ModelScope可以适配什么向量数据库?
ModelScope(魔搭社区)可以适配多种向量数据库,以支持文本、图像等多模态数据的向量化处理与检索。以下是具体的适配情况及相关说明:
DashVector 是阿里云提供的高性能向量数据库,专为向量检索场景设计,能够高效存储和查询高维向量数据。ModelScope 的模型生成的向量可以直接存储到 DashVector 中,并通过其 API 实现快速检索。
主要功能:
使用示例:
from dashvector import Client
client = Client(
api_key='{your-dashvector-api-key}',
endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}'
)
# 创建集合并插入向量
rsp = client.create('example-collection', dimension=768)
collection = client.get('example-collection')
collection.insert(('ID1', vector_data))
AnalyticDB for PostgreSQL 是阿里云提供的一种支持向量检索的数据库服务,适用于需要结合结构化数据和向量数据进行复杂查询的场景。ModelScope 的向量数据可以通过该数据库实现高效的存储与检索。
Tablestore 是阿里云的分布式 NoSQL 数据库,支持多元索引功能,能够用于存储和检索向量数据。ModelScope 的文本向量可以通过 Tablestore 的多元索引实现高效的向量检索。
适配要求:
Float32
类型且使用欧氏距离,则在 Tablestore 中创建多元索引时也需设置相同的参数。使用示例:
from tablestore import OTSClient, Row, Condition, INF_MIN, INF_MAX
client = OTSClient('{endpoint}', '{access_key_id}', '{access_key_secret}', '{instance_name}')
# 插入向量数据
row = Row([('vector_column', vector_data)])
client.put_row('{table_name}', row)
除了上述阿里云原生的向量数据库外,ModelScope 还可以适配其他第三方向量数据库,例如: - Milvus:开源向量数据库,支持大规模向量存储与检索。 - Pinecone:云端托管的向量数据库,专注于实时向量检索。 - FAISS:Facebook 开源的向量检索库,适合离线批量处理。
这些数据库通常需要用户自行配置与 ModelScope 的集成,但其核心原理与 DashVector 类似,即通过将 ModelScope 生成的向量存储到数据库中,并利用数据库的检索功能实现高效的相似性搜索。
通过以上适配方案,ModelScope 能够灵活地与多种向量数据库集成,满足不同场景下的向量存储与检索需求。
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!欢迎加入技术交流群:微信公众号:魔搭ModelScope社区,钉钉群号:44837352