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Escolher o banco de dados vetorial certo para Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é essencial para fornecer resultados rápidos e precisos. Esses sistemas potencializam a busca semântica, armazenando embeddings de documentos e permitindo buscas por similaridade. No entanto, a seleção de um banco de dados envolve o equilíbrio de fatores como desempenho, escalabilidade e custo. Este guia compara seis bancos de dados vetoriais líderes: Pinecone, Tecer, Quadrante, Chroma, Milvus e Pesquisa de vetores do MongoDB - destacando seus pontos fortes, limitações e casos de uso. Para equipes que buscam simplificar fluxos de trabalho, ferramentas como Nó latente automatize o gerenciamento de banco de dados, permitindo que você se concentre na criação de aplicativos de IA impactantes em vez de lidar com complexidades técnicas.
O Pinecone é um banco de dados vetorial sem servidor, desenvolvido para recuperação rápida e precisa em aplicações de Recuperação-Geração Aumentada (RAG). Desenvolvido com uma abordagem nativa em nuvem, ele elimina os desafios habituais de gerenciamento da infraestrutura de armazenamento vetorial, tornando-se uma escolha eficiente para desenvolvedores.
O Pinecone oferece um desempenho impressionante usando uma infraestrutura especializada que separa o processamento de consultas das tarefas de incorporação em lote. Tecnologias avançadas como NVIDIA TensorRT otimização e Tritão O processamento em lote dinâmico melhora tanto a criação de incorporação quanto as pesquisas de similaridade, garantindo resultados mais rápidos.
Em cenários práticos de RAG, o Pinecone se destaca no processamento de consultas de baixa latência, mesmo ao trabalhar com conjuntos de dados vetoriais extensos. Sua capacidade de inferência integrada combina geração de incorporação, busca vetorial e reclassificação em um processo de API unificado. Essa abordagem simplificada minimiza os atrasos causados pela comunicação de rede entre serviços separados, tornando-o ideal para aplicações de alto rendimento que exigem respostas rápidas a inúmeras consultas simultâneas.
Graças ao seu design sem servidor, o Pinecone se ajusta automaticamente às demandas da carga de trabalho, sem a necessidade de dimensionamento manual ou planejamento de capacidade. Ele lida com coleções de vetores de todos os tamanhos, tornando-o adequado para tudo, desde pequenos protótipos até sistemas de processamento de documentos abrangentes.
A plataforma também suporta escalonamento horizontal em múltiplas zonas de disponibilidade, garantindo um desempenho consistente à medida que os dados aumentam. Este design elimina gargalos típicos que podem ocorrer quando os sistemas RAG se expandem, garantindo operações tranquilas mesmo sob cargas pesadas. A escalabilidade do Pinecone integra-se perfeitamente a ambientes de nuvem, tornando-o uma escolha confiável para aplicações em crescimento.
O serviço de nuvem gerenciada da Pinecone simplifica as operações automatizando o escalonamento e isolando cargas de trabalho. Isso permite que as equipes de desenvolvimento se concentrem na construção e no aprimoramento de seus aplicativos RAG, em vez de se preocupar com gerenciamento de banco de dados, monitoramento de desempenho ou atualizações de infraestrutura.
O Pinecone simplifica o desenvolvimento de RAG integrando geração de embedding, busca vetorial e reclassificação em um processo único e coeso. Isso reduz a complexidade do gerenciamento de múltiplos serviços e oferece suporte à criação de aplicações de baixa latência e alto rendimento.
Para equipes que buscam simplificar ainda mais o gerenciamento de banco de dados de vetores, Nó latente O Latenode oferece uma alternativa poderosa. Com o Latenode, você pode automatizar fluxos de trabalho de busca e recuperação semântica, eliminando a necessidade de experiência em embeddings, indexação ou ajuste de desempenho. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem inteiramente na criação de aplicativos RAG robustos, sem se atolar nas complexidades das operações de bancos de dados vetoriais.
Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto projetado para tarefas de geração aumentada de recuperação (RAG). Ele combina GraphQL APIs com ferramentas de aprendizado de máquina, oferecendo aos desenvolvedores uma plataforma robusta para pesquisa semântica e gerenciamento flexível de dados. Abaixo, examinamos seu desempenho, escalabilidade, opções de implantação e recursos de destaque.
