VectorAI DB

Что такое VectorAI DB?

Actian VectorAI DB — портативная локальная first векторная база данных, предназначенная для ИИ-систем, которым требуется семантический и гибридный поиск за пределами облака. Она хранит векторные вложения и поддерживает поиск по сходству, чтобы приложения могли получать результаты по смыслу, а не по ключевым словам.

Основная цель продукта — помочь командам развертывать векторный поиск в средах, где облачные зависимости и сетевые задержки являются ограничениями, — таких как edge-устройства, on-premises системы и отключённые объекты, — сохраняя при этом быстрый и предсказуемый поиск.

Ключевые возможности

• Локальная first векторная база данных для edge и on-premises: Обеспечивает семантический поиск без зависимости от вызовов облачных векторных баз данных.
• Поиск в реальном времени с низкой задержкой: Сайт подчёркивает поведение менее 100 мс (включая «13 milliseconds p99 latency») для приложений ИИ в реальном времени.
• Оффлайн-работа с последующей синхронизацией: Поддерживает отключённые среды, где нельзя гарантировать стабильное интернет-соединение.
• Портативная модель развертывания в разных средах: Одна архитектура подходит для перемещения от разработки к продакшену — от встроенных устройств до корпоративных развертываний.
• Контроль данных для регулируемых и резидентских нужд: Сайт указывает, что on-premises развертывание поддерживает требования GDPR и HIPAA по резидентности данных, избегая обработки в сторонних облаках.
• Ориентированный на разработчиков поток коллекций и запросов: Примеры показывают создание коллекций с заданным размером вектора, вставку точек с полезной нагрузкой и поиск по вектору вложения.

Как использовать VectorAI DB

1. Установка с помощью Docker:
   • Выполните docker pull actian/vectorai-db
   • Запустите сервис: docker run -d -p 50051:50051 actian/vectorai-db
2. Создайте коллекцию и задайте параметры вектора (например, размер вектора и метрику расстояния) в соответствии с вашей моделью вложения.
3. Вставьте векторы как точки, включая id и опциональную метаданную payload.
4. Поиск по сходству: сгенерируйте вложение для запроса и выполните векторный поиск для получения ближайших совпадений (с оценками сходства).

Документация также подчёркивает: сначала соберите небольшое приложение, а затем разверните ту же настройку в целевых средах (ноутбук, встроенные устройства или on-prem).

Сценарии использования

• Встроенный edge ИИ с семантическим поиском: Развертывание на устройствах типа Raspberry Pi для поиска по смыслу в условиях ограниченного или отсутствующего интернета.
• Edge-развертывания на заводах для оптимизации производства: Векторный поиск на edge-серверах в отключённых средах для задач вроде предиктивного обслуживания, инспекции качества или оптимизации производства.
• Air-gapped поиск для регулируемых сред: Локальная first настройка для сред, где данные должны оставаться в контролируемой инфраструктуре, а облачные сервисы запрещены.
• On-prem поиск в здравоохранении по клиническим данным и записям: Хранение данных пациентов на месте с семантическим поиском для поддержки клинических решений, рабочих процессов медицинской визуализации и поиска записей (как описано в сценариях сайта).
• Гибридный или многосайтовый поиск платформ: Управление векторным поиском по распределённым сайтам (edge плюс опциональное облако) с единым подходом к базе данных от прототипа до продакшена.

FAQ

Для чего используется VectorAI DB?

Используется как векторная база данных для хранения вложений и выполнения семантического (и гибридного) поиска рядом с вашим ИИ-приложением, включая edge и on-premises среды.

Как начать использовать VectorAI DB?

Обычно начинают с установки сервера через Docker, создания коллекции с конфигурацией вектора (размер вектора и расстояние), вставки векторов с метаданными и выполнения поиска по сходству с использованием вложений для запросов.

Поддерживает ли она отключённые или оффлайн-среды?

Сайт указывает, что она предназначена для сред, где может работать оффлайн и синхронизироваться при наличии соединения.

Чем VectorAI DB отличается от облачных векторных баз данных?

Сайт подчёркивает локальную first работу и снижение зависимости от сетевых round-trip’ов, которые иначе добавляют задержку для приложений реального времени.

Привязана ли VectorAI DB к конкретной модели вложения?

Примеры показывают использование функции embed() из модели разработчика, но сайт не указывает единственную требуемую модель; конфигурация должна соответствовать размеру вашего вектора вложения.

Альтернативы

• Самостоятельно управляемые векторные БД для on-prem: Вместо локального first подхода от того же вендора рассмотрите другие векторные базы данных, которые можно развернуть на собственной инфраструктуре; ключевое отличие — оптимизация продукта для стабильных операций на edge/on-prem.
• Гибридные стеки поиска (векторный поиск + ключевой поиск): Если требуется комбинированный поиск по ключевым словам и семантический поиск, ищите платформы, поддерживающие оба режима извлечения и работающие в вашей среде развертывания.
• Edge-инференс плюс локальные сервисы извлечения: Для ограниченных сред можно комбинировать инференс моделей на edge с компонентом извлечения на устройстве или edge-хосте; компромисс — сложность архитектуры против единого workflow на базе БД.
• Облачные векторные БД: Облачные решения проще для старта, но сайт подчеркивает задержки и ограничения развертывания как причины выбора локальных first развертываний для edge и отключенных сценариев.