चूंकि दुनिया भर में उद्योग एआई और एमएल में प्रगति, बड़े भाषा मॉडल में उछाल और दोहराव वाले डेटाबेस प्रबंधन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की आवश्यकता के माध्यम से तेजी से विकसित हो रहे हैं, इसलिए अधिक कंपनियां वेक्टर डेटाबेस में निवेश कर रही हैं।
इस क्षेत्र का विस्तार और मांग इतनी तेजी से बढ़ रही है कि मार्केट्सएंडमार्केट्स का अनुमान है कि वैश्विक वेक्टर डेटाबेस बाजार का आकार 2023 में $1.5 बिलियन से बढ़कर 2028 तक $4.3 बिलियन हो जाएगा, जो 23.3% की CAGR पर होगा। वेक्टर डेटाबेस बाजार में प्रमुख खिलाड़ियों में से एक MongoDB है। MongoDB सॉफ्टवेयर उद्योग में एक वैश्विक नेता है। इसे 2007 में अमेरिकी सॉफ्टवेयर कंपनी 10gen द्वारा एक नियोजित प्लेटफ़ॉर्म-एज़-ए-सर्विस उत्पाद के रूप में स्थापित किया गया था, जिसे 2009 में एक ओपन-सोर्स डेवलपमेंट मॉडल के रूप में विकसित किया गया था। आज, मोंगोडीबी इसका बाजार पूंजीकरण 18 बिलियन डॉलर से अधिक है, जिसका उद्देश्य सॉफ्टवेयर और डेटा की शक्ति का उपयोग करके उद्योगों को बनाने, बदलने और बाधित करने के लिए नवप्रवर्तकों को सशक्त बनाना है। उनकी सेवाओं में सबसे आगे एटलस वेक्टर सर्च है।
वेक्टर डेटाबेस क्या है?
वेक्टर डेटाबेस पारंपरिक खोज की तुलना में डेटा को संग्रहीत करने और खोजने का एक अलग तरीका है। यदि आपके पास विशिष्ट विवरण हैं और आप सटीक परिणाम की तलाश कर रहे हैं तो पारंपरिक खोज अच्छी तरह से काम करती है। इसके विपरीत, वेक्टर खोज ऐसी जानकारी की पहचान करने और उसे पुनः प्राप्त करने के लिए बेहतर काम करती है जो न केवल समान है बल्कि अनुरोध के समान है। गणित और भौतिकी में एक वेक्टर एक मात्रा है जिसमें परिमाण (या आकार) और दिशा दोनों होते हैं जिन्हें कई अलग-अलग घटकों में तोड़ा जा सकता है। डेटाबेस के संदर्भ में, एक वेक्टर किसी भी डेटा मोड का प्रतिनिधित्व कर सकता है, पाठ और छवियों से लेकर वीडियो और ऑडियो तक। वेक्टर डेटाबेस तब डेटा को संख्याओं में परिवर्तित करता है जहाँ प्रत्येक डेटा बिंदु को उच्च-आयामी स्थान में एक वेक्टर द्वारा दर्शाया जाता है। यह तब छवि और वीडियो पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, पाठ खोज, अनुशंसा प्रणाली और उभरते अनुप्रयोगों में खोजों की अनुमति देता है।
MongoDB का एटलस वेक्टर सर्च
यह नियमित वेक्टर खोज से किस प्रकार भिन्न है
एटलस वेक्टर सर्च MongoDB डेवलपर डेटा प्लेटफ़ॉर्म का नवीनतम संस्करण है। MongoDB का एटलस वेक्टर सर्च ग्राहकों को “किसी भी प्रकार के डेटा पर अर्थपूर्ण खोज और जनरेटिव AI द्वारा संचालित बुद्धिमान एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाना है।” अन्य वेक्टर डेटाबेस के विपरीत, जिसके लिए डेवलपर को बोल्ट-ऑन वेक्टर डेटाबेस चुनने की आवश्यकता होती थी, जो तकनीकी स्टैक में एक और टूल जोड़ देगा, या खोज टूल और ओपन-सोर्स समाधानों के मिश्रण को