O Weaviate oferece velocidades de consulta impressionantes, alcançando resultados abaixo de 100 ms para a maioria dos fluxos de trabalho RAG. Isso é impulsionado por seu algoritmo de indexação HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que navega com eficiência em espaços vetoriais de alta dimensão. O banco de dados suporta ingestão de dados em tempo real, mantendo um desempenho de consulta consistente, tornando-o ideal para aplicativos que exigem atualizações frequentes de seus documentos.
Uma de suas capacidades de destaque é pesquisa híbrida, que combina similaridade vetorial densa com a correspondência tradicional de palavras-chave. Essa abordagem dupla aprimora a recuperação de contexto, equilibrando a compreensão semântica com correspondências precisas baseadas em termos. Essa funcionalidade é particularmente valiosa em cenários de RAG, onde tanto o significado quanto as palavras-chave específicas desempenham um papel na identificação dos documentos mais relevantes.
A escalabilidade é um fator fundamental para sistemas RAG, e o Weaviate aborda esse aspecto com sua arquitetura de cluster multinós. Essa configuração permite o escalonamento horizontal, acomodando conjuntos de dados que variam de alguns milhares a milhões de vetores. Os dados são distribuídos automaticamente entre os nós para garantir um desempenho consistente nas consultas, enquanto os recursos de replicação oferecem alta disponibilidade, tornando-os confiáveis para ambientes de produção.
Para implantações em larga escala, o gerenciamento eficiente da memória torna-se crucial. O Weaviate oferece opções configuráveis de armazenamento em disco que reduzem a dependência da RAM sem impactar significativamente a velocidade das consultas. Isso permite que as equipes expandam seu armazenamento vetorial de forma acessível, evitando a necessidade de atualizações de memória dispendiosas.
O Weaviate oferece uma variedade de opções de implantação para atender às diversas necessidades organizacionais. As equipes podem optar por soluções auto-hospedadas usando Estivador recipientes ou Kubernetes, que são ideais para dimensionamento de nível de produção e ambientes que exigem controle total de dados.
Para quem busca soluções gerenciadas, Serviços em Nuvem Weaviate Oferece backups automáticos, monitoramento e recursos de conformidade, aliviando a carga operacional. Configurações híbridas também estão disponíveis, combinando serviços auto-hospedados e gerenciados para atender a requisitos específicos de conformidade ou infraestrutura.
Weaviate's design modular suporta uma variedade de modelos de incorporação, incluindo aqueles de OpenAI, Coerente e Abraçando o rosto. Essa flexibilidade permite que as equipes selecionem o melhor modelo para seu caso de uso específico do RAG, enquanto o banco de dados automatiza a geração de incorporação para simplificar os esforços de integração.
A API GraphQL aprimora a usabilidade com ferramentas intuitivas de construção de consultas, incluindo filtragem, agregação e lógica condicional integradas. Isso é particularmente útil para elaborar consultas RAG complexas que exigem múltiplas condições ou transformações de dados antes de serem processadas por modelos de linguagem. Essa facilidade de uso é semelhante à forma como Nó latente simplifica os fluxos de trabalho de documentos automatizando tarefas de incorporação e indexação, eliminando a necessidade de configuração manual.
Embora o Weaviate se destaque como um banco de dados vetorial, muitas equipes que exploram soluções RAG descobrem que A plataforma visual da Latenode oferece uma alternativa mais simplificadaO Latenode simplifica o processamento de documentos automatizando tarefas como seleção de modelos incorporados, indexação e otimização de consultas. Isso resulta em fluxos de trabalho mais eficientes e manutenção reduzida, tornando-o uma opção atraente para organizações que buscam simplicidade aliada a funcionalidades avançadas.
O Qdrant é um banco de dados vetorial desenvolvido para aplicações de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) que trabalham com grandes conjuntos de dados. Ele foi desenvolvido para lidar com a escalabilidade, garantindo que as equipes possam gerenciar coleções de vetores extensas e altas cargas de consulta com eficiência.
A Qdrant oferece opções flexíveis de implantação para atender a diferentes requisitos operacionais. As organizações podem optar por uma configuração auto-hospedada, que oferece controle total sobre seu ambiente, ou escolher o serviço de nuvem totalmente gerenciado da Qdrant para facilitar o gerenciamento da infraestrutura. Essas opções suportam escalonamento vertical e horizontal, possibilitando o processamento integrado de grandes conjuntos de dados e altos volumes de consultas.
