Rockset Proširuje Pretragu Vektorima za Podršku AI Aplikacijama u Oblaku

Rockset Inc., startap koji stoji iza brze baze podataka istog naziva, današnjom objavom je najavio proširenje mogućnosti pretrage vektorima na svojoj platformi.

Novi dodaci su namenjeni omogućavanju brže pretrage oblak-based podataka radi podrške aplikacijama veštačke inteligencije. Pretraga vektorima se pokazala kao ključan sastojak za baze podataka koje pokreću generativne AI i druge vrste AI aplikacija. Ona omogućava čuvanje nestrukturiranih podataka kao što su slike i pisani rukopisi u obliku vektorskih enkodiranja, matematičkih struktura koje omogućavaju indeksiranje i pretraživanje tog informacija.

Kao rezultat toga, pretraga vektorima omogućava stvaranje mnogo moćnijih i preciznijih AI modela. Dodavanjem pretrage vektorima ranije ove godine, Rockset je postao izbor za baze podataka za generativne AI modele.

Sa današnjim ažuriranjem, Rockset baza podataka sada podržava pretragu „lakih suseda“ ili ANN pretragu, što znači da može postići „pretragu sličnosti na milijarde nivoa“ u oblaku. Ali, kako je objasnila kompanija, samo dodavanje pretrage vektorima nije dovoljno. Zbog toga što najmoćniji jezički modeli generišu vektorska enkodiranja sa hiljadama dimenzija, tačna pretraga najbližeg suseda postaje izuzetno kompleksan i računski intenzivan zadatak.

Dodavanjem podrške za ANN, Rockset omogućava kreiranje vektorskih enkodiranja za bilo koji AI model i indeksiranje radi brze pretrage sličnosti u ogromnom obimu, navodi kompanija. Nova mogućnost je povezana sa Rockset LlamaIndex i Langchain integracijama koje pomažu developere da brže iteriraju i kreiraju relevantnija AI iskustva, dodaje kompanija.

Prema kompaniji, developeri sada mogu čuvati i indexirati milijarde vektora uz stotine terabajta bitnih podataka kao što su tekst, JSON, geografski i vremenski serijalizirani podaci. Oni će moći da kreiraju AI aplikacije koje se mogu ažurirati u realnom vremenu unošenjem, ažuriranjem i brisanjem vektora i metapodataka koji se čuvaju u Rockset bazi podataka. Novi podaci postaju dostupni AI modelima trenutno po njihovom dodavanju, odražava se u pretrazi baze podataka za milisekunde.

Kofounder i izvršni direktor Rockseta, Venkat Venkataramani, je rekao da nije laka stvar implementirati signale i ažuriranja u realnom vremenu u pretragu vektorima. Ipak, AI aplikacije ne bi bile ni blizu korisne bez njih. „Godinama smo dizajnirali Rockset za ažuriranja u realnom vremenu i oduševljeni smo što kompanije sada mogu kreirati skalabilne AI aplikacije na osnovu podataka u realnom vremenu“, dodao je on.

Rockset baza podataka je dizajnirana da podržava realno vreme aplikacija svih oblika, ne samo AI. Na primer, široko se koristi za uređaje „Internet of Things“ i senzore koji moraju beležiti i analizirati podatke kako bi mašine radile efikasno i bez prekida.

Ukoliko senzor sakupi podatke koji ukazuju na to da mašina može da se pokvari, Rockset može da to registruje i pruži povratne informacije za instant rešavanje problema kako bi se izbegao prekid rada. Ima primene i u kibernetičkoj bezbednosti i elektronskoj trgovini, gde su podaci u realnom vremenu izuzetno vredni.

Rockset baza podataka može da inkorporira i analizira podatke za svega nekoliko sekundi. Takođe, baza podataka je pouzdanija zahvaljujući svojoj inovativnoj osobini odvojene kompjuterske obrade, koja pruža dva odvojena resursna bazena za unos zapisa i analizu, za razliku od drugih baza podataka koje koriste samo jedan bazen.

Ako jedan od modula za unos ili analizu podataka zahteva više resursa za obradu nego inače, to neće uticati na rad ostalih modula. Prema Rocksetu, ovo može biti posebno korisno za zahtevne AI aplikacije.

Tvrdnje kompanije nisu neosnovane, budući da je nedavno dobila finansiranje od 44 miliona dolara. Tada su investitori istakli da su posebno impresionirani njegovom korisnošću za AI aplikacije. Rockset je takođe objavio da su prihodi i baza korisnika više nego udvostručeni za poslednje dve godine.

Brojni korisnici Rockseta već koriste naprednu pretragu vektorima da implementiraju AI aplikacije na velikoj skali, kao što je niskobudžetna aviokompanija JetBlue Airways Corp.

Stariji menadžer za Data Science i Analitiku JetBlue-a je nedavno rekao u jednom studiju slučaja da su iteracija i brzina AI najvažniji faktori za jednu bazu podataka. „Mi smo videli ogromnu moć analitike u realnom vremenu i AI-a da transformiše odlučivanje u realnom vremenu i automatizaciju JetBlue-a, budući da bi povezivanje 3-4 rešenja za baze podataka usporilo razvoj aplikacije“, rekao je on. „Sa Rocksetom smo pronašli bazu podataka koja može da prati brzi ritam inovacija kod JetBlue-a.“

Venkataramani se pojavio na „theCUBE“, mobilnom livestreaming studiju SiliconANGLE Media, tokom izveštavanja o AWS re:Invent 2022 Global Startup Program-u, gde je detaljnije govorio o sposobnostima analitike i AI u realnom vremenu kod Rockseta i stotinama aplikacija koje može podržati.

FAQ

Šta je pretraga vektorima?

Pretraga vektorima je tehnika koja omogućava indeksiranje i pretraživanje nestrukturiranih podataka, kao što su slike i pisani rukopisi, koristeći vektorska enkodiranja.

Šta je „laka suseda“ pretraga?

„Laka suseda“ pretraga, ili ANN pretraga, omogućava pretragu sličnosti na velikom obimu podataka, omogućujući brže pretraživanje baza podataka.

Šta su AI aplikacije?

AI aplikacije su aplikacije koje koriste veštačku inteligenciju za izvršavanje određenih zadataka ili rešavanje problema.

Kako Rockset podržava AI aplikacije?

Rockset omogućava brzo čuvanje, indeksiranje i pretraživanje vektora, što pomaže u kreiranju moćnih i preciznih AI modela. Osim toga, Rockset podržava ažuriranje podataka u stvarnom vremenu, što omogućava AI aplikacijama da budu ažurirane trenutno.