Dauerhafte, selbstheilende Indizes, flexible Speicherkonfigurationen und die Integration von Langchain und AWS Bedrock optimieren KI-Anwendungen, verbessern Ergebnisse und senken Kosten
Frankfurt, 11. Dezember 2024 – Aerospike, Inc. (https://aerospike.com/) („Aerospike“) stellt die neueste Version seiner Vektorsuche (https://aerospike.com/products/vector-database-search-llm/) vor. Aerospike Vector Search bietet jetzt leistungsstarke, innovative Indizierung und Speicherung, für akkurate Daten in Echtzeit sowie hohe Skalierbarkeit. Zudem sind die aktuellen Neuerungen für Entwickler leicht einsetzbar und vereinfachen die Bereitstellung. Sie reduzieren außerdem operativen Aufwand und ermöglichen Unternehmenslösungen für generative KI (GenAI)- und ML (Machine Learning)-Entscheidungen in Echtzeit.
Aerospike zählt laut DBEngines (https://db-engines.com/en/ranking/vector+dbms) zu den drei beliebtesten Vektordatenbanken. Das System erlaubt semantische Datensuche in Echtzeit und bietet unabhängig vom Datenvolumen gleichbleibende Genauigkeit. Mit Aerospike verarbeiten Unternehmen selbst riesige Mengen an Echtzeit-Daten: Sie durchsuchen Milliarden von Vektoren innerhalb von Millisekunden – und das zu einem Bruchteil der Infrastrukturkosten anderer Datenbanken.
Dauerhafte selbstheilende Indizierung
Die neueste Version von Aerospike Vector Search bietet einen einzigartigen selbstheilenden Hierarchical-Navigable-Small-World-Index (HNSW). Dieser innovative Ansatz ermöglicht, dass Daten sofort in die Datenbank übernommen werden, während asynchron der Index für die geräteübergreifende Suche aufgebaut wird. Dies macht eine horizontale, skalierbare Datenaufnahme möglich. Indem Datenaufnahme und Indexaufbau unabhängig vom Ausführen der Abfragen skalieren, gewährleistet das System eine unterbrechungsfreie Performance, aktuelle und präzise Ergebnisse sowie eine optimale Abfragegeschwindigkeit für Entscheidungen in Echtzeit.
Flexible Speicherung
Das Aerospike zugrundeliegende Speichersystem lässt sich je nach Kundenanforderungen in Echtzeit konfigurieren. Kleinere Indizes werden In-Memory gespeichert, während umfangreichere einen Hybrid-Speicher nutzen. Dies reduziert die Kosten erheblich. Die einzigartige Speicherflexibilität vermeidet doppelte Datenhaltung in mehreren Systemen. Außerdem erleichtert sie das Management, die Compliance und andere Komplexitäten.
„Unternehmen wollen für KI-Entscheidungen möglichst ihre gesamten Daten nutzen. Doch eine herkömmliche Dateninfrastruktur ist damit schnell überlastet und mit wachsenden Datenmengen steigen auch die Kosten“, erklärt Subbu Iyer, CEO von Aerospike. „Die Datenbank von Aerospike basiert auf einer Plattform, die sich bereits vielfach für größte KI-/ML-Anwendungen in globalen Unternehmen bewährt hat. Unsere Vektorsuche bietet ein einfaches Datenmodell, mit dem sich bestehende Daten erweitern und die Vorteile von Vektoreinbettungen nutzen lassen. Das Ergebnis ist eine zentrale, entwicklerfreundliche Datenbank, die alle Daten nutzt, und das bei höchster Genauigkeit. Gleichzeitig adressiert sie die Herausforderungen, die die Einführung von KI verlangsamen, nämlich Kosten, Geschwindigkeit, Skalierung und Management.“
Einfaches Einbinden, Austauschen und Skalieren von KI-Anwendungen
Anwendungsentwickler können ihren KI-Stack einfach auf Aerospike Vector Search umstellen. So erzielen sie bessere Ergebnisse zu geringeren Kosten. Ein neuer, einfacher Python-Client und Beispielanwendungen für gängige Vektorapplikationen beschleunigen die Bereitstellung. Zudem lassen sich beliebig viele Vektoren zu bestehenden Datensätzen und KI-Anwendungen hinzufügen.
Durch Integrationen mit gängigen Frameworks und Cloud-Anbietern vereinfacht Aerospike Vector Search das Einbinden semantischer Suche in bestehende KI-Anwendungen. Eine Langchain-Erweiterung beschleunigt das Erstellen von Anwendungen für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ein AWS Bedrock Sample erleichtert den Ausbau einer unternehmensfähigen Datenpipeline.
Multimodell-, Multi-Cloud-Datenbank
Die Multimodell-Datenbank von Aerospike umfasst Dokument-, Schlüsselwert-, Graph- und Vektorsuche in einem einzigen System. Dies reduziert die Komplexität für den Betrieb sowie die Kosten erheblich. Entwickler können so das beste Datenmodell für jeden spezifischen Anwendungsfall wählen. Die Graph- und Vektordatenbanken von Aerospike arbeiten sowohl unabhängig voneinander als auch gemeinsam, um KI-Anwendungsfälle zu unterstützen. Dazu gehören RAG, semantische Suche, Empfehlungssysteme, Betrugsprävention und Ad Targeting.
Die Multimodell-Datenbank von Aerospike ist über gängige Public Clouds verfügbar. Dies bietet Entwicklern die nötige Flexibilität, um Echtzeitanwendungen überall und auf jede Weise bereitzustellen – auch in hybriden Umgebungen.
Erst im Mai dieses Jahres wurde Aerospike im Forrester-Report „The Vector Databases Landscape, Q2 2024“ als „bemerkenswerter Anbieter“ hervorgehoben.
Ein Test von Aerospike Vector Search ist unter diesem Link (https://aerospike.com/get-started-aerospike-vector/?utm_source=release&utm_medium=pr&utm_campaign=vector%20search) möglich. Umfassende technische Informationen und eine Übersicht der neuen Funktionen bietet zudem der technische Blog (https://aerospike.com/blog/real-time-recommendations-vector-search/?utm_source=release&utm_medium=pr&utm_campaign=vector%20search).
Aerospike ist eine Realtime-Datenbank, die unbegrenzte Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Einsparungspotenziale bietet. Kunden profitieren von niedrigster Latenz bei höchstem Durchsatz und sind so bestens für kommende Herausforderungen gerüstet. Mit seinem klaren Fokus auf künstliche Intelligenz und die Cloud unterstützt Aerospike führende Unternehmen wie Adobe, Airtel, Criteo, DBS Bank, Experian, PayPal, Snap und Sony Interactive Entertainment. Der Softwarehersteller hat seinen Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien, und unterhält Niederlassungen in London, Bangalore und Tel Aviv. Weitere Informationen unter aerospike.com
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