O foco da Qdrant em escalabilidade combina perfeitamente com os recursos de automação do Latenode. Enquanto a Qdrant garante o gerenciamento eficiente de dados vetoriais, a Latenode elimina a necessidade de configuração e manutenção manuais. Ao automatizar os fluxos de trabalho de busca e recuperação semântica, a Latenode permite que as equipes se concentrem no desenvolvimento de soluções RAG impactantes sem se atolar nas complexidades do gerenciamento de bancos de dados vetoriais. Essa combinação otimiza as operações e acelera o caminho para a construção de aplicações avançadas.
Chroma é um banco de dados de vetores de código aberto Projetado para aplicações de geração aumentada de recuperação (RAG), oferecendo uma combinação atraente de velocidade e adaptabilidade. Conhecido por sua rápida execução de consultas, o Chroma processa consultas 13% mais rápido do que soluções comparáveis, com um tempo médio de resposta de 7.9 segundos. . Suas opções flexíveis de implantação e recursos centrados no desenvolvedor o tornam uma escolha de destaque para implementações de RAG.
O Chroma foi desenvolvido para otimizar a velocidade das consultas, tornando-se uma opção preferencial para sistemas RAG onde tempos de resposta rápidos são críticos. No entanto, há um compromisso entre a velocidade e a qualidade da recuperação de dados.
Em termos de precisão de recuperação, o Chroma atinge uma pontuação de precisão de contexto de 0.776 e uma recuperação de contexto de 0.776, juntamente com uma pontuação de fidelidade de 0.86. . Essas métricas apresentam melhorias adicionais com a habilitação de agrupamento semântico, aumentando a fidelidade para 0.861 e a precisão do contexto para 0.799 . Esse desempenho demonstra sua capacidade de equilibrar velocidade com recuperação confiável de dados.
O Chroma oferece suporte a uma variedade de modelos de implantação adaptados aos diferentes requisitos do sistema RAG, garantindo flexibilidade para desenvolvedores e organizações:
pip install chromadb chroma run. É uma maneira rápida e descomplicada de explorar os recursos do Chroma.
A Chroma adota um modelo de preços duplo para atender às necessidades de desenvolvimento e produção:
"Chroma é gratuito e de código aberto sob a licença Apache 2.0" .
A arquitetura do Chroma foi projetada para escalabilidade, suportando desde o desenvolvimento local até implantações em nuvem em larga escala. Seu design multilocatário e nativo em nuvem utiliza o armazenamento de objetos para garantir desempenho consistente em várias escalas.
O banco de dados pode operar em ambos in-memory client/server modos, dando aos desenvolvedores a flexibilidade de escolher entre operação local ou instâncias baseadas em nuvem . Essa adaptabilidade torna o Chroma particularmente adequado para aplicações RAG durante as fases de desenvolvimento.
Para simplificar o gerenciamento e aumentar a produtividade, ferramentas como o Latenode podem ser integradas ao Chroma. Os recursos de automação visual do Latenode otimizam a busca semântica e o processamento de documentos, eliminando as complexidades de configuração e manutenção de bancos de dados vetoriais. Essa combinação de ferramentas garante um fluxo de trabalho mais fluido e eficiente para os desenvolvedores.
O Milvus é um banco de dados vetorial de alto desempenho e código aberto, projetado para lidar com aplicações de Recuperação-Geração Aumentada (RAG) em escala de produção. Conhecido por sua estabilidade, o Milvus apresenta desempenho confiável mesmo sob condições de filtragem complexas. Sua arquitetura distribuída permite escalabilidade sem esforço, lidando com tudo, desde protótipos até implantações de nível empresarial, gerenciando bilhões de vetores.
Milvus oferece taxas de recall consistentemente altas em vários níveis de seletividade de filtro, incluindo aqueles com alta seletividade Em benchmarks de produção do VDBBench usando o conjunto de dados Cohere 1M, ele demonstrou latências de consulta abaixo de 100 ms, mantendo uma taxa de transferência estável. Para conjuntos de dados com milhões de vetores, o Milvus atinge uma latência p95 inferior a 30 ms. , garantindo capacidade de resposta em tempo real.
