वेक्टर डेटाबेस (DBs), एकेकाळी विशेष संशोधन साधने, अवघ्या काही वर्षांत मोठ्या प्रमाणात वापरल्या जाणाऱ्या पायाभूत सुविधा बनल्या आहेत. ते आजच्या शब्दार्थ शोध, शिफारस इंजिन, फसवणूक विरोधी उपाय आणि उद्योगांमधील सामान्य AI अनुप्रयोगांना समर्थन देतात. पर्यायांचा पूर आहे: pgvector सह PostgreSQL, MySQL HeatWave, DuckDB VSS, SQLite VSS, Pinecone, Weaviate, Milvus आणि इतर अनेक.
निवडींची संपत्ती व्यवसायांसाठी वरदान वाटते. पण त्या खाली, एक वाढती समस्या उद्भवते: स्टॅक अस्थिरता. नवीन वेक्टर डेटाबेस प्रत्येक तिमाहीत, भिन्न API, अनुक्रमणिका योजना आणि कार्यप्रदर्शन ट्रेड-ऑफसह दिसतात. आजची परिपूर्ण निवड उद्या कालबाह्य किंवा मर्यादित वाटू शकते.
बिझनेस एआय टीम्ससाठी, अस्थिरता लॉक-इन आणि मायग्रेशन हेलच्या जोखमींमध्ये अनुवादित करते. बहुतेक प्रकल्प प्रोटोटाइपिंगसाठी DuckDB किंवा SQLite सारख्या लाइटवेट इंजिनसह सुरू होतात, नंतर Postgres, MySQL किंवा उत्पादनातील क्लाउड-नेटिव्ह सेवेवर जातात. प्रत्येक स्विचमध्ये क्वेरी पुन्हा लिहिणे, पाइपलाइन पुन्हा कॉन्फिगर करणे आणि तैनाती कमी करणे समाविष्ट आहे.
हे री-इंजिनियरिंग सर्पिल AI स्वीकारण्यामुळे येणारी गती आणि चपळता कमी करते.
आता पोर्टेबिलिटी का महत्त्वाची आहे
कंपन्यांचे संतुलन कठीण आहे:
-
कमीतकमी ओव्हरहेडसह त्वरीत प्रयोग करा, प्रयत्न करा आणि लवकर मूल्य मिळवा;
-
स्थिर, उत्पादन-गुणवत्तेच्या पायाभूत सुविधांद्वारे सुरक्षितपणे स्केलिंग करणे अनेक महिन्यांच्या रिफॅक्टरिंगशिवाय;
-
नवीन आणि चांगले बॅकएंड जवळजवळ प्रत्येक महिन्याला येतात अशा जगात स्मार्ट व्हा.
पोर्टेबिलिटीशिवाय संस्था ठप्प होतात. त्यांच्याकडे पुनरावृत्ती कोड मार्गांचे तांत्रिक कर्ज आहे, ते नवीन तंत्रज्ञान स्वीकारण्यास नाखूष आहेत आणि प्रोटोटाइप लवकरात लवकर उत्पादनात हलवू शकत नाहीत. खरं तर, डेटाबेस एक अडचण आहे, प्रवेगक नाही.
पोर्टेबिलिटी, किंवा ऍप्लिकेशन रिकोड न करता अंतर्निहित पायाभूत सुविधा हलवण्याची क्षमता, एआय मोठ्या प्रमाणावर आणणाऱ्या संस्थांसाठी पूर्वीपेक्षा अधिक धोरणात्मक आवश्यकता आहे.
पायाभूत सुविधा म्हणून अमूर्तता
उपाय हा पर्याय नाही "उत्कृष्ट" वेक्टर डेटाबेस (तेथे एक नाही), परंतु संस्थेच्या समस्येबद्दल विचार करण्याची पद्धत बदलण्यासाठी.
सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीमध्ये, अडॅप्टर पॅटर्न अंतर्निहित जटिलता लपवताना एक स्थिर इंटरफेस प्रदान करतो. ऐतिहासिकदृष्ट्या, या तत्त्वाने संपूर्ण उद्योगांना कसा आकार दिला हे आम्ही पाहिले आहे:
-
ODBC/JDBC ने संघटनांना रिलेशनल डेटाबेसेसची चौकशी करण्याचा एकच मार्ग दिला, ज्यामुळे Oracle, MySQL किंवा SQL सर्व्हरशी जोडले जाण्याचा धोका कमी केला;
-
Apache Arrow एक एकीकृत स्तंभीय डेटा स्वरूप आहे, ज्यामुळे डेटा सिस्टम एकत्र चांगले कार्य करू शकतात;
-
ONNX ने मशीन लर्निंग (ML) मॉडेल्ससाठी एक विक्रेता-अज्ञेय स्वरूप तयार केले, TensorFlow, PyTorch इ. एकत्र आणले;
-
Kubernetes ने पायाभूत सुविधांचे तपशील काढून टाकले आहेत, त्यामुळे क्लाउडवर सर्वत्र वर्कलोड सारखेच चालू शकतात;
-
Any-llm (Mozilla AI) आता अनेक मोठ्या भाषा मॉडेल (LLM) विक्रेत्यांसाठी एकाच API ला अनुमती देते, त्यामुळे AI सह खेळणे अधिक सुरक्षित आहे.
या सर्व अमूर्ततेमुळे स्विचिंग खर्च कमी करून त्यांचा अवलंब केला गेला. ते तुटलेल्या इकोसिस्टमला शक्तिशाली एंटरप्राइझ-ग्रेड इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये बदलतात.
वेक्टर डेटाबेस देखील त्याच वळणावर आहेत.
वेक्टरकडे ट्रान्सफॉर्मर दृष्टीकोन
ॲप्लिकेशन कोड थेट काही विशिष्ट बॅकएंडशी जोडण्याऐवजी, कंपन्या ॲब्स्ट्रॅक्शन लेयरच्या विरूद्ध संकलित करू शकतात जे एंट्री, क्वेरी आणि फिल्टरिंग सारख्या ऑपरेशन्सला सामान्य करते.
यामुळे बॅकएंड निवडण्याची गरज दूर होत नाही; हे ही निवड कमी कठोर करते. डेव्हलपमेंट टीम लॅबमध्ये DuckDB किंवा SQLite सह सुरू करू शकतात, नंतर उत्पादनासाठी Postgres किंवा MySQL पर्यंत स्केल करू शकतात आणि अखेरीस ऍप्लिकेशनला पुन्हा अभियंता न करता विशेष-उद्देशीय क्लाउड वेक्टर डेटाबेस स्वीकारू शकतात.
Vectorwrap सारखे मुक्त स्रोत प्रयत्न या दृष्टिकोनाची सुरुवातीची उदाहरणे आहेत, Postgres, MySQL, DuckDB आणि SQLite ला एक Python API ऑफर करते. हे प्रोटोटाइपिंग प्रक्रियेला गती देण्यासाठी, लॉक-इनचा धोका कमी करण्यासाठी आणि एकाधिक बॅकएंड्स वापरणाऱ्या हायब्रिड आर्किटेक्चरला समर्थन देण्यासाठी अमूर्ततेची शक्ती प्रदर्शित करते.
कंपन्यांनी काळजी का घ्यावी?
डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर लीडर आणि AI निर्णय घेणाऱ्यांसाठी, ॲब्स्ट्रॅक्शन तीन फायदे देते:
प्रोटोटाइपपासून उत्पादनापर्यंतचा वेग
संघ हलके, स्थानिक वातावरणात आणि महागड्या पुनर्लेखनाशिवाय स्केलमध्ये प्रोटोटाइप तयार करू शकतात.
