क्या अपेक्षा रखें: Approximate, Eventually Consistent, सामान्य Database नहीं

समझौते जानें

Vector databases ऐसे समझौते करते हैं जो आपको जानने चाहिए। Approximate: ANN खोज सच्चे पड़ोसी चूक सकती है, इसलिए recall एक setting है जिसे आप tune करते हैं। Consistency बदलती है: कुछ engines नई लिखावट को थोड़ी देरी के बाद या index segment बनने के बाद ही खोज योग्य बनाते हैं (eventual consistency), जबकि PostgreSQL जैसा transactional database vectors के लिए भी सामान्य ACID व्यवहार देता है। सीमित query शक्ति: समर्पित engines similarity और filters में उत्कृष्ट हैं पर सामान्य-उद्देश्य analytics या transaction engines नहीं; joins और aggregations नहीं या बुनियादी हो सकते हैं। Scores संभावनाएँ नहीं हैं: 0.8 की similarity अलग मॉडलों के लिए अलग अर्थ रखती है, इसलिए सीमाएँ अपने डेटा से चुनें। लागत: memory हावी है, क्योंकि अधिकांश तेज़ indexes vectors को RAM में चाहते हैं। इन्हें production में खोजने की जगह शुरू से योजना में रखें।

अपने engine पर read-after-write परखें

एक record insert करें, फिर loop में उसे query करें और मापें कि दिखने में कितना समय लगता है। शून्य देरी न मानें।

त्वरित जाँच: कुछ vector engines में नई लिखावट के लिए "eventual consistency" का क्या अर्थ है?

• वह लिखे जाने से पहले खोज योग्य है
• वह थोड़ी देरी के बाद खोज योग्य बन सकती है
• वह कभी खोज योग्य नहीं
• वह index की जगह लेती है