Construído sobre uma base C++, o Milvus oferece suporte a algoritmos de vizinho mais próximo (ANN) como HNSW e IVF, que ajudam a manter tempos de consulta baixos, mesmo quando os conjuntos de dados crescem para centenas de milhões ou bilhões de vetores . Esse desempenho o torna uma escolha confiável para dimensionar aplicativos com uso intensivo de dados.
Além de seu forte desempenho, o Milvus foi projetado para escalar horizontalmente, tornando-o ideal para gerenciar conjuntos de dados em crescimento e demandas de consultas cada vez maiores. Ao distribuir recursos de armazenamento e computação entre vários nós, ele garante alta disponibilidade e escalabilidade elástica. Essa abordagem distribuída o torna uma opção confiável para aplicações RAG em escala empresarial com necessidades de dados em constante expansão.
A Milvus oferece flexibilidade na implantação, permitindo que as organizações escolham o modelo que melhor se adapta aos seus recursos e requisitos:
A Milvus oferece uma versão gratuita de código aberto, enquanto seu serviço de nuvem gerenciada, o Zilliz Cloud, opera com um modelo de preços baseado no uso. Os custos são determinados por fatores como armazenamento, capacidade de processamento e frequência de consultas. Ao escolher entre opções de hospedagem própria e gerenciada, as organizações devem considerar os custos operacionais e a conveniência de um serviço gerenciado.
O Milvus oferece suporte a recursos avançados, como filtragem de metadados, consultas híbridas vetor-escalar e processamento de dados multimodal. Suas opções de integração incluem APIs RESTful e SDKs para Python, Java e Go, tornando-o compatível com frameworks populares de IA/ML. Além disso, oferece diversos tipos de índice, como HNSW, IVF e DiskANN, para otimizar o desempenho em diversos casos de uso.
Com esses recursos, o Milvus se destaca como uma escolha confiável e flexível para organizações que buscam um banco de dados vetorial robusto para impulsionar seus fluxos de trabalho RAG.
O MongoDB Vector Search traz recursos de pesquisa semântica diretamente para implantações existentes do MongoDB, eliminando a necessidade de migração de dados ou configuração de um sistema separado.
O MongoDB Vector Search utiliza o algoritmo de indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para oferecer desempenho eficiente, especialmente para aplicações de Recuperação-Geração Aumentada (RAG). Sua integração perfeita com o modelo de documentos do MongoDB simplifica consultas híbridas, permitindo que os usuários combinem pesquisas de similaridade vetorial com a filtragem tradicional de metadados em uma única operação.
Graças à arquitetura de fragmentação do MongoDB, o MongoDB Vector Search pode ser escalonado horizontalmente, distribuindo índices vetoriais e cargas de trabalho de consulta entre vários nós. Essa configuração garante que as organizações possam expandir seus recursos de dados vetoriais sem comprometer o desempenho das consultas ou a confiabilidade do sistema.
O MongoDB oferece opções de implantação flexíveis para atender a diversas necessidades organizacionais:
Para empresas que já usam o MongoDB, habilitar a pesquisa vetorial em clusters existentes é simples, evitando a necessidade de migração extensa de dados e reduzindo obstáculos de implementação.
O MongoDB Vector Search segue o modelo de preços baseado no consumo do MongoDB. Para o MongoDB Atlas, os custos incluem operações padrão de banco de dados, além de custos adicionais para índices vetoriais e volumes de consulta. Implantações auto-hospedadas incorrem apenas nas taxas de licenciamento usuais do MongoDB, o que pode simplificar o orçamento para equipes que já investem na plataforma.
O MongoDB Vector Search oferece uma gama de recursos projetados para aprimorar os fluxos de trabalho do RAG. Entre eles, estão o suporte a múltiplos campos vetoriais por documento, atualizações em tempo real, integração com o pipeline de agregação do MongoDB e medidas de segurança avançadas, como criptografia em nível de campo e controle de acesso baseado em funções. Esses recursos facilitam a criação de aplicativos sofisticados pelas equipes, sem a necessidade de ferramentas ou bancos de dados separados.
Para equipes que buscam simplificar o gerenciamento de banco de dados vetorial, Nó latente fornece automação para pesquisa semântica e processamento de documentos. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem na criação de aplicações RAG impactantes sem se prenderem às complexidades do gerenciamento de banco de dados.
