મોંગોડીબીના એટલાસ વેક્ટર શોધ માટેની માર્ગદર્શિકા

વિશ્વભરના ઉદ્યોગો AI અને ML, મોટા ભાષાના મોડલ્સમાં ઉછાળો, અને પુનરાવર્તિત ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવાની જરૂરિયાત દ્વારા ઝડપથી વિકાસ કરવાનું ચાલુ રાખે છે, વધુ કંપનીઓ વેક્ટર ડેટાબેઝમાં રોકાણ કરી રહી છે.

આ ક્ષેત્રનું આટલું ઝડપી વિસ્તરણ અને માંગ છે કે માર્કેટસેન્ડમાર્કેટ્સ આગાહી કરે છે કે વૈશ્વિક વેક્ટર ડેટાબેઝ માર્કેટનું કદ 2023માં $1.5 બિલિયનથી વધીને 23.3%ના CAGR પર 2028 સુધીમાં $4.3 બિલિયન થવાની ધારણા છે. વેક્ટર ડેટાબેઝ માર્કેટના મુખ્ય ખેલાડીઓમાંનું એક મોંગોડીબી છે. સોફ્ટવેર ઉદ્યોગમાં મોંગોડીબી વૈશ્વિક અગ્રણી છે. તેની સ્થાપના અમેરિકન સોફ્ટવેર કંપની 10gen દ્વારા 2009માં ઓપન-સોર્સ ડેવલપમેન્ટ મોડલ તરીકે કરવામાં આવે તે પહેલાં આયોજિત પ્લેટફોર્મ-એ-એ-સર્વિસ પ્રોડક્ટ તરીકે કરવામાં આવી હતી. આજે, મોંગોડીબી સૉફ્ટવેર અને ડેટાની શક્તિને છૂટા કરીને ઉદ્યોગોને બનાવવા, પરિવર્તન કરવા અને વિક્ષેપિત કરવા માટે ઇનોવેટર્સને સશક્ત બનાવવાના મિશન સાથે $18 બિલિયનથી વધુનું માર્કેટ કેપ ધરાવે છે. તેમની સેવાઓમાં મોખરે એટલાસ વેક્ટર શોધ છે.

વેક્ટર ડેટાબેઝ શું છે

વેક્ટર ડેટાબેઝ એ પરંપરાગત શોધ કરતાં ડેટાને સંગ્રહિત કરવાની અને શોધવાની એક અલગ રીત છે. પરંપરાગત શોધ સારી રીતે કામ કરે છે જો તમારી પાસે ચોક્કસ વિગતો હોય અને તમે ચોક્કસ પરિણામ શોધી રહ્યા હોવ. તેનાથી વિપરિત, વેક્ટર શોધ એ માહિતીને ઓળખવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે વધુ સારી રીતે કાર્ય કરે છે જે માત્ર એકસરખી નથી પણ વિનંતી જેવી જ છે. ગણિત અને ભૌતિકશાસ્ત્રમાં વેક્ટર એ પરિમાણ (અથવા કદ) અને દિશા બંને સાથેનો જથ્થો છે જેને ઘણા જુદા જુદા ઘટકોમાં વિભાજિત કરી શકાય છે. ડેટાબેઝની દ્રષ્ટિએ, વેક્ટર ટેક્સ્ટ અને ઈમેજીસથી લઈને વિડીયો અને ઓડિયો સુધી કોઈપણ ડેટા મોડને રજૂ કરી શકે છે. વેક્ટર ડેટાબેઝ પછી ડેટાને સંખ્યામાં રૂપાંતરિત કરે છે જ્યાં દરેક ડેટા બિંદુ ઉચ્ચ-પરિમાણીય જગ્યામાં વેક્ટર દ્વારા રજૂ થાય છે. આ પછી છબી અને વિડિયો ઓળખ, પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા, ટેક્સ્ટ શોધ, ભલામણ પ્રણાલીઓ અને ઉભરતી એપ્લિકેશન્સમાં શોધ માટે પરવાનગી આપે છે.

