Các Ông Lớn Trong Ngành
Nov 12, 2024
Các Công Cụ Tạo Ảnh AI Hàng Đầu: Liệu Flux 1.1 Pro Ultra Có Phải Là Tốt Nhất So Với Midjourney, Recraft V3 và Ideogram
Nov 12, 2024
Xem thêm