विक्रेता जोखीम कमी करा
विशिष्ट डेटाबेसेसमधील ऍप्लिकेशन कोड डीकपलिंग करून दीर्घ स्थलांतर प्रकल्पांशिवाय संस्था नवीन बॅकएंड स्वीकारू शकतात.
संकरित लवचिकता
व्यवसाय एका एकत्रित इंटरफेसच्या मागे, एकाच आर्किटेक्चरमध्ये व्यवहार, विश्लेषण आणि विशेष वेक्टर डेटाबेस मिक्स करू शकतात.
परिणाम म्हणजे डेटा स्तर लवचिकता, जो वेगवान आणि मंद कंपन्यांमधील फरक आहे.
ओपन सोर्समध्ये एक व्यापक चळवळ
वेक्टर स्पेसमध्ये काय घडत आहे हे मोठ्या ट्रेंडचे एक उदाहरण आहे: ओपन सोर्स ॲब्स्ट्रॅक्शन्स हे गंभीर पायाभूत सुविधा म्हणून.
-
डेटा फॉरमॅटमध्ये: Apache Arrow
-
एमएल मॉडेल्समध्ये: ONNX
-
स्वरूपात: कुबर्नेट्स
-
AI API मध्ये: कोणतीही-LLM आणि इतर फ्रेमवर्क
हे प्रकल्प नवीन क्षमता जोडून नव्हे तर घर्षण दूर करून यशस्वी होतात. हे कंपन्यांना इकोसिस्टमच्या बाजूने अधिक जलद हालचाल करण्यास, बचाव करण्यास आणि विकसित करण्यास सक्षम करते.
वेक्टर डीबी स्विचेस हा वारसा पुढे चालू ठेवतात, एका खंडित, हाय-स्पीड स्पेसला पायाभूत सुविधांमध्ये बदलतात ज्यावर संस्था खरोखरच अवलंबून राहू शकतात.
वेक्टर-ओरिएंटेड डेटाबेस पोर्टेबिलिटीचे भविष्य
वेक्टर डेटाबेसचे लँडस्केप लवकरच कधीही एकत्रित होणार नाही. त्याऐवजी, पर्यायांची संख्या वाढेल आणि प्रत्येक विक्रेता भिन्न वापर प्रकरणे, स्केल, प्रतिसाद वेळ, संकरित शोध, अनुपालन किंवा क्लाउड प्लॅटफॉर्म एकत्रीकरणासाठी समायोजित करेल.
या प्रकरणात अमूर्तता ही एक रणनीती बनते. मोबाइल पध्दती स्वीकारणारे व्यवसाय सक्षम असतील:
-
प्रोटोटाइप धैर्याने
-
लवचिक प्रकाशन
-
नवीन तंत्रज्ञानाचा त्वरीत विस्तार करा
हे शक्य आहे की आपण शेवटी ए "वेक्टरसाठी जेडीबीसी," एक जागतिक मानक जे बॅकएंडवर क्वेरी आणि ऑपरेशन्सचे नियमन करते. तोपर्यंत, ओपन सोर्स ॲब्स्ट्रॅक्शन्सचा पाया घातला जातो.
निष्कर्ष
डेटाबेस लॉक-अपमुळे एआयचा अवलंब करणाऱ्या कंपन्यांना वेग कमी करणे परवडणारे नाही. वेक्टर इकोसिस्टम विकसित होत असताना, विजेते तेच असतील जे अमूर्ततेला पायाभूत सुविधा मानतात, स्वतःला कोणत्याही एका बॅकएंडशी बांधून ठेवण्याऐवजी पोर्टेबल इंटरफेसवर तयार करतात.
सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीचा दशके जुना धडा सोपा आहे: मानके आणि अमूर्तता दत्तक घेतात. वेक्टर डेटाबेससाठी, ही क्रांती आधीच सुरू झाली आहे.
मिहिर आहुजा एक AI/ML अभियंता आणि सॅन फ्रान्सिस्को येथे स्थित मुक्त स्रोत योगदानकर्ता आहे.