મોંગોડીબીની એટલાસ વેક્ટર શોધ

તે નિયમિત વેક્ટર શોધથી કેવી રીતે અલગ પડે છે

એટલાસ વેક્ટર શોધ એ મોંગોડીબી ડેવલપર ડેટા પ્લેટફોર્મમાં નવીનતમ ઉમેરો છે. નું મુખ્ય કાર્ય મોંગોડીબીની એટલાસ વેક્ટર શોધ ગ્રાહકોને “કોઈપણ પ્રકારના ડેટા પર સિમેન્ટીક સર્ચ અને જનરેટિવ AI દ્વારા સંચાલિત ઈન્ટેલિજન્ટ એપ્લીકેશન બનાવવા” સક્ષમ બનાવવા માટે છે. અન્ય વેક્ટર ડેટાબેસેસથી વિપરીત, જેમાં ડેવલપરને બોલ્ટ-ઓન વેક્ટર ડેટાબેઝ પસંદ કરવાની જરૂર પડે છે, જે ટેક સ્ટેકમાં અન્ય ટૂલ ઉમેરશે, અથવા શોધ સાધનો અને ઓપન-સોર્સ સોલ્યુશન્સનું મિશ્રણ કરશે, એટલાસ વેક્ટર સર્ચ સિમેન્ટીક સર્ચિંગ દ્વારા એપ્લિકેશનને ડિઝાઇન કરવાનું સરળ બનાવે છે. અને જનરેટિવ AI. આનો અર્થ એ છે કે જો વપરાશકર્તા જાણતો નથી કે તેઓ શું શોધી રહ્યા છે, તો પણ એટલાસ વેક્ટર શોધ વિનંતીના અર્થના આધારે લાગુ પરિણામો પરત કરી શકે છે. મોંગોડીબીનું ઉદાહરણ એ છે કે કેવી રીતે “આઇસ્ક્રીમ” માટે શોધ “સુન્ડે” પરત કરશે, ભલે વપરાશકર્તા જાણતો ન હોય કે સનડેઝ અસ્તિત્વમાં છે. આ મધ્યમ Rofl હકીકતો માર્ગદર્શિકા પિઝા ચેઇન માટે એટલાસ વેક્ટર શોધનો ઉપયોગ કરવા માટે ડેટાબેઝ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે દર્શાવે છે. તેઓ એટલાસ વેક્ટર સર્ચ સુવિધાઓનો લાભ લે છે “માત્ર “ચીઝ” દાખલ કરીને દરેક પ્રકારની ચીઝને મેન્યુઅલી શોધવામાં લાગતો સમય ઘટાડવા માટે, જે આપમેળે બધી જાતો પરત કરશે કારણ કે તે અર્થપૂર્ણ રીતે સંબંધિત છે.

સુધારેલ શોધ અનુભવો

મોંગોડીબીના એટલાસ વેક્ટર સર્ચનો ઉપયોગ કરીને, વપરાશકર્તાઓ શોધ અનુભવો બનાવી શકે છે જે પરંપરાગત શોધ સાધનો ન કરી શકે તેવા કિસ્સાઓને સંબોધિત કરે છે. આમાં સિમેન્ટીક શોધનો સમાવેશ થાય છે – જે સંદર્ભ-આધારિત શોધ છે; ઉન્નત ભલામણો – પ્રારંભિક શોધ માટે સંબંધિત વસ્તુઓ સૂચવવા માટે; વિવિધ મીડિયા શોધો – છબીઓ અને ઑડિઓ ફાઇલોમાં ચોક્કસ વિગતો શોધવાની ક્ષમતા; વર્ણસંકર શોધો – પરંપરાગત પૂર્ણ-ટેક્સ્ટ સર્ચિંગ સાથે વેક્ટર શોધની શક્તિઓ અને મોટા ભાષાના મોડલ્સ માટે લાંબા ગાળાની મેમરીનું સંયોજન – મોટા ભાષાના મોડલ્સને માલિકીનો વ્યવસાય ડેટા સંદર્ભ પ્રદાન કરે છે.

AI-મોડેલ્સ સાથે એકીકરણ

MongoDB ની એટલાસ વેક્ટર શોધ કોઈપણ ડેટા પ્રકાર માટે જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ કરે છે કારણ કે AI સમગ્ર અર્થતંત્રમાં વધુ સંકલિત થાય છે. Google Vertex AI, AWS, Azure અને Databricks જેવા ઇકોસિસ્ટમ ભાગીદારો સાથે એકીકૃત રીતે એકીકૃત થઈને આ પ્રાપ્ત કરવામાં આવ્યું છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે માલિકીનો વ્યવસાય ડેટા AI-સંચાલિત એપ્લિકેશન્સના પ્રદર્શન અને ચોકસાઈને વધારે છે. આ વર્ષની શરૂઆતમાં, MongoDB એટલાસ વેક્ટર શોધ સાથે સંકલિત એમેઝોન બેડરોકજે જનરેટિવ AI ફાઉન્ડેશન મોડલ્સની સંપૂર્ણ વ્યવસ્થાપિત લાઇબ્રેરી છે. અહેવાલ મુજબ, “બેડરોક એ એમેઝોન વેબ સર્વિસીસ ઇન્ક.ની સેવા છે જે AI21 લેબ્સ, Amazon.com Inc., Anthropic PBC, Cohere Inc., Meta Platforms Inc., Mistral AI સહિત અસંખ્ય પ્રદાતાઓ પાસેથી ફાઉન્ડેશન મોડલ્સની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. , અને સ્ટેબિલિટી AI લિમિટેડ”. એમેઝોન બેડરોકને એટલાસ વેક્ટર સર્ચ સાથે જોડીને, વપરાશકર્તાઓ હવે “નવા મોડલ બનાવવાની જરૂરિયાત વિના કસ્ટમાઇઝેશન માટે વેક્ટરમાં રૂપાંતરિત કંપની ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મોટા ભાષાના મોડલ્સ બનાવવા માટે સક્ષમ છે.” આ ઘણી સંસ્થાઓને તેમની જરૂરિયાતોને અનુરૂપ જનરેટિવ AI બનાવવાની મંજૂરી આપશે.