Die unverzichtbare Datenbank für das Zeitalter der KI

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) hat zu einer Nachfrage nach Datenbanken geführt, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient verarbeiten können.Enterprise Platform MariaDB Enterprise Platform diese Anforderung, indem sie die Vektorsuche direkt in ihre zentrale Datenbank-Engine integriert. Dies eröffnet leistungsstarke neue Möglichkeiten und ermöglicht es Ihnen, anspruchsvolle KI-gesteuerte Anwendungen mithilfe von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation), semantischer Suche und Empfehlungsmaschinen zu entwickeln.

Da keine separaten Vektordatenbanken mehr erforderlich sind, MariaDB Ihre Dateninfrastruktur und ermöglicht es Ihnen, die Synergien zwischen herkömmlichen SQL-Operationen und Vektor-Einbettungen zu nutzen. Durch die Zusammenführung der Verwaltung von Vektor- und relationalen DatenEnterprise Platform MariaDB Enterprise Platform die Entwicklung, steigert die Leistung und senkt die Kosten – damit ist sie eine kosteneffiziente Lösung für Unternehmen, die das volle Potenzial der KI ausschöpfen möchten.

Erzielen Sie eine überragende Relevanz mit der Hybrid-Suche

Erzielen Sie außergewöhnlich präzise Ergebnisse, indem Sie die Vorteile zweier Suchmethoden kombinieren. Die hybride Suche verbindet die Präzision der Volltextsuche bei der Stichwortsuche mit dem auf Ähnlichkeit basierenden Abgleich der Vektorsuche. MariaDB nutzt MariaDB die „Reciprocal Rank Fusion“ (RRF), um die Ergebnisse intelligent zu ordnen und zu vereinheitlichen, sodass Ihre Nutzer schneller genau das finden, wonach sie suchen.

Vereinfachter Daten-Stack für die Vektorverwaltung

Optimieren Sie Ihre Dateninfrastruktur, indem Sie separate Vektordatenbanken überflüssig machen. Dank der nativen Unterstützung der Vektorsuche MariaDBkönnen Sie relationale Daten und Vektor-Embeddings in einer einheitlichen Umgebung verwalten und so die Komplexität, den Betriebsaufwand und die Probleme bei der Datensynchronisation reduzieren.

Hohe Leistung für anspruchsvolle KI-Anwendungen

Bieten Sie eine leistungsstarke Vektorsuche mit schnellen Ähnlichkeitssuchen mit hoher QPS für Ihre KI-Anwendungen. Durch die native Verarbeitung von Vektor-Workloads MariaDB optimale Leistung und nahtlose Integration, ohne dass spezielle externe Datenbanken erforderlich sind.

Nahtlose Integration mit relationalen Daten

Kombinieren Sie die Leistungsfähigkeit der Vektorsuche mit Ihren vorhandenen relationalen Daten. Führen Sie komplexe Hybridabfragen durch, die beide Datentypen nutzen, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Suchen Sie beispielsweise nach visuell ähnlichen Produkten, die zudem strukturierte Kriterien wie Preis und Lagerbestand erfüllen – und das alles in einer einzigen SQL-Anweisung.

Kosteneffiziente Vektorsuche mit MariaDB

Vermeiden Sie die Kosten und den Aufwand, die mit separaten Vektordatenbanken verbunden sind.Enterprise Platform MariaDB Enterprise Platform Sie Ihre bestehende Infrastruktur für die integrierte Vektorsuche nutzen, wodurch sich der Betriebsaufwand reduziert und die Verwaltung vereinfacht wird. Verzichten Sie auf den Einsatz mehrerer Datenbanken und setzen Sie stattdessen auf eine einzige, leistungsstarke Lösung.

MariaDB . pgvector

Leistungsvergleich bei der Vektorsuche

Small Datum LLC hat kürzlich umfassende Vergleichstests durchgeführt, bei denen die integrierte Vektorsuchfunktion MariaDBmit pgvector, einer beliebten Erweiterung für PostgreSQL, verglichen wurde. Die Ergebnisse liefern aufschlussreiche Einblicke in die Geschwindigkeit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der Vektorsuche MariaDBim Vergleich zu pgvector.

Hohe QPS (Abfragen pro Sekunde)

MariaDB übertrifft pgvector MariaDB und liefert bei einem vorgegebenen Recall-Ziel bis zu doppelt so viele QPS.

Schnelle Indexerstellung

MariaDB deutlich schneller: Es benötigt weniger Zeit für die Erstellung eines Indexes und erzielt dabei eine vergleichbare oder sogar bessere Trefferquote (der Prozentsatz der tatsächlich relevanten Ergebnisse, d. h. der „echten nächsten Nachbarn“, die von einer Abfrage zurückgegeben werden).

Einfache Abstimmung

MariaDB den Optimierungsprozess, da keine komplexen Parameterkonfigurationen mehr erforderlich sind, wie sie bei pgvector notwendig sind.