कंपोज़ेबल वेक्टर सर्च और डेटाबेस सॉल्यूशंस के प्रदाता, क्यूड्रेंट ने उन्नत इंडेक्सिंग प्रदर्शन, ट्रिपल-ज़ोन क्लस्टर फेलओवर मैकेनिज्म और अनुपालन-केंद्रित ऑडिट लॉगिंग सुविधाएं शुरू की हैं।
फर्म बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और स्वायत्त एआई एजेंटों के लिए आवश्यक एम्बेडिंग को संग्रहीत करने के लिए एक स्टैंडअलोन वेक्टर डेटाबेस विकसित करती है, जो आमतौर पर रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) जैसे एआई अनुमान वर्कफ़्लो को शक्ति प्रदान करती है। क्यूड्रेंट के अनुसार, उद्यम खरीद टीमें हमेशा तीन मुख्य मानदंडों के आधार पर वेक्टर खोज टूल का मूल्यांकन करती हैं: बढ़ते कार्यभार के लिए स्केलेबिलिटी, बुनियादी ढांचे की विफलताओं के बीच सेवा निरंतरता, और पता लगाने योग्य परिचालन ऑडिटिंग।
क्यूड्रैंट के सह-संस्थापक और सीईओ आंद्रे ज़यार्नी ने टिप्पणी की: "जीपीयू अब केवल मॉडल अनुमान तक ही सीमित नहीं हैं; वे डेटा इंडेक्सिंग को भी अनुकूलित करते हैं। हमने v1.13 से अपने ओपन-सोर्स संस्करण में जीपीयू-त्वरित एचएनएसडब्ल्यू निर्माण को सक्षम किया है, और यह क्षमता अब आधिकारिक तौर पर क्यूड्रेंट क्लाउड पर उपलब्ध है। मल्टी-एजेड प्रतिकृति और ऑडिट लॉगिंग के साथ संयुक्त, एकीकृत सुइट उद्यमों को महत्वपूर्ण उत्पादन वर्कलोड के लिए क्यूड्रेंट को तैनात करने के लिए तैयार करता है।"
क्यूड्रैंट के नवीनतम उत्पाद उन्नयन में तीन प्रमुख संवर्द्धन शामिल हैं:
GPU-त्वरित अनुक्रमण: बेंचमार्क परीक्षण इस बात की पुष्टि करते हैं कि समर्पित जीपीयू क्यूड्रेंट क्लाउड पर एचएनएसडब्ल्यू इंडेक्स निर्माण की गति को चार गुना तक बढ़ा देते हैं। उपयोगकर्ता उच्च-तीव्रता वाले इंडेक्सिंग बर्स्ट को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए मौजूदा क्लस्टर में GPU संसाधनों को माउंट कर सकते हैं।
बहु-उपलब्धता क्षेत्र (AZ) क्लस्टर: क्रॉस-एजेड प्रतिकृति तंत्र एक ही क्षेत्र में तीन उपलब्धता क्षेत्रों में डेटा को डुप्लिकेट करता है। यह मैन्युअल फ़ेलओवर विलंबता को समाप्त करता है, निर्बाध पढ़ने-लिखने के संचालन को सुनिश्चित करता है, भले ही एक उपलब्धता क्षेत्र आउटेज से ग्रस्त हो।
ऑडिट लॉगिंग: फ़ंक्शन सभी एपीआई-आधारित संचालन को रिकॉर्ड करता है, जिसमें डेटा क्वेरी, अपसर्ट, विलोपन, संग्रह प्रबंधन और स्नैपशॉट कार्य शामिल हैं। प्रत्येक लॉग प्रविष्टि संरचित JSON प्रारूप को अपनाती है, जो उपयोगकर्ता की पहचान, एपीआई कुंजी, टाइमस्टैम्प, लक्ष्य संग्रह और संचालन प्राधिकरण स्थिति को चिह्नित करती है। जब स्वायत्त सिस्टम पुनर्प्राप्त डेटा के आधार पर कार्यों को निष्पादित करते हैं, तो लॉग अनुरोध स्रोतों, निष्पादन समय और पहुंच वैधता के लिए स्पष्ट ऑडिट ट्रेल्स प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता लॉग प्रतिधारण चक्र को अनुकूलित कर सकते हैं और दीर्घकालिक संग्रह के लिए एपीआई के माध्यम से बाहरी रूप से रिकॉर्ड निर्यात कर सकते हैं।
वर्तमान में, अधिक क्लाउड विक्रेताओं और क्षेत्रों में कवरेज का विस्तार करने की चल रही योजनाओं के साथ, GPU-त्वरित अनुक्रमण AWS पर पहुंच योग्य है। मल्टी-एज़ेड क्लस्टर क्यूड्रेंट के प्रीमियम टियर से संबंधित हैं, जो 99.95% का एसएलए-समर्थित अपटाइम प्रदान करते हैं। ऑडिट लॉगिंग सुविधा सभी भुगतान किए गए क्यूड्रेंट क्लाउड क्लस्टर के लिए खुली है।
आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण तीन नई क्षमताओं पर अधिक विवरण प्रदान करता है।
पाद लेख
पदानुक्रमित नेविगेशनल स्मॉल वर्ल्ड (HNSW) एक एल्गोरिदम है जिसे वेक्टर निकटतम पड़ोसियों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह वैक्टर को इंटरकनेक्टेड ग्राफ़ संरचनाओं में मैप करता है, जो बढ़ते डेटा वॉल्यूम के साथ तेजी से विस्तारित होता है। HNSW कई वर्चुअल ग्राफ परतों को ढेर करता है: शीर्ष विरल परत में तेजी से प्रारंभिक खोज के लिए न्यूनतम वैक्टर होते हैं, जबकि निचली परतें तेजी से अधिक वैक्टर संग्रहीत करती हैं जब तक कि निचली परत सभी डेटा बिंदुओं को कवर नहीं करती। प्रत्येक परत अगले के लिए एक अनुकूलित प्रवेश बिंदु के रूप में कार्य करती है, जिससे समग्र खोज विलंबता बहुत कम हो जाती है।
क्यूड्रैंट को कई उद्योग प्रतिस्पर्धियों से प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ता है। पाइनकोन एचएनएसडब्ल्यू एल्गोरिदम को भी अपनाता है और एम्बेडिंग और रीरैंकिंग प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए एनवीआईडीआईए जीपीयू का लाभ उठाता है। Zilliz HNSW अनुकूलता और GPU त्वरण दोनों प्रदान करता है; इसका अंतर्निहित मिल्वस डेटाबेस GPU अनुक्रमण को सक्षम करने के लिए RAPIDS cuVS लाइब्रेरी से वेक्टर पुनर्प्राप्ति (CAGRA) के लिए Nvidia CUDA-त्वरित ग्राफ़ इंडेक्स को एकीकृत करता है।
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