벡터 데이터베이스 관리자
AI/ML을 위한 벡터 데이터베이스를 관리합니다.
벡터 데이터베이스 관리
259,000
총 벡터 수
2
활성 컬렉션
12.3ms
평균 검색 지연
3.6GB
메모리 사용량
벡터 유사도 검색
임베딩 모델
OpenAI text-embedding-ada-002active
제공자: OpenAI
차원: 1536
최대 토큰: 8191
언어: ko, en, ja, zh
사용 사례:
텍스트 유사도검색분류
Sentence-BERTactive
제공자: Hugging Face
차원: 768
최대 토큰: 512
언어: ko, en
사용 사례:
문장 유사도의미 검색
Cohere Embedloading
제공자: Cohere
차원: 4096
최대 토큰: 2048
언어: en
사용 사례:
다국어 검색분류
벡터 컬렉션
product-embeddingsactive
상품 설명 임베딩 벡터
차원: 768
벡터 수: 125,000
메트릭: cosine
인덱스: HNSW
user-behavior-vectorsactive
사용자 행동 패턴 벡터
차원: 512
벡터 수: 89,000
메트릭: euclidean
인덱스: IVF
content-similarityindexing
콘텐츠 유사도 벡터
차원: 1024
벡터 수: 45,000
메트릭: dot_product
인덱스: HNSW
컬렉션 상세 정보
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최근 검색 쿼리
| 쿼리 | 컬렉션 | Top K | 지연시간 | 결과 수 | 실행 시간 |
|---|---|---|---|---|---|
| 무선 이어폰 블루투스 | product-embeddings | 10 | 12ms | 8 | 2024-01-20 15:30:25 |
| 여성 겨울 코트 | product-embeddings | 20 | 18ms | 15 | 2024-01-20 15:28:14 |
| 스마트폰 케이스 | product-embeddings | 15 | 14ms | 12 | 2024-01-20 15:25:08 |
주요 기능
벡터 유사도 검색
고차원 벡터 공간에서 유사한 벡터를 빠르게 검색합니다.
고성능 인덱싱
HNSW, IVF 등 다양한 인덱스 알고리즘으로 최적의 성능을 제공합니다.
다양한 임베딩 모델
OpenAI, Hugging Face 등 다양한 임베딩 모델을 지원합니다.
실시간 모니터링
검색 성능과 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링합니다.