En la era actual, la toma de decisiones se ve cada vez más influenciada por datos y la inteligencia artificial. En este contexto, la capacidad para manipular datos complejos de manera eficiente se vuelve fundamental, y los vectores juegan un papel central en esta tarea. Los embeddings y las bases de datos vectoriales son herramientas esenciales para gestionar y consultar eficazmente estos datos.
Un embedding es una representación numérica de un objeto, como una palabra, una imagen, un audio o un vídeo. Facilita el procesamiento de estos objetos por algoritmos de aprendizaje automático. En el ámbito del procesamiento de lenguaje natural (NLP), un embedding representa una palabra como un vector en un espacio dimensional, donde palabras similares se encuentran cerca entre sí en términos de significado. Por otro lado, una base de datos vectorial es un tipo de base de datos que almacena datos en forma de vectores numéricos, lo que permite realizar operaciones eficientes basadas en similitud o distancia entre vectores.
Este artículo realiza una comparación detallada de cuatro destacadas bases de datos vectoriales en Microsoft Azure: Azure AI Search, Azure Cosmos DB, Azure Data Explorer y Azure SQL Database. Al analizar sus ventajas, desventajas, casos de uso, costos y características, los lectores obtienen información valiosa que les permite tomar decisiones informadas según sus necesidades específicas. Esta comparativa ayuda a las empresas a discernir las sutilezas de cada solución y seleccionar la más adecuada según sus requisitos particulares.
A continuación os dejo el índice con los contenidos de este segundo artículo donde se hace una comparativa de las diferentes bases de datos que tiene Microsoft Azure:
- Introducción
- Azure AI Search
- Azure Cosmos DB
- Azure Data Explorer
- Azure SQL Database
- Conclusión
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