Bancos de dados vetoriais apresentam uma combinação de pontos fortes e desafios para implementações de Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Abaixo, apresentamos uma análise das principais opções, destacando suas vantagens e limitações.
Prós: O Pinecone oferece tempos de consulta extremamente rápidos, geralmente inferiores a 50 ms, e oferece escalonamento automático para lidar com picos de tráfego sem ajustes manuais. Seu serviço totalmente gerenciado elimina preocupações com infraestrutura, tornando-o uma ótima opção para equipes focadas em velocidade e simplicidade.
Contras: Os custos podem subir para mais de US$ 500 por mês conforme o uso aumenta, e seu modelo de preços proprietário pode levar à dependência de fornecedores, limitando a flexibilidade.
Prós: O Weaviate se destaca por seus recursos de busca híbrida, combinando similaridade vetorial com filtros tradicionais. Ele suporta múltiplos espaços vetoriais por objeto e conta com uma API GraphQL para lidar com consultas complexas. Módulos integrados simplificam a vetorização de texto, reduzindo o tempo de configuração.
Contras: Implantações auto-hospedadas podem exigir muitos recursos e apresentar uma curva de aprendizado íngreme, o que pode ser desafiador para equipes menores.
Prós: Construído em Rust, o Qdrant oferece eficiência de memória impressionante e desempenho de consulta rápido. Sua implantação flexível baseada em Docker e recursos robustos de filtragem o tornam uma escolha prática para operações eficientes.
Contras: Um ecossistema menor e documentação limitada para casos de uso avançados podem dificultar a integração com ferramentas de terceiros.
Prós: A abordagem Python-first do Chroma o torna acessível para desenvolvedores, com funções de incorporação integradas e configuração mínima. Como um banco de dados de vetores gratuito para RAG, é particularmente atraente para prototipagem e projetos de pequena escala.
Contras: O desempenho enfrenta problemas com conjuntos de dados que excedem 100,000 vetores, e recursos prontos para produção, como alta disponibilidade e segurança aprimorada, ainda estão em desenvolvimento.
Prós: A Milvus se destaca em implantações em larga escala, suportando bilhões de vetores em clusters distribuídos. Seu ecossistema inclui ferramentas para gerenciamento de dados, monitoramento e integração com frameworks populares de aprendizado de máquina.
Contras: O escalonamento vertical acrescenta complexidade significativa, e até mesmo cargas de trabalho moderadas demandam recursos consideráveis, tornando-as menos adequadas para casos de uso mais simples.
Prós: Para equipes que já utilizam o MongoDB, seus recursos de pesquisa vetorial se integram perfeitamente, eliminando a necessidade de migração de dados. Consultas híbridas combinam campos de documentos com similaridade vetorial usando a linguagem de consulta familiar do MongoDB.
Contras: O desempenho fica atrás de bancos de dados vetoriais especializados para pesquisas de similaridade pura. Os custos podem aumentar no MongoDB Atlas, especialmente com altos volumes de consultas.
Aqui está uma rápida comparação das principais métricas para essas plataformas:
| banco de dados | Mais Adequada Para | Velocidade de consulta | Complexidade de Escala | Custo Mensal (1M vetores) |
|---|---|---|---|---|
| Pinecone | Produção RAG | Baixa | $ 200-500 | |
| Tecer | Pesquisa híbrida | 50-100ms | Médio | $ 100-300 |
| Quadrante | Eficiência de recursos | Baixa | $ 50-150 | |
| Chroma | Prototipagem | 100-200ms | muito Baixa | Grátis- $ 50 |
| Milvus | Escala empresarial | 75-150ms | Alta | $ 150-400 |
| MongoDB | Usuários existentes do MongoDB | 100-300ms | Médio | $ 200-600 |
A seleção do banco de dados certo depende das suas necessidades específicas de desempenho, orçamento e complexidade operacional. Por exemplo, o Pinecone pode ser ideal para equipes que priorizam velocidade, enquanto o Chroma é mais indicado para desenvolvedores que prototipam projetos pequenos.