जोड़ देगा, एटलस वेक्टर सर्च अर्थपूर्ण खोज और जनरेटिव AI के माध्यम से एप्लिकेशन डिज़ाइन करना सरल बनाता है। इसका मतलब यह है कि भले ही उपयोगकर्ता को पता न हो कि वे क्या खोज रहे हैं, एटलस वेक्टर सर्च अनुरोध के अर्थ के आधार पर लागू परिणाम लौटा सकता है। MongoDB द्वारा दिया गया उदाहरण यह है कि कैसे “आइसक्रीम” की खोज “सनडे” लौटाएगी, भले ही उपयोगकर्ता को यह पता न हो कि सनडे मौजूद हैं।” मीडियम रोफ्ल तथ्य गाइड पिज़्ज़ा चेन के लिए एटलस वेक्टर सर्च का उपयोग करना दर्शाता है कि डेटाबेस कैसे काम करता है। वे एटलस वेक्टर सर्च सुविधाओं का लाभ उठाते हैं “सिर्फ़ “चीज़” दर्ज करके हर प्रकार के चीज़ को मैन्युअल रूप से खोजने में लगने वाले समय को कम करने के लिए, जो स्वचालित रूप से सभी किस्मों को लौटा देगा क्योंकि वे शब्दार्थ रूप से संबंधित हैं।”
बेहतर खोज अनुभव
MongoDB के एटलस वेक्टर सर्च का उपयोग करके, उपयोगकर्ता ऐसे खोज अनुभव बना सकते हैं जो पारंपरिक खोज उपकरणों द्वारा नहीं किए जा सकने वाले उपयोग मामलों को संबोधित करते हैं। इनमें अर्थपूर्ण खोज शामिल हैं – जो संदर्भ-संचालित खोज हैं; उन्नत अनुशंसाएँ – प्रारंभिक खोज से संबंधित वस्तुओं का सुझाव देने के लिए; विविध मीडिया खोज – छवियों और ऑडियो फ़ाइलों में विशिष्ट विवरणों की खोज करने की क्षमता; हाइब्रिड खोज – पारंपरिक पूर्ण-पाठ खोज के साथ वेक्टर खोज की ताकतों का संयोजन, और बड़े भाषा मॉडल के लिए दीर्घकालिक स्मृति – बड़े भाषा मॉडल को मालिकाना व्यावसायिक डेटा संदर्भ प्रदान करना।
एआई-मॉडल के साथ एकीकरण
MongoDB का एटलस वेक्टर सर्च किसी भी डेटा प्रकार के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करता है क्योंकि AI अर्थव्यवस्था में और अधिक एकीकृत हो जाता है। यह Google Vertex AI, AWS, Azure और Databricks जैसे पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारों के साथ सहजता से एकीकृत करके हासिल किया गया है। यह सुनिश्चित करता है कि मालिकाना व्यावसायिक डेटा AI-संचालित अनुप्रयोगों के प्रदर्शन और सटीकता को बढ़ाता है। इस साल की शुरुआत में, MongoDB एटलस वेक्टर सर्च के साथ एकीकृत किया गया अमेज़न बेडरॉकजो जनरेटिव AI फाउंडेशन मॉडल की पूरी तरह से प्रबंधित लाइब्रेरी है। रिपोर्ट के अनुसार, “बेडरॉक, Amazon Web Services Inc. की एक सेवा है जो AI21 Labs, Amazon.com Inc., Anthropic PBC, Cohere Inc., Meta Platforms Inc., Mistral AI और Stability AI Ltd सहित कई प्रदाताओं के फाउंडेशन मॉडल तक पहुँच प्रदान करती है”। Amazon Bedrock को Atlas Vector Search के साथ जोड़कर, उपयोगकर्ता अब “नए मॉडल के निर्माण की आवश्यकता के बिना अनुकूलन के लिए वेक्टर में परिवर्तित कंपनी डेटा का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल बनाने में सक्षम हैं।” यह कई संगठनों को उनकी ज़रूरतों के हिसाब से जनरेटिव AI बनाने की अनुमति देगा।