Para quem busca simplificar fluxos de trabalho, o Latenode oferece uma solução. Suas ferramentas de automação inteligentes otimizam o processamento de documentos nesses bancos de dados, realizando tarefas como busca e recuperação semântica sem a necessidade de profundo conhecimento em tecnologias de armazenamento vetorial. Com o Latenode, você pode se concentrar na construção de sistemas RAG eficazes sem se prender a detalhes técnicos.
Selecionando o banco de dados de vetores corretos para aplicações RAG Tudo se resume a alinhar suas necessidades específicas com os pontos fortes de cada plataforma. À medida que o cenário de bancos de dados vetoriais continua a crescer, as equipes têm acesso a uma gama mais ampla de ferramentas personalizadas para diferentes casos de uso.
Para aplicações RAG em larga escala que exigem indexação rápida e precisão, Milvus se destaca pela capacidade de lidar com bilhões de vetores em clusters distribuídos. Pinecone, por outro lado, oferece dimensionamento sem servidor e desempenho confiável, o que o torna uma escolha sólida para ambientes de produção.
As equipas conscientes das restrições orçamentais podem procurar Quadrante, conhecido por sua eficiência de memória e preço competitivo. Alternativamente, Chroma destaca-se como uma opção gratuita, perfeita para prototipagem ou projetos menores. Para aqueles já integrados ao ecossistema MongoDB, Pesquisa de vetores do MongoDB oferece compatibilidade perfeita e facilidade de uso.
Ao tomar sua decisão, concentre-se em fatores como velocidade de consulta, escalabilidade, facilidade de integração, opções de implantação, custo e experiência geral do desenvolvedor .
Embora esses bancos de dados atendam a uma variedade de necessidades de RAG, gerenciá-los ainda pode representar desafios significativos. Tarefas como incorporação, indexação e garantia de desempenho ideal exigem atenção cuidadosa. É aqui que Nó latente torna-se um divisor de águas. Seus fluxos de trabalho visuais automatizam esses processos complexos, permitindo que você crie aplicativos RAG robustos sem o fardo do gerenciamento de banco de dados.
Simplifique seu fluxo de trabalho com o Latenode - gerencie o processamento de documentos sem esforço com automação inteligente. Não importa se você está prototipando ou escalando, o Latenode garante o desenvolvimento eficiente de aplicativos de IA sem a necessidade de dominar as complexidades do armazenamento vetorial.
Ao escolher um banco de dados vetorial para aplicações de Recuperação-Geração Aumentada (RAG), com foco em atuação baixa latência é essencial para fornecer resultados rápidos e precisos. Opte por bancos de dados que possam ser dimensionados com conjuntos de dados em expansão, garanta alta velocidade de consulta, e fornecer recursos avançados como filtragem de metadados e compatibilidade com vários tipos de dados.
Também é importante avaliar fatores como simplicidade de integração, suporte da comunidade e custo-efetividade Para garantir que o banco de dados se adapte perfeitamente ao seu sistema existente. As melhores opções encontrarão um equilíbrio entre velocidade, confiabilidade e adaptabilidade, garantindo que seus aplicativos RAG funcionem de forma eficiente e sem problemas.
O Latenode elimina a complexidade do gerenciamento de bancos de dados vetoriais para sistemas de Recuperação-Geração Aumentada (RAG). Em vez de lidar com a instalação, configuração ou manutenção manual de soluções complexas de armazenamento vetorial, o Latenode lida com essas tarefas perfeitamente. Ele automatiza a busca e a recuperação semântica por meio de fluxos de trabalho inteligentes de documentos, fornecendo resultados eficientes e escaláveis sem exigir que os usuários tenham experiência em incorporação ou indexação.
Essa abordagem não apenas reduz os esforços de manutenção, como também acelera a implementação e garante um desempenho confiável. Para organizações que buscam desenvolver sistemas RAG sem a complicação técnica de gerenciar bancos de dados vetoriais, o Latenode apresenta uma solução prática e eficaz.
Bancos de dados vetoriais de código aberto como Chroma Milvus trazem benefícios distintos aos sistemas de Recuperação-Geração Aumentada (RAG), tornando-os ferramentas valiosas para gerenciar e recuperar dados vetoriais de forma eficaz.
Esses recursos posicionam o Chroma e o Milvus como opções fortes para a criação de sistemas RAG que exigem soluções de armazenamento e recuperação de vetores eficientes, escaláveis e confiáveis.
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